什麼?一個核同時執行兩個線程?

CPU里的時間

Hi,好久不見,我是CPU一號車間的阿Q,不認識我的話,可以看看:完了!CPU一味求快出事兒了!

真的是好久不見了,人類有個說法叫天上一天,地上一年,而在我們的世界里,人類一天,我們不知要過多少年~~

在我所在的CPU這座工廠里,時間的概念有些不太一樣。工廠大門外的中央廣場上掛着一個大大的鐘錶,整個計算機世界里的居民能夠掐着時間過日子全都仰仗它,你們人類把它叫做晶振

這個鐘錶每隔66000000分之一秒就會報一次時,比人類的鐘錶不知道快到哪裡去了。

早些年還是夠用的,不過隨着我們CPU工廠生產效率的不斷提升,我們多次向晶振提出提升報時的精度,想讓他報時報的的更快一些,不過都被拒絕了。給我們的理由是內存那傢伙聯合主板上其他單位帶頭反對,說他們受條件限制,沒辦法像我們這麼快。

靠人不如靠己,為此,咱們工廠專門設立了一個叫倍頻器的部門進一步把這個報時細分,達到了3600000000分之1秒,作為我們工廠內部工作作息的時鐘周期,這数字實在是太長了,人類為了好記,取了一個叫主頻的名字,表示1秒鐘報時的次數,就是3.6GHz。

一不小心扯遠了,這次想給大家說一件事兒······

指令依賴

我們這座工廠的任務就是不斷的執行人類編寫的程序指令,咱廠里有8個車間,大家開足了馬力,就能同時執行8個線程,那速度那叫一個快。

可是廠里的老闆還是嫌我們不夠快,那天居然告訴我們要每個車間執行兩個線程,實現八核十六線程,是要把我們的勞動力壓榨到極致!我們都滿肚子怨言······

事情的起因是這樣的~~

有一次,我們一號車間的四人組趁着工作的空當,又鬥起了地主,突然領導過來視察。

“你們怎麼又在玩?是工作量不飽和嗎?”,見我們幾個閑着,領導一下就不高興了。

我趕緊上前解釋到:“不好意思領導,咱們剛剛執行了一條指令,需要內存中的一塊數據,剛好又不在緩存中,所以找內存那傢伙要數據去了,這不您也知道那傢伙向來很慢,我們閑着也是閑着所以就稍微放鬆了一下······”

聽了我的話領導一下皺起了眉頭,“還給我狡辯,廠里現在不是用上了亂序執行技術嗎?有這閑功夫你們可以先執行後面的指令啊”

“這我們當然知道,這不您看,我們把後面那幾條指令也都處理了,現在遇到了一條沒法提前執行的指令才停下來的”

領導看了一下問到:“為啥那條不能提前執行?”

“那是一個加法指令,加數依賴於現在正在處理的指令的運算結果呢,所以內存那傢伙不來消息,我們只能擱置着了”,我繼續解釋到。

領導聽完,一臉不高興的離開了。

資源閑置

過了幾天,領導又來到咱們一號車間來了,也不知道怎麼回事,這明明有八個車間,領導怎麼老愛往我們這邊跑。

不過這一次,我們沒有斗地主,正在辛辛苦苦的工作着。

當時,我正在執行一個浮點數運算,領導過來一看,拍了拍我的肩膀說到:“喲,阿Q,忙着吶,這是在做什麼啊?”

我笑着說到:“領導好,我剛剛用浮點數運算電路單元做了一個浮點數乘法,正在等待計算結果呢”

領導點了點頭,往周邊巡視一圈,指着一堆設備問到:“這一堆是什麼?”

“哦,那是整數運算電路單元,這條指令用不到它”

領導再次點了點頭,若有所思的離開了。

超線程技術

又過了幾天,廠里召開了一次會議,八個車間都派了代表參會。

會上,領導發話了:“前段時間我到各個車間視察,發現現在咱們廠里資源浪費的情況很嚴重!”

二號車間的虎子一聽就坐不住了,“領導,咱們大傢伙工作都挺賣力的,哪裡有浪費啊?”

領導瞥了一眼,繼續說到:“一方面,廠里的計算資源——電路設備得不到充分利用,另一方面,又因為內存讀取緩慢、指令依賴等方面的原因,浪費大家太多時間花在等待上”

八號車間的代表向來愛拍馬屁,接着領導的話問到:“領導是有什麼指示?我們八號車間絕對支持!”

“我們幾個管理層經過討論,決定讓你們一個車間由現在執行一個線程,變成執行兩個線程!

領導這話一出,會場竊竊私語此起彼伏。虎子偏頭小聲對我說到:“這資本家改不了剝削的本色,這壓榨的也太狠了!”

領導咳嗽了幾聲,會場再次安靜了下來。

我起身問到:“領導,這咱們一個車間怎麼能執行兩個線程呢,每個車間的寄存器只有一套,這用起來豈不是要亂掉?”

“這個你不用擔心,我們會給每個車間配兩套寄存器!”

五號車間的代表一聽說到:“要不再給我們添點人手吧,這樣效率肯定提升快!”

領導一聽笑着說到:“還添人手?要不要再給你們添點運算設備?那我不如再增加幾個車間,還開這會幹嘛?這次會議的主題就是如何讓我們現有的資源得到最大程度的利用,減少浪費現象!”

會場一度陷入了尷尬又緊張的氛圍。

還是虎子打破了安靜,“領導,這兩個線程的工作該怎麼開展,我們心底沒有數啊!”

領導滿意的笑了一下:“這才是你們該問的問題嘛!每個車間回去重新分配一下工作,劃分為兩套班子,各自維護一套寄存器,對外宣稱你們是兩個不同的物理核心,但各車間的緩存和計算資源還是只有一套。你們內部協調好,在執行代碼指令的時候,充分利用等待的時間執行另一個線程的指令,這樣也不用擔心指令依賴的問題。”

大家一邊聽一邊做着筆記。

“還有,如果遇到資源閑置的情況,也可以同時執行兩個線程的指令。比如一個線程是執行整數運算指令,一個線程是執行浮點數運算指令,就可以一起來,讓工廠的計算資源充分用起來,別閑置。”

看我們都認真的記着筆記,領導露出了滿意的笑容,“都記好了吧,我們給這項革命性的技術取了個特別酷的名字,叫超線程技術!”

散會後,大家都紛紛抱怨,把大家逼得這麼緊,以後上班看來是沒法摸魚了,這日子真是越來越難過了。

毀譽參半的超線程

不過,抱怨歸抱怨,大家還是得按照新規來執行。

很快,廠里就落地了這項技術,咱們一個車間搖身一變,變成了倆,咱們原來八核八線程的CPU一下變成了八核十六線程。操作系統那幫人都被我們給騙了,還以為咱們是十六核的CPU呢!

不過畢竟計算資源還是只有一份,遇到兩個線程都要使用同樣的計算單元時,還是得要排隊,還要花時間在兩個線程之前的協調工作上,所以整體工作效率的根本沒有2倍,絕大多數時候能提升個20%-30%就不錯了。

不僅如此,車間改造后,增加了新的邏輯電路單元,咱這CPU工廠的功耗也更大了,工廠門口那座巨大的風扇也得加大馬力給我們降溫了。

廠子里對這項技術的反對聲音開始不絕於耳。

不過後來發生了一件事,讓人們不得不關閉這項技術。聽聞這個消息,我們都樂開了花,看來又可以繼續摸魚了······

彩蛋

每當有網絡數據包到來,網卡那傢伙就通過中斷告訴我們CPU去處理。

可咱明明有8個車間,它非得一個勁的只給我們車間發中斷,搞得我們都沒法好好工作。

終於,我忍不住了······

預知後事如何,請關注後續精彩······

說明

超線程技術出現時間其實早於多核技術。本故事僅為敘述方便,不代表二者真實的發展順序。

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附023.Kubernetes_v1.18.3高可用部署架構二

kubeadm介紹

kubeadm概述

參考《附003.Kubeadm部署Kubernetes》。

kubeadm功能

參考《附003.Kubeadm部署Kubernetes》。

本方案描述

  • 本方案採用kubeadm部署Kubernetes 1.18.3版本;
  • etcd採用混部方式;
  • KeepAlived:實現VIP高可用;
  • HAProxy:以系統systemd形式運行,提供反向代理至3個master 6443端口;
  • 其他主要部署組件包括:
    • Metrics:度量;
    • Dashboard:Kubernetes 圖形UI界面;
    • Helm:Kubernetes Helm包管理工具;
    • Ingress:Kubernetes 服務暴露;
    • Longhorn:Kubernetes 動態存儲組件。

部署規劃

節點規劃

節點主機名 IP 類型 運行服務
master01 172.24.8.71 Kubernetes master節點 docker、etcd、kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、
kubectl、kubelet、metrics、calico、HAProxy、KeepAlived
master02 172.24.8.72 Kubernetes master節點 docker、etcd、kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、
kubectl、kubelet、metrics、calico、HAProxy、KeepAlived
master03 172.24.8.73 Kubernetes master節點 docker、etcd、kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、
kubectl、kubelet、metrics、calico、HAProxy、KeepAlived
worker01 172.24.8.74 Kubernetes node節點1 docker、kubelet、proxy、calico
worker02 172.24.8.75 Kubernetes node節點2 docker、kubelet、proxy、calico
worker03 172.24.8.76 Kubernetes node節點3 docker、kubelet、proxy、calico
VIP 172.24.8.100

