基于Nginx的动态权重负载均衡技术研究

负载均衡策略在保障Web服务器集群稳定运行和性能方面是不可或缺的。在众多的负载均衡技术中,Nginx得到了广泛应用,常被大规模应用于反向代理服务前端。通过对Nginx负载均衡算法的学习研究,设计实现了一种改进的动态权重负载均衡算法。该算法利用Redis缓存机制,实时采集并存储后端Web服务器的CPU利用率、内存利用率、网络带宽和磁盘I/O等性能指标信息。然后,通过熵值法计算各项性能指标的系数,并动态地修改后端Web服务器的权重。实验结果显示,与加权轮询算法和最小连接数算法相比,新算法在高并发情况下具有更好的响应时间和吞吐量。

基于CNN-LSTM-attention的XSS攻击检测方法

在基于深度学习XSS检测的研究中,传统的CNN、LSTM、CNN-LSTM模型在某些数据集上可能存在一些问题。例如,CNN可能无法有效处理具有复杂空间结构的数据,而在处理具有较长时间序列的数据时,LSTM可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,引入attention机制,结合CNN和LSTM模型(CNN-LSTM-attention)用于XSS攻击检测。CNN-LSTM-attention结合了CNN和LSTM优势,并通过注意力机制来提高分类的准确性。实验表明CNN-LSTM-attention相比CNN、LSTM、CNN-LSTM算法在准确率上有较大的提升。