nginx 的信号量

 参考文章:https://blog.51cto.com/5660061/2380428

 

nginx 中的信号量:

TERM,INT  快速的结束应用程序 ,等同于 kill -9 pid

QUIT 优雅的结束nginx进程,不在处理新的请求,处理完当前已经接收的请求,完后关闭应用程序,nginx -s quit 

HUP  改变配置文件,平滑的重读配置文件,即可以实现不重启应用程序的情况下重新加载配置文件, 等同于 nginx -s reload

USR1  重读日志,在日志按月/日分割时有用。在linux 系统中唯一确定文件名的是inode 节点。当nginx程序在运行着的时候,日志文件指向的是access.log 这个文件的inode,唯一确定的这一个文件。

            当nginx在运行中时,我们执行mv 命令移动或者重命名日志文件,mv命令本身不会改变inode属性,所以即便执行了mv命令,但是日志文件还是指向开始时的inode,USR1 的作用是重新打开日志文件,

            即重新指向新的access.log的inode,等同于 nginx -s reopen

USR2 平滑的升级nginx版本,项目中机会不会再项目运行中去升级nginx的版本

WINCH  优雅关闭旧的进程(配合USR2来进行升级)

转载于:https://www.cnblogs.com/cheng21553516/p/11204604.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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