5、深入探索NGINX的缓存与可编程自动化特性

深入探索NGINX的缓存与可编程自动化特性

在当今的互联网环境中,高效的内容缓存和灵活的可编程自动化能力对于提升网站性能和管理效率至关重要。NGINX作为一款强大的Web服务器和反向代理服务器,提供了一系列丰富的功能来满足这些需求。本文将详细介绍NGINX的缓存管理和可编程自动化相关的技术,包括缓存锁定、使用陈旧缓存、缓存绕过、缓存清除、缓存切片,以及NGINX Plus的API、键值存储和njs模块的使用。

1. NGINX缓存管理
1.1 缓存锁定(Cache Locking)

在缓存更新期间,为了避免多个请求同时写入缓存导致的问题,我们可以使用 proxy_cache_lock 指令。该指令确保同一时间只有一个请求能够写入缓存,后续请求将等待响应写入缓存后再从缓存中获取内容。

proxy_cache_lock on;
proxy_cache_lock_age 10s;
proxy_cache_lock_timeout 3s;
  • proxy_cache_lock_age :定义了在另一个请求尝试填充资源之前,当前填充缓存的请求所允许的最长时间,默认值为5秒。
  • proxy_cache_lock_timeout :允许等待指定时间的请求绕过缓存直接访问代理服务器,默认值为5秒。
1.2 使用陈旧缓存(Use Stale Cache)

当上游服务器不可用时,我们可以使用

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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