nginx 配置 总结 (持续更新中~~)

本文详细介绍了WebSocket配置的步骤,包括location指令、代理设置、HTTP版本指定、Upgrade头信息和连接保持等关键参数。通过这些配置,可以实现长连接的WebSocket服务,提升实时通信效率。适用于构建实时聊天、在线游戏等应用场景。

1.websocket 配置

	location ^~ /hello/ {
		proxy_pass http://172.16.2.65:8083/archives/;
		proxy_http_version 1.1;
		proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
		proxy_set_header Connection "upgrade";
		proxy_read_timeout 1800s;
	    }
  1. 隐藏 Nginx 版本号
server {
    # 在 http/server 上下文中关闭 Server 头
    server_tokens off;
}

3.禁用非必要 HTTP 方法

location / {
    # 只允许 GET/POST/HEAD 方法
    if ($request_method !~ ^(GET|POST|HEAD)$ ) {
        return 405;
    }
}

4.防止目录遍历和敏感文件泄露

location ~ /\. { 
    deny all;  # 禁止访问隐藏文件(如 .git/.env)
}

location ~* \.(log|bak|conf|sql)$ {
    deny all;  # 禁止下载日志、备份等文件
}


5.限制信息泄露错误页面

server {
    # 自定义错误页面(避免暴露服务器信息)
    error_page 404 /404.html;
    error_page 500 502 503 504 /50x.html;
    
    location = /404.html {
        internal;  # 禁止直接访问
    }
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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