日本新潟「新世代熊」不怕人9天7人遇襲 半年內出沒逾700次

摘錄自2020年10月4日中央社報導

日本新潟縣近半年「熊出沒」次數創新高,次數多達逾700次,甚至發生近9天內有7人遭熊襲受傷的意外。專家推測,山上食物缺乏及不怕人的「新世代熊」逐年增加,恐是熊出沒次數創新高的原因。

專家提醒,在北海道、東北及北陸等很多熊棲息的地區,「由於熊分布區域愈來愈廣,大家應該要認知這是一種近在身旁的動物」。新潟縣政府表示,「熊出沒」次數主要是統計熊被目擊到或是被發現出沒痕跡的次數;縣府本月1日已發布「熊出沒警戒警報」。

日本新潟放送(BSN)報導,發生在新潟縣關川村的兩人遭熊攻擊事件,由於案發地附近約700公尺有一間小學,目前小學生都在警察等人護送下上下學。縣府表示,作為熊的食物之一的山毛櫸本季結果數量,是近10年來最少的一季,這些熊應該是下山到人居住的地方覓食,全縣各地都有必要警戒熊出沒。

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環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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超詳細實戰教程丨多場景解析如何遷移Rancher Server

本文轉自Rancher Labs

作者介紹

王海龍,Rancher中國社區技術經理,負責Rancher中國技術社區的維護和運營。擁有6年的雲計算領域經驗,經歷了OpenStack到Kubernetes的技術變革,無論底層操作系統Linux,還是虛擬化KVM或是Docker容器技術都有豐富的運維和實踐經驗。

Rancher提供兩種安裝方法,單節點和高可用安裝。單節點安裝允許用戶快速部署適用於短期開發測試為目的的安裝工作。高可用部署明顯更適合Rancher的長期使用。

在實際使用中可能會遇到需要將Rancher Server遷移到其他的節點或local集群去管理的情況。 雖然可以使用最簡單的import集群方式納管,但帶來的問題是後續無法做集群的管理和升級維護,而且一些namespace和project的關聯關係將會消失。所以本文主要介紹如何將Rancher Server遷移到其他節點或local集群。

本文主要針對3個場景去講解如何遷移Rancher Server:

  1. Rancher單節點安裝遷移至其他主機

  2. Rancher單節點安裝遷移至高可用安裝

  3. Rancher高可用安裝遷移至其他Local集群

重要說明

  1. Rancher 官方文檔文檔中並沒有說明支持以下場景的遷移,本文檔只是利用一些Rancher和RKE現有的功能實現遷移。

  2. 如果您在此過程中遇到問題,則應該熟悉Rancher架構/故障排除

  3. 遷移非常危險,遷移前一定剛要做好備份,以免發生意外無法恢復

  4. 您應該熟悉單節點安裝和高可用安裝之間的體繫結構差異

  5. 本文檔基於Rancher 2.4.x測試,其他版本操作可能會略有不同

  6. 本文檔主要講解Rancher Server的遷移,遷移過程中不會影響業務集群的使用

準備集群直連 kubeconfig 配置文件

默認情況下, Rancher UI 上複製的 kubeconfig 通過cluster agent代理連接到 kubernetes 集群。變更 Rancher Server會導致cluster agent無法連接 Rancher Server,從而導致kubectl無法使用 Rancher UI 上複製的 kubeconfig 去操作 kubernetes 集群。但可以使用kubectl –context <CLUSTER_NAME>-fqdn 直接連接kubernetes集群進行操作。所以在執行遷移之前,請準備好所有集群的直連 kubeconfig 配置文件。

Rancher v2.2.2以及之後的版本,可以直接從UI上下載kubeconfig文件。

Rancher v2.2.2之前的版本,請參考:恢復 kubectl 配置文件

場景1:Rancher單節點安裝遷移至其他主機

Rancher單節點安裝遷移至其他主機,只需要將舊集群Rancher Server容器的/var/lib/rancher目錄打包,然後替換到新Rancher Server對應的目錄,最後啟動新Rancher Server容器之後再更新agent相關配置即可。

1. Rancher 單節點安裝

提示:以下步驟創建用於演示遷移的 Rancher 單節點環境,如果您需要遷移正式環境可以跳過此步驟。

執行以下 docker 命令運行單節點 Rancher Server 服務

docker run -itd -p 80:80 -p 443:443 --restart=unless-stopped rancher/rancher:v2.4.3

等容器初始化完成后,通過節點 IP 訪問 Rancher Server UI,設置密碼並登錄。

2. 創建自定義集群

提示: 以下步驟創建用於演示的業務集群,用來驗證 Rancher 遷移后數據是否丟失,如果您需要遷移正式環境可以跳過此步驟。

登錄 Rancher UI 后,添加一個自定義集群

授權集群訪問地址設置為啟用,FQDN 和證書可以不用填寫。

注意:

這一步很關鍵。因為Rancher 遷移后,地址或者 token 或者證書的變更,將會導致 agent 無法連接 Rancher Server。遷移后,需要通過 kubectl 去編輯配置文件更新一些 agent 相關的參數。默認 UI 上的 kubeconfig文件是通過 agent 代理連接到 Kubernetes,如果 agent 無法連接 Rancher Server,則通過這個 kubeconfig 文件也無法訪問 Kubernetes 集群。開啟授權集群訪問地址功能會生成多個 Contexts Cluster,這些 Contexts Cluster 是直連 Kubernetes,不通過 agent 代理。如果業務集群未開啟這個功能,可以通過編輯集群來開啟這個功能。

點擊下一步,根據預先分配的節點角色選擇需要的角色,然後複製命令到主機終端執行。

集群部署完成后,進入集群首頁,點擊kubeconfig文件按鈕。在彈窗頁面中複製 kubeconfg 配置文件備用。

3.部署測試應用

部署一個nginx workload。再從應用商店部署一個測試應用。

4. 備份單節點Racher Server數據

docker create --volumes-from <RANCHER_CONTAINER_NAME> --name rancher-data-<DATE> rancher/rancher:<RANCHER_CONTAINER_TAG>

docker run  --volumes-from rancher-data-<DATE> -v $PWD:/backup:z busybox tar pzcvf /backup/rancher-data-backup-<RANCHER_VERSION>-<DATE>.tar.gz -C /var/lib rancher

詳細請參考Rancher中文官網單節點備份指南。

5. 將生成的rancher-data-backup-<RANCHER_VERSION>-<DATE>.tar.gz複製到新的Rancher Server節點

scp rancher-data-backup-<RANCHER_VERSION>-<DATE>.tar.gz root@<new_rancher_ip>:/opt/

