HI-Nginx 使用与安装教程
2024-09-28 07:36:04作者:廉皓灿Ida
HI-Nginx 是一个基于 Nginx 的高性能通用服务器,它完美继承了 Nginx 的所有特性,并且支持使用 C++, Python, Lua, 和 Java 多种语言进行Web应用的开发。本教程旨在引导您了解HI-Nginx的基本结构、启动方法以及配置详情,帮助您快速上手这个强大的工具。
1. 项目目录结构及介绍
HI-Nginx 的项目结构清晰地划分了源码、配置、文档等关键部分,具体结构如下:
- .gitignore # Git忽略文件配置
- CHANGES # 版本更新日志
- CHANGES.ru # 俄文版本更新日志
- LICENSE # 许可证文件,采用 BSD-2-Clause 协议
- README.md # 主要的项目说明文档
- _config.yml # 配置YAML文件,可能用于文档站点构建
- configure # 编译配置脚本
- install_demo.sh # 示例安装脚本
- src # 源代码目录,包含C++核心代码
- contrib # 第三方贡献代码或模块
- doc # 文档相关资料
- html # 默认网页存放目录
- man # 手册页
- module # 第三方模块或自定义模块目录
- conf # 示例配置文件或默认配置
- src: 包含HI-Nginx的核心源代码。
- module: 自带和第三方模块,支持扩展HI-Nginx的功能,例如Lua、Python、Java等语言的模块。
- conf: 提供基本的配置示例,是了解配置结构的起点。
- doc: 文档资料,对于初学者十分宝贵。
- install_demo.sh: 用于演示如何编译并配置HI-Nginx的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
HI-Nginx没有单独指定的“启动文件”,但其运行依赖于编译后的nginx二进制文件,通常通过以下步骤生成:
- 编译:使用提供的
configure脚本配合相应的选项来准备编译环境。例如,添加支持特定语言模块的选项。 - 执行make命令:编译源代码,生成可执行文件。
- 安装:通过
make install命令将生成的nginx二进制文件及其配置文件安装到系统路径中,默认或指定的路径下。
启动HI-Nginx一般使用操作系统的命令,例如:
sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx
其中/usr/local/nginx/sbin/nginx是典型的二进制文件位置。
3. 项目的配置文件介绍
HI-Nginx的配置文件逻辑上与Nginx保持一致,主要配置位于nginx.conf文件中。配置文件的结构层次分明,包含了全局设置、事件处理、HTTP服务器块、location块等内容。
示例配置片段:
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
# 负载均衡、缓存等高级配置
server {
listen 80;
server_name example.com;
# 示例配置,展示多语言支持
location /cpp {
cpp_load;
cpp_search_path "/path/to/cpp";
}
location /lua {
lua_load;
lua_package_search_path "/path/to/lua";
}
# 类似地,配置Python和Java
}
}
每个location块可以根据需要加载不同语言的处理模块,实现对应的动态内容生成或处理。
请注意,在实际使用中,配置文件应详细阅读官方文档或教程,确保正确地设置了路径、监听端口、以及各语言模块的具体参数。
通过以上步骤,您可以顺利地配置和启动HI-Nginx,享受其带来的多语言开发便利性和Nginx的高性能特性。记得在正式部署前充分测试您的配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92