很多站长朋友们都不太清楚phpconsul，今天小编就来给大家整理phpconsul，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 你用过哪些好用的开源软件？ 2、 架构高可用高并发系统的设计原则 3、 【实践】2.Prometheus命令和配置详解 你用过哪些好用的开源软件？我推荐一个基于spring cloud 外延的一个开源项目，主要是针对企业信息化方向的，做得比较不错能开源，支持商用。
里面实现了 SaaS（用户与租户的多对多关系）、统一多模式登陆、在线表单配置、在线列表页配置，在线流程配置，在线图表配置等等。
1、渐进式 JavaScript 框架 Vue.js
官网：
2、高性能Java RPC框架 Dubbo
官网：
简介：Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
3、经典模块化前端框架 Layui
官网：
简介：Layui由职业前端倾情打造，面向所有层次的前后端开发者，零门槛开箱即用的前端UI解决方案。
4、JavaScript 可视化图表库 ECharts
官网：
简介：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
5、基于 Node.js 的前端代码检查工具 FECS
官网：
简介：FECS 是基于 Node.js 的前端代码风格工具套件，包含对 JavaScript、CSS 与 HTML 的检查、修复及格式化。
6、开源项目管理软件 禅道
官网：
简介：禅道是第一款国产的开源项目管理软件，她的核心管理思想基于敏捷方法scrum，内置了产品管理和项目管理，同时又根据国内研发现状补充了测试管理、计划管理、发布管理、文档管理、事务管理等功能，在一个软件中就可以将软件研发中的需求、任务、bug、用例、计划、发布等要素有序的跟踪管理起来，完整地覆盖了项目管理的核心流程。我们团队就在使用这款项目管理软件，感兴趣的小伙伴也可以试用下哦。
7、JAVA 极速WEB+ORM框架 JFinal
官网：
简介：JFinal 是基于 Java 语言的极速 WEB + ORM 框架，其核心设计目标是开发迅速、代码量少、学习简单、功能强大、轻量级、易扩展、Restful。在拥有Java语言所有优势的同时再拥有ruby、python、php等动态语言的开发效率！为您节约更多时间，去陪恋人、家人和朋友 :) 。
以上为抛砖引玉，希望大家分享更多的开源软件，共同进步哦！
相比较，homeassistant 更强大,之前只有英文版，现在有中文版了。
docker,kafka,rabbitmq,redis,mysql,dubbo,consul,sqlite,vue,react,eshop还有啥？
freeradius，nginx，sphinxsearch。。
架构高可用高并发系统的设计原则通过学习《亿级流量网站架构核心技术》及《linux就该这么学》学习笔记及自己的感悟：架构设计之高可用高并发系统设计原则，架构设计包括墨菲定律、康威定律和二八定律三大定律，而系统设计包括高并发原则、高可用和业务设计原则等。
架构设计三大定律
墨菲定律 – 任何事没有表面看起来那么简单 – 所有的事都会比预计的时间长 – 可能出错的事情总会出错 – 担心某种事情发生，那么它就更有可能发生
康威定律 – 系统架构师公司组织架构的反映 – 按照业务闭环进行系统拆分/组织架构划分，实现闭环、高内聚、低耦合，减少沟通成本 – 如果沟通出现问题，应该考虑进行系统和组织架构的调整 – 适合时机进行系统拆分，不要一开始就吧系统、服务拆分拆的非常细，虽然闭环，但是每个人维护的系统多，维护成本高 – 微服务架构的理论基础 – 康威定律– 每个架构师都应该研究下康威定律
二八定律 – 80%的结果取决于20%的原因
系统设计遵循的原则
1.高并发原则
无状态
无状态应用，便于水平扩展
有状态配置可通过配置中心实现无状态
实践: Disconf、Yaconf、Zookpeer、Consul、Confd、Diamond、Xdiamond等
拆分
系统维度：按照系统功能、业务拆分，如购物车，结算，订单等
功能维度：对系统功能在做细粒度拆分
读写维度：根据读写比例特征拆分；读多，可考虑多级缓存；写多，可考虑分库分表
AOP维度： 根据访问特征，按照AOP进行拆分，比如商品详情页可分为CDN、页面渲染系统，CDN就是一个AOP系统