6. 使用備份數據啟動新節點Rancher Server

如果原Rancher Server通過使用已有的自簽名證書或使用已有的可信證書安裝,遷移時,需要將證書一起複制到新Rancher Server,使用相同啟動命令掛載證書和備份數據啟動Rancher Server。

cd /opt && tar -xvz -f rancher-data-backup-<RANCHER_VERSION>-<DATE>.tar.gz

docker run -itd -p 80:80 -p 443:443 -v /opt/rancher:/var/lib/rancher --restart=unless-stopped rancher/rancher:v2.4.3

7. 更新Rancher Server IP或域名

注意:

如果您的環境使用自簽名證書或Let’s Encrypt 證書,並且配置域名訪問Rancher Server。遷移之後集群狀態為Active,請直接跳到第9步去驗證集群。

此時訪問新的Rancher Server就可以看見已經被管理的Kubernetes集群了,但此時集群狀態是unavailable,因為agent還連的是舊Rancher Server所以需要更新agent信息。

  • 依次訪問全局 > 系統設置,頁面往下翻找到server-url文件

  • 單擊右側的省略號菜單,選擇升級

  • 修改server-url地址為新Rancher Server的地址

  • 保存

8. 更新agent配置

通過新域名或IP登錄 Rancher Server;

通過瀏覽器地址欄查詢集群ID, c/後面以c開頭的字段即為集群 ID,本例的集群ID為c-4wzvf

  • 訪問https://<新的server_url>/v3/clusters/<集群ID>/clusterregistrationtokens頁面;

  • 打開clusterRegistrationTokens頁面后,定位到data字段;找到insecureCommand字段,複製 YAML 連接備用;

可能會有多組"baseType": "clusterRegistrationToken",如上圖。這種情況以createdTS最大、時間最新的一組為準,一般是最後一組。

使用kubectl工具,通過前文中準備的直連kubeconfig配置文件和上面步驟中獲取的 YAML 文件,執行以下命令更新agent相關配置。

curl --insecure -sfL <替換為上面步驟獲取的YAML文件鏈接> | kubectl --context=xxx  apply -f -

關於--context=xxx說明請參考直接使用下游集群進行身份驗證。

9. 驗證

過一會,集群變為Active狀態,然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

場景2:Rancher單節點安裝遷移至高可用安裝

從單個節點遷移到Rancher的高可用性安裝的過程可以概括為以下幾個步驟:

在Rancher單節點實例上:

  1. 備份Rancher單節點容器

  2. 備份etcd快照

  3. 停止舊的Rancher單節點容器

在RKE Local集群上:

  1. 使用RKE啟動Rancher Local集群

  2. 利用rke etcd snapshot-restore,將單節點備份的etcd快照恢復到RKE HA

  3. 在RKE Local集群中安裝Rancher

  4. 更新Local集群和業務集群的相關配置,使agent可以連接到正確的Rancher Server

在單節點Rancher Server上操作

1. Rancher 單節點安裝

提示: 以下步驟創建用於演示遷移的 Rancher 環境,如果您需要遷移正式環境可以跳過此步驟。

執行以下 docker 命令運行單節點 Rancher Server 服務

docker run -itd -p 80:80 -p 443:443 --restart=unless-stopped rancher/rancher:v2.4.3

等容器初始化完成后,通過節點 IP 訪問 Rancher Server UI,設置密碼並登錄。

2. 創建自定義集群

提示: 以下步驟創建用於演示的業務集群,用來驗證 Rancher 遷移后數據是否丟失,如果您需要遷移正式環境可以跳過此步驟。

登錄 Rancher UI 后,添加一個自定義集群

授權集群訪問地址設置為啟用,FQDN 和證書可以不用填寫。

注意: 這一步很關鍵。因為Rancher 遷移后,地址或者 token 或者證書的變更,將會導致 agent 無法連接 Rancher Server。遷移后,需要通過 kubectl 去編輯配置文件更新一些 agent 相關的參數。默認 UI 上的 kubeconfig文件是通過 agent 代理連接到 Kubernetes,如果 agent 無法連接 Rancher Server,則通過這個 kubeconfig 文件也無法訪問 Kubernetes 集群。開啟授權集群訪問地址功能會生成多個 Contexts Cluster,這些 Contexts Cluster 是直連 Kubernetes,不通過 agent 代理。如果業務集群未開啟這個功能,可以通過編輯集群來開啟這個功能。

點擊 下一步 ,根據預先分配的節點角色選擇需要的角色,然後複製命令到主機終端執行。

集群部署完成后,進入集群首頁,點擊kubeconfig文件按鈕。在彈窗頁面中複製 kubeconfg 配置文件備用。

3. 部署測試應用

部署一個nginx workload。再從應用商店部署一個測試應用。

4. 創建將單節點etcd快照

docker exec -it <RANCHER_CONTAINER_NAME> bash

root@78efdcbe08a6:/# cd /

root@78efdcbe08a6:/# ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save single-node-etcd-snapshot

root@78efdcbe08a6:/# exit

docker cp <RANCHER_CONTAINER_NAME>:/single-node-etcd-snapshot .

5. 關閉單節點Rancher Server

docker stop <RANCHER_CONTAINER_NAME>

在RKE Local集群上

1. RKE部署Local Kubernetes 集群

根據RKE示例配置 創建 RKE 配置文件 cluster.yml:

nodes:
- address: 99.79.49.94
    internal_address: 172.31.13.209
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 35.183.174.120
    internal_address: 172.31.8.28
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 15.223.49.238
    internal_address: 172.31.0.199
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]

執行 rke 命令創建 Local Kubernetes 集群

rke up --config cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl檢查節點狀態,確認節點狀態為Ready

kubectl get nodes

NAME             STATUS   ROLES                      AGE   VERSION
15.223.49.238    Ready    controlplane,etcd,worker   93s   v1.17.6
35.183.174.120   Ready    controlplane,etcd,worker   92s   v1.17.6
99.79.49.94      Ready    controlplane,etcd,worker   93s   v1.17.6

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好,然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

NAMESPACE       NAME                                      READY   STATUS      RESTARTS   AGE
ingress-nginx   default-http-backend-67cf578fc4-9vjq4     1/1     Running     0          67s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-8g7kq            1/1     Running     0          67s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-8jvsd            1/1     Running     0          67s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-lrt57            1/1     Running     0          67s
kube-system     canal-68j4r                               2/2     Running     0          100s
kube-system     canal-ff4qg                               2/2     Running     0          100s
kube-system     canal-wl9hd                               2/2     Running     0          100s
kube-system     coredns-7c5566588d-bhbmm                  1/1     Running     0          64s
kube-system     coredns-7c5566588d-rhjpv                  1/1     Running     0          87s
kube-system     coredns-autoscaler-65bfc8d47d-tq4gj       1/1     Running     0          86s
kube-system     metrics-server-6b55c64f86-vg7qs           1/1     Running     0          79s
kube-system     rke-coredns-addon-deploy-job-fr2bx        0/1     Completed   0          92s
kube-system     rke-ingress-controller-deploy-job-vksrk   0/1     Completed   0          72s
kube-system     rke-metrics-addon-deploy-job-d9hlv        0/1     Completed   0          82s
kube-system     rke-network-plugin-deploy-job-kf8bn       0/1     Completed   0          103s

