Nginx学习初探

Nginx服务器

高性能HTTP和反向代理服务器,也支持imap/pop3/smtp协议(邮件协议)

基本原理

工作模型

采用了epoll(Linux2.6以后的版本,2.4有epoll补丁)和kqueue(BSD系列)两种网络IO模型
Apache采用了select网络模型( 性能不如Nginx) Squid、Memcached都是采用了epoll网络IO模型
当面对大量连续的请求时,select网络模型非常低效

两种经典的网络IO模型(饭店服务员与顾客)
select:相当于一个服务员只接待一个顾客
epoll:相当于服务员总是做完一件小事情就去接待其他顾客,一个服务员可能服务多个顾客,一个顾客也可以被多个服务员所服务

进程解析

正常的Nginx工作有多个进程,master process主进程、work process工作进程
master process(只有一个):充当整个和进程组和用户交互的接口,维护并监控work process,不管具体的业务,只把相应的信息发给work process,同时负责Nginx的平滑重启、配置文件生效、关闭等
work process:处理具体的业务

工作流程
master process创建N个 worker process –> master process挂起等待信号 –>信号到来时处理信号 –>向work process发送命令 –>work process 进行处理 –>完成返回挂起等待信号

常用配置

相关的知识:Linux中文件描述符与打开文件之间的关系
在linux系统中一切都可以看成是文件,文件分为:普通文件、目录文件、链接文件和设备文件。文件描述符是Linux内核为了高校管理已经被打开的文件所创建的索引,是一个非负整数(通常是小整数),用于指代被打开的文件,所有进行I/O操作的系统调用都通过文件描述符。
程序刚刚启动的时候,0是标准输入,1是标准输出,2是标准错误。如果此时去打开一个新的文件,那么他的文件描述符将会为3.
POSIX要求每次打开文件的时候(包括socket)必须使用当前进程中最小可用的文件描述符号码,因此在网络通信过程中稍不注意就可能造成串话。

文描述限制:一般最大打开文件数是系统内存的10%,称为系统级限制(超过会出现“Too many open files”错误)

命令:
查看系统级别的最大打开文件数:sysctl -a|grep fs.file-max
单个进程最大打开文件数限制:ulimit -n

内核为了不让某一个进程消耗掉所有的资源,会对系统单个进程最大打开文件数做默认值处理(用户级限制),默认值一般为1024(为什么我是65535)

在Web服务器中,通过更改系统默认值文件描述符的最大值来优化服务器是最常见的方式之一

文件描述符和打开文件之间的关系:系统为每一个进程维护了一个文件描述符表,从0开始的,在同的进程中有相同的文件描述符,可以指向同一文件或者不同文件。
相同的文件可以从不同的进程打开,也可以从同一进程中打开多次。
需要查看内核维护的3个数据结构:
1.进程级的文件描述符表
2.系统级的打开文件描述符表
3.文件系统的i-node表

修改linux下最大文件描述符的限制的方法:
编辑 /etc/security/limit.cnf
加上* -nofile 数值
然后重启生效

//TODO
**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 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!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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