1.5T超大空間只要6.98萬起的自主SUV車主滿意嗎

9萬首先我是五菱的忠實粉絲,第一輛車就是五菱,跑了20萬公里發動機和變速箱還沒動過,這質量是我選擇560的原因,其次我要經常拉點貨,後排放倒后空間完全可以滿足我,而且一家人出去玩也方便很多,1。8L+5AMT開起來比手動擋省力得多,雖然有時候會有些頓挫感,但畢竟不是全自動,也能接受了。

前言

有什麼車上市不到一年,就可以做到超過330000輛的銷量成績呢,沒錯它就是自主SUV陣型中的又一神車-寶駿560,對於任何品牌和車型來說,這都是一個了不起的成績,從全系沒有自動擋,到增加了5AMT,隨後又推出了1.5T的車型,為了更適應消費者需求一直在改進,那麼車主對它的評價如何呢,一起來探討一下。

上汽通用五菱-寶駿560

指導價:6.98-9.48萬

車主:菜鳥凌凌漆

購買車型:2016款 1.8L 手動精英型

裸車價格:7.68萬

五菱的車子實用性是經過市場的長時間考驗的,性價比也是較高的,圓潤飽滿的外觀是非常耐看的,雖說沒什麼太大的亮點,內飾中控布局也趨向轎車化的設計水平,無論是前後排,空間都非常寬敞,後排想怎麼坐就怎麼坐,1.8L的動力還是挺不錯的,起油比較快,操控性精準,尤其是在鄉村道路,底盤高的優勢就很明顯。

10月份提的車,目前行駛了2000多公里,油耗7.5L左右,續航能力很好。

車主:三石哥

購買車型:2016款 1.8L AMT智能手動豪華型

裸車價格:8.9萬

首先我是五菱的忠實粉絲,第一輛車就是五菱,跑了20萬公里發動機和變速箱還沒動過,這質量是我選擇560的原因,其次我要經常拉點貨,後排放倒后空間完全可以滿足我,而且一家人出去玩也方便很多,1.8L+5AMT開起來比手動擋省力得多,雖然有時候會有些頓挫感,但畢竟不是全自動,也能接受了。

11月份提的車,目前走了1800公里,市區油耗7.8左右,高速6.7左右,比之前麵包車要省油。

車主:青春的奧秘

購買車型:2016款 1.5T 手動豪華型

裸車價格:8.88萬

首先外觀時尚大氣,寶駿560 1.5T手動豪華版配置很齊全,功能強大,無鑰匙進入/啟動、倒車影像、定速巡航什麼的都有配備,動力非常充足,渦輪介入得比較早,加速很順暢,後排空間秒殺同級,北京癱什麼的隨便坐,電動助力的方向盤很輕盈,一個手也可以輕鬆操控,轉向很精準,這麼低的價格買到這麼好的車子,超值了。

9月份提的車,目前行駛4000公里,綜合油耗6.7,還是非常省油的。

總結:寶駿560一上市的歡迎程度就非常誇張,從單一的動力總成擴展到兩個,從純手動擋車型發展到增加了5AMT,現在唯一欠缺的就是全自動擋車型,上升的空間還有很大,逐步完善後再創銷量奇迹也是指日可待。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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務實之選 二十來萬的合資SUV有啥好選擇?

標緻4008的內飾採用了飛航式設計理念,飛機推桿式的檔把和撥片式的功能鍵顯得頗為新穎,小尺寸方向盤給人以一種很強烈的戰鬥氣息。350THp車型搭載的是一台1。6T渦輪增壓發動機,最大馬力167匹,峰值扭矩245牛米,傳動系統也是一款6AT手自一體變速箱。