2. 將生成的單節點etcd快照從Rancher單節點實例傳到RKE Local集群節點上

在RKE HA Local節點上創建一個/opt/rke/etcd-snapshots目錄,並將single-node-etcd-snapshot文件複製到該目錄:

mkdir -p /opt/rke/etcd-snapshots
scp root@<old_rancher_ip>:/root/single-node-etcd-snapshot /opt/rke/etcd-snapshots

3. 使用RKE將單節點etcd快照還原到新的HA節點

rke etcd snapshot-restore --name single-node-etcd-snapshot --config cluster.yml

4. Rancher HA 安裝

參考安裝文檔安裝 Rancher HA。

5. 為Rancher HA配置NGINX 負載均衡

參考NGINX 配置示例為Rancher HA配置負載均衡。

Nginx 配置:

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

stream {
    upstream rancher_servers_http {
        least_conn;
        server 172.31.11.95:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.0.201:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.236:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen 80;
        proxy_pass rancher_servers_http;
    }

    upstream rancher_servers_https {
        least_conn;
        server 172.31.11.95:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.0.201:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.236:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen     443;
        proxy_pass rancher_servers_https;
    }
}

Nginx啟動后,我們就可以通過配置的域名/IP去訪問Rancher UI。可以看到業務集群demoUnavailable狀態,local集群雖然為Active,但cluster-agentnode-agent均啟動失敗。

這兩種情況都是因為agent依然連接的舊的Rancher Server。

6. 更新Rancher Server IP或域名

  • 依次訪問全局 > 系統設置,頁面往下翻找到server-url文件

  • 單擊右側的省略號菜單,選擇升級

  • 修改server-url地址為新Rancher server的地址

  • 保存

7. 更新local集群和業務集群的agent配置

通過新域名或IP登錄 Rancher Server;

通過瀏覽器地址欄查詢集群ID, c/後面以c開頭的字段即為集群 ID,本例的集群ID為c-hftcn

訪問https://<新的server_url>/v3/clusters/<集群ID>/clusterregistrationtokens頁面;

打開clusterRegistrationTokens頁面后,定位到data字段;找到insecureCommand字段,複製 YAML 連接備用;

可能會有多組"baseType": "clusterRegistrationToken",如上圖。這種情況以createdTS最大、時間最新的一組為準,一般是最後一組。

使用kubectl工具,通過前文中準備的直連kubeconfig配置文件和上面步驟中獲取的 YAML 文件,執行以下命令更新agent相關配置。

注意:

更新local集群和業務集群使用的kubeconfig是不同的,請針對不通集群選擇需要的kubeconfig。

關於--context=xxx說明請參考直接使用下游集群進行身份驗證。

curl --insecure -sfL <替換為上面步驟獲取的YAML文件鏈接> | kubectl --context=xxx  apply -f -

業務集群agent更新成功后,使用相同的方法更新local集群agent配置。

9. 驗證

過一會,localdemo集群都變為Active狀態:

Local集群的cluster-agentnode-agent啟動成功

Demo集群的cluster-agentnode-agent啟動成功

然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

場景3:Rancehr高可用安裝遷移至其他Local集群

Rancehr高可用安裝遷移至其他Local集群,可以藉助rke的更新功能完成。通過rke將原來的3節點local集群擴展成6個節點,此時etcd數據將自動同步到local集群內的6個節點上,然後再使用rke將原有的3台節點移除,再次更新。這樣就將Rancher Server可以平滑的遷移到新的Rancher local集群。

1. RKE部署Local Kubernetes 集群

根據RKE示例配置創建 RKE 配置文件 cluster.yml:

nodes:
- address: 3.96.52.186
    internal_address: 172.31.11.95
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 35.183.186.213
    internal_address: 172.31.0.201
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 35.183.130.12
    internal_address: 172.31.15.236
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]

執行 rke 命令創建 Local Kubernetes 集群

rke up --config cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl檢查節點狀態,確認節點狀態為Ready

kubectl get nodes
NAME             STATUS   ROLES                      AGE   VERSION
3.96.52.186      Ready    controlplane,etcd,worker   71s   v1.17.6
35.183.130.12    Ready    controlplane,etcd,worker   72s   v1.17.6
35.183.186.213   Ready    controlplane,etcd,worker   72s   v1.17.6

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好,然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

NAMESPACE       NAME                                      READY   STATUS      RESTARTS   AGE
ingress-nginx   default-http-backend-67cf578fc4-gnt5c     1/1     Running     0          72s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-47p4b            1/1     Running     0          72s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-85284            1/1     Running     0          72s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-9qbdz            1/1     Running     0          72s
kube-system     canal-9bx8k                               2/2     Running     0          97s
kube-system     canal-l2fjb                               2/2     Running     0          97s
kube-system     canal-v7fzs                               2/2     Running     0          97s
kube-system     coredns-7c5566588d-7kv7b                  1/1     Running     0          67s
kube-system     coredns-7c5566588d-t4jfm                  1/1     Running     0          90s
kube-system     coredns-autoscaler-65bfc8d47d-vnrzc       1/1     Running     0          90s
kube-system     metrics-server-6b55c64f86-r4p8w           1/1     Running     0          79s
kube-system     rke-coredns-addon-deploy-job-lx667        0/1     Completed   0          94s
kube-system     rke-ingress-controller-deploy-job-r2nw5   0/1     Completed   0          74s
kube-system     rke-metrics-addon-deploy-job-4bq76        0/1     Completed   0          84s
kube-system     rke-network-plugin-deploy-job-gjpm8       0/1     Completed   0          99s

2. Rancher HA 安裝

參考安裝文檔安裝 Rancher HA。

3. 為Rancher HA配置NGINX 負載均衡

參考NGINX 配置示例為Rancher HA配置負載均衡。

Nginx 配置:

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

stream {
    upstream rancher_servers_http {
        least_conn;
        server 172.31.11.95:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.0.201:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.236:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen 80;
        proxy_pass rancher_servers_http;
    }

    upstream rancher_servers_https {
        least_conn;
        server 172.31.11.95:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.0.201:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.236:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen     443;
        proxy_pass rancher_servers_https;
    }
}

Nginx啟動后,我們就可以通過配置的域名/IP去訪問Rancher UI。可以導航到local->Nodes 查看到local集群三個節點的狀態:

4. 部署測試集群及應用

添加測試集群,Node Role同時選中etcdControl PlaneWorker

等待測試集群添加成功后,部署一個nginx workload。再從應用商店部署一個測試應用。

5. 將新集群的節點添加到Local集群

修改剛才創建local集群所使用的rke配置文件,增加新集群的配置。

cluster.yml:

nodes:
- address: 3.96.52.186
    internal_address: 172.31.11.95
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 35.183.186.213
    internal_address: 172.31.0.201
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 35.183.130.12
    internal_address: 172.31.15.236
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]