Kubernetes的高可用主要指的是控制平面的高可用,即指多套Master節點組件和Etcd組件,工作節點通過負載均衡連接到各Master。

Kubernetes高可用架構中etcd與Master節點組件混布方式特點:

  1. 所需機器資源少
  2. 部署簡單,利於管理
  3. 容易進行橫向擴展
  4. 風險大,一台宿主機掛了,master和etcd就都少了一套,集群冗餘度受到的影響比較大。

提示:本實驗使用Keepalived+HAProxy架構實現Kubernetes的高可用。

初始準備

[root@master01 ~]# hostnamectl set-hostname master01			#其他節點依次修改
[root@master01 ~]# cat >> /etc/hosts << EOF
172.24.8.71 master01
172.24.8.72 master02
172.24.8.73 master03
172.24.8.74 worker01
172.24.8.75 worker02
172.24.8.76 worker03
EOF

[root@master01 ~]# vi k8sinit.sh

# Initialize the machine. This needs to be executed on every machine.

# Install docker
useradd -m docker
yum -y install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum -y install docker-ce
mkdir /etc/docker
cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
  "registry-mirrors": ["https://dbzucv6w.mirror.aliyuncs.com"],
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"],
  "log-driver": "json-file",
  "log-opts": {
    "max-size": "100m"
  },
  "storage-driver": "overlay2",
  "storage-opts": [
    "overlay2.override_kernel_check=true"
  ]
}
EOF
systemctl restart docker
systemctl enable docker
systemctl status docker

# Disable the SELinux.
sed -i 's/^SELINUX=.*/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

# Turn off and disable the firewalld.
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

# Modify related kernel parameters & Disable the swap.
cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
net.ipv4.ip_forward = 1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 0
vm.swappiness = 0
vm.overcommit_memory = 1
vm.panic_on_oom = 0
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
EOF
sysctl -p /etc/sysctl.d/k8s.conf >&/dev/null
swapoff -a
sed -i '/ swap / s/^\(.*\)$/#\1/g' /etc/fstab
modprobe br_netfilter

# Add ipvs modules
cat > /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules <<EOF
#!/bin/bash
modprobe -- ip_vs
modprobe -- ip_vs_rr
modprobe -- ip_vs_wrr
modprobe -- ip_vs_sh
modprobe -- nf_conntrack_ipv4
modprobe -- nf_conntrack
EOF

chmod 755 /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules
bash /etc/sysconfig/modules/ipvs.modules

# Install rpm
yum install -y conntrack ntpdate ntp ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget

# Update kernel
rpm --import http://down.linuxsb.com:8888/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
rpm -Uvh http://down.linuxsb.com:8888/elrepo-release-7.0-4.el7.elrepo.noarch.rpm
yum --disablerepo="*" --enablerepo="elrepo-kernel" install -y kernel-ml
sed -i 's/^GRUB_DEFAULT=.*/GRUB_DEFAULT=0/' /etc/default/grub
grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
yum update -y

# Reboot the machine.
# reboot

提示:對於某些特性,可能需要升級內核,內核升級操作見《018.Linux升級內核》。
4.19版及以上內核nf_conntrack_ipv4已經改為nf_conntrack。

互信配置

為了更方便遠程分發文件和執行命令,本實驗配置master01節點到其它節點的 ssh 信任關係。

[root@master01 ~]# ssh-keygen -f ~/.ssh/id_rsa -N ''
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@master01
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@master02
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@master03
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@worker01
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@worker02
[root@master01 ~]# ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@worker03

提示:此操作僅需要在master節點操作。

其他準備

[root@master01 ~]# vi environment.sh

#!/bin/sh
#****************************************************************#
# ScriptName: environment.sh
# Author: xhy
# Create Date: 2020-05-30 16:30
# Modify Author: xhy
# Modify Date: 2020-06-15 17:55
# Version: 
#***************************************************************#
# 集群 MASTER 機器 IP 數組
export MASTER_IPS=(172.24.8.71 172.24.8.72 172.24.8.73)

# 集群 MASTER IP 對應的主機名數組
export MASTER_NAMES=(master01 master02 master03)

# 集群 NODE 機器 IP 數組
export NODE_IPS=(172.24.8.74 172.24.8.75 172.24.8.76)

# 集群 NODE IP 對應的主機名數組
export NODE_NAMES=(worker01 worker02 worker03)

# 集群所有機器 IP 數組
export ALL_IPS=(172.24.8.71 172.24.8.72 172.24.8.73 172.24.8.74 172.24.8.75 172.24.8.76)

# 集群所有IP 對應的主機名數組
export ALL_NAMES=(master01 master02 master03 worker01 worker02 worker03)
[root@master01 ~]# source environment.sh
[root@master01 ~]# chmod +x *.sh
[root@master01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${all_ip}"
    scp -rp /etc/hosts root@${all_ip}:/etc/hosts
    scp -rp k8sinit.sh root@${all_ip}:/root/
    ssh root@${all_ip} "bash /root/k8sinit.sh"
  done

集群部署

相關組件包

需要在每台機器上都安裝以下的軟件包:

  • kubeadm: 用來初始化集群的指令;
  • kubelet: 在集群中的每個節點上用來啟動 pod 和 container 等;
  • kubectl: 用來與集群通信的命令行工具。

kubeadm不能安裝或管理 kubelet 或 kubectl ,所以得保證他們滿足通過 kubeadm 安裝的 Kubernetes 控制層對版本的要求。如果版本沒有滿足要求,可能導致一些意外錯誤或問題。
具體相關組件安裝見《附001.kubectl介紹及使用》

提示:Kubernetes 1.18版本所有兼容相應組件的版本參考:https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1.18.md。

正式安裝

[root@master01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${all_ip}"
    ssh root@${all_ip} "cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF"
    ssh root@${all_ip} "yum install -y kubeadm-1.18.3-0.x86_64 kubelet-1.18.3-0.x86_64 kubectl-1.18.3-0.x86_64 --disableexcludes=kubernetes"
    ssh root@${all_ip} "systemctl enable kubelet"
done
[root@master01 ~]# yum search -y kubelet --showduplicates		#查看相應版本

提示:如上僅需Master01節點操作,從而實現所有節點自動化安裝,同時此時不需要啟動kubelet,初始化的過程中會自動啟動的,如果此時啟動了會出現報錯,忽略即可。
說明:同時安裝了cri-tools, kubernetes-cni, socat三個依賴:
socat:kubelet的依賴;
cri-tools:即CRI(Container Runtime Interface)容器運行時接口的命令行工具。

部署高可用組件

HAProxy安裝

[root@master01 ~]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${master_ip}"
    ssh root@${master_ip} "yum -y install gcc gcc-c++ make libnl libnl-devel libnfnetlink-devel openssl-devel wget openssh-clients systemd-devel zlib-devel pcre-devel libnl3-devel"
    ssh root@${master_ip} "wget http://down.linuxsb.com:8888/software/haproxy-2.1.6.tar.gz"
    ssh root@${master_ip} "tar -zxvf haproxy-2.1.6.tar.gz"
    ssh root@${master_ip} "cd haproxy-2.1.6/ && make ARCH=x86_64 TARGET=linux-glibc USE_PCRE=1 USE_OPENSSL=1 USE_ZLIB=1 USE_SYSTEMD=1 PREFIX=/usr/local/haprpxy && make install PREFIX=/usr/local/haproxy"
    ssh root@${master_ip} "cp /usr/local/haproxy/sbin/haproxy /usr/sbin/"
    ssh root@${master_ip} "useradd -r haproxy && usermod -G haproxy haproxy"
    ssh root@${master_ip} "mkdir -p /etc/haproxy && cp -r /root/haproxy-2.1.6/examples/errorfiles/ /usr/local/haproxy/"
  done

Keepalived安裝

[root@master01 ~]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${master_ip}"
    ssh root@${master_ip} "yum -y install gcc gcc-c++ make libnl libnl-devel libnfnetlink-devel openssl-devel"
    ssh root@${master_ip} "wget http://down.linuxsb.com:8888/software/keepalived-2.0.20.tar.gz"
    ssh root@${master_ip} "tar -zxvf keepalived-2.0.20.tar.gz"
    ssh root@${master_ip} "cd keepalived-2.0.20/ && ./configure --sysconf=/etc --prefix=/usr/local/keepalived && make && make install"
  done

提示:如上僅需Master01節點操作,從而實現所有節點自動化安裝。

創建配置文件

[root@master01 ~]# wget http://down.linuxsb.com:8888/hakek8s.sh		#拉取自動部署腳本
[root@master01 ~]# chmod u+x hakek8s.sh

[root@master01 ~]# vi hakek8s.sh

#!/bin/sh
#****************************************************************#
# ScriptName: hakek8s.sh
# Author: xhy
# Create Date: 2020-06-08 20:00
# Modify Author: xhy
# Modify Date: 2020-06-15 18:15
# Version: v2
#***************************************************************#

