nginx+tomcat+memcache----2 tomcat+nginx负载均衡

本文介绍如何通过原码在server1上安装并配置Nginx,包括解压、编译、安装等步骤,并详细说明了如何通过编辑配置文件实现负载均衡,将请求分发到其他服务器。

一、原码安装nginx
在server1端安装配置
1)解压
这里写图片描述

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2)编译
a:
这里写图片描述
(执行这条命令后,会出现报错,解决的办法就是:根据报错信息,对应的安装包 :::yum install xxx-devel -y 完了之后继续执行图片中的命令,直到没有报错信息出现为止)
b:
:::make
3)安装
:::make install
4)开启nginx 并且编辑配置文件,重载服务
:::nginx
这里写图片描述

:::vim nginx.conf
(如果访问nginx时,会交给westos组:server2、server3 8080端口处理)
这里写图片描述
(添加默认读取的文件)
这里写图片描述
(把所有.jsp文件交给 westos组处理)
这里写图片描述

检查nginx.conf配置文件是否编辑正确
:::nginx -t

重载服务
:::nginx -s reload
5)测试
浏览器访问
(访问前,确保server2、server3 的tomcat 服务已经开启)
server1.example.com/test.jsp
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(刷新)
这里写图片描述

因为默认采用的时轮调方式。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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