# 以下內容為新增節點的配置
- address: 52.60.116.56
    internal_address: 172.31.14.146
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 99.79.9.244
    internal_address: 172.31.15.215
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 15.223.77.84
    internal_address: 172.31.8.64
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]

更新集群,將local集群節點擴展到6個

rke up --cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl測試您的連通性,並確認原節點(3.96.52.186、35.183.186.213、35.183.130.12)和新增節點(52.60.116.56、99.79.9.244、15.223.77.84)都處於Ready狀態

kubectl get nodes
NAME             STATUS   ROLES                      AGE    VERSION
15.223.77.84     Ready    controlplane,etcd,worker   33s    v1.17.6
3.96.52.186      Ready    controlplane,etcd,worker   88m    v1.17.6
35.183.130.12    Ready    controlplane,etcd,worker   89m    v1.17.6
35.183.186.213   Ready    controlplane,etcd,worker   89m    v1.17.6
52.60.116.56     Ready    controlplane,etcd,worker   101s   v1.17.6
99.79.9.244      Ready    controlplane,etcd,worker   67s    v1.17.6

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好,然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

NAMESPACE       NAME                                      READY   STATUS      RESTARTS   AGE
cattle-system   cattle-cluster-agent-68898b5c4d-lkz5m     1/1     Running     0          46m
cattle-system   cattle-node-agent-9xrbs                   1/1     Running     0          109s
cattle-system   cattle-node-agent-lvdlf                   1/1     Running     0          46m
cattle-system   cattle-node-agent-mnk76                   1/1     Running     0          46m
cattle-system   cattle-node-agent-qfwcm                   1/1     Running     0          75s
cattle-system   cattle-node-agent-tk66h                   1/1     Running     0          2m23s
cattle-system   cattle-node-agent-v2vpf                   1/1     Running     0          46m
cattle-system   rancher-749fd64664-8cg4w                  1/1     Running     1          58m
cattle-system   rancher-749fd64664-fms8x                  1/1     Running     1          58m
cattle-system   rancher-749fd64664-rb5pt                  1/1     Running     1          58m
ingress-nginx   default-http-backend-67cf578fc4-gnt5c     1/1     Running     0          89m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-44c5z            1/1     Running     0          61s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-47p4b            1/1     Running     0          89m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-85284            1/1     Running     0          89m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-9qbdz            1/1     Running     0          89m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-kp7p6            1/1     Running     0          61s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-tfjrw            1/1     Running     0          61s
kube-system     canal-9bx8k                               2/2     Running     0          89m
kube-system     canal-fqrqv                               2/2     Running     0          109s
kube-system     canal-kkj7q                               2/2     Running     0          75s
kube-system     canal-l2fjb                               2/2     Running     0          89m
kube-system     canal-v7fzs                               2/2     Running     0          89m
kube-system     canal-w7t58                               2/2     Running     0          2m23s
kube-system     coredns-7c5566588d-7kv7b                  1/1     Running     0          89m
kube-system     coredns-7c5566588d-t4jfm                  1/1     Running     0          89m
kube-system     coredns-autoscaler-65bfc8d47d-vnrzc       1/1     Running     0          89m
kube-system     metrics-server-6b55c64f86-r4p8w           1/1     Running     0          89m
kube-system     rke-coredns-addon-deploy-job-lx667        0/1     Completed   0          89m
kube-system     rke-ingress-controller-deploy-job-r2nw5   0/1     Completed   0          89m
kube-system     rke-metrics-addon-deploy-job-4bq76        0/1     Completed   0          89m
kube-system     rke-network-plugin-deploy-job-gjpm8       0/1     Completed   0          89m

從上面的信息可以確認現在local集群已經擴展到6個,並且所有workload均正常運行。

6. 再次更新集群,剔除掉原Local集群節點

再次修改local集群所使用的rke配置文件,將原local集群節點配置註釋掉。

cluster.yml:

nodes:
#  - address: 3.96.52.186
#    internal_address: 172.31.11.95
#    user: ubuntu
#    role: [controlplane, worker, etcd]
#  - address: 35.183.186.213
#    internal_address: 172.31.0.201
#    user: ubuntu
#    role: [controlplane, worker, etcd]
#  - address: 35.183.130.12
#    internal_address: 172.31.15.236
#    user: ubuntu
#    role: [controlplane, worker, etcd]
# 以下內容為新增節點
- address: 52.60.116.56
    internal_address: 172.31.14.146
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 99.79.9.244
    internal_address: 172.31.15.215
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]
- address: 15.223.77.84
    internal_address: 172.31.8.64
    user: ubuntu
    role: [controlplane, worker, etcd]

更新集群,完成遷移。

rke up --cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl檢查節點狀態為Ready,可以看到local集群的節點已經替換成了以下3個:

kubectl get nodes
NAME           STATUS   ROLES                      AGE   VERSION
15.223.77.84   Ready    controlplane,etcd,worker   11m   v1.17.6
52.60.116.56   Ready    controlplane,etcd,worker   13m   v1.17.6
99.79.9.244    Ready    controlplane,etcd,worker   12m   v1.17.6

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好,然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

NAMESPACE       NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cattle-system   cattle-cluster-agent-68898b5c4d-tm6db   1/1     Running   3          3m14s
cattle-system   cattle-node-agent-9xrbs                 1/1     Running   0          14m
cattle-system   cattle-node-agent-qfwcm                 1/1     Running   0          14m
cattle-system   cattle-node-agent-tk66h                 1/1     Running   0          15m
cattle-system   rancher-749fd64664-47jw2                1/1     Running   0          3m14s
cattle-system   rancher-749fd64664-jpqdd                1/1     Running   0          3m14s
cattle-system   rancher-749fd64664-xn6js                1/1     Running   0          3m14s
ingress-nginx   default-http-backend-67cf578fc4-4668g   1/1     Running   0          3m14s
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-44c5z          1/1     Running   0          13m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-kp7p6          1/1     Running   0          13m
ingress-nginx   nginx-ingress-controller-tfjrw          1/1     Running   0          13m
kube-system     canal-fqrqv                             2/2     Running   0          14m
kube-system     canal-kkj7q                             2/2     Running   0          14m
kube-system     canal-w7t58                             2/2     Running   0          15m
kube-system     coredns-7c5566588d-nmtrn                1/1     Running   0          3m13s
kube-system     coredns-7c5566588d-q6hlb                1/1     Running   0          3m13s
kube-system     coredns-autoscaler-65bfc8d47d-rx7fm     1/1     Running   0          3m14s
kube-system     metrics-server-6b55c64f86-mcx9z         1/1     Running   0          3m14s

