iis高并发处理三

article/2025/9/25 15:44:32

使用.NET开发的Web应用程序部署到IIS上后,当有大量用户并发访问,用户在访问的时候可能会出现页面打开慢或无法打开的情况,那么从服务器上的IIS上我们可以做以下调整,让应用支持10万级以内的并发访问。

1、调整IIS 应用程序池队列长度,由原来的默认1000改为65535,如下图所示:

2、调整IIS的 appConcurrentRequestLimit 设置,找到C:\Windows\System32\inetsrv\config\applicationHost.config文件,如下图所示:

3、找到<serverRuntime/>配置节,由原来的默认5000改为100000,配置如下图所示:

4、找到Framework的配置文件machine.config,如下图所示:

5、找到<processModel/>配置节,设置requestQueueLimit值为100000,如下图所示:

6、修改注册表,调整IIS 支持的TCP/IP连接数, 由原来的默认5000改为100000,只需要打开命令提示符,输入以下命令即可:

reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000


http://chatgpt.dhexx.cn/article/TElZB0Vw.shtml

相关文章

前端优化之高并发处理

大部分的高并发处理基本都是在后端处理&#xff0c;但是在部分特殊情况下&#xff0c;后端无法阻止用户行为&#xff0c;需要前端做配合。例如在抢购、秒杀等场景。 高并发是什么&#xff1f; 对此&#xff0c;我们首先需要简单的去了解一下&#xff0c;高并发是什么&#xff1…

机器学习中的核函数与核方法(是什么?为什么?怎么做?)

我们在学习机器学习的时候&#xff0c;总是会看到一个概念——核&#xff0c;然后看到一堆公式。但是为什么要核呢&#xff1f;核到底是啥玩意&#xff1f;云里雾里。接下来&#xff0c;我们将要把“核”这个东西的神秘面纱一点点揭开。 一、什么是“核函数” 我们都知道&…

【Kernel Method】Kernel Method核方法介绍

引言 核方法是20世纪90年代模式识别与机器学习领域兴起的一场技术性革命。其优势在于允许研究者在原始数据对应的高维空间使用线性方法来分析和解决问题&#xff0c;且能有效地规避“ 维数灾难”。在模式识别的特征抽取领域&#xff0c;核方法最具特色之处在于其虽等价于先将原…

通俗理解核方法(kernel function)

最近对核方法比较有兴趣&#xff0c;想了解一下&#xff0c;在网上查阅了很多资料&#xff0c;感觉说的很晦涩&#xff0c;没有理解&#xff0c;于是查看了李政轩老师的课程&#xff0c;对其有了一定程度上的理解&#xff0c;本博客目的为了记录&#xff0c;也为了加深理解。 …

电机选型及校核方法总结

序&#xff1a;原先最初是没打算写电机选型总结的&#xff0c;而是准备写一些关于数字信号处理相关的东西&#xff0c;但是我的一个朋友提醒了我。他说&#xff0c;现在网上关于数字信号处理的东西写的太多了&#xff0c;特别是基础的知识都写烂了&#xff0c;你再写也没人看&a…

核方法与核技巧

本文对核方法&#xff08;kernel method&#xff09;进行简要的介绍。 核方法的主要思想是基于这样一个假设&#xff1a;“在低维空间中不能线性分割的点集&#xff0c;通过转化为高维空间中的点集时&#xff0c;很有可能变为线性可分的” &#xff0c;例如下图 左图的两类数据…

机器学习中的核方法(Kernel Method)

说到机器学习中的核方法(Kernel Method),大部分人应该是在学习SVM的时候认识到它或者听说它。它的基本思想是说,普通的SVM分类超平面只能应对线性可分的情况,而对于线性不可分的情况我们则需要引入一个Kernel,这个Kernel可以把数据集从低维映射到高维,使得原来线性不可分…

支持向量机原理小结(3)——核方法和非线性支持向量机

前面两篇博客对线性支持向量机进行了详细的讲解&#xff0c;但线性SVM对于非线性的数据是无可奈何的。这篇博客将讲一下非线性支持向量机。 1. 核方法 对SVM有过一定耳闻的人&#xff0c;一定听说过“核技巧”、“核方法”这些名词&#xff0c;其实核方法并不是只能应用于SVM&…

