jboss入门(三)配置负载均衡,调整参数

JBoss配置SessionSticky
本文介绍如何通过修改JBoss不同版本的配置文件来实现SessionSticky配置,从而达到Apache与JBoss之间的负载均衡效果。具体包括Jboss3.2.3、Jboss3.2.6及Jboss4.0的配置更改步骤。

需要修改配置文件以适应apache中配置的“session sticky配置”。如下:
Jboss3.2.3修改:
%JBOSS_HOME%/server/default/deploy/jbossweb-tomcat41.sar/META-INF/ jboss-service.xml
 
修改<Engine name="MainEngine" defaultHost="localhost">为
<Engine name="MainEngine"jvmRoute=" server106"  defaultHost="localhost">
与上述workers2.properties定义的内容一致。
 
Jboss3.2.6修改:
%JBOSS_HOME%/server/default/deploy/jbossweb-tomcat50.sar/server.xml
修改<Engine name="jboss.web" defaultHost="localhost">为:
<Engine name="jboss.web" jvmRoute=" server106" defaultHost="localhost">
与上述workers2.properties定义的内容一致。
Jboss4.0的修改和Jboss3.2.6的一致。
 
如上配置后,就可以实现apache+jboss的负载均衡。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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