從上面的信息可以確認現在local集群已經遷移成功,並且所有workload均正常運行。

修改nginx負載均衡配置,將新節點的信息更新到nginx配置文件中

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

stream {
    upstream rancher_servers_http {
        least_conn;
        server 172.31.14.146:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.8.64:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.215:80 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen 80;
        proxy_pass rancher_servers_http;
    }

    upstream rancher_servers_https {
        least_conn;
        server 172.31.14.146:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.8.64:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
        server 172.31.15.215:443 max_fails=3 fail_timeout=5s;
    }
    server {
        listen     443;
        proxy_pass rancher_servers_https;
    }

}

7. 驗證

確認local集群和業務集群狀態為Active

確認Local集群節點已被替換

原集群節點IP分別為:3.96.52.186、35.183.186.213、35.183.130.12

然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

總 結

開源一直是Rancher的產品理念,我們也一向重視與開源社區用戶的交流,為此創建了20個微信交流群。本篇文章的誕生源於和社區用戶的多次交流,發現許多Rancher用戶都有類似的問題。於是,我總結了三個場景並經過反覆測試,最終完成這篇教程。我們也十分歡迎各位Rancher用戶以各種形式分享自己的使用經驗,一起共建愉快的開源社區。

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大話性能測試系列(3)- 常用的性能指標

如果你對性能測試感興趣,但是又不熟悉理論知識,可以看下面的系列文章

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html

 

兩種性能指標

  • 業務指標
  • 技術指標

通常我們會從兩個層面定義性能場景的需求指標,它們有映射關係,技術指標不能脫離業務指標

 

併發

狹義

指同一個時間點執行相同的操作(如:秒殺)

 

廣義

  • 同一時間點,向服務器發起的請求(可能是不同的請求)
  • 只要向服務器發起請求,那麼服務器在這一時間點內都會收到請求(不管是不是同一個請求)

 

場景類比

高速公路上,同時有多少輛車經過同一個關卡,但不一定是同一個牌子的汽車

 

併發用戶數(重點)

同一時間點,發出請求的用戶數,一個用戶可以發出多個請求

 

和併發的關係

假設有 10 個用戶數,每個用戶同一時間點內發起 2 個請求,那麼服務器收到的請求併發數就是 20

 

相關概念

  • 系統用戶數:系統累計註冊用戶數,不一定在線
  • 在線用戶數:在線用戶可能是正常發起請求,也可能只是掛機啥操作都沒有【在線用戶數併發用戶數】
  • 線程數:在 jmeter 中,線程數和併發用戶數等價

 

事務

  • 客戶端向服務器發送請求,然後服務器做出響應的過程
  • 登錄、註冊、下單等功能都屬於一個事務
  • 一個事務可能會發起多個請求

 

jmeter 相關

jmerter 中,默認一個接口請求,就是一個事務;但也支持多個接口整合成一個事務

 

注意點

若一個業務或事務有多個接口,那麼多個單接口的性能指標值相加 業務或事務的性能指標值

 

再來看看有哪些常見的性能指標值

 

響應時間(Respose Time)

概念:從發起請求到收到請求響應的時間

包含:Request Time 和 Response Time

等價:發起請求網絡傳輸時間 + 服務器處理時間 + 返迴響應網絡傳輸時間

 

重點

在做性能測試時,要盡可能的降低網絡傳輸時間,這樣最終得出的 RT 會無限接近服務器處理時間,所以我們要把網絡環境搞好

 

事務請求響應時間

完成單個事務所用的時間,可能包含了多個請求

 

TPS(Transaction Per Second,最主要的指標)

服務器每秒處理事務數,衡量服務器處理能力的最主要指標

 

知道 T 是如何定義的

  • 在不同的行業、業務中,TPS 定義的顆粒度可能是不同的
  • 所以不管什麼情況下,需要做性能測試的業務的相關方都要知道你的 T 是如何定義的 

 

定義 TPS 的粒度

  • 一般會根據場景的目的來定義 TPS 的粒度
  • 接口層性能測試:T 可以定義為接口級
  • 業務級性能測試:T 可以定義為每個業務步驟和完整的業務流

 

栗子

如果要單獨測試接口 1、2、3,那麼 T 就是接口級

如果從用戶角度下訂單,那 1、2、3 都在一個 T 中,就是業務級

結合實際業務設計,庫存服務一定是同步,而積分服務可以是異步,所以這個下單業務,可以只看作由 1、2 這兩個接口組成,但是 3 接口還是要監控分析的

 

所以,性能中 TPS 中 T 的定義取決於場景的目標和 T 的作用

 

拿上圖做個例子

接口級腳本

——事務 start(接口 1)

接口 1 腳本

——事務 end(接口 1)

——事務 start(接口 2)

接口 2 腳本

——事務 end(接口 2)

——事務 start(接口 3)

接口 3 腳本

——事務 end(接口 3)

 

業務級接口層腳本(就是用接口拼接出一個完整的業務流)

——事務 start(業務 A)

接口 1 腳本 – 接口 2(同步調用)

接口 1 腳本 – 接口 3(異步調用)

——事務 end(業務 A)

 

用戶級腳本

——事務 start(業務 A)

點擊 0 – 接口 1 腳本 – 接口 2(同步調用)

點擊 0 – 接口 1 腳本 – 接口 3(異步調用)

——事務 end(業務 A)

 

總結

一般情況下,我們會按從上到下的順序一一來測試,這樣路徑清晰地執行,容易定位問題

 

QPS(Queries per Second)

  • 每秒查詢率,在數據庫中每秒執行 SQL 數量
  • 一個請求可能會執行多條 SQL
  • 某些企業可能會用QPS代替TPS
  • 也是衡量服務端處理能力的一個指標,但不建議使用

 

RPS(Request per Second)

簡單理解

每秒請求數,用戶從客戶端發起的請求數

 

深入挖掘

對於請求數來說,也要看是哪個層面的請求,把上面的圖做一點點變化來描述請求數

如果一個用戶點擊了一次,發出來 3 個 HTTP Request,調用了 2 次訂單服務,調用了 2 次庫存服務,調用了 1 次積分服務

問:Request 數量如何計算

答:3+2+2+1 = 8?不, 應該是 3,因為發出了 3 個 Request,而調用服務會有單獨的描述,以便做性能統計

 

 

HPS(Hit per Second)

  • 點擊率,每秒點擊數
  • 有直接理解為用戶在界面上的點擊次數
  • 一般在性能測試中,都用來描述 HTTP Request,那它代表每秒發送 HTTP 請求的數量,和 RPS 概念完全一樣
  • HPS 越大對 Server 的壓力越大

 

CPS/CPM(Calls Per Second/ Calls Per Minutes)

  • 每秒/每分鐘調用次數
  • 通常用來描述 Service 層的單位時間內被其他服務調用的次數

 

栗子

上圖的訂單服務、庫存服務、積分服務,各調用了2、2、1次,還是比較好理解的

 

