终极指南:如何快速搭建Linux下C++轻量级Web服务器
想要在Linux环境下快速搭建一个高性能的Web服务器吗?🔥 TinyWebServer是一个基于C++的轻量级Web服务器项目,专为网络编程初学者设计,让你轻松掌握服务器开发核心技能!
TinyWebServer采用线程池 + 非阻塞socket + epoll + 事件处理的并发模型,支持解析GET和POST请求,实现用户注册登录功能,并能处理图片和视频文件请求。经过压力测试,它可以实现上万并发连接数据交换,是学习网络编程的绝佳选择!💪
🚀 快速安装步骤
首先需要从源码仓库获取项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TinyWebServer
cd TinyWebServer
服务器配置要求:
- Ubuntu 16.04或更高版本
- MySQL数据库 5.7.29
- 支持C++编译环境
📋 数据库配置方法
在运行服务器之前,需要配置MySQL数据库:
-- 创建数据库
create database yourdb;
-- 创建用户表
USE yourdb;
CREATE TABLE user(
username char(50) NULL,
passwd char(50) NULL
)ENGINE=InnoDB;
-- 添加测试数据
INSERT INTO user(username, passwd) VALUES('name', 'passwd');
⚙️ 服务器参数配置
修改main.cpp文件中的数据库连接信息:
// 数据库登录名,密码,库名
string user = "root";
string passwd = "root";
string databasename = "yourdb";
🛠️ 编译与启动
使用项目提供的构建脚本:
# 编译项目
sh ./build.sh
# 启动服务器
./server
🎯 个性化运行配置
TinyWebServer支持丰富的命令行参数,满足不同场景需求:
./server -p 9007 -l 1 -m 0 -o 1 -s 10 -t 10 -c 1 -a 1
参数说明:
-p 9007:自定义端口号-l 1:异步写入日志-m 0:使用LT + LT模式组合-o 1:优雅关闭连接-s 10:数据库连接池10条连接-t 10:线程池10条线程-c 1:关闭日志-a 1:使用Reactor反应堆模型
🔧 核心模块详解
线程同步机制
项目使用lock/locker.h封装类,提供统一的同步机制。
HTTP连接处理
http/http_conn.cpp和http/http_conn.h负责处理HTTP请求报文。
线程池管理
threadpool/threadpool.h实现半同步/半反应堆线程池。
日志系统
log/目录包含同步/异步日志系统实现。
数据库连接池
CGImysql/sql_connection_pool.cpp管理数据库连接,提高性能。
📊 性能测试结果
经过Webbench压力测试,TinyWebServer在不同配置下表现出色:
- Proactor模式,LT + ET:97,459 QPS
- Proactor模式,ET + ET:92,167 QPS
- Reactor模式,LT + ET:69,175 QPS
💡 使用技巧与建议
- 关闭日志:在生产环境关闭日志可获得最佳性能
- 连接池配置:根据实际负载调整数据库连接数量
- 线程数优化:合理设置线程池大小,避免资源浪费
🎉 开始你的Web服务器之旅
现在你已经掌握了TinyWebServer的安装配置方法!🎊 这个项目不仅功能强大,而且代码结构清晰,非常适合学习网络编程。
访问 http://ip:9006 即可体验你的Web服务器功能,包括用户注册、登录、图片和视频文件访问等。
温馨提示:本项目完全免费开源,旨在帮助大家学习网络编程,请勿相信任何收费课程!📚
开始动手搭建你的第一个C++ Web服务器吧!如有问题,欢迎查阅项目文档和源码注释。祝学习顺利!✨
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。C0113
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00



