摘錄自2020年1月14日星島日報報導
意大利水都威尼斯兩個月前經歷嚴重洪患，當時大部分市區淹沒在水中。但威尼斯近日卻遭逢低潮，當地運河幾乎乾涸，令河道上的船隻無法航行。
遭逢極端低潮的威尼斯水位大幅下降，河道上的小船「貢多拉」擱淺在岸邊，城內運河看起來更像是充滿泥濘的溝渠，這也讓大多數市民面臨交通問題。澳洲廣播公司（ABC）報道，威尼斯水位一度降到海平面以下45厘米。當局稱，受低水位影響最大的是聖保羅（San Polo）和聖十字（Santa Croce）區的河道。氣象專家預測，未來幾天水位暫不會回升。威尼斯運河在2015、16和18年也出現過乾涸。
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河北省擴大公共服務領域用車範疇，將黨政機關公務車、機要通信車、執法執勤巡邏車、環衛車、郵政車、接送學生校車、城鄉公車（含農村客運車）、城市物流配送車、計程車等九個方面的新能源汽車納入公共服務領域範圍。 河北省要求，全省在新增或更換城市公車以及上述九類的汽車，必須換成新能源汽車，如果再換燃油、燃氣車，將不予上牌。九類新能源汽車購車補貼比例由1:0.5提高到1:1。
推廣純電動計程車、新能源公車 明年起，河北省將啟動純電動計程車試點工作，張家口市、廊坊市作為首批純電動計程車試點市，各開展50-200輛的純電動計程車運營公司試點工作。逐步在全省範圍內推廣電動計程車。 河北省將統籌考慮用油、用氣、新能源公車一定期限內購置及運營成本，建立鼓勵新能源公車應用、限制燃油公車增長的新機制，調整現行燃油補貼政策，加大對新能源公車支持力度。2015年至2019年，我省新增及更換的公車中新能源公車比重將分別達到40%、50%、60%、70%、80%。
加快充電設施建設 河北省將進一步加快充電設施建設，把充電站、充電樁建設納入城鄉建設規劃，按照統籌規劃、科學佈局、適度超前、有序建設的原則，加快推進住宅社區、單位內部、社會停車場等面向個人使用的充電設施建設，到2020年基本建成車樁相隨、智能高效的充電基礎設施體系。 河北省將在石家莊、張家口、邯鄲三市進行充電設施建設試點，整合企業、社會、政府等多方力量，在賓館飯店、商場超市、學校醫院、路邊車位、旅遊景點等公共場所，開展充電樁、充電樁群建設，形成規模效應。全省黨政機關、事業單位以及國有企業等也將積極建設充電樁，省直機關率先安裝，做出示範。 該消息是河北新聞網記者從11月27日召開的全省新能源汽車發展和推廣應用工作領導小組（擴大）會議上獲悉的。
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為加快推進電動汽車產業發展和推廣應用，山西省擬於近期出臺《加快推進電動汽車產業發展和推廣應用的實施意見》（以下簡稱《實施意見》）。為保障公民、法人和其他社會組織的知情權、參與權和監督權，做到依法決策、科學決策、民主決策，現將《實施意見（公開徵求意見稿）》公佈，廣泛徵求社會各界意見，敬請提出寶貴意見和建議，於2015年11月18日24:00時前，通過電子郵件發送至郵箱：
政策原文：
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如今，webpack 毫無疑問是前端構建領域里最耀眼的一顆星，無論你前端走哪條路線，都需要有很強的webpack 知識。webpack 的基本用法這裏就不展開講了。主要探討一下如何提高 webpack 的打包速度。
這篇文章以
vue cli3.0+，webpack4.0+，nodejs10.0+這幾個版本為例。
我們的目的是優化打包速度，那肯定需要一個速度分析插件，此時 speed-measure-webpack-plugin 就派上用場了。它的作用如下：
plugin 和 loader 的耗時情況首先，安裝插件
npm i -D speed-measure-webpack-plugin然後修改 vue.config.js 配置文件 （vuecli3+ 版本的配置文件統一在這個文件里修改，如果沒有該文件，在根目錄新建一個）
// 導入速度分析插件
const SpeedMeasurePlugin = require("speed-measure-webpack-plugin");
// 實例化插件
const smp = new SpeedMeasurePlugin();
module.exports = {
configureWebpack: smp.wrap({
plugins: [
// 這裡是自己項目里需要使用到的其他插件
new yourOtherPlugin()
]
})
}運行打包命令之後，可以看到，打包總耗時為 2min,51.99s
分析完打包速度之後，接着我們來分析打包之後每個文件以及每個模塊對應的體積大小。使用到的插件為 webpack-bundle-analyzer，構建完成後會在 8888 端口展示大小。
首先，安裝插件
npm i -D webpack-bundle-analyzer修改 vue.config.js 配置文件
// 導入速度分析插件
const SpeedMeasurePlugin = require("speed-measure-webpack-plugin");
// 導入體積分析插件
const BundleAnalyzerPlugin = require("webpack-bundle-analyzer").BundleAnalyzerPlugin;
// 實例化速度分析插件
const smp = new SpeedMeasurePlugin();
module.exports = {
configureWebpack: smp.wrap({
plugins: [
// 實例化體積分析插件
new BundleAnalyzerPlugin()
]
})
}構建之後可以看到，其中黃色塊 chunk-vendors 文件佔比最大，為 1.34MB
多進程構建的方案比較知名的有以下三個：
這裏以 thread-loader 為例配置多進程多實例構建
安裝 loader
npm i -D thread-loader接下來在 vue.config.js 配置文件中使用該 loader
// 導入速度分析插件
const SpeedMeasurePlugin = require("speed-measure-webpack-plugin");
// 實例化插件
const smp = new SpeedMeasurePlugin();
module.exports = {
configureWebpack: smp.wrap({
module: {
rules: [
{
test: /\.js$/,
use: ['thread-loader']
}
]
}
})
}然後看下構建花費的時間， 2min,49.21s，相較於之前提升了 5s
對於vue，vuex，vue-router，axios，echarts，swiper等我們可以利用webpack的externals參數來配置，這裏我們設定只需要在生產環境中才需要使用。
下面配置 vue.config.js
// 導入速度分析插件
const SpeedMeasurePlugin = require("speed-measure-webpack-plugin");
// 導入體積分析插件
const BundleAnalyzerPlugin = require("webpack-bundle-analyzer").BundleAnalyzerPlugin;
//判斷是否為生產環境
const isProduction = process.env.NODE_ENV === 'production';
//定義 CDN 路徑，這裏採用 bootstrap 的 cdn
const cdn = {
css: [
'https://cdn.bootcss.com/Swiper/4.5.1/css/swiper.min.css'
],
js: [
'https://cdn.bootcss.com/vue/2.6.10/vue.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/vue-router/3.1.3/vue-router.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/vuex/3.1.1/vuex.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/axios/0.19.0/axios.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/echarts/4.3.0/echarts.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/Swiper/4.5.1/js/swiper.min.js',
]
}
// 實例化插件
const smp = new SpeedMeasurePlugin();
module.exports = {
chainWebpack: config => {
// 生產環境配置
if (isProduction) {
// 生產環境注入 cdn
config.plugin('html')
.tap(args => {
args[0].cdn = cdn;