#######################################
# set variables below to create the config files, all files will create at ./config directory
#######################################

# master keepalived virtual ip address
export K8SHA_VIP=172.24.8.100

# master01 ip address
export K8SHA_IP1=172.24.8.71

# master02 ip address
export K8SHA_IP2=172.24.8.72

# master03 ip address
export K8SHA_IP3=172.24.8.73

# master01 hostname
export K8SHA_HOST1=master01

# master02 hostname
export K8SHA_HOST2=master02

# master03 hostname
export K8SHA_HOST3=master03

# master01 network interface name
export K8SHA_NETINF1=eth0

# master02 network interface name
export K8SHA_NETINF2=eth0

# master03 network interface name
export K8SHA_NETINF3=eth0

# keepalived auth_pass config
export K8SHA_KEEPALIVED_AUTH=412f7dc3bfed32194d1600c483e10ad1d

# kubernetes CIDR pod subnet
export K8SHA_PODCIDR=10.10.0.0

# kubernetes CIDR svc subnet
export K8SHA_SVCCIDR=10.20.0.0

[root@master01 ~]# ./hakek8s.sh

解釋:如上僅需Master01節點操作。執行hakek8s.sh腳本後會生產如下配置文件清單:

  • kubeadm-config.yaml:kubeadm初始化配置文件,位於當前目錄
  • keepalived:keepalived配置文件,位於各個master節點的/etc/keepalived目錄
  • haproxy:haproxy的配置文件,位於各個master節點的/etc/haproxy/目錄
  • calico.yaml:calico網絡組件部署文件,位於config/calico/目錄

[root@master01 ~]# cat kubeadm-config.yaml #檢查集群初始化配置

apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2
kind: ClusterConfiguration
networking:
  serviceSubnet: "10.20.0.0/16"				#設置svc網段
  podSubnet: "10.10.0.0/16"				#設置Pod網段
  dnsDomain: "cluster.local"
kubernetesVersion: "v1.18.3"				#設置安裝版本
controlPlaneEndpoint: "172.24.11.254:16443"		#設置相關API VIP地址
apiServer:
  certSANs:
  - master01
  - master02
  - master03
  - 127.0.0.1
  - 192.168.2.11
  - 192.168.2.12
  - 192.168.2.13
  - 192.168.2.200
  timeoutForControlPlane: 4m0s
certificatesDir: "/etc/kubernetes/pki"
imageRepository: "k8s.gcr.io"

---
apiVersion: kubeproxy.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeProxyConfiguration
featureGates:
  SupportIPVSProxyMode: true
mode: ipvs

提示:如上僅需Master01節點操作,更多config文件參考:https://godoc.org/k8s.io/kubernetes/cmd/kubeadm/app/apis/kubeadm/v1beta2。
此kubeadm部署初始化配置更多參考:https://pkg.go.dev/k8s.io/kubernetes/cmd/kubeadm/app/apis/kubeadm/v1beta2?tab=doc。

啟動服務

[root@master01 ~]# cat /etc/keepalived/keepalived.conf
[root@master01 ~]# cat /etc/keepalived/check_apiserver.sh	確認Keepalived配置
[root@master01 ~]# for master_ip in ${MASTER_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${master_ip}"
    ssh root@${master_ip} "systemctl start haproxy.service && systemctl enable haproxy.service"
    ssh root@${master_ip} "systemctl start keepalived.service && systemctl enable keepalived.service"
    ssh root@${master_ip} "systemctl status keepalived.service | grep Active"
    ssh root@${master_ip} "systemctl status haproxy.service | grep Active"
  done
[root@master01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${all_ip}"
    ssh root@${all_ip} "ping -c1 172.24.8.100"
  done								#等待30s執行檢查

提示:如上僅需Master01節點操作,從而實現所有節點自動啟動服務。

初始化集群

拉取鏡像

[root@master01 ~]# kubeadm --kubernetes-version=v1.18.3 config images list	#列出所需鏡像
[root@master01 ~]# cat config/downimage.sh			#確認版本
#!/bin/sh
#****************************************************************#
# ScriptName: downimage.sh
# Author: xhy
# Create Date: 2020-05-29 19:55
# Modify Author: xhy
# Modify Date: 2020-06-10 19:15
# Version: v2
#***************************************************************#

KUBE_VERSION=v1.18.3
CALICO_VERSION=v3.14.1
CALICO_URL=calico
KUBE_PAUSE_VERSION=3.2
ETCD_VERSION=3.4.3-0
CORE_DNS_VERSION=1.6.7
GCR_URL=k8s.gcr.io
METRICS_SERVER_VERSION=v0.3.6
INGRESS_VERSION=0.32.0
CSI_PROVISIONER_VERSION=v1.4.0
CSI_NODE_DRIVER_VERSION=v1.2.0
CSI_ATTACHER_VERSION=v2.0.0
CSI_RESIZER_VERSION=v0.3.0 
ALIYUN_URL=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers
UCLOUD_URL=uhub.service.ucloud.cn/uxhy
QUAY_URL=quay.io

kubeimages=(kube-proxy:${KUBE_VERSION}
kube-scheduler:${KUBE_VERSION}
kube-controller-manager:${KUBE_VERSION}
kube-apiserver:${KUBE_VERSION}
pause:${KUBE_PAUSE_VERSION}
etcd:${ETCD_VERSION}
coredns:${CORE_DNS_VERSION}
metrics-server-amd64:${METRICS_SERVER_VERSION}
)

for kubeimageName in ${kubeimages[@]} ; do
docker pull $UCLOUD_URL/$kubeimageName
docker tag $UCLOUD_URL/$kubeimageName $GCR_URL/$kubeimageName
docker rmi $UCLOUD_URL/$kubeimageName
done

calimages=(cni:${CALICO_VERSION}
pod2daemon-flexvol:${CALICO_VERSION}
node:${CALICO_VERSION}
kube-controllers:${CALICO_VERSION})

for calimageName in ${calimages[@]} ; do
docker pull $UCLOUD_URL/$calimageName
docker tag $UCLOUD_URL/$calimageName $CALICO_URL/$calimageName
docker rmi $UCLOUD_URL/$calimageName
done

ingressimages=(nginx-ingress-controller:${INGRESS_VERSION})

for ingressimageName in ${ingressimages[@]} ; do
docker pull $UCLOUD_URL/$ingressimageName
docker tag $UCLOUD_URL/$ingressimageName $QUAY_URL/kubernetes-ingress-controller/$ingressimageName
docker rmi $UCLOUD_URL/$ingressimageName
done

csiimages=(csi-provisioner:${CSI_PROVISIONER_VERSION}
csi-node-driver-registrar:${CSI_NODE_DRIVER_VERSION}
csi-attacher:${CSI_ATTACHER_VERSION}
csi-resizer:${CSI_RESIZER_VERSION}
)

for csiimageName in ${csiimages[@]} ; do
docker pull $UCLOUD_URL/$csiimageName
docker tag $UCLOUD_URL/$csiimageName $QUAY_URL/k8scsi/$csiimageName
docker rmi $UCLOUD_URL/$csiimageName
done
[root@master01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${all_ip}"
    scp -rp config/downimage.sh root@${all_ip}:/root/
    ssh root@${all_ip} "bash downimage.sh &"
  done

提示:如上僅需Master01節點操作,從而實現所有節點自動拉取鏡像。

[root@master01 ~]# docker images #確認驗證 

Master上初始化

[root@master01 ~]# kubeadm init --config=kubeadm-config.yaml --upload-certs 

You can now join any number of the control-plane node running the following command on each as root:

  kubeadm join 172.24.8.100:16443 --token xifg5c.3mvph3nwx1srdf7l \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:031a8758ddad5431be4132ecd6445f33b17c2192c11e010209705816a4a53afd \
    --control-plane --certificate-key 560c926e508ed6011cd35fe120a5163d3ca32e16b745cf1877da970e3e0982f0

Please note that the certificate-key gives access to cluster sensitive data, keep it secret!
As a safeguard, uploaded-certs will be deleted in two hours; If necessary, you can use
"kubeadm init phase upload-certs --upload-certs" to reload certs afterward.

Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:

kubeadm join 172.24.8.100:16443 --token xifg5c.3mvph3nwx1srdf7l \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:031a8758ddad5431be4132ecd6445f33b17c2192c11e010209705816a4a53afd

注意:如上token具有默認24小時的有效期,token和hash值可通過如下方式獲取:
kubeadm token list
如果 Token 過期以後,可以輸入以下命令,生成新的 Token:

kubeadm token create
openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //'
[root@master01 ~]# mkdir -p $HOME/.kube
[root@master01 ~]# sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
[root@master01 ~]# sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
[root@master01 ~]# cat << EOF >> ~/.bashrc
export KUBECONFIG=$HOME/.kube/config
EOF							#設置KUBECONFIG環境變量
[root@master01 ~]# echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc
[root@master01 ~]# source ~/.bashrc

附加:初始化過程大致步驟如下:

  • [kubelet-start] 生成kubelet的配置文件”/var/lib/kubelet/config.yaml”
  • [certificates]生成相關的各種證書
  • [kubeconfig]生成相關的kubeconfig文件
  • [bootstraptoken]生成token記錄下來,後邊使用kubeadm join往集群中添加節點時會用到

提示:初始化僅需要在master01上執行,若初始化異常可通過kubeadm reset && rm -rf $HOME/.kube重置。

添加其他master節點

[root@master02 ~]# kubeadm join 172.24.8.100:16443 --token xifg5c.3mvph3nwx1srdf7l \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:031a8758ddad5431be4132ecd6445f33b17c2192c11e010209705816a4a53afd \
    --control-plane --certificate-key 560c926e508ed6011cd35fe120a5163d3ca32e16b745cf1877da970e3e0982f0

[root@master02 ~]# mkdir -p $HOME/.kube
[root@master02 ~]# sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
[root@master02 ~]# sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
[root@master02 ~]# cat << EOF >> ~/.bashrc
export KUBECONFIG=$HOME/.kube/config
EOF							#設置KUBECONFIG環境變量
[root@master02 ~]# echo "source <(kubectl completion bash)" >> ~/.bashrc
[root@master02 ~]# source ~/.bashrc

提示:master03也如上執行添加至集群的controlplane。
提示:若添加異常可通過kubeadm reset && rm -rf $HOME/.kube重置。

安裝NIC插件

NIC插件介紹

  • Calico 是一個安全的 L3 網絡和網絡策略提供者。
  • Canal 結合 Flannel 和 Calico, 提供網絡和網絡策略。
  • Cilium 是一個 L3 網絡和網絡策略插件, 能夠透明的實施 HTTP/API/L7 策略。 同時支持路由(routing)和疊加/封裝( overlay/encapsulation)模式。
  • Contiv 為多種用例提供可配置網絡(使用 BGP 的原生 L3,使用 vxlan 的 overlay,經典 L2 和 Cisco-SDN/ACI)和豐富的策略框架。Contiv 項目完全開源。安裝工具同時提供基於和不基於 kubeadm 的安裝選項。
  • Flannel 是一個可以用於 Kubernetes 的 overlay 網絡提供者。
  • Romana 是一個 pod 網絡的層 3 解決方案,並且支持 NetworkPolicy API。Kubeadm add-on 安裝細節可以在這裏找到。
  • Weave Net 提供了在網絡分組兩端參与工作的網絡和網絡策略,並且不需要額外的數據庫。
  • CNI-Genie 使 Kubernetes 無縫連接到一種 CNI 插件,例如:Flannel、Calico、Canal、Romana 或者 Weave。
    提示:本方案使用Calico插件。

設置標籤

[root@master01 ~]# kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master- #允許master部署應用

提示:部署完內部應用后可使用kubectl taint node master01 node-role.kubernetes.io/master=””:NoSchedule重新設置Master為Master Only 狀態。

部署calico

[root@master01 ~]# cat config/calico/calico.yaml			#檢查配置
……
            - name: CALICO_IPV4POOL_CIDR
              value: "10.10.0.0/16"					#檢查Pod網段
……
            - name: IP_AUTODETECTION_METHOD
              value: "interface=eth.*"					#檢查節點之間的網卡
# Auto-detect the BGP IP address.
            - name: IP
              value: "autodetect"
……
[root@master01 ~]# kubectl apply -f config/calico/calico.yaml
[root@master01 ~]# kubectl get pods --all-namespaces -o wide		#查看部署
[root@master01 ~]# kubectl get nodes

修改node端口範圍

[root@master01 ~]# vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
……
    - --service-node-port-range=1-65535
……

提示:如上僅需在所有Master節點操作。

添加Worker節點

添加Worker節點

[root@master01 ~]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${node_ip}"
    ssh root@${node_ip} "kubeadm join 172.24.8.100:16443 --token xifg5c.3mvph3nwx1srdf7l \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:031a8758ddad5431be4132ecd6445f33b17c2192c11e010209705816a4a53afd"
    ssh root@${node_ip} "systemctl enable kubelet.service"
  done

提示:如上僅需Master01節點操作,從而實現所有Worker節點添加至集群,若添加異常可通過如下方式重置:

[root@node01 ~]# kubeadm reset
[root@node01 ~]# ifconfig cni0 down
[root@node01 ~]# ip link delete cni0
[root@node01 ~]# ifconfig flannel.1 down
[root@node01 ~]# ip link delete flannel.1
[root@node01 ~]# rm -rf /var/lib/cni/

確認驗證

[root@master01 ~]# kubectl get nodes					#節點狀態
[root@master01 ~]# kubectl get cs					#組件狀態
[root@master01 ~]# kubectl get serviceaccount				#服務賬戶
[root@master01 ~]# kubectl cluster-info					#集群信息
[root@master01 ~]# kubectl get pod -n kube-system -o wide		#所有服務狀態

提示:更多Kubetcl使用參考:https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/kubectl/
https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/overview/
更多kubeadm使用參考:https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm/kubeadm/

Metrics部署

Metrics介紹

Kubernetes的早期版本依靠Heapster來實現完整的性能數據採集和監控功能,Kubernetes從1.8版本開始,性能數據開始以Metrics API的方式提供標準化接口,並且從1.10版本開始將Heapster替換為Metrics Server。在Kubernetes新的監控體系中,Metrics Server用於提供核心指標(Core Metrics),包括Node、Pod的CPU和內存使用指標。
對其他自定義指標(Custom Metrics)的監控則由Prometheus等組件來完成。

開啟聚合層

有關聚合層知識參考:https://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/81352637
kubeadm方式部署默認已開啟。

獲取部署文件

[root@master01 ~]# mkdir metrics
[root@master01 ~]# cd metrics/
[root@master01 metrics]# wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml
[root@master01 metrics]# vi components.yaml
……
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
……
spec:
  replicas: 3						#根據集群規模調整副本數
……
    spec:
      hostNetwork: true
……
      - name: metrics-server
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        args:
          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
          - --kubelet-insecure-tls
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP	#追加此args
……

正式部署

[root@master01 metrics]# kubectl apply -f components.yaml
[root@master01 metrics]# kubectl -n kube-system get pods -l k8s-app=metrics-server
NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
metrics-server-7b97647899-8txt4   1/1     Running   0          53s
metrics-server-7b97647899-btdwp   1/1     Running   0          53s
metrics-server-7b97647899-kbr8b   1/1     Running   0          53s

查看資源監控

[root@k8smaster01 ~]# kubectl top nodes 
[root@master01 metrics]# kubectl top pods --all-namespaces

提示:Metrics Server提供的數據也可以供HPA控制器使用,以實現基於CPU使用率或內存使用值的Pod自動擴縮容功能。
部署參考:https://linux48.com/container/2019-11-13-metrics-server.html
有關metrics更多部署參考:
https://kubernetes.io/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/
開啟開啟API Aggregation參考:
https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/
API Aggregation介紹參考:
https://kubernetes.io/docs/tasks/access-kubernetes-api/configure-aggregation-layer/

Nginx ingress部署

參考《附020.Nginx-ingress部署及使用》

Dashboard部署

設置標籤

[root@master01 ~]# kubectl label nodes master01 dashboard=yes
[root@master01 ~]# kubectl label nodes master02 dashboard=yes
[root@master01 ~]# kubectl label nodes master03 dashboard=yes

創建證書

本實驗已獲取免費一年的證書,免費證書獲取可參考:https://freessl.cn。

[root@master01 ~]# mkdir -p /root/dashboard/certs
[root@master01 ~]# cd /root/dashboard/certs
[root@master01 certs]# mv k8s.odocker.com tls.crt
[root@master01 certs]# mv k8s.odocker.com tls.crt
[root@master01 certs]# ll
total 8.0K
-rw-r--r-- 1 root root 1.9K Jun  8 11:46 tls.crt
-rw-r--r-- 1 root root 1.7K Jun  8 11:46 tls.ke

提示:也可手動如下操作創建自簽證書:

[root@master01 ~]# openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout tls.key -out tls.crt -subj "/C=CN/ST=ZheJiang/L=HangZhou/O=Xianghy/OU=Xianghy/CN=k8s.odocker.com"

手動創建secret

[root@master01 ~]# kubectl create ns kubernetes-dashboard							#v2版本dashboard獨立ns
[root@master01 ~]# kubectl create secret generic kubernetes-dashboard-certs --from-file=$HOME/dashboard/certs/ -n kubernetes-dashboard
[root@master01 ~]# kubectl get secret kubernetes-dashboard-certs -n kubernetes-dashboard -o yaml		#查看新證書
NAME                         TYPE     DATA   AGE
kubernetes-dashboard-certs   Opaque   2      4s

下載yaml

[root@master01 ~]# cd /root/dashboard
[root@master01 dashboard]# wget https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/dashboard/v2.0.1/aio/deploy/recommended.yaml