TPS、QPS、RPS、HPS、CPS 的總結

有很多維度可以衡量一個系統的性能能力,但是如果把五個指標同時都拿來描述系統性能能力的話,未必太混亂了

 

為此我們可以這樣做

  • TPS 來統一形容系統的性能能力,其他的都在各層面加上限制條件來描述,比如說:接口調用 1000 Calls/s
  • 在團隊中要定義清楚術語的使用場景,還有含義

 

吞吐量(Throughput)

單位時間內,網絡處理的請求數量(事務/s)

網絡沒有瓶頸時,吞吐量≈TPS

 

吞吐率

單位時間內,在網絡傳輸的數據量的平均速率(kB/s)

 

資源利用率

  • 服務器資源的使用程度,比如服務器(應用、服務器)的CPU利用率,內存利用率,磁盤利用率,網絡帶寬利用率
  • 一般不超過80%

 

結尾

本篇博文,部分參考了高老師的《性能測試實戰30講》,因為指標那一塊講的特別好哦~

 

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  • Ocelot .NETCore網關項目

Ocelot使用

1.通過Nuget安裝Ocelot

2.準備並編輯Ocelot配置信息

Ocelot.json

{
  "ReRoutes": [
    // Auth
    {
      "UpstreamPathTemplate": "/auth/{action}", // 上游請求路徑模板
      "UpstreamHttpMethod": [ "GET", "POST", "PUT", "DELETE" ], // 上游請求方法
      "ServiceName": "Auth", // 服務名稱
      "UseServiceDiscovery": true, // 是否使用服務發現
      "DownstreamPathTemplate": "/connect/{action}", // 下游匹配路徑模板
      "DownstreamScheme": "http", // 下游請求
      "LoadBalancerOptions": { // 負載均衡配置
        "Type": "RoundRobin"
      }
      //,
      // 如果不採用服務發現需要指定下游host
      //"DownstreamHostAndPorts": [
      //  {
      //    "Host": "10.0.1.10",
      //    "Port": 5000
      //  },
      //  {
      //    "Host": "10.0.1.11",
      //    "Port": 5000
      //  }
      //]
    }
  ],
  "GlobalConfiguration": { // 全局配置信息
    "BaseUrl": "http://localhost:5000", // 請求 baseurl 
    "ServiceDiscoveryProvider": { //服務發現提供者
      "Host": "106.53.199.185",
      "Port": 8500,
      "Type": "Consul" // 使用Consul
    }
  }
}

3.添加Ocelot json文件到項目中

將Config目錄下的ocelot.json添加到項目中

4.在網關項目中 StartUp ConfigService中添加Ocelot的服務,在Configure中添加Ocelot的中間件(由於我這裏使用了Consul作為服務發現,所以需要添加Consul的依賴的服務AddConsul,如果不需要服務發現的話可以不用添加)

5.將需要發現的服務通過代碼在啟動時註冊到Consul中

我這裏自己封裝了一個註冊服務的擴展(寫的比較隨意沒有在意細節)

appsettings.json 中添加註冊服務配置信息

"ServiceOptions": {
    "ServiceIP": "localhost",
    "ServiceName": "Auth",
    "Port": 5800,
    "HealthCheckUrl": "/api/health",
    "ConsulOptions": {
      "Scheme": "http",
      "ConsulIP": "localhost",
      "Port": 8500
    }
  }

擴展代碼 ConsulExtensions(注意:3.1中 IApplicationLifetime已廢棄 所以使用的是IHostApplicationLifetime 作為程序生命周期注入的方式)


using Consul;
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using System;

namespace ForDotNet.Common.Consul.Extensions
{
    /// <summary>
    /// 服務配置信息
    /// </summary>
    public class ServiceOptions
    {
        /// <summary>
        /// 服務ip
        /// </summary>
        public string ServiceIP { get; set; }

        /// <summary>
        /// 服務名稱
        /// </summary>
        public string ServiceName { get; set; }

        /// <summary>
        /// 協議類型http or https
        /// </summary>
        public string Scheme { get; set; } = "http";

        /// <summary>
        /// 端口
        /// </summary>
        public int Port { get; set; }

        /// <summary>
        /// 健康檢查接口
        /// </summary>
        public string HealthCheckUrl { get; set; } = "/api/values";

        /// <summary>
        /// 健康檢查間隔時間
        /// </summary>
        public int HealthCheckIntervalSecond { get; set; } = 10;

        /// <summary>
        /// consul配置信息
        /// </summary>
        public ConsulOptions ConsulOptions { get; set; }
    }

    /// <summary>
    /// consul配置信息
    /// </summary>
    public class ConsulOptions
    {
        /// <summary>
        /// consul ip
        /// </summary>
        public string ConsulIP { get; set; }

        /// <summary>
        /// consul 端口
        /// </summary>
        public int Port { get; set; }

        /// <summary>
        /// 協議類型http or https
        /// </summary>
        public string Scheme { get; set; } = "http";
    }

    /// <summary>
    /// consul註冊客戶端信息
    /// </summary>
    public class ConsulClientInfo
    {
        /// <summary>
        /// 註冊信息
        /// </summary>
        public AgentServiceRegistration RegisterInfo { get; set; }

        /// <summary>
        /// consul客戶端
        /// </summary>
        public ConsulClient Client { get; set; }
    }

    /// <summary>
    /// consul擴展(通過配置文件配置)
    /// </summary>
    public static class ConsulExtensions
    {
        private static readonly ServiceOptions serviceOptions = new ServiceOptions();

        /// <summary>
        /// 添加consul
        /// </summary>
        public static void AddConsulServiceDiscovery(this IServiceCollection services)
        {
            var config = services.BuildServiceProvider().GetService<IConfiguration>();
            config.GetSection("ServiceOptions").Bind(serviceOptions);
            //config.Bind(serviceOptions);

            if (serviceOptions == null)
            {
                throw new Exception("獲取服務註冊信息失敗!請檢查配置信息是否正確!");
            }
            Register(services);
        }

        /// <summary>
        /// 添加consul(通過配置opt對象配置)
        /// </summary>
        /// <param name="app"></param>
        /// <param name="life">引用生命周期</param>
        /// <param name="options">配置參數</param>
        public static void AddConsulServiceDiscovery(this IServiceCollection services, Action<ServiceOptions> options)
        {
            options.Invoke(serviceOptions);
            Register(services);
        }

