Docker-Compose Postgres 連線被拒絕:解決連線問題
在使用Postgres 的Docker-Compose 設定中,您描述了一個問題:可以使用pg-admin 連線到Postgres,但在嘗試從下列位置連線時遇到連線問題Go。
問題源自於您在 Go 程式碼中引用資料庫主機名稱的方式。您使用 POSTGRES_HOST 作為 postgres,這是 Docker-Compose 配置中 Postgres 的容器/服務名稱。但是,在 Go 程式碼中,您正在連接到資料庫,這是資料庫服務的實際容器名稱。
要解決此問題,您有兩個選項:
選項1:更改Docker-Compose 中的容器名稱
將docker-compose .yaml 檔案中資料庫服務的名稱從database 變更為postgres。這將使容器名稱和您在 Go 程式碼中使用的主機名稱相符。
選項2:明確主機名字段
或者,您可以新增明確主機名稱Docker-Compose 配置中資料庫服務的欄位:
database: build: database restart: always hostname: postgres
這設定資料庫容器的主機名稱到postgres,它與您在Go 程式碼中引用的主機名稱相符。
其他注意事項
此外,您可能需要考慮在 Docker 中建立專用網路 -編寫配置以確保容器之間能夠安全、高效地通訊。操作方法如下:
在docker-compose.yaml 檔案中,為每個應使用專用網路的服務新增一個網路部分,如下所示:
database: # ... networks: - mynet backend: # ... networks: - mynet
然後,定義docker -compose.yaml 檔案末尾的網路:
networks: mynet: name: my-shared-db-network
這將建立一個名為的新網路您的容器可以使用my-shared-db-network 進行通訊。
透過實作這些解決方案之一,您應該能夠在 Docker-Compose 設定中從 Go 成功連接到 Postgres 資料庫。
以上是儘管 pgAdmin 連線成功,為什麼我的 Go 應用程式拒絕連線到我的 Docker Compose Postgres 資料庫?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在並發性上優於C ,而C 在原始速度上優於Golang。 1)Golang通過goroutine和channel實現高效並發,適合處理大量並發任務。 2)C 通過編譯器優化和標準庫,提供接近硬件的高性能,適合需要極致優化的應用。

選擇Golang的原因包括:1)高並發性能,2)靜態類型系統,3)垃圾回收機制,4)豐富的標準庫和生態系統,這些特性使其成為開發高效、可靠軟件的理想選擇。

Golang適合快速開發和並發場景,C 適用於需要極致性能和低級控制的場景。 1)Golang通過垃圾回收和並發機制提升性能,適合高並發Web服務開發。 2)C 通過手動內存管理和編譯器優化達到極致性能,適用於嵌入式系統開發。

Golang在編譯時間和並發處理上表現更好,而C 在運行速度和內存管理上更具優勢。 1.Golang編譯速度快,適合快速開發。 2.C 運行速度快,適合性能關鍵應用。 3.Golang並發處理簡單高效,適用於並發編程。 4.C 手動內存管理提供更高性能,但增加開發複雜度。

Golang在Web服務和系統編程中的應用主要體現在其簡潔、高效和並發性上。 1)在Web服務中,Golang通過強大的HTTP庫和並發處理能力,支持創建高性能的Web應用和API。 2)在系統編程中,Golang利用接近硬件的特性和對C語言的兼容性,適用於操作系統開發和嵌入式系統。

Golang和C 在性能對比中各有優劣:1.Golang適合高並發和快速開發,但垃圾回收可能影響性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但開發複雜度高。選擇時需綜合考慮項目需求和團隊技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。2.Python以简洁语法和丰富库著称,适用于数据科学和机器学习。


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