return args;
});
}
},
configureWebpack: smp.wrap({
module: {
rules: [
{
test: /\.js$/,
use: ['thread-loader']
}
]
},
plugins: [
new BundleAnalyzerPlugin()
],
//生產環境注入 cdn
externals: isProduction && {
'vue': 'Vue',
'vuex': 'Vuex',
'vue-router': 'VueRouter',
'axios': 'axios',
'echarts': 'echarts',
'swiper': 'Swiper'
} || {}
})
}緊接着，改造 html 頁面。用於讓我們配置的 cdn 路徑注入到 html 頁面
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0">
<!-- 使用 CDN 的 CSS 文件 -->
<% for (var i in htmlWebpackPlugin.options.cdn && htmlWebpackPlugin.options.cdn.css) { %>
<link href="<%= htmlWebpackPlugin.options.cdn.css[i] %>" rel="stylesheet">
<% } %>
</head>
<body>
<noscript>
<strong>We're sorry but eye-admin doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.</strong>
</noscript>
<div id="app"></div>
<!-- built files will be auto injected -->
<!-- 使用 CDN 的 JS 文件 -->
<% for (var i in htmlWebpackPlugin.options.cdn && htmlWebpackPlugin.options.cdn.js) { %>
<script src="<%= htmlWebpackPlugin.options.cdn.js[i] %>"></script>
<% } %>
</body>
</html>最重要的一步，看下效果，可以看到現在耗時 1min，39.19s，整整提升了 1 分多鍾！
并行壓縮主流有以下三種方案
安裝插件依賴
npm i -D terser-webpack-plugin接下來在 vue.config.js 配置文件中使用插件，最終的配置文件如下
// 導入速度分析插件
const SpeedMeasurePlugin = require("speed-measure-webpack-plugin");
// 導入代碼壓縮插件
const TerserPlugin = require("terser-webpack-plugin");
// 導入體積分析插件
const BundleAnalyzerPlugin = require("webpack-bundle-analyzer").BundleAnalyzerPlugin;
//判斷是否為生產環境
const isProduction = process.env.NODE_ENV === 'production';
//定義 CDN 路徑，這裏採用 bootstrap 的 cdn
const cdn = {
css: [
'https://cdn.bootcss.com/Swiper/4.5.1/css/swiper.min.css'
],
js: [
'https://cdn.bootcss.com/vue/2.6.10/vue.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/vue-router/3.1.3/vue-router.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/vuex/3.1.1/vuex.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/axios/0.19.0/axios.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/echarts/4.3.0/echarts.min.js',
'https://cdn.bootcss.com/Swiper/4.5.1/js/swiper.min.js',
]
}
// 實例化插件
const smp = new SpeedMeasurePlugin();
module.exports = {
chainWebpack: config => {
// 生產環境配置
if (isProduction) {
// 生產環境注入 cdn
config.plugin('html')
.tap(args => {
args[0].cdn = cdn;
return args;
});
}
},
configureWebpack: smp.wrap({
module: {
rules: [
{
test: /\.js$/,
use: ['thread-loader']
}
]
},
plugins: [
new BundleAnalyzerPlugin()
],
//生產環境注入 cdn
externals: isProduction && {
'vue': 'Vue',
'vuex': 'Vuex',
'vue-router': 'VueRouter',
'axios': 'axios',
'echarts': 'echarts',
'swiper': 'Swiper'
} || {},
optimization: {
minimizer: [
new TerserPlugin({
parallel: 4
})
]
}
})
}動態 polyfill 指的是根據不同的瀏覽器，動態載入需要的 polyfill。 Polyfill.io 通過嘗試使用 polyfill 重新創建缺少的功能，可以更輕鬆地支持不同的瀏覽器，並且可以大幅度的減少構建體積。
識別 User Agent，下發不同的 Polyfill
使用方法：在 index.html 中引入如下 script 標籤
<script crossorigin="anonymous" src=""></script>轉載請註明出處：
作者：TSY
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kubernetes master 節點運行如下組件：
kube-apiserver、kube-scheduler 和 kube-controller-manager 均以多實例模式運行：
kube-scheduler 和 kube-controller-manager 會自動選舉產生一個 leader 實例，其它實例處於阻塞模式，當 leader 掛了后，重新選舉產生新的 leader，從而保證服務可用性。
kube-apiserver 是無狀態的，需要通過 kube-nginx 進行代理訪問，從而保證服務可用性。
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# wget https://dl.k8s.io/v1.14.2/kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz 3 [root@k8smaster01 work]# tar -xzvf kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz 4 [root@k8smaster01 work]# cd kubernetes 5 [root@k8smaster01 kubernetes]# tar -xzvf kubernetes-src.tar.gz
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 4 do 5 echo ">>> ${master_ip}" 6 scp kubernetes/server/bin/{apiextensions-apiserver,cloud-controller-manager,kube-apiserver,kube-controller-manager,kube-proxy,kube-scheduler,kubeadm,kubectl,kubelet,mounter} root@${master_ip}:/opt/k8s/bin/ 7 ssh root@${master_ip} "chmod +x /opt/k8s/bin/*" 8 done
本實驗部署一個三實例 kube-apiserver 集群的步驟，它們通過 kube-nginx 進行代理訪問，從而保證服務可用性。
