frp反向代理内网,使用内网的jupyterhub

2024-04-02 12:32

本文主要是介绍frp反向代理内网,使用内网的jupyterhub,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

其中jupyterhub 安装和使用可以参考这里

针对实际使用中,遇到如下场景,想让其他人测试在本地搭建的WEB服务,由于本地机器没有公网IP,无法域名解析到本地机器。可通过反向代理的方式,实现此功能。比如使用内网的jupyterhub.

FRP 是一个可用于内网穿透的高性能的反向代理应用,支持 TCP, UDP 协议,为 HTTP 和 HTTPS 应用协议提供了额外的能力,且尝试性支持了点对点穿透。
下载frp_0.27.0_linux_arm.tar.gz。

  • 将压缩包中的 frps 及 frps.ini 放到具有公网 IP 的机器上。

  • 将压缩包中的 frpc 及 frpc.ini 放到处于内网环境的机器上。

  • 修改配置文件

公网IP的机器上:

修改 frps.ini 文件,这里使用了最简化的配置:

frps.ini

[common]
bind_port = 22222  # 中转的端口
vhost_http_port = 8888 # 公网ip 网页访问的端口

内网机器上面:
修改 frpc.ini 文件,假设 frps 所在服务器的公网 IP 为 x.x.x.x;

frpc.ini

[common]
server_addr = x.x.x.x   # 这个是公网的ip
server_port = 22222     # 公网中转的端口,和上面的frps.ini 一样[ssh]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1
local_port = 22
remote_port = 6001 # 公网对应的端口[jupyter]
type = http
local_port = 8888  # 本地jupyterhub 的服务端口
custom_domains = x.x.x.x   # 公网的ip地址
  • 启动 frps, frpc

公网机器:
启动 frps:
./frps -c ./frpc.ini

内网机器:
启动 frpc:
./frpc -c ./frpc.ini

网页访问内网的jupyterhub:

x.x.x.x:8888

systemctl frp自动启动脚本

1、脚本内容
放置在/lib/systemd/system目录下,由于我这里启动的是服务端,我将该脚本文件命名为:frps.service,完整路径为:
服务端:
/etc/systemd/system/frps.service

[Unit]
Description=frpc daemon
After=syslog.target network.target
Wants=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/home/AtomEcho/frp_0.38.0_linux_386/frps -c /home/AtomEcho/frp_0.38.0_linux_386/frps.ini
Restart=always
RestartSec=1min[Install]
WantedBy=multi-user.target

client 端:/etc/systemd/system/frpc.service

[Unit]
Description=frpc daemon
After=syslog.target network.target
Wants=network.target[Service]
Type=simple
ExecStart=/data1/AtomEcho/frp_0.38.0_linux_386/frpc -c /data1/AtomEcho/frp_0.38.0_linux_386/frpc.ini
Restart=always
RestartSec=1min[Install]
WantedBy=multi-user.target
  • systemctl命令控制
systemctl enable frps #设置开机自动启动
systemctl enable frpc #设置开机自动启动systemctl disable frps #取消开机自动启动
systemctl start frps #开启frps服务
systemctl stop frps #关闭frps服务
systemctl restart frps #重启frps服务

如果对service 文件有修改,需要执行

systemctl daemon-reload

这篇关于frp反向代理内网,使用内网的jupyterhub的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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