Nginx配置文件详细说明(转载)

Nginx配置详解

在此记录下Nginx服务器nginx.conf的配置文件说明, 部分注释收集与网络.

#运行用户
user www-data;   
#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等
worker_processes  1;

#全局错误日志及PID文件
error_log  /var/log/nginx/error.log;
pid        /var/run/nginx.pid;

#工作模式及连接数上限
events {
    use   epoll;             #epoll是多路复用IO(I/O Multiplexing)中的一种方式,但是仅用于linux2.6以上内核,可以大大提高nginx的性能
    worker_connections  1024;#单个后台worker process进程的最大并发链接数
    # multi_accept on;
}

#设定http服务器,利用它的反向代理功能提供负载均衡支持
http {
     #设定mime类型,类型由mime.type文件定义
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    #设定日志格式
    access_log    /var/log/nginx/access.log;

    #sendfile 指令指定 nginx 是否调用 sendfile 函数(zero copy 方式)来输出文件,对于普通应用,
    #必须设为 on,如果用来进行下载等应用磁盘IO重负载应用,可设置为 off,以平衡磁盘与网络I/O处理速度,降低系统的uptime.
    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    #连接超时时间
    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;
    tcp_nodelay        on;
   
    #开启gzip压缩
    gzip  on;
    gzip_disable "MSIE [1-6]\.(?!.*SV1)";

    #设定请求缓冲
    client_header_buffer_size    1k;
    large_client_header_buffers  4 4k;

    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
    include /etc/nginx/sites-enabled/*;

    #设定负载均衡的服务器列表
     upstream mysvr {
    #weigth参数表示权值,权值越高被分配到的几率越大
    #本机上的Squid开启3128端口
    server 192.168.8.1:3128 weight=5;
    server 192.168.8.2:80  weight=1;
    server 192.168.8.3:80  weight=6;
    }


   server {
    #侦听80端口
        listen       80;
        #定义使用www.xx.com访问
        server_name  www.xx.com;

        #设定本虚拟主机的访问日志
        access_log  logs/www.xx.com.access.log  main;

    #默认请求
    location / {
          root   /root;      #定义服务器的默认网站根目录位置
          index index.php index.html index.htm;   #定义首页索引文件的名称

          fastcgi_pass  www.xx.com;
         fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root/$fastcgi_script_name;
          include /etc/nginx/fastcgi_params;
        }

    # 定义错误提示页面
    error_page   500 502 503 504 /50x.html; 
        location = /50x.html {
        root   /root;
    }

    #静态文件,nginx自己处理
    location ~ ^/(images|javascript|js|css|flash|media|static)/ {
        root /var/www/virtual/htdocs;
        #过期30天,静态文件不怎么更新,过期可以设大一点,如果频繁更新,则可以设置得小一点。
        expires 30d;
    }
    #PHP 脚本请求全部转发到 FastCGI处理. 使用FastCGI默认配置.
    location ~ \.php$ {
        root /root;
        fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
        fastcgi_index index.php;
        fastcgi_param SCRIPT_FILENAME /home/www/www$fastcgi_script_name;
        include fastcgi_params;
    }
    #设定查看Nginx状态的地址
    location /NginxStatus {
        stub_status            on;
        access_log              on;
        auth_basic              "NginxStatus";
        auth_basic_user_file  conf/htpasswd;
    }
    #禁止访问 .htxxx 文件
    location ~ /\.ht {
        deny all;
    }
    
     }
}

以上是一些基本的配置,使用Nginx最大的好处就是负载均衡

如果要使用负载均衡的话,可以修改配置http节点如下:

 

#设定http服务器,利用它的反向代理功能提供负载均衡支持
http {
     #设定mime类型,类型由mime.type文件定义
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    #设定日志格式
    access_log    /var/log/nginx/access.log;

    #省略上文有的一些配置节点

    #。。。。。。。。。。

    #设定负载均衡的服务器列表
     upstream mysvr {
    #weigth参数表示权值,权值越高被分配到的几率越大
    server 192.168.8.1x:3128 weight=5;#本机上的Squid开启3128端口
    server 192.168.8.2x:80  weight=1;
    server 192.168.8.3x:80  weight=6;
    }

   upstream mysvr2 {
    #weigth参数表示权值,权值越高被分配到的几率越大

    server 192.168.8.x:80  weight=1;
    server 192.168.8.x:80  weight=6;
    }

   #第一个虚拟服务器
   server {
    #侦听192.168.8.x的80端口
        listen       80;
        server_name  192.168.8.x;

      #对aspx后缀的进行负载均衡请求
    location ~ .*\.aspx$ {

         root   /root;      #定义服务器的默认网站根目录位置
          index index.php index.html index.htm;   #定义首页索引文件的名称

          proxy_pass  http://mysvr ;#请求转向mysvr 定义的服务器列表

          #以下是一些反向代理的配置可删除.

          proxy_redirect off;

          #后端的Web服务器可以通过X-Forwarded-For获取用户真实IP
          proxy_set_header Host $host;
          proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
          proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
          client_max_body_size 10m;    #允许客户端请求的最大单文件字节数
          client_body_buffer_size 128k;  #缓冲区代理缓冲用户端请求的最大字节数,
          proxy_connect_timeout 90;  #nginx跟后端服务器连接超时时间(代理连接超时)
          proxy_send_timeout 90;        #后端服务器数据回传时间(代理发送超时)
          proxy_read_timeout 90;         #连接成功后,后端服务器响应时间(代理接收超时)
          proxy_buffer_size 4k;             #设置代理服务器(nginx)保存用户头信息的缓冲区大小
          proxy_buffers 4 32k;               #proxy_buffers缓冲区,网页平均在32k以下的话,这样设置
          proxy_busy_buffers_size 64k;    #高负荷下缓冲大小(proxy_buffers*2)
          proxy_temp_file_write_size 64k;  #设定缓存文件夹大小,大于这个值,将从upstream服务器传

       }

     }
}

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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