做汽車編輯久了,總會碰到很多朋友問同一個問題,就是預算二十來萬,買一台合資SUV有啥好的車型?往往這個問題後面會帶上一句:不買日系車。

在這個預算區間現在可以購買的合資SUV已經非常非常多,這次就根據小編個人所開過和感受過車型做一個推薦,前提是,今兒不說日系。

操控至上—福特翼虎

指導價格:19.38-27.58萬

推薦車型:EcoBoost 180 兩驅豪翼型

指導價格:22.98萬

福特翼虎在更換了家族式盾型前臉之後確實顯得更加漂亮了,大嘴式的進氣格柵讓它有了更加威武的視覺效果,車身線條方正,車尾的銀色下護板和雙邊排氣管也體現出了一種運動氛圍。

翼虎的內飾呈現環抱式設計,駕駛感受更接近一台轎車,而且有着良好的開車視野,車內座椅填充柔軟度適中,乘坐人員也不會顯得難受膈應。

EcoBoost 180搭載的是一台1.5T的渦輪增壓發動機,最大馬力181匹,峰值扭矩240牛米,傳動系統使用的是福特自家的6AT手自一體變速箱。

福特翼虎是二十萬級別裏面操控性能和運動感較好的一台SUV,轉向精準,動力儲備也很足,雖然1.5T的發動機在低扭時候感覺那麼一點拖沓,但是由於福特一貫將油門初段調校得較為敏感的特性,所以起步感覺並不會顯得太肉;而2000轉的時候會迎來扭矩爆發,加速超車稍微給油,翼虎的動力響應還是可以讓人滿意的類型。

個性為先—標緻4008

指導價格:18.57-23.37萬

推薦車型:2017款 350THp豪華版

指導價格:23.07萬

標緻4008的外觀設計秉承了法系車天馬行空的創意,但卻比以往的標緻品牌車型要來的更加和諧,車身肌肉感很強烈,給人以一種比較明顯的力量感,不同於普通SUV使用相對方正的設計理念,標緻4008的外觀顯得流線型更加強烈,視覺效果更加時尚。

標緻4008的內飾採用了飛航式設計理念,飛機推桿式的檔把和撥片式的功能鍵顯得頗為新穎,小尺寸方向盤給人以一種很強烈的戰鬥氣息。

350THp車型搭載的是一台1.6T渦輪增壓發動機,最大馬力167匹,峰值扭矩245牛米,傳動系統也是一款6AT手自一體變速箱。

標緻4008從外觀上說是一款非常個性前衛的SUV;標緻車型以往給人的感覺似乎一直與操控感和運動格調相關聯,但本次的標緻4008則更趨向於一台普羅大眾所理解的歐系SUV,底盤和懸挂調校偏向舒適,但扭矩爆發平台會來得比福特翼虎更早,1400轉就可以達到峰值扭矩,所以超車感覺還是相當暢快。

均衡主義—現代途勝

指導價格:15.99-23.99萬

推薦車型:2015款 1.6T 雙離合四驅尊貴型

指導價格:21.59萬

途勝的外觀設計延續了現代集團的設計理念,細節之處還是比較個性的類型,但整體看上去比較中庸,從外觀上就給人一種比較溫柔的親和力形象。

內飾的設計也是走的柔和路線,類似展翼的設計語言看上去比較溫馨,加之韓系車型血統,人機工程學的設計布局也十分符合我們中國消費者的使用習慣,溝通感比較優秀。

動力層面途勝使用的1.6T發動機最大馬力177匹,峰值扭矩265牛米,傳動系統使用的是一套7速雙離合變速箱。

途勝的性格是一款比較溫順好用的家用SUV,1.6T的動力平台也比較早,1500轉就可以輸出最大扭矩,雙離合變速箱也比較平順好用。車內布局也是非常舒適,從家用層面來說著實是一款不錯的SUV。

全文總結:以上三款車,從家用務實的角度來看小編推薦的是現代途勝,韓系SUV一直都以比較舒適、平和的性格在市場上立足,而且定價不高,21萬出頭的價格可以購買四驅版本,這是歐美系同級別SUV難以企及的配置,有四驅,在泥濘爛路的信心也更加充足。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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伊朗火災與爆炸頻傳 伊斯法罕省電廠也傳事故

