nginx发布hexo静态资源

介绍

有一台闲置的电脑，只运行了nas，刚好我又有一个hexo博客，用nginx发布的话，在家里访问就秒响应，一点即开

部署

docker部署，实现系统隔离，这样作为物理机的电脑就算配置问题重置环境也不会特别麻烦；使用dockercompose.yml，方便重建。

docker安装可参考docker安装

创建配置文件

nginx配置文件

nginx.conf

mkdir /var/html/w00123/nginx/conf.d

vim /var/html/w00123/nginx/nginx.conf

user  root;
worker_processes  auto;

error_log  /var/log/nginx/error.log notice;
pid        /var/run/nginx.pid;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}

default.conf

vim /var/html/w00123/nginx/conf.d/default.conf

server {
    listen 80;
    server_name localhost;
    root /usr/share/nginx/html;
    index index.html index.htm;

    location / {
        try_files $uri $uri/ = 404;
    }

    # 静态资源缓存规则（7 天有效期）
    location ~* \.(js|css|png|jpg|jpeg|gif|ico|svg|woff|woff2|ttf|eot)$ {
        expires 7d;  # 缓存有效期 7 天
        add_header Cache-Control "public, max-age=604800";  # 604800 秒 = 7 天
        access_log off;  # 关闭静态资源访问日志，减少磁盘IO
    }
}

dockercompose.yml

vim /var/html/w00123/dockercompose.yml

version: '3.8'  # Compose 文件版本，适配主流 Docker 版本

services:
  nginx-hexo:  # 服务名称，可自定义
    image: nginx:latest  # 使用官方最新版 Nginx 镜像
    container_name: nginx-hexo-web  # 容器名称，方便管理
    ports:
      - "8080:80"  # 宿主机80端口映射到容器80端口
    volumes:
      # 挂载 Hexo 生成的静态网页目录（只读）
      - /var/html/w00123/public:/usr/share/nginx/html:ro
      # 挂载自定义 Nginx 配置目录（只读）
      - /var/html/w00123/nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro
      - /var/html/w00123/nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro
    restart: always  # 容器意外停止时自动重启
    # 可选：限制容器资源使用，避免占用过多服务器资源
    deploy:
      resources:
        limits:
          #cpus: '0.5'
          memory: 1G