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# cat > kubernetes-csr.json <<EOF 3 { 4 "CN": "kubernetes", 5 "hosts": [ 6 "127.0.0.1", 7 "172.24.8.71", 8 "172.24.8.72", 9 "172.24.8.73", 10 "${CLUSTER_KUBERNETES_SVC_IP}", 11 "kubernetes", 12 "kubernetes.default", 13 "kubernetes.default.svc", 14 "kubernetes.default.svc.cluster", 15 "kubernetes.default.svc.cluster.local." 16 ], 17 "key": { 18 "algo": "rsa", 19 "size": 2048 20 }, 21 "names": [ 22 { 23 "C": "CN", 24 "ST": "Shanghai", 25 "L": "Shanghai", 26 "O": "k8s", 27 "OU": "System" 28 } 29 ] 30 } 31 EOF 32 #創建Kubernetes的CA證書請求文件
解釋：
hosts 字段指定授權使用該證書的 IP 和域名列表，這裏列出了 master 節點 IP、kubernetes 服務的 IP 和域名；
kubernetes 服務 IP 是 apiserver 自動創建的，一般是 –service-cluster-ip-range 參數指定的網段的第一個IP，後續可以通過下面命令獲取：
1 # kubectl get svc kubernetes
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# cfssl gencert -ca=/opt/k8s/work/ca.pem \ 3 -ca-key=/opt/k8s/work/ca-key.pem -config=/opt/k8s/work/ca-config.json \ 4 -profile=kubernetes kubernetes-csr.json | cfssljson -bare kubernetes #生成CA密鑰（ca-key.pem）和證書（ca.pem）
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 4 do 5 echo ">>> ${master_ip}" 6 ssh root@${master_ip} "mkdir -p /etc/kubernetes/cert" 7 scp kubernetes*.pem root@${master_ip}:/etc/kubernetes/cert/ 8 done
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# cat > encryption-config.yaml <<EOF 4 kind: EncryptionConfig 5 apiVersion: v1 6 resources: 7 - resources: 8 - secrets 9 providers: 10 - aescbc: 11 keys: 12 - name: key1 13 secret: ${ENCRYPTION_KEY} 14 - identity: {} 15 EOF
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 4 do 5 echo ">>> ${master_ip}" 6 scp encryption-config.yaml root@${master_ip}:/etc/kubernetes/ 7 done
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# cat > audit-policy.yaml <<EOF 4 apiVersion: audit.k8s.io/v1beta1 5 kind: Policy 6 rules: 7 # The following requests were manually identified as high-volume and low-risk, so drop them. 8 - level: None 9 resources: 10 - group: "" 11 resources: 12 - endpoints 13 - services 14 - services/status 15 users: 16 - 'system:kube-proxy' 17 verbs: 18 - watch 19 20 - level: None 21 resources: 22 - group: "" 23 resources: 24 - nodes 25 - nodes/status 26 userGroups: 27 - 'system:nodes' 28 verbs: 29 - get 30 31 - level: None 32 namespaces: 33 - kube-system 34 resources: 35 - group: "" 36 resources: 37 - endpoints 38 users: 39 - 'system:kube-controller-manager' 40 - 'system:kube-scheduler' 41 - 'system:serviceaccount:kube-system:endpoint-controller' 42 verbs: 43 - get 44 - update 45 46 - level: None 47 resources: 48 - group: "" 49 resources: 50 - namespaces 51 - namespaces/status 52 - namespaces/finalize 53 users: 54 - 'system:apiserver' 55 verbs: 56 - get 57 58 # Don't log HPA fetching metrics. 59 - level: None 60 resources: 61 - group: metrics.k8s.io 62 users: 63 - 'system:kube-controller-manager' 64 verbs: 65 - get 66 - list 67 68 # Don't log these read-only URLs. 69 - level: None 70 nonResourceURLs: 71 - '/healthz*' 72 - /version 73 - '/swagger*' 74 75 # Don't log events requests. 76 - level: None 77 resources: 78 - group: "" 79 resources: 80 - events 81 82 # node and pod status calls from nodes are high-volume and can be large, don't log responses for expected updates from nodes 83 - level: Request 84 omitStages: 85 - RequestReceived 86 resources: 87 - group: "" 88 resources: 89 - nodes/status 90 - pods/status 91 users: 92 - kubelet 93 - 'system:node-problem-detector' 94 - 'system:serviceaccount:kube-system:node-problem-detector' 95 verbs: 96 - update 97 - patch 98 99 - level: Request 100 omitStages: 101 - RequestReceived 102 resources: 103 - group: "" 104 resources: 105 - nodes/status 106 - pods/status 107 userGroups: 108 - 'system:nodes' 109 verbs: 110 - update 111 - patch 112 113 # deletecollection calls can be large, don't log responses for expected namespace deletions 114 - level: Request 115 omitStages: 116 - RequestReceived 117 users: 118 - 'system:serviceaccount:kube-system:namespace-controller' 119 verbs: 120 - deletecollection 121 122 # Secrets, ConfigMaps, and TokenReviews can contain sensitive & binary data, 123 # so only log at the Metadata level. 