修改為yaml

[root@master01 dashboard]# vi recommended.yaml

……
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: kubernetes-dashboard
  name: kubernetes-dashboard
  namespace: kubernetes-dashboard
spec:
  type: NodePort				#新增
  ports:
    - port: 443
      targetPort: 8443
      nodePort: 30001				#新增
  selector:
    k8s-app: kubernetes-dashboard
---
……						#如下全部註釋
#apiVersion: v1
#kind: Secret
#metadata:
#  labels:
#    k8s-app: kubernetes-dashboard
#  name: kubernetes-dashboard-certs
#  namespace: kubernetes-dashboard
#type: Opaque
……
kind: Deployment
……
  replicas: 3					#適當調整為3副本
……
          imagePullPolicy: IfNotPresent		#修改鏡像下載策略
          ports:
            - containerPort: 8443
              protocol: TCP
          args:
            - --auto-generate-certificates
            - --namespace=kubernetes-dashboard
            - --tls-key-file=tls.key
            - --tls-cert-file=tls.crt
            - --token-ttl=3600    #追加如上args
……
      nodeSelector:
        "beta.kubernetes.io/os": linux
        "dashboard": "yes"			#部署在master節點
……
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    k8s-app: dashboard-metrics-scraper
  name: dashboard-metrics-scraper
  namespace: kubernetes-dashboard
spec:
  type: NodePort				#新增
  ports:
    - port: 8000
      nodePort: 30000				#新增
      targetPort: 8000
  selector:                                                                                  
    k8s-app: dashboard-metrics-scraper
……
   replicas: 3					#適當調整為3副本
……
      nodeSelector:
        "beta.kubernetes.io/os": linux
        "dashboard": "yes"			#部署在master節點
……

正式部署

[root@master01 dashboard]# kubectl apply -f recommended.yaml
[root@master01 dashboard]# kubectl get deployment kubernetes-dashboard -n kubernetes-dashboard
[root@master01 dashboard]# kubectl get services -n kubernetes-dashboard
[root@master01 dashboard]# kubectl get pods -o wide -n kubernetes-dashboard


提示:master01 NodePort 30001/TCP映射到 dashboard pod 443 端口。

創建管理員賬戶

提示:dashboard v2版本默認沒有創建具有管理員權限的賬戶,可如下操作創建。

[root@master01 dashboard]# vi dashboard-admin.yaml 

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: admin-user
  namespace: kubernetes-dashboard

---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: admin-user
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: admin-user
  namespace: kubernetes-dashboard

[root@master01 dashboard]# kubectl apply -f dashboard-admin.yaml

Ingress暴露Dashboard

創建Ingress tls

[root@master01 ~]# cd /root/dashboard/certs
[root@master01 certs]# kubectl -n kubernetes-dashboard create secret tls kubernetes-dashboard-tls --cert=tls.crt --key=tls.key
[root@master01 certs]# kubectl -n kubernetes-dashboard describe secrets kubernetes-dashboard-tls

創建ingress策略

[root@master01 ~]# cd /root/dashboard/
[root@master01 dashboard]# vi dashboard-ingress.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: kubernetes-dashboard-ingress
  namespace: kubernetes-dashboard
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
    nginx.ingress.kubernetes.io/use-regex: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-passthrough: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
    #nginx.ingress.kubernetes.io/secure-backends: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "HTTPS"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "600"
    nginx.ingress.kubernetes.io/configuration-snippet: |
      proxy_ssl_session_reuse off;
spec:
  rules:
  - host: k8s.odocker.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: kubernetes-dashboard
          servicePort: 443
  tls:
  - hosts:
    - k8s.odocker.com
    secretName: kubernetes-dashboard-tls
[root@master01 dashboard]# kubectl apply -f dashboard-ingress.yaml
[root@master01 dashboard]# kubectl -n kubernetes-dashboard get ingress

訪問Dashboard

導入證書

將k8s.odocker.com導入瀏覽器,並設置為信任,導入操作略。

創建kubeconfig文件

使用token相對複雜,可將token添加至kubeconfig文件中,使用KubeConfig文件訪問dashboard。

[root@master01 dashboard]# ADMIN_SECRET=$(kubectl -n kubernetes-dashboard get secret | grep admin-user | awk '{print $1}')
[root@master01 dashboard]# DASHBOARD_LOGIN_TOKEN=$(kubectl describe secret -n kubernetes-dashboard ${ADMIN_SECRET} | grep -E '^token' | awk '{print $2}')
[root@master01 dashboard]# kubectl config set-cluster kubernetes \
  --certificate-authority=/etc/kubernetes/pki/ca.crt \
  --embed-certs=true \
  --server=172.24.8.100:16443 \
  --kubeconfig=local-hakek8s-dashboard-admin.kubeconfig								# 設置集群參數
[root@master01 dashboard]# kubectl config set-credentials dashboard_user \
  --token=${DASHBOARD_LOGIN_TOKEN} \
  --kubeconfig=local-hakek8s-dashboard-admin.kubeconfig								# 設置客戶端認證參數,使用上面創建的 Token
[root@master01 dashboard]# kubectl config set-context default \
  --cluster=kubernetes \
  --user=dashboard_user \
  --kubeconfig=local-hakek8s-dashboard-admin.kubeconfig								# 設置上下文參數
[root@master01 dashboard]# kubectl config use-context default --kubeconfig=local-hakek8s-dashboard-admin.kubeconfig		# 設置默認上下文

測試訪問Dashboard

本實驗採用ingress所暴露的域名:https://k8s.odocker.com 方式訪問。
使用local-hakek8s-dashboard-admin.kubeconfig文件訪問:

提示:更多dashboard訪問方式及認證可參考 《附004.Kubernetes Dashboard簡介及使用》。
dashboard登錄整個流程可參考:https://www.cnadn.net/post/2613.html

Longhorn存儲部署

Longhorn概述

Longhorn是用於Kubernetes的開源分佈式塊存儲系統。
提示:更多介紹參考:https://github.com/longhorn/longhorn。

Longhorn部署

[root@master01 ~]# source environment.sh
[root@master01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
  do
    echo ">>> ${all_ip}"
    ssh root@${all_ip} "yum -y install iscsi-initiator-utils &"
  done

提示:所有節點都需要安裝。

[root@master01 ~]# mkdir longhorn
[root@master01 ~]# cd longhorn/
[root@master01 longhorn]# wget \
https://raw.githubusercontent.com/longhorn/longhorn/master/deploy/longhorn.yaml
[root@master01 longhorn]# vi longhorn.yaml
#……
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    app: longhorn-ui
  name: longhorn-frontend
  namespace: longhorn-system
spec:
  type: NodePort			#修改為nodeport
  selector:
    app: longhorn-ui
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
    nodePort: 30002
---
……
kind: DaemonSet
……
        imagePullPolicy: IfNotPresent
……
#……
[root@master01 longhorn]# kubectl apply -f longhorn.yaml
[root@master01 longhorn]# kubectl -n longhorn-system get pods -o wide

提示:若部署異常可刪除重建,若出現無法刪除namespace,可通過如下操作進行刪除:
wget https://github.com/longhorn/longhorn/blob/master/uninstall/uninstall.yaml
rm -rf /var/lib/longhorn/
kubectl apply -f uninstall.yaml
kubectl delete -f longhorn.yaml

動態sc創建

提示:默認longhorn部署完成已創建一個sc,也可通過如下手動編寫yaml創建。

[root@master01 longhorn]# kubectl get sc
NAME                   PROVISIONER             RECLAIMPOLICY   VOLUMEBINDINGMODE      ALLOWVOLUMEEXPANSION   AGE
……
longhorn               driver.longhorn.io      Delete          Immediate              true                   15m
[root@master01 longhorn]# vi longhornsc.yaml
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
  name: longhornsc
provisioner: rancher.io/longhorn
parameters:
  numberOfReplicas: "3"
  staleReplicaTimeout: "30"
  fromBackup: "" 

[root@master01 longhorn]# kubectl create -f longhornsc.yaml 

測試PV及PVC

[root@master01 longhorn]# vi longhornpod.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: longhorn-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: longhorn
  resources:
    requests:
      storage: 2Gi
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: longhorn-pod
  namespace: default
spec:
  containers:
  - name: volume-test
    image: nginx:stable-alpine
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    volumeMounts:
    - name: volv
      mountPath: /data
    ports:
    - containerPort: 80
  volumes:
  - name: volv
    persistentVolumeClaim:
      claimName: longhorn-pvc
[root@master01 longhorn]# kubectl apply -f longhornpod.yaml
[root@master01 longhorn]# kubectl get pods
[root@master01 longhorn]# kubectl get pvc
[root@master01 longhorn]# kubectl get pv

Ingress暴露Longhorn

[root@master01 longhorn]# yum -y install httpd-tools
[root@master01 longhorn]# htpasswd -c auth xhy				#創建用戶名和密碼

提示:也可通過如下命令創建:
USER=xhy; PASSWORD=x120952576; echo "${USER}:$(openssl passwd -stdin -apr1 <<< ${PASSWORD})" >> auth

[root@master01 longhorn]# kubectl -n longhorn-system create secret generic longhorn-basic-auth --from-file=auth 
[root@master01 longhorn]# vi longhorn-ingress.yaml #創建ingress規則

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: longhorn-ingress
  namespace: longhorn-system
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-type: basic
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-secret: longhorn-basic-auth
    nginx.ingress.kubernetes.io/auth-realm: 'Authentication Required '
spec:
  rules:
  - host: longhorn.odocker.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: longhorn-frontend
          servicePort: 80

