apahce 的 worker.c 模式

本文介绍从Apache Prefork模式切换到Worker模式过程中遇到的问题及解决方法,特别是如何解决因PHP非线程安全导致的启动失败问题。

由于最近公司开发新项目,要求多线程并发,不得已只能配置apache从prefork模式转向worker模式。

原本以为就是换换运行文件,把httpd.work改名为httpd 替换掉默认文件就行了。(默认的httpd是httpd.prefork)


但突然就发现系统不支持mysql了,后来发现,只要phpinfo()里查到,预编译命令里加了--without-XXX的组合,即不接受动态加载。

所以不得已只能重新手动编译PHP,但是apahce启动的时候出现错误: 

 Apache is running a threaded MPM, but your PHP Module is not compiled to be threadsafe. You need to recompile PHP. Pre-configuration failed Action 'configtest' failed.


这个错误提示是,apache是多线程模式(我已经用httpd.work替换了默认的httpd),而php是非线程模式必须重新编译。

后来发现预编译的时候需要加入预编译项   --enable-maintainer-zts ,不能加入 --with-openssl

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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