124 - level: Metadata 125 omitStages: 126 - RequestReceived 127 resources: 128 - group: "" 129 resources: 130 - secrets 131 - configmaps 132 - group: authentication.k8s.io 133 resources: 134 - tokenreviews 135 # Get repsonses can be large; skip them. 136 - level: Request 137 omitStages: 138 - RequestReceived 139 resources: 140 - group: "" 141 - group: admissionregistration.k8s.io 142 - group: apiextensions.k8s.io 143 - group: apiregistration.k8s.io 144 - group: apps 145 - group: authentication.k8s.io 146 - group: authorization.k8s.io 147 - group: autoscaling 148 - group: batch 149 - group: certificates.k8s.io 150 - group: extensions 151 - group: metrics.k8s.io 152 - group: networking.k8s.io 153 - group: policy 154 - group: rbac.authorization.k8s.io 155 - group: scheduling.k8s.io 156 - group: settings.k8s.io 157 - group: storage.k8s.io 158 verbs: 159 - get 160 - list 161 - watch 162 163 # Default level for known APIs 164 - level: RequestResponse 165 omitStages: 166 - RequestReceived 167 resources: 168 - group: "" 169 - group: admissionregistration.k8s.io 170 - group: apiextensions.k8s.io 171 - group: apiregistration.k8s.io 172 - group: apps 173 - group: authentication.k8s.io 174 - group: authorization.k8s.io 175 - group: autoscaling 176 - group: batch 177 - group: certificates.k8s.io 178 - group: extensions 179 - group: metrics.k8s.io 180 - group: networking.k8s.io 181 - group: policy 182 - group: rbac.authorization.k8s.io 183 - group: scheduling.k8s.io 184 - group: settings.k8s.io 185 - group: storage.k8s.io 186 187 # Default level for all other requests. 188 - level: Metadata 189 omitStages: 190 - RequestReceived 191 EOF
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 4 do 5 echo ">>> ${master_ip}" 6 scp audit-policy.yaml root@${master_ip}:/etc/kubernetes/audit-policy.yaml 7 done
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# cat > proxy-client-csr.json <<EOF 3 { 4 "CN": "aggregator", 5 "hosts": [], 6 "key": { 7 "algo": "rsa", 8 "size": 2048 9 }, 10 "names": [ 11 { 12 "C": "CN", 13 "ST": "Shanghai", 14 "L": "Shanghai", 15 "O": "k8s", 16 "OU": "System" 17 } 18 ] 19 } 20 EOF 21 #創建metrics-server的CA證書請求文件
解釋：
CN 名稱需要位於 kube-apiserver 的 –requestheader-allowed-names 參數中，否則後續訪問 metrics 時會提示權限不足。
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# cfssl gencert -ca=/opt/k8s/work/ca.pem \ 3 -ca-key=/opt/k8s/work/ca-key.pem -config=/opt/k8s/work/ca-config.json \ 4 -profile=kubernetes proxy-client-csr.json | cfssljson -bare proxy-client #生成CA密鑰（ca-key.pem）和證書（ca.pem）
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 4 do 5 echo ">>> ${master_ip}" 6 scp proxy-client*.pem root@${master_ip}:/etc/kubernetes/cert/ 7 done
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# cat > kube-apiserver.service.template <<EOF 4 [Unit] 5 Description=Kubernetes API Server 6 Documentation=https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes 7 After=network.target 8 9 [Service] 10 WorkingDirectory=${K8S_DIR}/kube-apiserver 11 ExecStart=/opt/k8s/bin/kube-apiserver \\ 12 --advertise-address=##MASTER_IP## \\ 13 --default-not-ready-toleration-seconds=360 \\ 14 --default-unreachable-toleration-seconds=360 \\ 15 --feature-gates=DynamicAuditing=true \\ 16 --max-mutating-requests-inflight=2000 \\ 17 --max-requests-inflight=4000 \\ 18 --default-watch-cache-size=200 \\ 19 --delete-collection-workers=2 \\ 20 --encryption-provider-config=/etc/kubernetes/encryption-config.yaml \\ 21 --etcd-cafile=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \\ 22 --etcd-certfile=/etc/kubernetes/cert/kubernetes.pem \\ 23 --etcd-keyfile=/etc/kubernetes/cert/kubernetes-key.pem \\ 24 --etcd-servers=${ETCD_ENDPOINTS} \\ 25 --bind-address=##MASTER_IP## \\ 26 --secure-port=6443 \\ 27 --tls-cert-file=/etc/kubernetes/cert/kubernetes.pem \\ 28 --tls-private-key-file=/etc/kubernetes/cert/kubernetes-key.pem \\ 29 --insecure-port=0 \\ 30 --audit-dynamic-configuration \\ 31 --audit-log-maxage=15 \\ 32 --audit-log-maxbackup=3 \\ 33 --audit-log-maxsize=100 \\ 34 --audit-log-mode=batch \\ 35 --audit-log-truncate-enabled \\ 36 --audit-log-batch-buffer-size=20000 \\ 37 --audit-log-batch-max-size=2 \\ 38 --audit-log-path=${K8S_DIR}/kube-apiserver/audit.log \\ 39 --audit-policy-file=/etc/kubernetes/audit-policy.yaml \\ 40 --profiling \\ 41 --anonymous-auth=false \\ 42 --client-ca-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \\ 43 --enable-bootstrap-token-auth \\ 44 --requestheader-allowed-names="aggregator" \\ 45 --requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \\ 46 --requestheader-extra-headers-prefix="X-Remote-Extra-" \\ 47 --requestheader-group-headers=X-Remote-Group \\ 48 --requestheader-username-headers=X-Remote-User \\ 49 --service-account-key-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \\ 50 --authorization-mode=Node,RBAC \\ 51 --runtime-config=api/all=true \\ 52 --enable-admission-plugins=NodeRestriction \\ 53 --allow-privileged=true \\ 54 --apiserver-count=3 \\ 55 --event-ttl=168h \\ 56 --kubelet-certificate-authority=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \\ 57 --kubelet-client-certificate=/etc/kubernetes/cert/kubernetes.pem \\ 58 --kubelet-client-key=/etc/kubernetes/cert/kubernetes-key.pem \\ 59 --kubelet-https=true \\ 60 --kubelet-timeout=10s \\ 61 --proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/cert/proxy-client.pem \\ 62 --proxy-client-key-file=/etc/kubernetes/cert/proxy-client-key.pem \\ 63 --service-cluster-ip-range=${SERVICE_CIDR} \\ 64 --service-node-port-range=${NODE_PORT_RANGE} \\ 65 --logtostderr=true \\ 66 --v=2 67 Restart=on-failure 68 RestartSec=10 69 Type=notify 70 LimitNOFILE=65536 71 72 [Install] 73 WantedBy=multi-user.target 74 EOF
解釋：
提示：如果 kube-apiserver 機器沒有運行 kube-proxy，則還需要添加 –enable-aggregator-routing=true 參數。
注意：requestheader-client-ca-file 指定的 CA 證書，必須具有 client auth and server auth；
如果 –requestheader-allowed-names 為空，或者 –proxy-client-cert-file 證書的 CN 名稱不在 allowed-names 中，則後續查看 node 或 pods 的 metrics 失敗，提示：
1 [root@zhangjun-k8s01 1.8+]# kubectl top nodes 2 Error from server (Forbidden): nodes.metrics.k8s.io is forbidden: User "aggregator" cannot list resource "nodes" in API group "metrics.k8s.io" at the cluster scope 3
1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 3 [root@k8smaster01 work]# for (( i=0; i < 3; i++ )) 4 do 5 sed -e "s/##MASTER_NAME##/${MASTER_NAMES[i]}/" -e "s/##MASTER_IP##/${MASTER_IPS[i]}/" kube-apiserver.service.template > kube-apiserver-${MASTER_IPS[i]}.service 6 done 7 [root@k8smaster01 work]# ls kube-apiserver*.service #替換相應的IP 8 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work 9 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 10 [root@k8smaster01 work]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 11 do 12 echo ">>> ${master_ip}" 13 scp kube-apiserver-${master_ip}.service root@${master_ip}:/etc/systemd/system/kube-apiserver.service 14 done #分發systemd
1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 2 [root@k8smaster01 ~]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 3 do 4 echo ">>> ${master_ip}" 5 ssh root@${master_ip} "mkdir -p ${K8S_DIR}/kube-apiserver" 6 ssh root@${master_ip} "systemctl daemon-reload && systemctl enable kube-apiserver && systemctl restart kube-apiserver" 7 done
1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 2 [root@k8smaster01 ~]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]} 3 do 4 echo ">>> ${master_ip}" 5 ssh root@${master_ip} "systemctl status kube-apiserver |grep 'Active:'" 6 done
1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh 2 [root@k8smaster01 ~]# ETCDCTL_API=3 etcdctl \ 3 --endpoints=${ETCD_ENDPOINTS} \ 4 --cacert=/opt/k8s/work/ca.pem \ 5 --cert=/opt/k8s/work/etcd.pem \ 6 --key=/opt/k8s/work/etcd-key.pem \ 7 get /registry/ --prefix --keys-only
1 [root@k8smaster01 ~]# kubectl cluster-info 2 [root@k8smaster01 ~]# kubectl get all --all-namespaces 3 [root@k8smaster01 ~]# kubectl get componentstatuses 4 [root@k8smaster01 ~]# sudo netstat -lnpt|grep kube #檢查 kube-apiserver 監聽的端口
提示：
如果執行 kubectl 命令式時輸出如下錯誤信息，則說明使用的 ~/.kube/config 文件不對，請切換到正確的賬戶后再執行該命令：
The connection to the server localhost:8080 was refused – did you specify the right host or port?