        /// <summary>
        /// 註冊consul服務發現
        /// </summary>
        /// <param name="app"></param>
        /// <param name="life"></param>
        public static void UseConsulServiceDiscovery(this IApplicationBuilder app, IHostApplicationLifetime life)
        {
            var consulClientInfo = app.ApplicationServices.GetRequiredService<ConsulClientInfo>();
            if (consulClientInfo != null)
            {
                life.ApplicationStarted.Register( () =>
                {
                     consulClientInfo.Client.Agent.ServiceRegister(consulClientInfo.RegisterInfo).Wait();
                });

                life.ApplicationStopping.Register( () =>
                {
                     consulClientInfo.Client.Agent.ServiceDeregister(consulClientInfo.RegisterInfo.ID).Wait();
                });
            }
            else
            {
                throw new NullReferenceException("未找到相關consul客戶端信息!");
            }
        }

        private static void Register(this IServiceCollection services)
        {
            if (serviceOptions == null)
            {
                throw new Exception("獲取服務註冊信息失敗!請檢查配置信息是否正確!");
            }
            if (serviceOptions.ConsulOptions == null)
            {
                throw new ArgumentNullException("請檢查是否配置Consul信息!");
            }

            string consulAddress = $"{serviceOptions.ConsulOptions.Scheme}://{serviceOptions.ConsulOptions.ConsulIP}:{serviceOptions.ConsulOptions.Port}";

            var consulClient = new ConsulClient(opt =>
            {
                opt.Address = new Uri(consulAddress);
            });

            var httpCheck = new AgentServiceCheck()
            {
                DeregisterCriticalServiceAfter = TimeSpan.FromSeconds(10), // 服務啟動多久后註冊
                Interval = TimeSpan.FromSeconds(serviceOptions.HealthCheckIntervalSecond), // 間隔
                HTTP = $"{serviceOptions.Scheme}://{serviceOptions.ServiceIP}:{serviceOptions.Port}{serviceOptions.HealthCheckUrl}",
                Timeout = TimeSpan.FromSeconds(10)
            };

            var registration = new AgentServiceRegistration()
            {
                Checks = new[] { httpCheck },
                ID = Guid.NewGuid().ToString(),
                Name = serviceOptions.ServiceName,
                Address = serviceOptions.ServiceIP,
                Port = serviceOptions.Port,
            };

            services.AddSingleton(new ConsulClientInfo()
            {
                Client = consulClient,
                RegisterInfo = registration
            });
        }
    }
}

6.啟動運行

  • 啟動consul
  • 啟動 Auth,Gateway項目
  • 通過網關項目訪問Auth

啟動Consul

為了方便演示這裡是以開發者啟動的consul
在consul.exe的目錄下執行
consul agent -dev -ui // 開發者模式運行帶ui

啟動 Auth,Gateway項目

啟動項目和可以發現我的們Auth服務已經註冊進來了

通過網關訪問Auth

我們這裏訪問 http://localhost:5000/auth/token 獲取token

我們可以看到網關項目接收到了請求並在控制台中打印出以下信息

然後在Auth項目中的控制台中可以看到已經成功接收到了請求並響應

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歐盟氣候研究組織:9月創歷來高溫紀錄

摘錄自2020年10月7日中央社報導

歐洲聯盟地球觀測計畫(Earth Observation Programme)今(7日)表示,今年9月地球表面的氣溫較歷來的9月溫暖,且1月以來的氣溫和史上最熱的2016年同一期間相差無幾。

根攄歐盟氣候監測機構「哥白尼氣候變化服務」(Copernicus Climate Change Service),今年有三個月創下高溫紀錄,分別是1月、5月和9月。

從去年9月至今年9月,地球溫度比工業化前高出將近攝氏1.3度。這項發現令人非常憂心,因為非常接近聯合國政府間氣候變遷問題小組(IPCC)2018年報告提出的攝氏1.5度門檻。報告中闡述地球升溫攝氏1.5度後將產生的重大衝擊。

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國際新聞
歐盟
記錄高溫

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等同666個台灣 南極臭氧層破洞創近年「最大最深」

摘錄自2020年10月7日自由時報報導

聯合國世界氣象組織(WMO)宣布,南極臭氧層破洞已經創下近年來的「最大最深」,破洞於8月中旬起迅速變大,10月初面積達2400萬平方公里,以台灣面積為3.6萬平方公里來看,相當於666個台灣。

根據美國《ABC新聞》報導,聯合國世界氣象組織指出,目前出現在南極上空的破洞是近幾年來「最大」和「最深」的,強烈的極地渦流是此次臭氧層的導火線,負78度的極度低溫條件下形成「極地平流層雲」,雲中含有冰晶,經太陽光照射後就會產生化學反應,開始大量消耗臭氧。

美國太空總署表示,異常的南極天氣是造成這種情況的原因;歐洲中期天氣預報中心哥白尼大氣監測局局長佩奇(Vincent-Henri Peuch)認為,每年發生的南極臭氧層破洞事件都有很大的差異,這也表明人們需要持續減少排放有害物質,繼續執行《蒙特婁議定書》的規範事項。

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南極
南極臭氧層

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開着容易上癮,這3款10來萬的合資車,比朗逸好玩得多

6L的動力版本,會讓你在日常代步之餘,也能享受到小鋼炮的魅力。至於1。5T的,朋友,秋名山見。福克斯的短板在於儲物空間較為一般,後排在兩廂車這個級別裏面算是表現一般,中下的水平。致悅,沒錯,不是致炫,是來自菲亞特选手的致悅,至於為啥會推薦它,不是它表現的多突出,主要是價格便宜,優惠還大,這是許多人買車考慮的問題之一。

緊湊型車三廂的感覺操控不過來?

有便宜的兩廂車推薦嗎?

想買兩廂車怎麼辦?

有哪些兩廂車選擇?

首先是來自馬自達选手帶來的昂科賽拉,對於這款車大家都不陌生,操控就不說了,兩廂車操控還不好也不好意思推薦了,昂科賽拉的底盤懸挂是想要表揚的,一個字,穩,即使是高速過彎,你也不會覺得虛。

在眾多車企紛紛投入渦輪增壓發動機的大軍中去是,馬自達堅持做自吸發動機,這簡直是個異類,但是馬自達憑藉創馳藍天技術使得昂科賽拉在動力方面不遜色於搭載渦輪發動機的車型,而且還省油,這也是馬自達敢拿自吸發動機打着運動旗號的原因了。

後排較小,是昂科賽拉的短板,這也是許多馬自達車型的短板了,買馬自達的朋友們要注意哦~

另外是昂科賽拉在胎躁控制方面的還是不夠,這是許多車主反應的問題了。

福特选手帶來的則是福克斯,福克斯是大家心目中的理想車型之一了,美系車的隔音好,配置豐富的特點都具備,還有眾多的動力選擇。

1.0T的動力總成,對於日常上下班代步通勤的朋友們,會說,夠用!1.6L的動力版本,會讓你在日常代步之餘,也能享受到小鋼炮的魅力!至於1.5T的,朋友,秋名山見!

