上机学习目标：
1、 了解并掌握 Windows 2000/NT 服务器上 IIS 的安装与测试
2、 了解并掌握web服务器的配置及应用，其中重点掌握主目录、虚拟目录的设置与应用
3、 了解并掌握FTP服务器的配置和使用
4、 了解并掌握SMTP服务器的配置和使用
上机内容及 *** 作步骤：
1、 在自己的电脑上安装IIS并测试。
进入“控制面板”，依次选“添加/删除程序→添加/删除Windows组件”，将“Internet信息服务（IIS）”前的小钩去掉（如有），重新勾选中后按提示 *** 作即可完成IIS组件的添加。（在安装过程中要插入WIN2000或WINXP安装盘。）
测试：安装完毕后，在浏览器地址栏中输入：>
服务器所用到的知识：TCP/UDP，最基本的；
并发——你可以选择使用select、poll，或者是多线程、多进程：如果你使用多线程，那么就必须使用同步技术——信号量、互斥体、条件变量的一种或几种，并且对于多线程技术，你还需要考虑使用进行线程分离与合并；
如果你使用了多进程，那么同步技术就不是你需要考虑的了，你需要考虑的是进程相关的问题了，你是使用fork还是vfork，你该如何处理客户端的请求，如何处理客户端断开连接后保证能够处理完数据并且没有僵尸进程产生，你还需要考虑高并发的问题；
你发送接受数据的时候，采用何种方式，是阻塞的还是非阻塞的，还有连接超时、重传等问题
你是选择TCP还是UDP，如果选择UDP你可得忙了，需要你自己去进行重传验证，模拟TCP的三次握手，保证数据不会丢失，保证数据的有序性；
还有其他很多需要你考虑的，以上都是指在Linux下的C++，本人对windows C++不了解。
推荐书目：UNIX高级环境编程，UNIX网络编程，卷一。C++只不过是你使用这些技术的方式，不管你使用C还是C++，你都可以使用从这两本书中学习到很多有用的知识，但是不能保证你就可以写出高质量的服务器程序。
服务器没有固定的程序，服务器开发程序也不是你对服务器这样片面的理解，我对边用一个电脑也可以作为数据终端，也可以把它作为服务器。服务也不仅仅是些数据终端，也可以是任务订阅，也可以是文件服务器，也可以做分布式管理。做一个简单的场景，聊天系统，我们需要架设服务器做socket服务端，他可以指派客户端内网穿透点对点通信，也可以实现视屏文件传输，聊天字符串传输；做一个孪生动画，我们需要关心前端数据从哪里来，订阅MQT服务或者Socket服务，后端引擎和数据中心需要服务器支撑；做一个文件更新服务器，Tomcat更新服务器要存储文件，供网络下载更新你选择linux学习的话，如果是界面 *** 作其实跟windows是差不多的，你也可以配置成功。但是你永远是一个使用者！linux 的魔力在于开源，可以用命令行去完成所有的事情，效率高。
给你一个我入门时的一个比较牛的网站：>java因为跨平台的缘故，服务器开发是很简单的
一般运行java的服务器大都linux，跑的大都是web服务，只需要在windows上开发，部署到linux上即可
熟悉j2se的swing一点也不会用到，j2se中的反射啊，RMI啊应该很熟悉，如果可以说，没有java的反射机制就没有那么多的java框架
废话不多说，直接来干的。这里介绍一套成熟的方案。
gitlab(代码管理)+jenkins(持续集成)+k8s(服务管理)
其中涉及到的技术细节:dockerindockermakefile
gitlab使用介绍
gitlab是一款类似github的开源代码管理软件，可在公司内网，直接搭建一套私有代码仓库，适合团队多人开发，具有完善的分支管理、角色管理、issue、里程碑等。是非常优秀的一款软件。
jeknis使用介绍
这是一款开源持续集成软件，说人话就是使用他可以自动化部署服务。其具有gitlab相关的插件，安装后可直接对接gitlab，当gitlab发生push或者merge代码事件，会通知jeknis去完成最新推送的代码的镜像构建和部署。
推荐上面说的两款技术和jeknis混合使用。
1dockerindocker技术。顾名思义就是docker里面运行docker，简单点直接用dockerfile在jeknis镜像的基础上安装docker客户端或者k8s客户端。这样我们在容器中就可以直接调用宿主机的docker命令或者k8s命令。这对我们使用jenkins执行部署脚本，通知k8s或者docker部署服务，非常方便。
2makefile之所以介绍这款他，是因为其具有一个绝佳的功能，可以检测文件内容是否发生变化，这样对于微服务架构，其配合jenkins，无需指定什么，就可以部署上发生文件变化的微服务。而不会影响到其他服务。
k8s使用介绍
这款当红炸子鸡，相信大家耳闻已久。其实现了对docker的管理和编排。配合上共享存储和其服务自动重启机制，可以让我们的服务无当机。
对于docker内部服务的暴露推荐ingress+service
docker镜像管理推荐harbor。
以上完整的自动化开发部署环境，有兴趣的可以自行学习相关内容，进行搭建测试。
搭建深度学习后台服务器
我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。
为此，我们将使用:
KerasRedis(内存数据结构存储)
Flask (Python的微web框架)
消息队列和消息代理编程范例
本篇文章的整体思路如下：
我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。
第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列
1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列
Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。这包括:
在我们的机器上运行Redis
将数据(图像)按照队列的方式用Redis存储，并依次由我们的REST API处理
为新批输入图像循环访问Redis
对图像进行分类并将结果返回给客户端
文章中对Redis官网有一个超链接（>
第二部分：安装和配置Redis
官网做法，linux系统的安装：
自己的安装方法：
conda install redis开启方式相同：
resdis-server结果：
测试和原文的命令一致。
第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API
文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。
第四部分：实现可扩展的Keras REST API
首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图
让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。
为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_serverpy中使用的常量
我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为025秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。
让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:
在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:
Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。
为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。
base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。
预处理
我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。
从那里我们将定义我们的分类方法
classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。
在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个 *** 作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。
加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。
加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）
在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。
从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。
在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。
接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。
我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。
让我们完成循环和函数
在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。
我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点
稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。
我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。
在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。
如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。
接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。
让我们轮询服务器以返回预测
我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。
否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。
为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器
第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。
第五部分：启动可伸缩的Keras REST API
要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:
redis-server然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:
python run_keras_serverpy另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。
第七部分：使用cURL访问Keras REST API
使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有946%自信的小猎犬。
curl -X POST -F image=@jemmapng ''你会在你的终端收到JSON格式的预测:
{"predictions": [{"label": "beagle","probability": 09461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 00033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 00025766862090677023}],"success": true}第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求
如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。
让我们回顾一下simple_requestpy
# import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = ""我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。
我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。
让我们加载图像并发送到服务器:
# load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb")read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requestspost(KERAS_REST_API_URL, files=payload)json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{} {}: {:4f}"format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。
第七部分：运行简单的请求脚本
编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。
python simple_requestpy使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果
第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项
如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。
记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。
使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。
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