執行 kubectl get componentstatuses 命令時，apiserver 默認向 127.0.0.1 發送請求。當 controller-manager、scheduler 以集群模式運行時，有可能和 kube-apiserver 不在一台機器上，這時 controller-manager 或 scheduler 的狀態為 Unhealthy，但實際上它們工作正常；
6443: 接收 https 請求的安全端口，對所有請求做認證和授權；
由於關閉了非安全端口，故沒有監聽 8080。
授予 kube-apiserver 訪問 kubelet API 的權限。
在執行 kubectl exec、run、logs 等命令時，apiserver 會將請求轉發到 kubelet 的 https 端口。本實驗定義 RBAC 規則，授權 apiserver 使用的證書（kubernetes.pem）用戶名（CN：kuberntes）訪問 kubelet API 的權限：
1 [root@k8smaster01 ~]# kubectl create clusterrolebinding kube-apiserver:kubelet-apis --clusterrole=system:kubelet-api-admin --user kubernetes
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摘錄自2020年01月17日中央通訊社瑞士報導
瑞士食品大廠雀巢集團（Nestle）今天（17日）表示，將在5年內投資20億瑞士法郎（約新台幣621億元），以減少使用原始塑料，轉而採用食品級再生塑料。
法新社報導，雀巢也計劃投資新型永續包裝，以達到該公司的目標，也就是在2025年前全面使用可回收或可再利用的包裝材料。雀巢旗下品牌包含Nespresso咖啡、Vittel礦泉水和Smarties巧克力。
此外，雀巢發表聲明說，他們會在未來5年內，將原始塑料使用量降低1/3，且會撥出2億5000萬瑞士法郎作為創投基金，投資致力於廢棄物回收事業的新創公司。為打造再生塑料市場，雀巢計劃採購重達200萬公噸的食品級再生塑料，並撥出超過15億瑞士法郎，以支付從現在到2025年所需的材料附加費。雀巢執行長施奈德（Mark Schneider）在聲明中說：「最終不應有塑膠被丟入垃圾掩埋場，或成為廢棄物。」
綠色和平組織（Greenpeace）瑞士分部的維特里希（Matthias Wuthrich）表示，雀巢這項聲明「僅部分令人振奮」。他說：「這是朝正確方向所跨出的一步，但要結束當前危機，必須終止無用的塑膠生產作業，並須採用新的供應系統。」
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摘錄自2020年1月21日中央社報導
聯合國人權事務委員會今天（21日）表示，政府若遣返難民，把他們送回深受氣候變遷影響的母國，可能違反人權義務。
法新社報導，聯合國人權事務委員會（UN Human Rights Committee）的獨立專家發布一份不具約束力、但受到密切關注的裁決。這項裁決的起因是太平洋島國吉里巴斯人泰提奧塔（Ioane Teitiota）提出的一起異議。
泰提奧塔表示，他出身的南塔拉瓦島（South Tarawa）已經人滿為患，造成土地糾紛、安全飲水來源減少，因為海平面上升使得吉里巴斯其他島嶼已不宜人居。
法新社提到，國際特赦組織（Amnesty International）太平洋研究員舒茲（Kate Schuetze）聲明說，這項裁決創下全球先例，「傳遞的訊息很清楚，太平洋島國不必等到被海水淹沒，才觸發保障生存權的人權義務」。
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摘錄自2020年1月21日自由時報報導
墨西哥米卻肯州（Michoacan state）21日傳出，在當地設立帝王斑蝶保育園區羅薩利歐（El Rosario）的蝴蝶保育專家戈麥茲（Homero Gomez）已失蹤超過1週，外界擔憂他已經慘遭犯罪集團毒手。
據 ，戈麥茲本月13日早晨發訊息推廣蝴蝶保育後，手機即失去訊號，家人通報失蹤至今已超過1週，外界擔憂他恐怕已慘遭犯罪集團綁架或毒手。目前已有超過200名志工開始協尋戈麥茲，人權團體也請求官方加強搜索戈麥茲的下落，同時調查他的失蹤是否與盜伐集團有關聯。墨西哥自2006年起已有超過6萬人失蹤，其中不乏人權工作者及環境保育者。
截圖自戈麥茲
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目錄