福克斯的短板在於儲物空間較為一般,後排在兩廂車這個級別裏面算是表現一般,中下的水平。

致悅,沒錯,不是致炫,是來自菲亞特选手的致悅,至於為啥會推薦它,不是它表現的多突出,主要是價格便宜,優惠還大,這是許多人買車考慮的問題之一。

除了價格之外,致悅的空間表現以及動力表現也是挺不錯的,全系搭載1.4T渦輪增壓發動機,動力能說不夠嗎?用車主的話說,就是一給油就跑!

從車身尺寸以及乘坐空間測試來看,致悅的表現在同級別不能說最好,但是中上水平還是可以有的。而讓人不滿意的是所搭配的DCT雙離合變速器在低擋換擋的時候頓挫感比較明顯。

以上三款車都是所推薦的兩廂車,綜合實力來說都是比較強的,各位看官可以根據自己的需求來挑選喲!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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【Spring註解驅動開發】面試官:如何將Service注入到Servlet中?朋友又栽了!!

寫在前面

最近,一位讀者出去面試前準備了很久,信心滿滿的去面試。沒想到面試官的一個問題把他難住了。面試官的問題是這樣的:如何使用Spring將Service注入到Servlet中呢?這位讀者平時也是很努力的,看什麼源碼啊、多線程啊、高併發啊、設計模式啊等等。沒想到卻在一個很簡單的問題上栽了跟頭,這就說明學習知識要系統化,要有條理,切忌東學一點,西記一點,否則,到頭來,啥也學不到。

項目工程源碼已經提交到GitHub:https://github.com/sunshinelyz/spring-annotation

如何實現將Service注入到Servlet中??

這裏,我們列舉兩種解決方法(推薦使用第二種)

方法一:

直接重寫Servlet的Init()方法,代碼如下:

public void init(ServletConfig servletConfig) throws ServletException {
	ServletContext servletContext = servletConfig.getServletContext();
	WebApplicationContext webApplicationContext = WebApplicationContextUtils
			.getWebApplicationContext(servletContext);
	AutowireCapableBeanFactory autowireCapableBeanFactory = webApplicationContext
			.getAutowireCapableBeanFactory();
	autowireCapableBeanFactory.configureBean(this, BEAN_NAME);
}

這裏的BEAN_NAME即為我們需要注入到Spring容器中的服務,但這並不是一個好的方法,因為我們需要在每一個Servlet中都進行這樣的操作。

方法二:

我們可以寫一個類似於“org.springframework.web.struts.DelegatingRequestProcessor”的委託的Bean,然後通過配置的方法把我們的服務注入到servlet中,具體方法如下,

Step 1:編寫委託類DelegatingServletProxy

package com.telek.pba.base.util;

import java.io.IOException;
import javax.servlet.GenericServlet;
import javax.servlet.Servlet;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import org.springframework.web.context.WebApplicationContext;
import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils;

/**
 * 以下是類似org.springframework.web.struts.DelegatingRequestProcessor的一個委託
 * 用於通過配置的方法,在Servlet中注入Service
 * @author binghe
 * */
public class DelegatingServletProxy extends GenericServlet{
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private String targetBean;
    private Servlet proxy;

   @Override
   public void service(ServletRequest req, ServletResponse res) throws ServletException, IOException{
   		proxy.service(req, res);
   }
     /**
      * 初始化
      */
      public void init() throws ServletException {
          this.targetBean = getServletName();
          getServletBean();
          proxy.init(getServletConfig());
      }

     /**
      * 獲取Bean
      */
      private void getServletBean() {
          WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtils.getRequiredWebApplicationContext(getServletContext());
          this.proxy = (Servlet) wac.getBean(targetBean);
      }
}

Step 2:修改Web.xml配置

在純Servlet模式下,我們的配置方式如下(以下由於代碼高亮插件的問題,請將代碼中的#替換成尖括號)

<servlet>
  <description>活動發起模塊活動查詢分頁Servlet</description>
  <display-name>launchActivityQueryServlet</display>
  <servlet-name>LaunchActivityQueryServlet</servlet-name>
  <servlet-class>com.telek.pba.launch.servlet.LaunchActivityQueryServlet</servlet-class>
<servlet>

<servlet-mapping>
  <servlet-name>LaunchActivityQueryServlet</servlet-name>
  <url-pattern>/servlet/launch/LaunchActivityQueryServlet</url-pattern>
</servlet-mapping>
</servlet>

如果採用我們這種代理的方法,則配置應該修改為:

<servlet>
  <description>活動發起模塊活動查詢分頁Servlet</description>
  <display-name>launchActivityQueryServlet</display>
  <servlet-name>launchActivityQueryServlet</servlet-name>
  <servlet-class>com.telek.pba.base.util.DelegatingServletProxy</servlet-class>
<servlet>

<servlet-mapping>
  <servlet-name>launchActivityQuery</servlet-name>
  <url-pattern>/servlet/launch/LaunchActivityQueryServlet</url-pattern>
</servlet-mapping>
</servlet> 

注意:默認情況下,Servlet的配置中,LaunchActivityQuery的首字母一般為大寫,而我們的標題中已註明,我們採用Spring的註解模式,如果是自動掃描註解的話,默認情況下,註解的value值為首字母小寫,即:launchActivityQuery,因此,在我們新的配置中,要注意將首字母改為小寫,否則會報無法找到Bean的錯誤。

Step 3:至此,我們就可以像SSH的注入方式一樣,注入Servlet了,以下是個小示例:

package com.telek.pba.launch.servlet;

import java.io.IOException;
import javax.annotation.Resource;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.telek.pba.base.model.PbaUserInfo;
import com.telek.pba.launch.dao.IPbaActivityInfoCurrentDAO;

@Component
public class LaunchActivityQueryServlet extends HttpServlet {
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	 
	//注入IPbaActivityInfoCurrentDAO
	@Resource
	private IPbaActivityInfoCurrentDAO pbaActivityInfoCurrentDAO;

	public LaunchActivityQueryServlet() {
		super();
	}
	 
	public void destroy() {
		super.destroy(); // Just puts "destroy" string in log
		// Put your code here
	}
	 
	public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException {
		//sth to do
	}
	 
	public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException {
		//sth to do
	}
	 
	public void init() throws ServletException {
		// Put your code here
	}
}

最後,請留心在Spring配置文件中,配置上自動掃描包的路徑:

<context:component-scan base-package="com.telek.pba.*.dao.impl,
 					com.telek.pba.*.service.impl,
 					com.telek.pba.*.servlet"/>

大功告成!

好了,咱們今天就聊到這兒吧!別忘了給個在看和轉發,讓更多的人看到,一起學習一起進步!!

項目工程源碼已經提交到GitHub:https://github.com/sunshinelyz/spring-annotation

寫在最後

如果覺得文章對你有點幫助,請微信搜索並關注「 冰河技術 」微信公眾號,跟冰河學習Spring註解驅動開發。公眾號回復“spring註解”關鍵字,領取Spring註解驅動開發核心知識圖,讓Spring註解驅動開發不再迷茫。

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