afcgi 项目技术文档
1. 安装指南
1.1 Nginx 模块安装
-
下载并解压 Nginx 源码:
wget http://sysoev.ru/nginx/nginx-0.8.29.tar.gz tar xzf nginx-0.8.29.tar.gz -
替换原有的
ngx_http_fastcgi_module.c文件:cd nginx-0.8.29/src/http/modules mv ngx_http_fastcgi_module.c ngx_http_fastcgi_module.c.dist cp /path/to/afcgi/nginx/src/http/modules/ngx_http_fastcgi_module.c . -
编译 Nginx:
cd ../../.. ./configure make
1.2 服务器参考实现安装
-
进入
servers/afcgitest目录:cd /path/to/afcgi/servers/afcgitest -
使用
make命令编译:make -
运行服务器:
./afcgitest 127.0.0.1:5000注意:假设 FastCGI 客户端(如 Nginx)连接到
127.0.0.1的5000端口。
1.3 平台兼容性
如果是在非 Mac OS X 平台上编译,请注释或删除以下代码:
# If Mac OS X:
#CFLAGS += -arch i386
#LDFLAGS += -arch i386
2. 项目的使用说明
2.1 Nginx 模块使用
afcgi 项目的主要功能是通过修改 Nginx 的 FastCGI 模块,实现连接的多路复用,从而允许单个 FastCGI 服务器处理多个并发请求。这为 Web 应用中的长连接提供了可能,避免了资源的浪费。
2.2 服务器参考实现使用
servers/afcgitest 目录下的服务器参考实现是一个基于 libevent 的异步 FastCGI 服务器。编译并运行后,它可以处理来自 FastCGI 客户端(如 Nginx)的请求。
3. 项目API使用文档
3.1 Nginx 模块 API
afcgi 项目的 Nginx 模块 API 主要是对原有的 ngx_http_fastcgi_module.c 进行了修改,增加了多路复用的功能。具体 API 的使用可以参考 Nginx 的官方文档,结合 afcgi 的修改部分进行配置。
3.2 服务器参考实现 API
服务器参考实现的 API 主要是通过 libevent 库实现的异步事件处理。具体 API 的使用可以参考 libevent 的官方文档。
4. 项目安装方式
4.1 Nginx 模块安装
通过替换 Nginx 源码中的 ngx_http_fastcgi_module.c 文件,并重新编译 Nginx 来安装 afcgi 模块。
4.2 服务器参考实现安装
通过 make 命令编译 servers/afcgitest 目录下的服务器参考实现,并运行该服务器。
以上是 afcgi 项目的技术文档,涵盖了安装指南、使用说明、API 使用文档以及安装方式。希望这份文档能帮助用户更好地理解和使用 afcgi 项目。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C040
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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