AI的真實感一直是遊戲AI程序員追求的目標，如何做出能給玩家真實感，挑戰性又不會勸退玩家的AI，既需要AI程序員有一定的程序功底，還需要廣泛地閱讀和遊戲人工智能相關的課題，比如：心理學，生物學，認知科學乃至軍事戰術等，在你閱讀時你會不斷迸發出更好的想法；還需要和團隊多溝通，無論是程序員還是策劃，甚至是老闆，他們有時一個好的想法就能為你設計的遊戲AI增強真實性。
請牢記一點：遊戲AI的真實感需要服務於遊戲本身，其唯一目的是讓玩家玩遊戲覺得更有趣。
雖然本篇博客會較少代碼講解，但更多地是希望講解一些學習AI過程中遇到的或想到的方法，然後可以根據做的遊戲的不同將這些想法融入設計的遊戲AI里。
遊戲AI並非越智能越好，因為就算是人類，有時也會犯錯，所以為了讓遊戲AI更真實，有時需要讓遊戲AI犯錯，才會使玩家有更愉快的遊戲體驗(而不是被電腦打爆)。
有兩種方式誘使AI犯錯：
先使AI“完美”，再讓它變傻
當設計AI使用的算法時，通過假設和估算，允許悄悄混進“錯誤”。
以足球AI為例，前者用一個取值為一個固定大小範圍的隨機值的變量作為干擾值(隨機噪聲)，使AI每次判斷踢球方向時產生小錯誤；後者是讓AI用圓而非橢圓(估算)來描述對手的截球範圍，既簡化了AI算法，又實現”不完美“。當然，在不同的遊戲里如何使AI犯錯就得因遊戲而論了。
而在不少FPS遊戲里，在遊戲AI第一次射擊玩家時讓其專門射偏是一個好主意，能提醒玩家有AI的出現，在未受傷前做好準備。尤其在玩家需要探索一間充滿敵人的屋子時，給了玩家一個了解基本形勢的機會並量力而行，不至於一進門就被集火殺死。
射偏還有其他好處：
對於許多類遊戲而言，想讓AI看起來智能，需要AI有精確的感知模仿，並不是說簡單地模仿立體視覺和聽力，還要其決策邏輯和其感知能力保持一致。
有些遊戲不太需要這種感知模擬，一是它會佔用不少的CPU和內存的資源，二是有些遊戲使用這種感知模擬並不會提升遊戲體驗。
1.你安靜地接近一個敵人AI打算背後刺殺，結果他立刻轉過身一槍把你秒了(可能聽到眨眼睛的聲音)。
【我起了，一槍秒了，有什麼好說的】
2.你潛行在黑暗處匍匐前行，旁邊一個守衛明明看不到暗處，就突然發現了你，給你來了一槍。
【是不是玩不起？AI開掛實錘】
這就是典型的具有全能的感知能力的AI，這可能是因為AI程序員為了輕鬆或沒有考慮到事實和感知，這樣的AI只會讓玩家失去玩遊戲的興趣。因此需要將AI的視覺和聽覺限製得與玩家一樣，聽力範圍限制，無法看到黑暗裡的物品，視力範圍90°，不能透視等。
這又牽扯出一個經典的話題：AI可以作弊嗎？
這裏的作弊不僅指的是AI使用了玩家不能使用的能力，或者單方面獲取比玩家更多的信息，獲得更多資源，還包括AI擁有程序員設計的完善的決策設計，當他能夠打敗玩家時卻放棄了那個可以獲勝的決策而製造出失誤的表象，也就是放水。
我認為是可以的。其實大部分遊戲的AI都是會作弊的，除非沒必要，比如紅警，街霸，還有不少戰略遊戲裏面，AI都是會作弊的，因為這樣能更快速有效地給玩家製造緊迫感，實現難度控制。 需要給予作弊能力的關鍵在於玩家和遊戲AI之間天生處於不平等地位。
大部分AI還未能實現自我學習的能力，都是靠經驗豐富的遊戲AI程序員花費大量時間去模擬玩家實現接近玩家的AI，而且目前費了好大勁實現的自主學習的AI又其實與會作弊的AI(指的是作弊得恰到好處的)給予玩家的遊戲體驗的差別並不大，廠商為了遊戲體驗和成本，街機廳的老闆為了恰飯，所以才會選擇了給予作弊。
在《可汗：戰爭之王2》(一款即時戰略遊戲)中，有兩個巧妙的作弊:
歸根結底，當且僅當AI作弊能提高玩家體驗時，就應該讓AI作弊。但記得一點：讓你的AI作弊得不易被發現，否則就是另一種狀況了。
圖為《可汗:戰爭之王2》
1.你和精英怪單挑，一套下去發現打不過，瀕臨死亡被逼到角落陰暗處，精英怪丟失了目標不再攻擊，回到原本看守的地方，你莫名其妙活下來了。
2.你刺殺了一位守衛，他臨死前叫了一聲，一群守衛立刻趕來，你來不及隱藏屍體就躲進衣櫃，緊張地準備着守衛發現屍體后搜索房間時的一場惡戰，結果他們從屍體上踩了過去，彷彿沒看到屍體。
這些情況是因為AI感知得太少，也說明了為了讓AI更真實，需要一種機制讓AI模仿人類的短期記憶。
在我博客所參考的那本書里舉了個很生動的例子：
當一名AI遇到兩名玩家，他的視野里有兩名與他距離不同的分別位於左右的玩家，兩條線表示視野
當他判斷左邊那個玩家離他更近，對他威脅程度更大時，他往左邊轉準備攻擊左邊玩家，這時他一左轉右邊玩家丟失在他視野之外(AI也就不會再警惕右邊玩家)
然後那名玩家(丟失在右邊視野的)直接走到AI右邊將其殺死
這個例子就很形象說明了AI需要短期記憶，不然若遊戲裏面發生上面所舉這個例子，玩家會強烈地感覺到: 我上當了！他不是人！
