一.NGINX 1.9之前,需要安装第三方的TCP插件: http://www.cnblogs.com/i-blog/p/6165378.html 二.1.9之后直接使用Stream配置就可以了,当然需要先安装stream模块: 1.nginx 增加tcp./configure --with-stream --with-pcre=../pcre-8.38./configure --with-stream --without-http_rewrite_module2.配置nginx.conf st

nginx从1.9.0开始,新增加了一个stream模块,用来实现四层协议的转发.代理或者负载均衡等. (1)关于stream域的模块有哪些? 目前官网上列出的第三方模块.简直就是http模块的镜像.比如access模块访问控制ip和ip段,map模块实现映射. geo模块实现地理位置映射.等等.使用这些模块的时候一定要看是哪个版本才支持的.比如log模块,只有在nginx-1.11.4才支持. NGINX的stream相关模块有如下(有些模块特定版本才有,才支持,比如,log模块是NGINX的

1.需要安装stream模块2.在nginx.conf默认配置文件添加如下配置即可stream { log_format tcp '$remote_addr [$time_local] ' '$protocol $status $bytes_sent $bytes_received ' '$session_time "$upstream_addr" ' '"$upstream_bytes_sent" "$upstream_bytes_received&qu

adduser -d /var/www/android -g ftp -s /sbin/nologin ftp2 一.配置防火墙,开启FTP服务器需要的端口 CentOS 7.0默认使用的是firewall作为防火墙,这里改为iptables防火墙. 1.关闭firewall: systemctl stop firewalld.service #停止firewall systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动 2.安装iptables防

一.在与redis同一个内网的服务器上A的nginx做了下面的设置 stream { upstream redis { server  redis.rds.aliyuncs.com:6379 max_fails=3 fail_timeout=30s; } server { listen 6379; proxy_connect_timeout 1s; proxy_timeout 3s; proxy_pass redis; } } 二.服务器B上通过A:6379 来连接到阿里云的redis 三.re

查看是否安装 rpm -qa|grep vsftpdyum -y install vsftpd /etc/vsftpd/vsftpd.conf    #主配置文件 /usr/sbin/vsftpd              #主程序 /etc/vsftpd/ftpusers         #FTP用户黑名单 /etc/vsftpd/user_list         #控制用户登录 /var/ftp                          #匿名用户主目录 anonymous_ena

此前在做项目的时候,一直用json文件用作模拟数据,后来发现了mock.js,于是就用了mock.js,再后来感觉这些数据再怎么模拟都是静态数据.所以就想用nodejs实现一个数据转发功能,在本地拉取服务端的数据.那时就简易做出了一个针对那个项目的数据拉取功能.而在最近,在看一些博客的时候,想把几个博客的页面内容全部拉取到一个页面来看.所以就把此前数据拉取功能稍作改造封装了一下. 做出的一个简易数据拉取demo:点我看效果 然后大概简述一下demo的实现.当作学习记录. 首先是数据转发模块,我将

这几天在公司需要做基线安全,一直都没有经验,所以在网上找了一些,做来参考学习. vsftp配置详解 这里是对vsftp配置文件的详细解释,主要参考了<RedHat8.0网络服务>一书中<使用vsftpd架设FTP服务器>一节的内容.   声明:以 下内容基于Smartraining工作室Osmond 编著的<RedHat 8.0 网络服务>一书中 <使用vsftpd架 设FTP服务器> 一节.为适应debian有大幅删改,原作者联系方法:osmond68@1

这两天需要安装一个Linux虚拟机,接下来要通过 yum 来安装需要的软件. 因单位的网络需要通过代理才能访问外网,公司代理服务器:proxy.xxxx.com,给yum增加了proxy设置: # vi /etc/yum.conf 添加下面的内容: proxy=http://user:password@proxy.xxxx.com:8080 发现linux无法访问代理服务器,Linux虚拟机只能访问宿主host所在的网段,添加了路由,网关等都没效果(知道方法的请回复下) 索性自己搭一个proxy

五.准备HA环境1.准备yum源a.安装vsftp服务,将光盘镜像copy到本地ftp目录作为yum源.[root@s1 ~]# mount 可以看到cdrom已经挂载了,首先安装vsftp服务[root@s1 ~]# cd /media/RHEL_6.3\ x86_64\ Disc\ 1/Packages/[root@s1 Packages]# rpm -ivh vsftpd-2.2.2-11.el6.x86_64.rpm[root@s1 Packages]# rpm -ivh ftp*b.启

序言 一网友在群中问,nginx支持socket转发吗? 实话说,我没做过socket转发,但是我知道socket跟http一样都是通过tcp或者udp通信的,我猜测啦一下nginx应该支持吧,然后又在网上查啦一下,网上说支持,也有支持的相关官方文档,且有理有据,于是我秉承不瞎扯,知之为知之的科学态度,我只对网友回啦两个字:“可以”,就不过多扯,此时群中也有网友为他解答问题啦,我就继续干我的活啦,干活,干活,干活,干活,没有过多的关注这个问题,没有过多的关注这个问题. 一小时后,半天后,半个月后

前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在. 首先回顾一下容器执行Lambda表达式的方式,以ArrayList.forEach()方法为例,具体代码如下: // ArrayList.forEach() public void forEac

Java8 Stream基础.深入.测试 1.基本介绍 1.创建方式 1.Array的Stream创建 1.直接创建 // main Stream stream = Stream.of("a", "b", "c"); String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"}; stream = Stream.of(strArray); // St

在数据流应用的现实场景中常常会遇到与外界系统对接的需求.这些外部系统可能是Actor系统又或者是一些其它类型的系统.与这些外界系统对接的意思是在另一个线程中运行的数据流可以接收外部系统推送的事件及做出行为改变的响应. 如果一个外界系统需要控制一个运行中数据流的功能环节GraphStage,首先必须在这个GraphStage内部构建一个控制函数,这样才能接触并更改GraphStage的内部状态.外部系统可以通过调用这个控制函数来向GraphStage发送信息,控制GraphStage行为.akka

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

Stream Computing 概念对比 静态数据和流数据 静态数据,例如数据仓库中存放的大量历史数据,特点是不会发生更新,可以利用数据挖掘技术和 OLAP(On-Line Analytical Processing)工具从静态数据中找到有价值的信息 流数据,例如 Web 应用和电信金融等领域产生的数据,特点是数据以大量,快速,时变的流形式持续到达 从概念上说,流数据是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据的集合体:数据记录是流数据的最小组成单元 流数据具有以下特征 数据快速持续到达,潜在大

/// <summary> /// 转发Post请求 /// </summary> /// <param name="curRequest">要转发的请求</param> /// <param name="url">转发到的Url地址</param> public static string ForwardRequest(HttpRequest curRequest, string url) {

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发

前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在. 首先回顾一下容器执行Lambda表达式的方式,以ArrayList.forEach()方法为例,具体代码如下: // ArrayList.forEach() public void forEac

应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍RabbitMQ的binder提供的另外一种重试功能:重新入队. 动手试试 准备一个会消费失败的例子,可以直接沿用前文的工程,也可以新建一个,然后创建如下代码的逻辑: @EnableBinding(TestApplication.TestTopic.class) @SpringBootApplication pub