一、分配方式
Nginx的upstream支持5种分配方式,下面将会详细介绍,其中,前三种为Nginx原生支持的分配方式,后两种为第三方支持的分配方式:
1、轮询
轮询是upstream的默认分配方式,即每个请求按照时间顺序轮流分配到不同的后端服务器,如果某个后端服务器down掉后,能自动剔除。
upstream backend {
server 19.168.1.100:8888;
server 19x.168.1.101:8888;
server 19x.168.1.101:8888;
}
2、weight
轮询的加强版,即可以指定轮询比率,weight和访问几率成正比,主要应用于后端服务器异质的场景下。
upstream backend {
server 192.168.1.101 weight=1;
server 192.168.1.102 weight=2;
server 192.168.1.103 weight=3;
}
3、ip_hash
每个请求按照访问ip(即Nginx的前置服务器或者客户端IP)的hash结果分配,这样每个访客会固定访问一个后端服务器,可以解决session一致问题。
upstream backend {
ip_hash;
server 192.168.1.101:7777;
server 192.168.1.102:8888;
server 192.168.1.103:9999;
}
4、fair
fair顾名思义,公平地按照后端服务器的响应时间(rt)来分配请求,响应时间短即rt小的后端服务器优先分配请求。
upstream backend {
server 192.168.1.101;
server 192.168.1.102;
server 192.168.1.103;
fair;
}
5、url_hash
与ip_hash类似,但是按照访问url的hash结果来分配请求,使得每个url定向到同一个后端服务器,主要应用于后端服务器为缓存时的场景下。
upstream backend {
server 192.168.1.101;
server 192.168.1.102;
server 192.168.1.103;
hash $request_uri;
hash_method crc32;
}
其中,hash_method为使用的hash算法,需要注意的是:此时,server语句中不能加weight等参数。
关于,如何在负载均衡中使用upstream请参看这里。
`二、设备状态
从上面实例不难看出upstream中server指令语法如下:
server address [parameters]
关键字server必选。
address也必选,可以是主机名、域名、ip或unix socket,也可以指定端口号。
parameters是可选参数,可以是如下参数:
down:表示当前server已停用
backup:表示当前server是备用服务器,只有其它非backup后端服务器都挂掉了或者很忙才会分配到请求。
weight:表示当前server负载权重,权重越大被请求几率越大。默认是1.
max_fails和fail_timeout一般会关联使用,如果某台server在fail_timeout时间内出现了max_fails次连接失败,那么Nginx会认为其已经挂掉了,从而在fail_timeout时间内不再去请求它,fail_timeout默认是10s,max_fails默认是1,即默认情况是只要发生错误就认为服务器挂掉了,如果将max_fails设置为0,则表示取消这项检查。
举例说明如下:
upstream backend {
server backend1.example.com weight=5;
server 127.0.0.1:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
server unix:/tmp/backend3;
}
如何引用呢? 如下
location /router/
{
proxy_pass http://backend;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real_IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
以下可以解决只有一个合法的业务域名的问题
location /test/router
{
proxy_pass http://test.yl.66huyu.cn/router;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real_IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
如何做游戏多区多服的https的反向代理设置:
location /zone {
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "upgrade";
proxy_read_timeout 86400;
proxy_pass http://$arg_host:$arg_port;
}
客户端请求 :wss://www.ooxx.com/zone?host=134.175.33.159&port=8888
nginx自动会把参数加arg_前缀,代理向ttp://$arg_host:$arg_port,则客户端自动就连向了http://134.175.33.151:8888
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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