[root@master01 longhorn]# kubectl apply -f longhorn-ingress.yaml 

確認驗證

瀏覽器訪問:longhorn.odocker.com,並輸入賬號和密碼。

Helm安裝

參考《053.集群管理-Helm工具》

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吉力馬札羅山山坡大火 坦尚尼亞消防員連日撲救

摘錄自2020年10月13日中央社報導

東非國家坦尚尼亞官員表示,消防員連續第3天與吉力馬札羅山(Mount Kilimanjaro)山坡上的大火對抗,希望控制這座非洲第一高峰的火勢。

路透社報導,大火11日起於胡娜區(Whona),強風助長了火勢,官員表示,風勢今天已經減弱。胡娜區是使用曼達拉(Mandara)和霍倫坡(Horombo)兩條登山路線的登山客的休息中心。

坦尚尼亞國家公園管理局(TANAPA)官員謝魯特(Pascal Shelutete)向路透社表示,消防員與相關人員正努力控制火勢,並稱火勢已「幾乎獲遏止」。

氣候變遷
國際新聞
坦尚尼亞
吉力馬扎羅山
大火

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21項科學數據 聯合國報告示警:維護生物多樣性、逃離瘟疫世代

環境資訊中心綜合外電;許芷榕 編譯;許祖菱、鄒敏惠 審校

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斯里蘭卡拒收 242個貨櫃廢棄物運回英國

摘錄自2020年10月31日中央通訊社斯里蘭卡報導

斯里蘭卡官員今(31日)表示,斯國已開始將242個貨櫃的有害廢棄物運返英國,其中包括來自太平間的屍塊。環保團體已就這些廢棄物興訟了兩年。

這批國際垃圾是在2017年9月至2018年元月間運抵斯里蘭卡,環保團體「環境正義中心」(Center for Enviromental Justice)訴請法院裁定拒收。斯里蘭卡上訴法院兩週前裁定,退回這些違反斯國與國際航運法規的進口廢棄物,其中包括醫療院所丟棄的生物棄廢物以及數公噸塑膠廢棄物。

亞洲若干國家近年來一直抵制富裕國家送來的大量國際垃圾,為免被當做國際垃圾場,這些亞洲國家已開始退回不願處理的外來垃圾。

污染治理
國際新聞
斯里蘭卡
英國
廢棄物

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哈弗H6最強對手換代,天窗無敵,內飾升級,9.98萬你買嗎?

值得一提的是,全景影像四攝像頭還具備行車記錄儀功能,防護功能遠勝傳統行車記錄儀。此外,法國法雷奧一鍵泊車系統(12顆超聲波雷達)、鑰匙遙控泊車等功能在同級更是前所未見,勇氣可嘉。配置方面,前排座椅加熱、通風和空調功能被集成至排擋桿前方的獨立觸控屏上,估計出於成本控制輕觸后未見震動反饋,增加了盲操學習成本,所幸保留了聲音反饋。

滿足小有成就的現狀,缺乏居安思危意識,是營銷領域中不少先鋒產品的通病。等恍悟備受衝擊、該有所行動時,卻被時代洪流淹沒的例子,比比皆是。

(老款CS75)

上市四年以來,長安CS75無論在群眾口碑抑或銷量方面,都頗有建樹。隨着時間推移、消費升級,外觀和內飾開始顯得落伍、俗套。為了喚起潛在買家熱情,中期改款CS75厲兵秣馬、煥新而來。

全新CS75能否追隨自主SUV往上發展、實現高端化的潮流?身體力行前往世外桃源香格里拉,一試究竟。

外觀設計

長安睿騁CC砍獲德國紅點設計大獎后名噪一時,飄逸流暢的蝶翼式前臉讓長安轎車產品觀感度躍升一個維度。這份美好卻未能沿襲至全新CS75上,引以為憾。

所幸的是,新款CS75內外設計均往积極方向在推進。外觀一改老款地盤包工頭的“油膩”印象,大量的橫向鍍鉻飾條強調年輕化,比頗具爭議的“CHANGAN”字母臉強不止一星半點。

車燈儼然成為時下車型外觀設計的重中之重,深諳於此的長安為新款CS75換裝帶自動大燈功能的全LED大燈,造型犀利、燈腔內部精緻,跟來車怒目相視的感覺。

箭羽造型的霧燈區域安放在前包圍左右兩側,LED轉向燈帶巧妙地鑲嵌其上,內凹線條的勾勒對運動感的提升大有裨益,成功化解“中年危機”。

新款車型配有ACC自適應巡航功能,車頭底部的模塊能窺探一二,較強的塑料感缺乏精緻度。

車身尺寸與舊款別無二致,長/寬/高:4650/1850/1705mm,軸距:2700mm。側腰線條平鋪直敘、寬厚瓷實,屬四平八穩的類型。

后視鏡集成了轉向燈,從底部的攝像頭和鏡面標識可知,新款高配車型配備了盲區監測功能和全景影像。

試駕車型選用19英寸雙色鋁合金輪圈,與之搭配的是優科豪馬GEOLANDAR G91輪胎(225/55 R19),為四驅輪胎開發的獨特胎面膠配方,溝槽設計主打濕地操控、制動性能,乾地制動表現一般。

自主SUV一窩蜂玩壞了懸浮式車頂、碩大英文尾標后,又將魔爪伸向了當年林肯MKZ敢為人先的貫穿式尾燈。不出多久,貫穿式尾燈會淪為自主SUV中俗套的設計元素。

選用貨真價實的雙出排氣布局,扁平排氣口造型不落窠臼,與反光帶、尾燈造型遙相呼應,呈現出整體感喜人的尾部輪廓。

內飾配置

與外觀一樣,全新CS75的內飾表現出足夠的革新度和顛覆感,舊款內飾的鄉村氣息黯晦消沉,取而代之的是與時俱進的內飾氛圍。

軟質材料應用廣泛,多處的單雙縫線交替,方寸之間,盡顯品位。新車內飾供科技黑和輕奢棕兩色可選,後者配備仿木紋材料更是時刻在強調檔次感。

10.25英寸全液晶儀錶盤、10.25英寸懸浮式觸控屏、电子擋桿、平底方向盤、大面積的鋼琴烤漆面板、七色氛圍燈對車內質感的提升大有裨益。

其中試駕車型的10.25英寸懸浮式觸控屏配備全景影像和虛擬影像功能,显示效果細膩,提供優良閱讀效果,可謂女司機福音。

以配置水平見長的自主車,無鑰匙進入/啟動功能自然必備必不可少,全系標配德爾福STT智能啟停功能,優化燃油經濟性。

遠不止此,強調科技感的全液晶儀錶盤能與中控大屏實現雙屏互動,導航、ACC全速自適應巡航(0-150km/h)等信息同樣能呈現於儀錶盤,甚是方便。

值得一提的是,全景影像四攝像頭還具備行車記錄儀功能,防護功能遠勝傳統行車記錄儀。此外,法國法雷奧一鍵泊車系統(12顆超聲波雷達)、鑰匙遙控泊車等功能在同級更是前所未見,勇氣可嘉。

配置方面,前排座椅加熱、通風和空調功能被集成至排擋桿前方的獨立觸控屏上,估計出於成本控制輕觸后未見震動反饋,增加了盲操學習成本,所幸保留了聲音反饋。

溫度調節和吹風模式保留實體按鍵,長安工程師對人機工程學的考究是可感知的。但如何改善光滑面板的反光現象,會是道不小的難題。

最為人稱道的當屬換裝电子擋桿,採用輕觸方式激活p擋的方式同級罕見,但使用體驗有待商榷,需要適應一段時間。

貴為長安產品矩陣中的銷量擔當,新款CS75僅前排車窗支持一降升降功能,為車內乘員日常啟閉車窗增添不便,不應當,扣分項。

空間表現

國人喜聞樂見的全景天窗如常出席,1.12平方米的採光面積(同級最大)有效拉升乘員的暈車閾值。輔以靠背支持多角度調節的後排座椅以及接近純平的後排中央地板,絕對是說服長輩掏包的有力論證。

整體空間表現絲毫不怵主流中型SUV水準,不易聽到乘員的抱怨聲。手套箱、扶手箱足以安放常規單反相機,擋桿前方、杯架、四門門把手處的儲物格均能容納大尺寸智能手機,實屬難得。

此外,後排座椅安全帶卡扣可收折,不磕屁股。後排座椅支持4/6分割放倒,放倒後接近純平狀態,宜商宜居。

動態表現

新款CS75搭載全新藍鯨 280T 直噴增壓發動機,這枚1.5T發動機在德爾福高壓共軌直噴系統、霍尼韋爾增強脈衝渦輪增壓器、水冷中冷的加持下,最大馬力178ps/5500rpm、峰值扭矩265N·m/1450-4500rpm,官宣百公里加速時間為10s,搭配日本愛信第三代6AT。

此前舊款CS75機油增多事件牽動不少潛在買家的心,而全新CS75搭載的發動機選用全新的噴油方案以及熱管理系統,暖機時間較此前縮短近2min,輔以重新調校的ECU程序,各位無需過慮。

