百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

一起来聊一聊Nginx的配置文件

bigegpt 2024-08-07 17:43 8 浏览

上一篇写了点Nginx不归路:架构基础篇,nginx开发过程中可能架构相关的知识需要的不多,但是了解些nginx架构方便的知识对于我们更深层次地了解nginx配置有很大的帮助

nginx安装

  • MAC上装有homebrew,使用其下载nginx brewinstall nginx
  • nginx下载成功后,有三个目录比较重要
  • /usr/local/etc/nginxnginx的默认安装目录
  • /usr/local/etc/nginx
  • /usr/local/var/www nginx的服务器文件存放位置

nginx相关操作

  • 进入/usr/local/etc/nginx
  • 执行sudo nginx -c nginx.conf,nginx启用默认配置启动
  • sudo nginx -s reload 优雅重启Nginx
  • sudo nginx -s quit 退出nginx

nginx配置

#定义Nginx运行的用户和用户组,来指定Nginx Worker进程运行用户以及用户组,默认由nobody账号运行
user ***;
#nginx进程数,建议设置为等于CPU总核心数。
worker_processes 4;
#全局错误日志定义类型,[ debug | info | notice | warn | error | crit ],其中debug输出日志最为最详细,而crit输出日志最少
error_log logs/error.log info;
#进程文件,用来指定进程id的存储文件位置
pid logs/nginx.pid;
#一个nginx进程打开的最多文件描述符数目,理论值应该是最多打开文件数(系统的值ulimit -n)与nginx进程数相除,但是nginx分配请求并不均匀,所以建议与ulimit -n的值保持一致,可以使用命令“ulimit -n 65535”来设置其他值。
worker_rlimit_nofile 4864;
#工作模式与连接数上限
events {
 #参考事件模型,use [ kqueue | rtsig | epoll | /dev/poll | select | poll ]; epoll模型是Linux 2.6以上版本内核中的高性能网络I/O模型,如果跑在FreeBSD上面,就用kqueue模型。
 use epoll; #mac平台用kqueue,对于Linux系统,epoll工作模式是首选
 #worker_connections用于定义Nginx每个进程的最大连接数,即接收前端的最大请求数,默认是1024。最大客户端连接数由worker_processes和worker_connections决定,即Max_clients=worker_processes*worker_connections,在作为反向代理时,Max_clients变为:Max_clients = worker_processes * worker_connections/4。 进程的最大连接数受Linux系统进程的最大打开文件数限制,在执行操作系统命令“ulimit -n 65536”后worker_connections的设置才能生效
 worker_connections 1024;
}
#设定http服务器
http {
 #来用设定文件的mime类型,类型在配置文件目录下的mime.type文件定义,来告诉nginx来识别文件类型。
 include mime.types; 
 default_type application/octet-stream; #默认文件类型
 #charset utf-8; #默认编码
 #用于设置日志的格式,和记录哪些参数,这里设置为main,刚好用于access_log来纪录这种类型
 #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
 #'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
 #'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
 sendfile on; #开启高效文件传输模式,sendfile指令指定nginx是否调用sendfile函数来输出文件,对于普通应用设为 on,如果用来进行下载等应用磁盘IO重负载应用,可设置为off,以平衡磁盘与网络I/O处理速度,降低系统的负载。注意:如果图片显示不正常把这个改成off。
 autoindex on; #开启目录列表访问,合适下载服务器,默认关闭。
 tcp_nopush on; #防止网络阻塞
 tcp_nodelay on; #防止网络阻塞
 keepalive_timeout 120; #长连接超时时间,单位是秒
#FastCGI相关参数是为了改善网站的性能:减少资源占用,提高访问速度。下面参数看字面意思都能理解。
 fastcgi_connect_timeout 300;
 fastcgi_send_timeout 300;
 fastcgi_read_timeout 300;
 fastcgi_buffer_size 64k;
 fastcgi_buffers 4 64k;
 fastcgi_busy_buffers_size 128k;
 fastcgi_temp_file_write_size 128k;
#gzip模块设置
 gzip on; #开启gzip压缩输出
 gzip_min_length 1k; #最小压缩文件大小
 gzip_buffers 4 16k; #压缩缓冲区
 gzip_http_version 1.0; #压缩版本(默认1.1,前端如果是squid2.5请使用1.0)
 gzip_comp_level 2; #压缩等级
 gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml;
 #压缩类型,默认就已经包含text/html,所以下面就不用再写了,写上去也不会有问题,但是会有一个warn。
 gzip_vary on;
 #limit_zone crawler $binary_remote_addr 10m; #开启限制IP连接数的时候需要使用
 upstream blog.ha97.com {
 #upstream的负载均衡,weight是权重,可以根据机器配置定义权重。weigth参数表示权值,权值越高被分配到的几率越大。
 server 192.168.80.121:80 weight=3;
 server 192.168.80.122:80 weight=2;
 server 192.168.80.123:80 weight=3;
 }
 #虚拟主机的配置
 server {
 #监听端口
 listen 80;
 #域名可以有多个,用空格隔开
 server_name www.***.com ***.com;
 index index.html index.htm index.php;
 #表示在这整个server虚拟主机内,全部的root web根目录。注意要和locate {}下面定义的区分开来
 root /data/www/***;
 location /mp/ {
 proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
 proxy_set_header Host $host;
 }
 location / {
 proxy_pass http://192.168.200.248:80;
 proxy_set_header Host $host;
 }
 add_header Access-Control-Allow-Origin "*";
 }
}

