Nginx

本文介绍了如何在Debian系统上安装和配置Nginx作为反向代理,将请求从80端口转发到Tomcat的8080端口。同时,讲解了Nginx的负载均衡配置,包括轮询、权重、IP哈希、公平和URL哈希等五种策略,并提供了实际的配置示例,帮助读者掌握Nginx在高可用和性能优化中的应用。

nginx反向代理
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server Debian 10.3.15.75
web(tomcat) Debian 10.3.15.76 (这里server和web可以装在同一台)
client win10 10.3.16.33

server
安装
apt-get install nginx
web 安装tomcat nginx
配置文件
cd /etc/nginx/sites-enabled
配置文件test
vim test
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web服务为tomcat 默认8080端口

client
hosts文件添加
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在浏览器输入
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通过nginx(80端口)转向了tomcat(8080端口)
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nginx负载均衡
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server
修改文件test
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为了方便观察可以修改nginx的初始页面
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浏览器输入www.test.com
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nginx 负载均衡5种配置方式
1、轮询(默认)

每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况。
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3、ip hash 绑定策略 :记录客户端的ip,然后每一次相同的ip都进某一个相同ip请求的后端服务器
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4、fair(第三方)
按后端服务器的响应时间来分配请求,响应时间短的优先分配。
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5、url_hash(第三方)

按访问url的hash结果来分配请求,使每个url定向到同一个后端服务器,后端服务器为缓存时比较有效。

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添加站点https://segmentfault.com/a/1190000011852924

nginx -t 查看配置是否报错

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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