利用Nginx实现负载均衡

本文介绍了一种使用Nginx进行负载均衡的具体配置方法,通过实例展示了如何配置多个Tomcat服务器,并解释了权重设置及其效果。同时,讨论了连接超时、失败重试等参数的作用。

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1、

#这里的域名要和下面proxy_pass的一样
upstream  fengzp.com {   
    server    192.168.99.100:42000  weight=1  fail_timeout=2s max_fails=1 ;   #tomcat1
    server    192.168.99.100:42001  weight=2  fail_timeout=2s max_fails=1 ;   #tomcat2
}     

server {  
    listen       80; 
    server_name  192.168.99.100;  

location / {  
        proxy_pass http://fengzp.com;  
        proxy_redirect default;  
        proxy_connect_timeout 3s;
    }  

    error_page   500 502 503 504  /50x.html;  
    location = /50x.html {  
        root   html;  
    }  
}

2、
刷新页面发现页面会发生变化,证明负载配置成功。
因为配的权重第二个是第一个的两倍,所以第二个出现的概率会是第一个的两倍。

3、
后续问题
如果关了tomcat1,再多次刷新页面,接下来出现的就会都是tomcat2的页面,但是时而快时而慢。
这其中原因是当如果nginx将请求转发到tomcat2时,服务器会马上跳转成功,但是如果是转到tomcat1,
因为tomcat1已经关闭了,所以会出现一段等待响应过程的过程,要等它失败后才会转到tomcat2。
而这个等待响应的时间我们是可以配置的。

这个时间由以下3个参数控制:
proxy_connect_timeout:与服务器连接的超时时间,默认60s
fail_timeout:当该时间内服务器没响应,则认为服务器失效,默认10s
max_fails:允许连接失败次数,默认为1

等待时间 = proxy_connect_timeout + fail_timeout * max_fails

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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