tomcat+Ngnix实现负载均衡

本文详细介绍了如何在本地环境中配置两个Tomcat服务器,并通过Nginx进行负载均衡和动静分离,实现高效、稳定的服务部署。

1.安装tomcat

下载对应的Tomcat版本apache-tomcat-7.0.67-windows-x86.zip,解压到D:\apache-tomcat-7.0.67,配置如下环境变量:

CATALINA_HOME    D:\apache-tomcat-7.0.67

Path                  %CATALINA_HOME%\bin;

运行D:\apache-tomcat-7.0.67\bin\startup.bat命令启动Tomcat

 

打开浏览器,输入http://localhost:8080/,如果能正常显示如下页面,说明Tomcat配置成功。



2.安装Ngnix

下载对应的Ngnix版本  nginx-1.6.3.zip,解压到D:\nginx-1.6.3

Ngnix的默认监听端口是80,修改默认监听端口为88(不修改也可以,只是本机的80端口已被其他服务占用了)

修改配置文件D:\nginx-1.6.3\conf\nginx.conf

       server {

        listen       88; 

    ….

}

运行D:\nginx-1.6.3\nginx.exe

浏览器中输入http://localhost:88/,如果能打开如下页面,说明nginx配置成功。



配置nginx,让nginx反向代理tomcat

修改配置文件D:\nginx-1.6.3\conf\nginx.conf

    server {

        listen       88;   #80 ==> 88

        server_name  localhost; 

 

        #charset koi8-r;

 

        #access_log  logs/host.access.log  main;

 

        location / {

            proxy_pass http://localhost:8080;

            #root   html;

            #index  index.html index.htm;

          }

           …

}

运行nginx -s reload重新加载ngnix的配置文件,然后启动Tomcat

在浏览器中输入http://localhost:88/,如果能打开Tomcat的主页面,说明ngnix反向代理Tomcat配置成功。


配置让Tomcat处理所有jsp页面

      location ~ \.jsp$ {  # / ==> ~ \.jsp

            proxy_pass http://localhost:8080;

            #root   html;

            #index  index.html index.htm;

        }

 

运行nginx -s reload重新加载ngnix的配置文件

在浏览器中输入http://localhost:88/,发现这时候显示如下页面



因为请求地址没有以jsp结尾,所以没有转发到Tomcat,如果把地址改成http://localhost:88/index.jsp,这时候会显示如下页面



发现页面虽然显示成功了,但是页面上的图片和css样式没有显示出来,因为我们没有配置让ngnix来处理这些静态页面元素,使用ngnix和tomcat的一个主要功能就是做到动静分离,即让tomcat来处理像jsp之类的动态页面,让ngnix来处理html,jpg等之类的静态页面。我们在配置文件中追加如下配置

       location ~ \.(html|js|css|png|gif)$ {

            root   D:\apache-tomcat-7.0.67\webapps\ROOT;

        }

 

运行nginx -s reload重新加载ngnix的配置文件

 

再输入http://localhost:88/index.jsp,这时候会正常显示如下页面



配置第二个Tomcat服务器

解压apache-tomcat-7.0.67-windows-x86.zip到目录 C:\apache-tomcat-7.0.67,配置如下环境变量:

CATALINA2_HOME    C:\apache-tomcat-7.0.67

Path                  %CATALINA2_HOME%\bin;

 

为了避免和第一个Tomcat的端口冲突,修改Tomcat如下端口,打开C:\apache-tomcat-7.0.67\conf\server.xml文件,修改如下端口

 

<Server port="18005" shutdown="SHUTDOWN">

 

<Connector port="18080" protocol="HTTP/1.1"

               connectionTimeout="20000"

               redirectPort="18443" />

 

<Connector port="18009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="18443" />

 

修改startup.batcatalina.bat和shutdown.bat文件内容:

 

(1) 打开C:\apache-tomcat-7.0.67\conf\startup.bat文件,把其中所有CATALINA_HOME替换为CATALINA2_HOME。

(2)打开C:\apache-tomcat-7.0.67\conf\catalina.bat文件,把其中所有CATALINA_HOME替换为CATALINA2_HOME。

(3)打开C:\apache-tomcat-7.0.67\bin\shutdown.bat文件,把其中所有CATALINA_HOME替换为CATALINA2_HOME。


在地址栏中输入http://localhost:18080/,如果能正常显示如下页面,说明配置成功。



 

配置ngnix,让它可以反向代理两台Tomcat,实现负载均衡。

修改配置文件D:\nginx-1.6.3\conf\nginx.conf

    upstream local_tomcats {

       server localhost:8080;

       server localhost:18080;

     }

server {

        listen       88;   #80 ==> 88

             server_name  localhost;

location ~ \.jsp$ {  # / ==> ~ \.jsp

            proxy_pass http://local_tomcats;

            #root   html;

            #index  index.html index.htm;

        }

}

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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