Nginx 核心配置文 nginx.conf介绍

nginx.conf配置文件详解 这个配置主要可以用来解决常说的 “惊群”问题,大致意思是在某一个时刻,客户端发来一个请求连接,Nginx后台是以多进程的工作模式,也就是说有多个worker进程会被同时唤醒,但是最终只会有一个进程可以获取到连接,如果每次唤醒的进程数目太多,就会影响Nginx的整体性能。从前面的内容学习中,我们知道Nginx的核心配置文件默认是放在 /usr/local/nginx/conf/nginx.conf,这一节,我们就来学习下nginx.conf的内容和基本配置方法。 阅读详情

Nginx核心配置文件结构

我们知道Nginx的核心配置文件默认是放在/usr/local/nginx/conf/nginx.conf,

读取Nginx自带的Nginx配置文件,我们将其中的注释部分删除掉后,就剩下下面核心内容:

worker_processes  1;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
    keepalive_timeout  65;

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }
    }

}
指令名	指令值;  #全局块,主要设置Nginx服务器整体运行的配置指令

#events块,主要设置,Nginx服务器与用户的网络连接,这一部分对Nginx服务器的性能影响较大
events {	 
    指令名	指令值;
}
#http块,是Nginx服务器配置中的重要部分,代理、缓存、日志记录、第三方模块配置...             
http {		
    指令名	指令值;
    server { #server块,是Nginx配置和虚拟主机相关的内容
        指令名	指令值;
        location / { 
        #location块,基于Nginx服务器接收请求字符串与location后面的值进行匹配,对特定请求进行处理
            指令名	指令值;
        }
    }
	...
}

nginx.conf配置文件中默认有三大块:全局块、events块、http块

http块中可以配置多个server块,每个server块又可以配置多个location块。

全局块

user指令

(1)user:用于配置运行Nginx服务器的worker进程的用户和用户组。

语法user user [group]
默认值nobody
位置全局块

该属性也可以在编译的时候指定,语法如下./configure --user=user --group=group,如果两个地方都进行了设置,最终生效的是配置文件中的配置。

该指令的使用步骤:

(1)设置一个用户信息"www"

user www;

(2) 创建一个用户

useradd www

(3)修改user属性

user www

使用user指令可以指定启动运行工作进程的用户及用户组,这样对于系统的权限访问控制的更加精细,也更加安全。

work process指令

master_process:用来指定是否开启工作进程。

语法master_process on|off;
默认值master_process on;
位置全局块

worker_processes:用于配置Nginx生成工作进程的数量,这个是Nginx服务器实现并发处理服务的关键所在。理论上来说workder process的值越大,可以支持的并发处理量也越多,但事实上这个值的设定是需要受到来自服务器自身的限制,建议将该值和服务器CPU的内核数保存一致。

语法worker_processes num/auto;
默认值1
位置全局块

其他指令

daemon:设定Nginx是否以守护进程的方式启动。

  • 守护进程: Daemon(守护进程)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。它不需要用户输入就能运行而且提供某种服务,不是对整个系统就是对某个用户程序提供服务。
语法daemon on|off;
默认值daemon on;
位置全局块

pid:用来配置Nginx当前master进程的进程号ID存储的文件路径。

语法pid file;
默认值默认为:/usr/local/nginx/logs/nginx.pid
位置全局块

该属性可以通过./configure --pid-path=PATH来指定

error_log:用来配置Nginx的错误日志存放路径

语法error_log file [日志级别];
默认值error_log logs/error.log error;
位置全局块、http、server、location

该属性可以通过./configure --error-log-path=PATH来指定

其中日志级别的值有:debug|info|notice|warn|error|crit|alert|emerg,翻译过来为试|信息|通知|警告|错误|临界|警报|紧急,这块建议大家设置的时候不要设置成info以下的等级,因为会带来大量的磁盘I/O消耗,影响Nginx的性能。

include:用来引入其他配置文件,使Nginx的配置更加灵活

语法include file;
默认值无
位置any

events块

accept_mutex:用来设置Nginx网络连接序列化

语法accept_mutex on|off;
默认值accept_mutex on;
位置events

这个配置主要可以用来解决常说的"惊群"问题。大致意思是在某一个时刻,客户端发来一个请求连接,Nginx后台是以多进程的工作模式,也就是说有多个worker进程会被同时唤醒,但是最终只会有一个进程可以获取到连接,如果每次唤醒的进程数目太多,就会影响Nginx的整体性能。如果将上述值设置为on(开启状态),将会对多个Nginx进程接收连接进行序列号,一个个来唤醒接收,就防止了多个进程对连接的争抢。

multi_accept:用来设置是否允许同时接收多个网络连接

语法multi_accept on|off;
默认值multi_accept off;
位置events

如果multi_accept被禁止了,nginx一个工作进程只能同时接受一个新的连接。否则,一个工作进程可以同时接受所有的新连接

worker_connections:用来配置单个worker进程最大的连接数

语法worker_connections number;
默认值worker_commections 512;
位置events

这里的连接数不仅仅包括和前端用户建立的连接数,而是包括所有可能的连接数。另外,number值不能大于操作系统支持打开的最大文件句柄数量。

use:用来设置Nginx服务器选择哪种事件驱动来处理网络消息。

语法use method;
默认值根据操作系统定
位置events

注意:此处所选择事件处理模型是Nginx优化部分的一个重要内容,method的可选值有select/poll/epoll/kqueue等.