模块维度：对整体代码结构划分Web、Service、DAO
服务化
服务化演进: 进程内服务-单机远程服务-集群手动注册服务-自动注册和发现服务-服务的分组、隔离、路由-服务治理
考虑服务分组、隔离、限流、黑白名单、超时、重试机制、路由、故障补偿等
实践：利用Nginx、HaProxy、LVS等实现负载均衡，ZooKeeper、Consul等实现自动注册和发现服
消息队列
目的: 服务解耦(一对多消费)、异步处理、流量削峰缓冲等
大流量缓冲： 牺牲强一致性，保证最终一致性(案例：库存扣减，现在Redis中做扣减，记录扣减日志，通过后台进程将扣减日志应用到DB)
数据校对: 解决异步消息机制下消息丢失问题
数据异构
数据异构: 通过消息队列机制接收数据变更，原子化存储
数据闭环: 屏蔽多从数据来源，将数据异构存储，形成闭环
缓存银弹
用户层:
DNS缓存
浏览器DNS缓存
操作系统DNS缓存
本地DNS服务商缓存
DNS服务器缓存
客户端缓存
浏览器缓存(Expires、Cache-Control、Last-Modified、Etag)
App客户缓存(js/css/image…)
代理层：
CDN缓存(一般基于ATS、Varnish、Nginx、Squid等构建,边缘节点-二级节点-中心节点-源站)
接入层：
Opcache： 缓存PHP的Opcodes
Proxy_cache： 代理缓存,可以存储到/dev/shm或者SSD
FastCGI Cache
Nginx+Lua+Redis: 业务数据缓存
Nginx为例：
PHP为例：
应用层：
页面静态化
业务数据缓存(Redis/Memcached/本地文件等)
消息队列
数据层：
NoSQL： Redis、Memcache、SSDB等
MySQL： Innodb/MyISAM等Query Cache、Key Cache、Innodb Buffer Size等
系统层：
CPU : L1/L2/L3 Cache/NUMA
内存
磁盘：磁盘本身缓存、dirtyratio/dirtybackground_ratio、阵列卡本身缓存
并发化
2.高可用原则
降级
降级开关集中化管理：将开关配置信息推送到各个应用
可降级的多级读服务：如服务调用降级为只读本地缓存
开关前置化：如Nginx+lua(OpenResty)配置降级策略，引流流量；可基于此做灰度策略
业务降级：高并发下，保证核心功能，次要功能可由同步改为异步策略或屏蔽功能
限流
目的: 防止恶意请求攻击或超出系统峰值
实践：
恶意请求流量只访问到Cache
穿透后端应用的流量使用Nginx的limit处理
恶意IP使用Nginx Deny策略或者iptables拒绝
切流量
目的：屏蔽故障机器
实践:
DNS: 更改域名解析入口，如DNSPOD可以添加备用IP，正常IP故障时，会自主切换到备用地址;生效实践较慢
HttpDNS: 为了绕过运营商LocalDNS实现的精准流量调度
LVS/HaProxy/Nginx: 摘除故障节点
可回滚
发布版本失败时可随时快速回退到上一个稳定版本
3.业务设计原则
防重设计
幂等设计
流程定义
状态与状态机
后台系统操作可反馈
后台系统审批化
文档注释
备份
4.总结
先行规划和设计时有必要的，要对现有问题有方案，对未来有预案;欠下的技术债，迟早都是要还的。
本文作者为网易高级运维工程师
【实践】2.Prometheus命令和配置详解Prometheus配置方式有两种：
（1）命令行，用来配置不可变命令参数，主要是Prometheus运行参数，比如数据存储位置
（2）配置文件，用来配置Prometheus应用参数，比如数据采集，报警对接
不重启进程配置生效方式也有两种：
（1）对进程发送信号SIGHUP
（2）HTTP POST请求，需要开启--web.enable-lifecycle选项curl -X POST
配置文件格式是yaml格式，说明：
.yml或者.yaml 都是 yaml格式的文件，
yaml格式的好处: 和json交互比较容易
python/go/java/php 有yaml格式库，方便语言之间解析,并且这种格式存储的信息量很大。
命令行可用配置可通过prometheus -h来查看。
配置文件使用yml格式，配置文件中一级配置项如下，说明参考#备注内容。
配置文件中通用字段值格式
<boolean>: 布尔类型值为true和false
<scheme>: 协议方式包含http和https
原始配置文件内容：
全局默认的数据拉取间隔