起步階段存有“起床氣”,若不將油門踩得比預期稍深,車輛更願意停留在慵懶狀態。高速下再深踩油門,引擎艙發出歇斯底里的嘶吼聲,小排量渦輪增壓的單薄感被進一步放大。

變速箱齒比設定綿密,3擋開始便能實現閉鎖控制,對動力輸出的連續性、降低動力損耗等大有裨益。升擋后發動機轉速小幅回落,努力維持在峰值扭矩輸出區間,兢兢業業地保持加速力道。至於推背感嘛,沒有。

剎車前半段虛位較大,制動力輸出不夠線性,日常市區行駛不易形成輕鬆駕駛氛圍。更青睞一點就有、漸進式的剎車腳感,還望廠商後期優化。

新車選用前麥弗遜、后多連桿獨立懸架結構,配備美國天納克MTV-CL減震器閥系,彈簧K值較同級家用SUV高,在面對坑窪、起伏路面時動作稍顯敏感。重心轉移與駕駛員預期不夠默契,但勝在拋跳抑制處理到位。

一鍵泊車、鑰匙遙控泊車、遠程控制(發動機、空調、空氣凈化、遠程防盜追蹤)、后追尾預警、開門碰撞預警、隨動氛圍燈、同級最大天窗、电子擋把、安第斯灰車漆,這些同級罕見甚至前所未見的配置,都被新款CS75一一用上。

(售價:9.98-15.98萬元)

相信這是CS75深思熟慮后的改進,因為長安深知顏值拼不過WEY VV5,內飾氛圍、机械規格也難敵領克01,為此選擇在產品年輕化、科技互聯環節大下苦功,清晰的定位有望搶佔豪華自主SUV的年輕潛在買家。

相近的預算,CS75要說服國人不選合資緊湊型SUV,尚屬馳高鶩遠。我想,大概還差一份如逸動、睿騁CC般驚艷、精緻、創新的設計手稿吧。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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奔馳又一輛大嗓門,將推AMG GT S Roadster,3.8秒破百!

0L V8雙渦輪汽油發動機,能爆發出最大功率522馬力,峰值扭矩670牛·米,傳動系統匹配7速雙離合變速箱,百公里加速性能方面能去到3。8秒,極速高達309km/h。又是一輛貼心為你省下買吹風筒的汽車。都知道梅賽德斯-AMG GT非常迅猛兇惡,它最初的研發目標就是衝著保時捷911而來,無論在跑車市場亦或是各種賽事當中。

梅賽德斯-AMG又來新車了,這回是AMG GT S車型新增了Roadster(敞篷版)版本,官方於近日發布了最新的車型官圖,新車上市后,其定位將介於AMG GT Roadster以及AMG GT C Roadster車型之間。其中,新車還搭載了4.0L V8雙渦輪汽油發動機,最大功率高達522馬力,與AMG GT S硬頂版車型保持一致的強悍性能。

外觀方面,最大的不同就是將硬頂更換為黑色軟頂敞篷,前保險杠的左右兩側進氣口以及翼子板散熱口的內部鍍鉻飾條更換為啞光黑色,且左右兩隻外后視鏡和AMG輪轂均採用為黑色設計,其目的是為了與靚黃色車身配色和剎車卡鉗形成撞色衝擊,增強跑車在外觀上的視覺撞擊感。對於這樣的玩樂型跑車,此設定無可厚非,相信也會討好許多富家公子們的歡心。

內飾部分,Roadster版本相比硬頂版本的變化不多,主要的變化在中控擋把操作區域,將原本的大面積鋼琴烤漆材質更換為鍍鉻材質,空調出風口也由原來的鋼琴烤漆加鍍鉻雙層邊框,統一更換為鍍鉻邊框,極大地提升了車廂戰鬥氣氛,且車廂內隨處可見的縫線顏色也變為黃色,與外觀的主題色形成呼應。

車身尾部方面的變化則更加具有質感,不僅取消了硬頂版車型在下保險桿底部的橫向鍍鉻飾條,且在可升降尾翼部分新增了一處剎車光源,進一步提升對後車的安全距離警示,畢竟AMG來者不善。

動力方面,新車延續了硬頂版AMG GT S車型的動力系統,搭載4.0L V8雙渦輪汽油發動機,能爆發出最大功率522馬力,峰值扭矩670牛·米,傳動系統匹配7速雙離合變速箱,百公里加速性能方面能去到3.8秒,極速高達309km/h。又是一輛貼心為你省下買吹風筒的汽車。

都知道梅賽德斯-AMG GT非常迅猛兇惡,它最初的研發目標就是衝著保時捷911而來,無論在跑車市場亦或是各種賽事當中。有趣的是,在两天前剛結束的2018紐伯格林24小時耐力賽的頒獎台上,兩台梅賽德斯-AMG GT3賽車左右“陪伴”保時捷911 GT3 R登頂,儘管這並不能說明兩款車之間的性能差異,但後者這回免費做了波廣告,而梅賽德斯AMG GT則默默地發布了此新車官圖,有冤家的戲顯然更加有趣。

與保時捷911一樣,梅賽德斯-AMG GT的全系產品還是非常完善,從476馬力到585馬力,無論是“過日子”還是賽道控都能找到對應合適的車型,而此次推出Roadster(敞篷版),更是進一步完善產品線。當然對於這級別的消費者講,同價位同配置這樣的選購對比壓根沒有意義,還不如關心一回,這台AMG GT S Roadster版本,除了在賽道意外,還能滿足我們怎樣的想象力呢?

要不你提提意見試試看?本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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最低10多萬,開上這6款車,老同學都說我成了大老闆?

5s,提速時可謂是又快又順,高速再加速也不會有底氣不足的情況。說起商務車,恐怕就不得不提邁騰。儘管外形變得年輕化了不少,整個前臉設計就像一位西裝革履的年輕人,既有朝氣,又不失嚴肅。側麵線條修長,看上去較為舒展,尾部鍍鉻雙出排氣口較為有精緻感。

俗話說:“先敬羅衣后敬人”,意思就是先看一個人的着裝再看一個人的內涵。因此,那些做銷售的人,大多都是西裝革履的樣子外出洽談。同時,談生意難免需要一輛靠譜的交通工具。

就20萬左右這個區間而言,可選的車型還是比較多的。無論是選擇轎車,還是選擇SUV,最重要的一點就是外形足夠端莊,不能給人一種花哨的感覺。下面這6款車就挺適合用來商務洽談的。

BX7的外形設計簡約為主,瀑布式的中網格柵大氣耐看,大燈與中網相連的設計,更好地展現出了設計的一體感,霧燈處的鍍鉻裝飾條實屬畫龍點睛之筆。側面五輻式輪圈頗有高級感,尾部設計簡潔大氣。

BX7的2.0T+6AT調校得頗為平順,低速蠕行時的動作較為自然,深踩油門時的降擋也爽脆不含糊。即使是在高速時再加速,BX7也不會有底氣不足的情況。應對顛簸路面時,雖然BX7的左右晃動稍微多了一些,但是濾震還是足夠厚實的。

柯迪亞克的前臉同樣是採用了豎條形的鍍鉻裝飾條設計,儘管面積沒有BX7那麼大,但是裝飾條看上去更為精緻。大燈的造型頗為嚴肅,與進氣格柵相連的設計,較為有一體感。側麵線條平直,不規則的尾燈設計蠻有特點,隱藏式的排氣足夠簡潔。

柯迪亞克的2.0T低功版車型配的是7擋雙離合變速箱,開起來的感覺還是頗為舒爽的。低速蠕行時的頓挫控製得還算可以,零百成績也能去到8.5s左右。底盤是偏歐洲化的調校,過濾震動時較為有韌性。

冠道是這幾款SUV中尺寸最魁梧的,前臉典型的“大齙牙”設計,鍍鉻裝飾條十分粗壯,長條形的大燈炯炯有神。翼子板上的三個鍍鉻裝飾孔,頗有運動感。鍍鉻裝飾條連接兩尾燈,帶出較好的一體感。

很多人會對冠道的1.5T發動機有所質疑,覺得它的動力帶這麼大一台車會不會很“肉”。實際上,大家都多慮了。1.5T冠道的零百實測成績約為8.5s,提速時可謂是又快又順,高速再加速也不會有底氣不足的情況。

說起商務車,恐怕就不得不提邁騰。儘管外形變得年輕化了不少,整個前臉設計就像一位西裝革履的年輕人,既有朝氣,又不失嚴肅。側麵線條修長,看上去較為舒展,尾部鍍鉻雙出排氣口較為有精緻感。

大眾在調校雙離合變速箱方面走過一些彎路,現在出來的效果已經不太令人擔心。1.4T車型採用的是DQ200的七速乾式雙離合,而1.8T和2.0T則是用DQ380的濕式雙離合,從耐久性出發,還是選1.8T或2.0T車型比較好。

金牛座大嘴式的六邊形中網,無論遠看還是近看,都顯得相當霸氣。發動機艙上拱起的兩條“肌肉線”讓前臉更有中心感。側麵線條平直,門板下方的鍍鉻裝飾條起到畫龍點睛的作用。尾部設計飽滿,雙邊鍍鉻排氣口也較為常見。

金牛座入門的1.5T+6AT整體響應不錯,輕輕踩一下油門就能有相當不錯的動力輸出。整體的動力輸出偏向於前段,稍微深踩一點就能馬上降擋來提供加速度。不過上到高速時,它的動力也是僅僅夠用而已。

君威在年輕化的道路上同樣幹得不錯,瀑布式的黑色中網格柵加上飛翼式的標誌相當帥氣。側麵線條凹凸有致,輪圈樣式簡約耐看。尾部設計飽滿,雙出鍍鉻排氣口更顯高級感。

1.5T的動力配上9AT的變速箱,在日常駕駛時給人的輕快感頗為充足。齒比設置綿密,所以換擋時的平順性頗高。油門鬆開時,9AT又懂得升擋來提升燃油經濟性。

總結

汽車其實就是一個人的另一張卡片,所以如果經常要出去商務洽談的話,挑選一輛外形端莊的車還是很有必要的。這6款車無論是外形還是動力水平,都令人滿意,所以大家不妨考慮一下。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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厲害了!除了find命令,還有這麼多文件查找命令,高手必備!

