Nginx初探(2)——配置虚拟主机

本文介绍如何使用Nginx在同一台服务器上配置基于端口号和域名区分的多个网站,包括具体步骤和测试方法。

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一、引入

我们知道,要想在一台服务器上配置多个网站,服务器有两种方法进行区分,一种是通过端口号,一种是通过域名

若一台主机192.168.30.145上面部署了两个网站,一个是 www.jitwxs.cn ,一个是 www.baidu.com

如果使用端口号区分,若想访问 www.jitwxs.cn 使用192.168.30.145:80,访问 www.baidu.com 使用192.168.30.145:81。这是不友好的,因为 http 默认端口为 80,用户如果忘输了网站的端口,不就进了别人的网站吗,用户体验极差。

如果使用域名进行区分,都只用访问 192.168.30.145,nginx 内部判断用户输入的域名是 www.jitwxs.cn 还是 www.baidu.com ,无需用户关心,体验好。

二、使用端口号配置虚拟主机

说明:我的 nginx 安装目录为 /usr/nginx

打开 /usr/nginx/conf/nginx.conf 文件,我们关心的是其中的 server 节点。

一个 server 节点就是一台虚拟主机location / 子节点中的 root 就是指该虚拟主机的文件夹

因此我们想要使用端口号新建虚拟主机,需要:

  1. 拷贝一份Server节点
  2. 修改端口号
  3. 修改文件夹目录

为了方便演示,删除注释部分的代码,拷贝一份,修改端口号为81,修改文件夹目录为html_81:

保存配置文件,将 nginx 目录下的 html 文件夹复制一份保存为 html_81,并对其首页进行修改,以便测试时候能够区分:

wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo cp -r html/ html_81
wxs@ubuntu:/usr/nginx$ ls
conf  html  html_81  sbin
wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo vim html_81/index.html 

分别访问 80 和 81 端口进行测试:

三、使用域名配置虚拟主机

我们知道:一个域名对应一个I P,一个 IP 可以对应多个域名。从域名到IP需要 DNS 进行解析,如果本地 host 中已经有了域名和 IP 的对应关系,那么 DNS 服务器就不回去解析。

下面让我们演示一下!

若我们当前服务器IP为 192.168.30.147,我们为 www.jiw.comwww.wxs.com 这两个网站进行手动添加 host,均指向 192.168.30.147

修改 C:\Windows\System32\drivers\etc\host 文件,手动进行域名、IP映射。

注:如果没有权限修改,参考文章:Win10解决修改host没有权限问题(其他文件同理)

服务器启动 Nginx:

现在这两个网站都访问了 Nginx,Nginx 怎么才能区分他们呢?当然是通过域名!修改配置文件:

下面创建这两个网站的文件夹:

wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo cp -r html/ www.jit.com
wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo cp -r html/ www.wxs.com
wxs@ubuntu:/usr/nginx$ ls
conf  html  sbin  www.jit.com  www.wxs.com

为了区分,将两个文件的首页打印各自的域名信息:

wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo vim www.jit.com/index.html 

wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo vim www.wxs.com/index.html 

重新启动 Nginx:

wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo sbin/nginx -s quit
wxs@ubuntu:/usr/nginx$ sudo sbin/nginx

访问域名:

完成!

注:这里我是要模拟域名才手动修改host,如果你拥有真实域名和IP,使用DNS域名解析即可。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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