全局默认的单次数据拉取超时，当报context deadline exceeded错误时需要在特定的job下配置该字段。
全局默认的规则(主要是报警规则)拉取间隔
该服务端在与其他系统对接所携带的标签
该字段配置与Alertmanager进行对接的配置
样例：
上面的配置中的 alert_relabel_configs 是指警报重新标记在发送到Alertmanager之前应用于警报。 它具有与目标重新标记相同的配置格式和操作，外部标签标记后应用警报重新标记，主要是针对集群配置。
这个设置的用途是确保具有不同外部label的HA对Prometheus服务端发送相同的警报信息。
Alertmanager 可以通过 static_configs 参数静态配置，也可以使用其中一种支持的服务发现机制动态发现，我们上面的配置是静态的单实例。
此外， relabel_configs 允许从发现的实体中选择 Alertmanager，并对使用的API路径提供高级修改，该路径通过 __alerts_path__ 标签公开。
完成以上配置后，重启Prometheus服务，用以加载生效，也可以使用热加载功能，使其配置生效。然后通过浏览器，访问 就可以看 inactive pending firing 三个状态，没有警报信息是因为我们还没有配置警报规则 rules 。
这里定义和prometheus集成的alertmanager插件，用于监控报警。后续会单独进行alertmanger插件的配置、配置说明、报警媒介以及route路由规则记录。
此项配置和 scrape_configs 字段中 relabel_configs 配置一样，用于对需要报警的数据进行过滤后发向 Alertmanager
说明
relabel-configs的配置允许你选择你想抓取的目标和这些目标的标签是什么。所以说如果你想要抓取这种类型的服务器而不是那种，可以使用relabel_configs
相比之下，metric_relabel_configs是发生在抓取之后，但在数据被插入存储系统之前使用。因此如果有些你想过滤的指标，或者来自抓取本身的指标（比如来自/metrics页面）你就可以使用metric_relabel_configs来处理。
该项目主要用来配置不同的 alertmanagers 服务，以及Prometheus服务和他们的链接参数。 alertmanagers 服务可以静态配置也可以使用服务发现配置。Prometheus以pushing 的方式向alertmanager传递数据。
alertmanager 服务配置和target配置一样，可用字段如下
这个主要是用来设置告警规则，基于设定什么指标进行报警（类似触发器trigger）。这里设定好规则以后，prometheus会根据全局global设定的evaluation_interval参数进行扫描加载，规则改动后会自动加载。其报警媒介和route路由由alertmanager插件实现。
样例：
"first_rules.yml"样例：
Prometheus 支持两种类型的 Rules ，可以对其进行配置，然后定期进行运算：recording rules 记录规则 与 alerting rules 警报规则，规则文件的计算频率与警报规则计算频率一致，都是通过全局配置中的 evaluation_interval 定义。
不论是recording rules还是alerting rules都要在组里面。
要在Prometheus中使用Rules规则，就必须创建一个包含必要规则语句的文件，并让Prometheus通过Prometheus配置中的rule_files字段加载该文件，前面我们已经讲过了。 其实语法都一样，除了 recording rules 中的收集的指标名称 record: <string> 字段配置方式略有不同，其他都是一样的。
配置范例：
recording rules 是提前设置好一个比较花费大量时间运算或经常运算的表达式，其结果保存成一组新的时间序列数据。当需要查询的时候直接会返回已经计算好的结果，这样会比直接查询快，同时也减轻了PromQl的计算压力，同时对可视化查询的时候也很有用，可视化展示每次只需要刷新重复查询相同的表达式即可。
在配置的时候，除却 record: <string> 需要注意，其他的基本上是一样的，一个 groups 下可以包含多条规则 rules ，Recording 和 Rules 保存在 group 内，Group 中的规则以规则的配置时间间隔顺序运算，也就是全局中的 evaluation_interval 设置。