至於如何實現短期記憶，視你所期望的遊戲效果而自由改變，一般是以一個值作為可記憶時間，用最後敵人出現的位置作為記錄，增加相應的決策判斷，並在下次發現該對象時更新記憶系統相關信息，當超過記憶時間或決策判斷不會對自身產生影響則將其移除於記憶系統。
不同的AI如果有不同的角色設計，就需要在其AI行為方面表現其個性，就算沒有角色設計，也應該盡量避免所有的AI的思考方式是一致的(容易讓玩家感受到虛假感)，以產生有隨機個性的AI。
簡單來說，因為AI的行為決策系統計算不同行為的期望值分數都被限制在同一範圍內(如 0~1)，那我們可以通過對每個分數乘以其所需個性趨向的一個偏移常量，就能輕鬆生成有不同個性特點的AI。比如FPS遊戲里，膽小的人永遠會把自己的生存放在第一位而較為謹慎，所以將其對藥品和防具的尋找行為的期望值偏量設為1.5，而暴躁好鬥的人會更趨向於進攻，所以將其攻擊目標的行為期望值偏量設為1.5。
如果你的遊戲設計要求一個角色的個性在該遊戲中保持不變，那你就需要為每個具有個性的角色建立單獨的腳本文件，用來存放其所有特性數據。如果你的遊戲設計沒有什麼角色個性設計，那麼你也可以在決策系統中計算期望值分數時加入一個固定大小範圍的隨機個性偏移量，以生成不同行為趨向的角色。
而除了隨機個性偏移量，有些時候還會由角色設計而增加更多個性化的選擇趨向，如武器方面，說話方式，甚至塑造人物精神，增加犧牲自我，保護隊友的決策。
在使命召喚中我印象最深的是格里戈斯上士 ，臨危之際不忘把隊友”肥皂” 拖向掩體！然後自己卻與敵人繼續交火，獻出了自己的生命，當時玩的時候感覺非常的感動，確定是塑造了一位有血有肉的有偉大精神的真實角色形象。
圖右一為格里戈斯上士
首先是一些遊戲不太需要AI具有預判性，比如：說galgame,劇情解密類；而一些遊戲就需要具有預判性的AI，比如說：策略類遊戲，棋類遊戲。具有一定的預判性的AI會給玩家帶來驚喜，真實感與挑戰性(不要盲目增強，如果整個阿爾法狗出來就直接勸退玩家了)。
簡單的預判比如說：
當地圖上的某些特定的物件即將重生時，比如說LOL裏面的野區資源，又或者說是守望先鋒裏面固定點重新刷新的醫療包，出色的玩家會提前準備好前往目標處以保證搶先佔有它，那就可以讓遊戲AI用算法提前預計最近的即將再生或未被奪取的資源點，並規劃路徑前往。
圖為lol里蓋倫預判敵人路過補視野草叢埋伏
又或者是在攻擊和追逐敵人時計算移動目標位置時加入敵人的速度及運動方向，預判其下個時間的位置進行追逐或攻擊。
複雜的預判比如說：
在FPS遊戲中，出色的老兵在打傷了敵人後，會提前到距離受傷敵人最近的醫療包處進行埋伏，當敵人到來時給予致命一擊。那麼遊戲AI也可以模仿這種預判思維，在攻擊成功判斷後添加一個搜索並前往離受傷者最後出現的地方最近的醫療包處進行埋伏的決策，可以想象到玩家如果遇到這種會預判的電腦時的驚訝，並激起其挑戰慾望。
當然，預判總會有失策的時候，人類有時不也是如此，比如有些玩家不去找醫療包，或者摸清AI的習慣(只會埋伏最近那個醫療點)等情況，那麼就提醒你，不能所有AI都是具有同樣的預判思想(可以通過AI個性來生成不同思考方式的AI)，甚至就如一個玩笑：我預判到你預判到我會預判，於是我不預判了。沒有預判的AI也許就是具有最強預判性的AI呢？滑稽.jpg
正如一本書中寫道：老謀深算的AI應該跟它的壽命成正比。倘若設計一個採用了前沿技術，具有複雜思考系統的AI，但如果它在遊戲中僅僅被期望活幾秒鐘的話，那將毫無意義。
而且AI的智能程度也需要與其設計的角色的智能等級相匹配。比如說一個戰爭策略遊戲里，不同的士兵有不同的軍銜，比如 上尉、中尉、少尉 等，越高軍銜的軍官一般會有越高的智能等級，所以需要相應地提高其智能程度，比如加入較為複雜的戰略決策。
而拿簡單的舉例：假如你在遊戲里潛行時不小心發出聲響，那麼普通守衛只是過來看了看周圍，沒發現什麼人就又回到原來的崗位，而精英守衛就可以加入更為精明或謹慎的行為：先往發出聲響的地方(如草場)掃射一下，若沒發現異常才將狀態改為正常守衛，返回其守衛處，或者加入殺個回馬槍的決策。這些有趣的謹慎行為也會讓玩家更不敢把AI當成是傻瓜，甚至感受到樂趣。不過還是記住設計AI的原則，不要讓AI過於謹慎導致玩家喪失樂趣。
先來看看兩個例子
這兩種結果就使得遊戲要麼像一個埋伏式(持久戰)的較量，要麼像比賽追逐的遊戲，兩種情況無疑都比較無聊。所以絕對的真實也可能帶來遊戲有趣性的下降。
雖然追求AI能給人帶來真實感，但玩家其實也有一定的寬容能力，具有瑕疵的AI他們也會自行腦補:畢竟它終究是個AI。所以不必過分追求真實，又不能輕視AI真實感對於遊戲體驗的提升的重要性，還是牢記最重要的一點，也是追求AI的真實感的唯一目的：讓遊戲更有趣！
參考學習自《遊戲人工智能編程案例精粹》《遊戲人工智能》
轉載標明出處：作者AMzz 博客：
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