大家好,我是良許。

在系統里查找文件,是所有工程師都必備的技能(不管你用的是 Windows 、Linux、還是 MacOS 系統)。對於 Linux 操作系統,單單一個 find 命令就可以完成非常多的搜索工作。

但是,文件搜索命令遠不止一個 find 命令,還有很多。本文就對 Linux 下文件搜索命令進行一個科普,讓你能夠在短時間內找到自己需要的文件。

1. find

find 命令應該是最經典的命令了,談到搜索工具第一個想到的肯定是 find 命令。但是,find 命令非常強大,想要把它的功能都介紹一遍,恐怕要寫好幾篇文章。

所以,這裏就偷個懶,介紹最基本的,根據文件名查找文件的方法。假如我們想搜索當前目錄(及其子目錄)下所有 .sh 文件,可以這樣搜索:

2. locate

locate 是另外一個根據文件名來搜索文件的命令。區別於 find 命令,locate 命令無需指定路徑,直接搜索即可。

這個命令不是直接去系統的各個角落搜索文件,而是在一個叫 mlocate.db 的數據庫下搜索。這個數據庫位於 /var/lib/mlocate/mlocate.db ,它包含了系統里所有文件的索引,並且會在每天早上的時候由 cron 工具自動更新一次。

正因為如此,locate 的搜索速度遠快於 find 命令,因為它直接在數據庫里檢索,速度自然更快。

locate 命令在找到文件之後,將直接显示該文件的絕對路徑,比如:

但是 locate 命令有個弊端,它無法搜索當天所創建的文件,因為它的數據庫一天只在早上更新一次。比如我現在創建一個新文件,locate 沒辦法搜索到:

為了解決這個問題,我們可以使用 updatedb 命令手動去更新它的數據庫:

$ sudo updadb

然後,我們就可以搜索到新文件了。

3. which

which 命令主要用來查找可執行文件的位置,它搜索的位置指定在 $PATH$MANPATH 環境變量下的值,默認情況下,which 命令將显示可執行文件的第一個存儲位置:

如果某個可執行文件存儲在多個位置,可以使用 -a 選項列出所有的位置。

如果你想一次性查找多個文件,可以直接跟在 which 命令後面即可。

4. whereis

whereis 命令會在系統默認安裝目錄(一般是有root權限時默認安裝的軟件)查找二進制文件、源碼、文檔中包含給定查詢關鍵詞的文件。(默認目錄有 /bin, /sbin, /usr/bin, /usr/lib, /usr/local/man等類似路徑)。

一般包含以下三部分內容:

  • 二進制文件的路徑
  • 二進制文件的源碼路徑
  • 對應 man 文件的路徑

比如我們現在搜索 ls 命令:

我們可以使用 -b 選項來只搜索可執行文件所在位置,使用 -B 選項指定搜索位置,使用 -f 選項列出文件的信息。

同樣地,我們可以使用 -s 限定只搜索源碼路徑,使用 -m 搜索 man page 路徑,使用 -s 指定搜索源代碼文件的路徑,使用 -M 指定搜索幫助文件的路徑。

公眾號:良許Linux

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科學計算:Python 分析數據找問題,並圖形化

對於記錄的數據,如何用 Python 進行分析、或圖形化呢?

本文將介紹 numpy, matplotlib, pandas, scipy 幾個包,進行數據分析、與圖形化。

準備環境

Python 環境建議用 Anaconda 發行版,下載地址:

  • 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
  • 清華源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Anaconda 是一個用於科學計算的 Python 發行版,已經包含了眾多流行的科學計算、數據分析的 Python 包。

可以 conda list 列出已有的包,會發現本文要介紹的幾個包都有了:

$ conda list | grep numpy
numpy                     1.17.2           py37h99e6662_0

$ conda list | grep "matplot\|seaborn\|plotly"
matplotlib                3.1.1            py37h54f8f79_0
seaborn                   0.9.0                    py37_0

$ conda list | grep "pandas\|scipy"
pandas                    0.25.1           py37h0a44026_0
scipy                     1.3.1            py37h1410ff5_0

如果已有 Python 環境,那麼 pip 安裝一下它們:

pip install numpy matplotlib pandas scipy
# pypi 鏡像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

本文環境為: Python 3.7.4 (Anaconda3-2019.10)

準備數據

本文假設了如下格式的數據 data0.txt :

id, data, timestamp
0, 55, 1592207702.688805
1, 41, 1592207702.783134
2, 57, 1592207702.883619
3, 59, 1592207702.980597
4, 58, 1592207703.08313
5, 41, 1592207703.183011
6, 52, 1592207703.281802
...

CSV 格式:逗號分隔,讀寫簡單, Excel 可打開。

之後,我們會一起達成如下幾個目標:

  • CSV 數據, numpy 讀取與計算
  • data 列數據, matplotlib 圖形化
  • data 列數據, scipy 插值,形成曲線
  • timestamp 列數據, pandas 分析前後差值、每秒個數

numpy 讀取數據

numpy 可用 loadtxt 直接讀取 CSV 數據,

import numpy as np

# id, (data), timestamp
datas = np.loadtxt(p, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))
  • dtype=np.int32: 數據類型 np.int32
  • delimiter=",": 分隔符 “,”
  • skiprows=1: 跳過第 1 行
  • usecols=(1): 讀取第 1 列

如果讀取多列,

# id, (data, timestamp)
dtype = {'names': ('data', 'timestamp'), 'formats': ('i4', 'f8')}
datas = np.loadtxt(path, dtype=dtype, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1, 2))

dtype 說明可見: https://numpy.org/devdocs/reference/arrays.dtypes.html

numpy 分析數據

numpy 計算均值、樣本標準差:

# average
data_avg = np.mean(datas)
# data_avg = np.average(datas)

# standard deviation
# data_std = np.std(datas)
# sample standard deviation
data_std = np.std(datas, ddof=1)

print("  avg: {:.2f}, std: {:.2f}, sum: {}".format(
      data_avg, data_std, np.sum(datas)))

matplotlib 圖形化

只需四行,就能圖形化显示了:

import sys

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def _plot(path):
  print("Load: {}".format(path))
  # id, (data), timestamp
  datas = np.loadtxt(path, dtype=np.int32, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(1))

  fig, ax = plt.subplots()
  ax.plot(range(len(datas)), datas, label=str(i))
  ax.legend()
  plt.show()

if __name__ == "__main__":
  if len(sys.argv) < 2:
    sys.exit("python data_plot.py *.txt")
  _plot(sys.argv[1])

ax.plot(x, y, ...) 橫坐標 x 取的數據下標 range(len(datas))

完整代碼見文末 Gist 地址的 data_plot.py 。運行效果如下:

$ python data_plot.py data0.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043

可以讀取多個文件,一起显示:

$ python data_plot.py data*.txt
Args
  nonzero: False
Load: data0.txt
  size: 20
  avg: 52.15, std: 8.57, sum: 1043
Load: data1.txt
  size: 20
  avg: 53.35, std: 6.78, sum: 1067

scipy 對數據插值

x, y 兩組數據,用 scipy 進行插值,平滑成曲線:

from scipy import interpolate

xnew = np.arange(xvalues[0], xvalues[-1], 0.01)
ynew = interpolate.interp1d(xvalues, yvalues, kind='cubic')

完整代碼見文末 Gist 地址的 data_interp.py 。運行效果如下:

python data_interp.py data0.txt

matplotlib 圖像化時如何配置、延遲、保存,可見代碼與註釋。

pandas 分析數據

這兒需要讀取 timestamp 列數據,

# id, data, (timestamp)
stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(2))

numpy 計算前後差值,

stamps_diff = np.diff(stamps)

pandas 統計每秒個數,

stamps_int = np.array(stamps, dtype='int')
stamps_int = stamps_int - stamps_int[0]
import pandas as pd
stamps_s = pd.Series(data=stamps_int)
stamps_s = stamps_s.value_counts(sort=False)

辦法:把時間戳直接變整秒數,再 pandas 統計相同值。

完整代碼見文末 Gist 地址的 stamp_diff.py 。運行效果如下:

python stamp_diff.py data0.txt

matplotlib 圖形化時怎麼显示多個圖表,也可見代碼。

結語

本文代碼 Gist 地址: https://gist.github.com/ikuokuo/8629cc28079199c65e0eedb0d02a9e74

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