配置范例：
上面的规则其实就是根据 record 规则中的定义，Prometheus 会在后台完成 expr 中定义的 PromQL 表达式周期性运算，以 job 为维度使用 sum 聚合运算符 计算 函数rate 对http_requests_total 指标区间 10m 内的增长率，并且将计算结果保存到新的时间序列 job:http_requests_total:rate10m 中， 同时还可以通过 labels 为样本数据添加额外的自定义标签，但是要注意的是这个 lables 一定存在当前表达式 Metrics 中。
模板是在警报中使用时间序列标签和值展示的一种方法，可以用于警报规则中的注释（annotation）与标签（lable）。模板其实使用的go语言的标准模板语法，并公开一些包含时间序列标签和值的变量。这样查询的时候，更具有可读性，也可以执行其他PromQL查询 来向警报添加额外内容，ALertmanager Web UI中会根据标签值显示器警报信息。
{{ $lable.<lablename>}} 可以获取当前警报实例中的指定标签值
{{ $value }} 变量可以获取当前PromQL表达式的计算样本值。
调整好rules以后，我们可以使用 curl -XPOST 或者 对Prometheus服务重启，让警报规则生效。
这个时候，我们可以把阈值调整为 50 来进行故障模拟操作，这时在去访问UI的时候，当持续1分钟满足警报条件，实际警报状态已转换为 Firing，可以在 Annotations中看到模板信息 summary 与 description 已经成功显示。
规则检查
拉取数据配置，在配置字段内可以配置拉取数据的对象(Targets)，job以及实例
定义job名称，是一个拉取单元。每个job_name都会自动引入默认配置如
这些也可以在单独的job中自定义
服务端拉取过来的数据也会存在标签，配置文件中也会有标签，这样就可能发生冲突。
true就是以抓取数据中的标签为准
false就会重新命名抓取数据中的标签为“exported”形式，然后添加配置文件中的标签
切换抓取数据所用的协议
定义可选的url参数
每次抓取数据请求的认证信息
password和password_file互斥只可以选择其一
bearer_token和bearer_token_file互斥只可以选择其一
抓取ssl请求时证书配置
通过代理去主去数据
Prometheus支持多种服务现工具，详细配置这里不再展开
更多参考官网： n/configuration/
服务发现来获取抓取目标为动态配置，这个配置项目为静态配置，静态配置为典型的targets配置，在改配置字段可以直接添加标签
采集器所采集的数据都会带有label，当使用服务发现时，比如consul所携带的label如下:
这些lable是数据筛选与聚合计算的基础。
抓取数据很繁杂，尤其是通过服务发现添加的target。所以过滤就显得尤为重要，我们知道抓取数据就是抓取target的一些列metrics，Prometheus过滤是通过对标签操作操现的，在字段relabel_configs和metric_relabel_configs里面配置，两者的配置都需要relabel_config字段。该字段需要配置项如下
target配置示例
target中metric示例
target中metric示例
使用示例
由以上可知当使用服务发现consul会带入标签__meta_consul_dc，现在为了表示方便需要将该标签变为dc
需要做如下配置，这里面action使用的replacement
过滤采集target
为了防止Prometheus服务过载，使用该字段限制经过relabel之后的数据采集数量，超过该数字拉取的数据就会被忽略
Prometheus可以进行远程读/写数据。字段remote_read和remote_write
（1）Prometheus 配置详解
（2）Prometheus配置文件prometheus.yml 四个模块详解
（3）官方文档说明
（4）Prometheus监控神器-Rules篇
（5）Prometheus监控神器-Alertmanager篇(1)
（6）Prometheus监控神器-Alertmanager篇(2)
关于phpconsul的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。