核方法以及核函数讲解

核方法的主要思想是基于这样一个假设&#xff1a;“在低维空间中不能线性分割的点集&#xff0c;通过转化为高维空间中的点集时&#xff0c;很有可能变为线性可分的” &#xff0c;例如下图 左图的两类数据要想在一维空间上线性分开是不可能的&#xff0c;然而通过F(x)(x-a)(x-…

MLAPP————第十四章 核方法

第十四章 核方法 14.1 简介 到目前为止&#xff0c;我们书上提到的各种方法&#xff0c;包括分类&#xff0c;聚类或者是其它的一些处理手段&#xff0c;我们的特征都是固定大小的一个向量&#xff0c;一般具有如下的形式&#xff0c;。然而&#xff0c;对于某些类型的对象&a…

核方法的理解

核方法在非线性分类问题上有很好的解决思路&#xff0c;应用于学习器SVM以及降维KPCA上&#xff0c;当然二者路径也不同&#xff0c;SVM就是从低维不可分映射到高维可分&#xff0c;而KPCA是从低维不可分映射到高维后再降维到低维可分&#xff0c;但都脱离不来这个核方法。 核…

核方法原理

核方法原理 1.无力的线性分类器 一般情况下&#xff0c;我们考虑构造一个线性分类器来解决问题。但是实际中&#xff0c;线性分类器的效果达不到要求&#xff0c;因为大部分数据都不是线性可分的&#xff0c;如下面这幅图。一种改进的方法是把多个弱的线性分类器组合得到一个强…

核方法(kernel method)的主要思想

kernel method是针对低维线性不可分而提出的一种解决方法&#xff0c;在PRML中有一章节的介绍&#xff0c;对其理解&#xff0c;也是迭代更进的过程。 简单来说&#xff0c;kernel method是一种低维和高维特征空间映射的方法&#xff0c;利用低维内积的函数来表征高维内积&…

python svm核函数_Python.SVM(三)核方法

Python.SVM(三)核方法 1 什么是核方法 往简单里说&#xff0c;核方法是将一个低维的线性不可分的数据映射到一个高维的空间、并期望映射后的数据在高维空间里是线性可分的。 我们以异或数据集为例&#xff1a;在二维空间中、异或数据集是线性不可分的&#xff1b;但是通过将其映…

核方法回归

参考论文-DENSITY ESTIMATION FOR STATISTICS AND DATA ANALYSIS 给定数据集&#xff0c;来估计概率密度函数 Histograms The naive estimator 也是分成段的平行x轴直线连接起来 The kernel estimator 其中kernel可以是高斯核&#xff0c;结果图: 可以见到&#xff0c;高斯核…

【机器学习】SVM核方法

https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81430534 Kernel Trick 在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器&#xff0c;给定非线性可分数据集 &#xff0c;如下图所示&#xff0c;此时找不到一个分类平面来将数据分开&#xff0c;核方法可以将数据投影到…

核函数与核方法整理

一些之前提到过的知识, 对核函数相关进行详细梳理和串联. 根据胡老师建议的重点, 学习了一下: 核函数公式&#xff0c;作用&#xff0c;选择, 调参, 如何简化运算 目录 SVM回顾 严格线性可分问题 近似线性可分 核函数 什么是核函数 如何使用核函数 为什么要用核函数 …

核方法也称为核技巧(Kernel method)

简介 核函数是干嘛的&#xff1f; 核方法的好处#套用ice110956的说法 1. 在线性与非线性间架起一座桥梁&#xff0c;低维空间里面数据特征是非线性的&#xff0c;没法儿用线性方法解决&#xff0c;当数据特征映射到高维的时候&#xff0c;可以用线性方法解决。 2. 通…

Kernel Method核方法—应用与理解

前一篇主要梳理了几个基本概念以及相关关系&#xff0c;这一篇主要针对核方法的应用进行讨论&#xff0c;并理解核方法的思想&#xff0c;了解为什么要引入核方法。 核方法在机器学习中是一种灵活的技术&#xff0c;主要归结为两个方面&#xff1a; 非线性问题转换为高维线性…

核方法学习

20201101 - 0. 引言 核方法&#xff08;kernel methods&#xff0c;核函数、核技巧&#xff09;是一种能够将在原始数据空间中的非线性数据转化到高维线性可分的方法。而最开始学习机器学习的时候&#xff0c;也是在SVM中接触到的。不过在那个时候之后&#xff0c;就很少从理…