我们项目中一直在用nginx做反向代理,最近发现一些443端口日志中出现大量的400 和 408日志,其中408的响应时间在60s左右,所以整理一下关于这方面的问题:
出现400的原因:
1.如果客户端提前关闭了连接或者读取数据发生了其他错误,则给客户端返回一个400错误
2.ngx_http_process_request_line函数中,如果ngx_http_parse_request_line函数返回了错误,则直接给客户端返回400错误,逐行解析错误
3.ngx_http_process_unique_header_line功能类似,不同点在于该函数会检查这个请求头是否是重复的,如果是的话,则给该请求返回400错误。
4.NGX_HTTP_PARSE_INVALID_HEADER,表示请求头解析过程中遇到错误,一般为客户端发送了不符合协议规范的头部,此时nginx返回400错误
5.ngx_http_process_request_header()函数,这个函数主要做了两个方面的事情,一是调用ngx_http_find_virtual_server()函数查找虚拟服务器配置;二是对一些请求头做一些协议的检查。比如对那些使用http1.1协议但是却没有发送Host头的请求,nginx给这些请求返回400错误
6.首字节探测:若成功查看1个字节数据,通过该首字节来探测接受到的数据是ssl握手包还是http数据。根据ssl协议规定,ssl握手包的首字节中包含有ssl协议的版本信息。nginx根据此来判断是进行ssl握手还是返回正常处理http请求(实际返回应答400 BAD REQUEST)
7.正常的http协议包处理直接调用ngx_http_process_request_line处理http请求,并将读事件处理函数设置成ngx_http_process_request_line。(实际处理结果是向客户端返回400 BAD REQUET,在ngx_http_process_request中又对r->plain_http标志的单独处理。)
8.若ssl握手完成 (c->ssl->handshaked由ngx_ssl_handshake()确定握手完成后设为1),设置读事件处理函数为ngx_http_process_request_line,并调用此函数正常处理http请求。若ssl握手没完成(则说明ssl握手出错),则返回400 BAD REQUST给客户端。
出现408的原因:
1.nginx对读取请求头有超时限制,ngx_http_process_request_headers函数作为读事件处理函数,一并处理了超时事件,如果读超时了,nginx直接给该请求返回408错误
2.nginx核心对两次请求体的读事件之间做了超时设置,client_body_timeout指令可以设置这个超时时间,默认为60秒,如果下次读事件超时了,nginx会返回408给客户端。
相关推荐
Python课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
Python课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
杂货产品检测43-YOLO(v5至v9)、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarIPCV分配-V6 2024-01-21 6:10 PM ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释,创建数据集 *导出,训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本,您可以与此数据集一起使用 该数据集包括7012张图像。 家庭废物以createMl格式注释。 将以下预处理应用于每个图像: *像素数据的自动取向(带有Exif-Arientation剥离) *调整大小为640x640(拉伸) 没有应用图像增强技术。
Android 毕业设计,Android 毕业设计,小Android 程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。
谁喜欢谁下载,没啥商业价值,comsol也能做,不过我这产量更大
Python课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
Android 毕业设计,Android 毕业设计,小Android 程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
推箱子Python小游戏
该新媒体视域下的中国古诗词展演主要为管理员和用户两类用户角色提供需求,管理员在后台可以对系统进行全面管理,用户在前台可以进行查看系统信息,注册登录,查询校园失物,评论,下载校园失物等操作。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 部署容器:tomcat7
内容概要:本文介绍了使用MATLAB实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制的多特征分类预测模型。通过PSO优化BiLSTM模型的超参数、引入注意力机制增强模型的特征提取能力,提升了多维度数据的分类精度。模型在金融风险预测、医疗健康预测、交通流量预测等多个领域具有广泛的应用前景。项目详细描述了模型架构、代码实现、训练与优化、模型评估与可视化、以及GUI界面设计等方面的内容。 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的数据科学家和机器学习工程师。 使用场景及目标:① 金融、医疗、交通等领域的多特征分类预测任务;② 结合PSO优化BiLSTM超参数、引入注意力机制,提升模型预测准确度。 阅读建议:本文详细讲解了模型的理论背景、算法实现和应用案例,适合希望深入理解深度学习和优化算法的读者。建议结合代码和实际数据进行实验,以便更好地掌握模型的设计和优化过程。
Java项目-基于SSM的物资管理系统项目源码
Video_2024-12-18_000023.wmv
Python课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。
系统实现: 用户功能模块:用户点击进入到系统操作界面,可以对主页、个人中心、我的收藏管理、订单管理等功能模块,我的收藏管理:通过列表可以获取用户ID、收藏ID、表名、收藏名称、收藏图片信息并进行修改操作 管理员功能模块:管理员通过用户名和密码填写完成后进行登录。管理员登录成功后进入到系统操作界面,可以对主页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、系统管理、订单管理等功能模块进行相对应操作。 项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 服务器:tomcat7
1、嵌入式物联网单片机项目开发实战。例程经过精心编写,简单好用。 2、代码使用KEIL 标准库开发,当前在STM32F103运行,如果是STM32F103其他型号芯片,依然适用,请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时,请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v:wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器,请查看发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线,在代码当中均有定义,请自行对照。 7、若硬件差异,请根据自身情况调整代码,程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明,请耐心阅读。
项目包含完整前后端源码和数据库文件 环境说明: 开发语言:Java 框架:ssm,mybatis JDK版本:JDK1.8 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/idea Maven包:Maven3.3 部署容器:tomcat7
Java项目-基于SSM的网上淘书吧
内容概要:本文详细介绍了 Oracle 19c 中的闪回技术,包括闪回查询、闪回事务查询、闪回丢弃、闪回表、闪回数据库和闪回归档。具体讲解了每种闪回技术的原理、配置方法、操作步骤和限制条件,并提供了具体的实例和 SQL 命令。目的是帮助数据库管理员和开发人员理解和掌握如何利用这些技术来提高数据恢复和错误修复的能力,减少数据库管理的复杂性和风险。 适合人群:Oracle 数据库管理员、数据库开发人员及维护人员。 使用场景及目标:① 使用闪回技术快速恢复因误操作或其他错误导致的数据丢失;② 配置闪回技术以实现高效的数据库恢复;③ 在日常运维中监控和管理闪回操作。 其他说明:本文不仅提供了理论上的解释,还包含了实际操作的示例,以便读者能够更好地理解和应用这些技术。