另外这些值的选择,我们也可以在编译的时候使用

--with-select_module、--without-select_module、

--with-poll_module、 --without-poll_module来设置是否需要将对应的事件驱动模块编译到Nginx的内核。

http块

定义MIME-Type

我们都知道浏览器中可以显示的内容有HTML、XML、GIF等种类繁多的文件、媒体等资源,浏览器为了区分这些资源,就需要使用MIME Type。所以说MIME Type是网络资源的媒体类型。Nginx作为web服务器,也需要能够识别前端请求的资源类型。

在Nginx的配置文件中,默认有两行配置

include mime.types;
default_type application/octet-stream;

default_type:用来配置Nginx响应前端请求默认的MIME类型。

语法default_type mime-type;
默认值default_type text/plain;
位置http、server、location

在default_type之前还有一句include mime.types,include相当于把mime.types文件中MIMT类型与相关类型文件的文件后缀名的对应关系加入到当前的配置文件中。

举例说明:

有些时候请求某些接口的时候需要返回指定的文本字符串或者json字符串,如果逻辑非常简单或者干脆是固定的字符串,那么可以使用nginx快速实现,这样就不用编写程序响应请求了,可以减少服务器资源占用并且响应性能非常快。

实现:

location /get_text {
	#这里也可以设置成text/plain
    default_type text/html;
    return 200 "This is nginx's text";
}
location /get_json{
    default_type application/json;
    return 200 '{"name":"TOM","age":18}';
}

自定义服务日志

Nginx中日志的类型分access.log、error.log。

access.log:用来记录用户所有的访问请求。

error.log:记录nginx本身运行时的错误信息,不会记录用户的访问请求。

Nginx服务器支持对服务日志的格式、大小、输出等进行设置,需要使用到两个指令,分别是access_log和log_format指令。

access_log:用来设置用户访问日志的相关属性。

语法access_log path[format[buffer=size]]
默认值access_log logs/access.log combined;
位置http, server, location

log_format:用来指定日志的输出格式。

语法log_format name [escape=default|json|none] string…;
默认值log_format combined “…”;
位置http

其他配置指令

sendfile:用来设置Nginx服务器是否使用sendfile()传输文件,该属性可以大大提高Nginx处理静态资源的性能

语法sendfile on|off;
默认值sendfile off;
位置http、server、location

keepalive_timeout:用来设置长连接的超时时间。

》为什么要使用keepalive?

我们都知道HTTP是一种无状态协议,客户端向服务端发送一个TCP请求,服务端响应完毕后断开连接。

如何客户端向服务端发送多个请求,每个请求都需要重新创建一次连接,效率相对来说比较多,使用keepalive模式,可以告诉服务器端在处理完一个请求后保持这个TCP连接的打开状态,若接收到来自这个客户端的其他请求,服务端就会利用这个未被关闭的连接,而不需要重新创建一个新连接,提升效率,但是这个连接也不能一直保持,这样的话,连接如果过多,也会是服务端的性能下降,这个时候就需要我们进行设置其的超时时间。
语法keepalive_timeout time;
默认值keepalive_timeout 75s;
位置http、server、location

keepalive_requests:用来设置一个keep-alive连接使用的次数。

语法keepalive_requests number;
默认值keepalive_requests 100;
位置http、server、location
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Nginx基础配置详解:nginx.conf核心配置与虚拟主机实战

Nginx基础配置详解:nginx.conf核心配置与虚拟主机实战

小白成长历程 1226

Nginx配置文件(nginx.conf)配置详解

Nginx的配置文件nginx.conf配置详解如下: usernginxnginx; Nginx用户及组:用户组。window下不指定 worker_processes8; 工作进程:数目。根据硬件调整,通常等于CPU数量或者2倍于CPU。 error_loglogs/error.log; error_loglogs/error.logno

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Nginx核心配置文件介绍

  本文我们来介绍下Nginx的核心配置文件nginx.conf Nginx的核心配置文件 Nginx.conf的位置: /usr/local/nginx/conf/nginx.conf   默认的Nginx服务器配置文件都存放在安装目录的conf中,主要的配置文件名为nginx.conf.   Nginx的核心模块有是Main和Events,还包括Http模块、邮件模块、还可以支持第三方模块等 注意: 1.每行配置的结尾需要加上分号 2.如果配置项值中包括语法符号,比如空格符,那么需要使用单引号或双引

波波烤鸭的博客 2371

Nginx最新版nginx.conf详细讲解教程:从基础到高级配置

Nginx的配置体系通过​​nginx.conf主配置文件​​定义服务器整体框架,再通过​​include指令​​引入​​conf.d/default.conf等扩展配置文件​​实现具体功能,这种分层设计既保证了核心配置的稳定性,又提供了业务配置的灵活性。​​关键要点回顾​nginx.conf是必须掌握的核心配置文件,定义了Nginx运行的基础框架conf.d/default.conf等扩展文件用于实现具体业务逻辑,通过include被主配置加载。

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