一个 http 服务器处理一次请求需要 500 毫秒,请问这个服务器如何每 秒处理 100 个
发布网友
发布时间:2022-04-15 07:17
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懂视网
时间:2022-04-15 11:38
我们先看HTTP标准的请求和响应,请求的所有环境在标准输入的BUFFER中,响应的当然在标准输出的BUFFER中.这是任何语言都遵循的标准.
那么JSP实现时SESSION如何做?第一次响应用程序先发送一个ID,和一个特殊状态标记位,要求浏览器再次发送请求时必须传回这个ID以便识别.那么,也就是说SESSION要工作,它就有一个ID保存在标准输入中.
但是response的sendRedirect()方法并不发送任何请求参数,只是把页面直接定向到要去的地方,相当于你第一次打开浏览器,直接输入一个地址.
而带请求参数的重定向相当于你从一个href的连结点过去,这两种情况是不同的.
sendRedirect()已经抛弃了原来的标准输入中的环境参数.
对于如何重定向,至少有十种以上方法,表面上看都能重定向,可是内在的环境各不
相同,要根据不同的用途各不同的方法.
我们只有深入了解系统底层,熟悉网路中数据包中和内存中每一个BYTE是如何来的,要到哪儿去,才能很好地把握WEB系统结构.
热心网友
时间:2022-04-15 08:46
初始化数据库
点击(此处)折叠或打开
/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data/dbdata_3306 --user=mysql
/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data/dbdata_3307 --user=mysql
/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --basedir=/usr/local/mysql --datadir=/data/dbdata_3308 --user=mysql
创建配置文件
vim /data/dbdata_3306/my.cnf
3306的配置文件如下:
点击(此处)折叠或打开
[client]
port = 3306
socket = /data/dbdata_3306/mysql.sock
[mysqld]
datadir=/data/dbdata_3306/
skip-name-resolve
lower_case_table_names=1
innodb_file_per_table=1
port = 3306
socket = /data/dbdata_3306/mysql.sock
back_log = 50
max_connections = 300
max_connect_errors = 1000
table_open_cache = 2048
max_allowed_packet = 16M
binlog_cache_size = 2M
max_heap_table_size = 64M
sort_buffer_size = 2M
join_buffer_size = 2M
thread_cache_size = 64
thread_concurrency = 8
query_cache_size = 64M
query_cache_limit = 2M
ft_min_word_len = 4
default-storage-engine = innodb
thread_stack = 192K
transaction_isolation = REPEATABLE-READ
tmp_table_size = 64M
log-bin=mysql-bin
binlog_format=mixed
slow_query_log
long_query_time = 1
server-id = 1
key_buffer_size = 8M
read_buffer_size = 2M
read_rnd_buffer_size = 2M
bulk_insert_buffer_size = 64M
myisam_sort_buffer_size = 128M
myisam_max_sort_file_size = 10G
myisam_repair_threads = 1
myisam_recover
innodb_additional_mem_pool_size = 16M
innodb_buffer_pool_size = 200M
innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend
innodb_file_io_threads = 8
innodb_thread_concurrency = 16