相关推荐

方差分析简介(方差分析通俗理解)

介绍方差分析(ANOVA,AnalysisofVariance)是一种广泛使用的统计方法,用于比较两个或多个组之间的均值。单因素方差分析是方差分析的一种变体,旨在检测三个或更多分类组的均值是否存在...

正如404页面所预示,猴子正成为断网元凶--吧嗒吧嗒真好吃

吧嗒吧嗒,绘图:MakiNaro你可以通过加热、冰冻、水淹、模塑、甚至压溃压力来使网络光缆硬化。但用猴子显然是不行的。光缆那新挤压成型的塑料外皮太尼玛诱人了,无法阻挡一场试吃盛宴的举行。印度政府正...

Python数据可视化:箱线图多种库画法

概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)...

多组独立(完全随机设计)样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕在上一期,我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读,这期开始讲多组独立样本秩和检验,我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作...

方差分析 in R语言 and Excel(方差分析r语言例题)

今天来写一篇实际中比较实用的分析方法,方差分析。通过方差分析,我们可以确定组别之间的差异是否超出了由于随机因素引起的差异范围。方差分析分为单因素方差分析和多因素方差分析,这一篇先介绍一下单因素方差分析...

可视化:前端数据可视化插件大盘点 图表/图谱/地图/关系图

前端数据可视化插件大盘点图表/图谱/地图/关系图全有在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的...

matplotlib 必知的 15 个图(matplotlib各种图)

施工专题,我已完成20篇,施工系列几乎覆盖Python完整技术栈,目标只总结实践中最实用的东西,直击问题本质,快速帮助读者们入门和进阶:1我的施工计划2数字专题3字符串专题4列表专题5流程控制专题6编...

R ggplot2常用图表绘制指南(ggplot2绘制折线图)

ggplot2是R语言中强大的数据可视化包,基于“图形语法”(GrammarofGraphics),通过分层方式构建图表。以下是常用图表命令的详细指南,涵盖基本语法、常见图表类型及示例,适合...

Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...

Python 数据可视化常用命令备忘录

本文提供了一个全面的Python数据可视化备忘单,适用于探索性数据分析(EDA)。该备忘单涵盖了单变量分析、双变量分析、多变量分析、时间序列分析、文本数据分析、可视化定制以及保存与显示等内容。所...

统计图的种类(统计图的种类及特点图片)

统计图是利用几何图形或具体事物的形象和地图等形式来表现社会经济现象数量特征和数量关系的图形。以下是几种常见的统计图类型及其适用场景:1.条形图(BarChart)条形图是用矩形条的高度或长度来表示...

实测,大模型谁更懂数据可视化?(数据可视化和可视化分析的主要模型)

大家好,我是Ai学习的老章看论文时,经常看到漂亮的图表,很多不知道是用什么工具绘制的,或者很想复刻类似图表。实测,大模型LaTeX公式识别,出乎预料前文,我用Kimi、Qwen-3-235B...

通过AI提示词让Deepseek快速生成各种类型的图表制作

在数据分析和可视化领域,图表是传达信息的重要工具。然而,传统图表制作往往需要专业的软件和一定的技术知识。本文将介绍如何通过AI提示词,利用Deepseek快速生成各种类型的图表,包括柱状图、折线图、饼...

数据可视化:解析箱线图(box plot)

箱线图/盒须图(boxplot)是数据分布的图形表示,由五个摘要组成:最小值、第一四分位数(25th百分位数)、中位数、第三四分位数(75th百分位数)和最大值。箱子代表四分位距(IQR)。IQR是...

[seaborn] seaborn学习笔记1-箱形图Boxplot

1箱形图Boxplot(代码下载)Boxplot可能是最常见的图形类型之一。它能够很好表示数据中的分布规律。箱型图方框的末尾显示了上下四分位数。极线显示最高和最低值,不包括异常值。seaborn中...