.netCore Consul服务注册与发现命令行

windows系统运行 consul(替换批处理里面的-bind参数为自己的ip然后运行批处理) windows系统运行 consul(替换批处理里面的-bind参数为自己的ip然后运行批处理) Consul特性 基础特性 1.服务注册/发现 为什么微服务架构下就需要做服务注册和服务发现呢?微服务的目标就是要将原来大一统的系统架构,拆分成细粒度的按功能职责分成的小系统,这样就会出现很多小的系统,部署的节点也会随之增加。试想一下,如果没有一个统一的服务组件来管理各系统间的列表,微服务架构是很难落地实现的。 Consul提供的服务注册/发现功能在数据强一致性和分区容错性上都有非常好的保证,但在集群可用性下就会稍微差一些(相比Euerka来说)。 2.数据强一致性保证 Consul采用了一致性算法Raft来保证服务列表数据在数据中心中各Server下的强一致性,这样能保证同一个数据中心下不管某一台Server Down了,请求从其他Server中同样也能获取的最新的服务列表数据。数据强一致性带来的副作用是当数据在同步或者Server在选举Leader过程中,会出现集群不可用。 3.多数据中心 Consul支持多数据中心(Data Center),多个数据中心之间通过Gossip协议进行数据同步。多数据中心的好处是当某个数据中心出现故障时,其他数据中心可以继续提供服务,提升了可用性。 4.健康检查 Consul支持基本硬件资源方面的检查,如:CPU、内存、硬盘等 5.Key/Value存储 Consul支持Key/Value存储功能,可以将Consul作为配置中心使用,可以将一些公共配置信息配置到Consul,然后通过Consul提供的 HTTP API来获取对应Key的Value。 立即下载

1.本地开启多个实例:

Dotnet *****.dll --urls="http://*:9115" --ip="127.0.0.1" --port=9115
Dotnet *****.dll --urls="http://*:9116" --ip="127.0.0.1" --port=9116
Dotnet *****.dll --urls="http://*:9117" --ip="127.0.0.1" --port=9117

2.开启Consul服务

Consul.exe agent -dev

3.Consul服务端注册

           ConsulClient client = new ConsulClient(c =>
            {
                c.Address = new Uri("http://localhost:8500/");
                c.Datacenter = "dc1";
            });
            
            string ip = configuration["ip"];
            int port = int.Parse(configuration["port"]);
            
            client.Agent.ServiceRegister(new AgentServiceRegistration()
            {
                ID = "Test" + Guid.NewGuid(),
                Name = "Test",
                Address = ip,
                Port = port,
            });

4.客户端服务法发现

          ConsulClient client = new ConsulClient(c =>
            {
                c.Address = new Uri("http://localhost:8500/");
                c.Datacenter = "dc1";
            });

var response = client.Agent.Services().Result.Response;

基于Python的农业市场价格抓取与供需分析:现代爬虫技术与实战应用 在正式开始爬虫开发之前,我们首先了解爬虫的基本概念和工作原理。爬虫(Web Scraping)是通过编程的方式,自动从互联网上获取信息的技术。它可以帮助我们提取HTML页面中的特定数据,通常用于收集并处理大量信息。发送HTTP请求:爬虫需要向目标网站发送请求,获取网站的HTML页面内容。解析HTML页面:通过HTML解析器对获取的页面内容进行解析,提取其中需要的数据。数据清洗与存储:将提取的数据进行清洗,去除多余的字符或无关内容,然后存储到合适的格式(如CSV文件、数据库等)中。数据分析与可视化。 阅读详情

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