摘錄自2020年7月19日中央社報導

伊朗中部伊斯法罕省一座電廠今天(19日)發生爆炸。所幸沒有人員傷亡。電廠過了約兩小時恢復正常運作,伊斯法罕省供電不受影響。

伊朗各地的軍事與民用設施近幾週頻傳火災與爆炸事故,讓伊朗境內人士懷疑可能是宿敵以色列在搞破壞。以色列指控伊朗試圖發展核彈,伊朗則堅稱本身的核子計畫完全是為了和平目的。

首都德黑蘭(Tehran)6月下旬就發生兩起爆炸,其中一起發生在軍事用地附近,另一起衛生中心的火災則奪走19人性命。本月稍早,伊朗南部一座造船廠、德黑蘭南方一座工廠,以及伊朗中部的納坦茲(Natanz)核設施,也分別發生火災或爆炸事故。其中工廠事故奪走兩人性命。伊朗當局形容納坦茲核設施起火是意外,他們基於「安全理由」不公布事發原因及細節。

土地利用
能源轉型
國際新聞
伊朗
火力發電廠
火災
災害
核能

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在k8s上部署日誌系統elfk

日誌系統elfk

前言

經過上周的技術預研,在本周一通過開會研究,根據公司的現有業務流量和技術棧,決定選擇的日誌系統方案為:elasticsearch(es)+logstash(lo)+filebeat(fi)+kibana(ki)組合。es選擇使用aliyun提供的es,lo&fi選擇自己部署,ki是阿里雲送的。因為申請ecs需要一定的時間,暫時選擇部署在測試&生產環境(吐槽一下,我司測試和生產公用一套k8s並且託管與aliyun……)。用時一天(前期有部署的差不多過)完成在kubernetes上部署完成elfk(先部署起來再說,優化什麼的後期根據需要再搞)。

組件簡介

es 是一個實時的、分佈式的可擴展的搜索引擎,允許進行全文、結構化搜索,它通常用於索引和搜索大量日誌數據,也可用於搜索許多不同類型的文。

lo 主要的有點就是它的靈活性,主要因為它有很多插件,詳細的文檔以及直白的配置格式讓它可以在多種場景下應用。我們基本上可以在網上找到很多資源,幾乎可以處理任何問題。

作為 Beats 家族的一員,fi 是一個輕量級的日誌傳輸工具,它的存在正彌補了 lo 的缺點fi作為一個輕量級的日誌傳輸工具可以將日誌推送到中心lo。

ki是一個分析和可視化平台,它可以瀏覽、可視化存儲在es集群上排名靠前的日誌數據,並構建儀錶盤。ki結合es操作簡單集成了絕大多數es的API,是專業的日誌展示應用。

數據採集流程圖

日誌流向:logs_data—> fi —> lo —> es—> ki。

logs_data通過fi收集日誌,輸出到lo,通過lo做一些過濾和修改之後傳送到es數據庫,ki讀取es數據庫做分析。

部署

根據我司的實際集群狀況,此文檔部署將完全還原日誌系統的部署情況。

在本地MAC安裝kubectl連接aliyun託管k8s

在客戶端(隨便本地一台虛機上)安裝和託管的k8s一樣版本的kubectl

curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/v1.14.8/bin/linux/amd64/kubectl   
chmod +x ./kubectl 
mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl  
將阿里雲託管的k8s的kubeconfig 複製到$HOME/.kube/config 目錄下,注意用戶權限的問題
部署ELFK

申請一個名稱空間(一般一個項目一個名稱空間)。

# cat kube-logging.yaml 
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: loging

部署es。網上找個差不多的資源清單,根據自己的需求進行適當的修改,運行,出錯就根據日誌進行再修改。

# cat elasticsearch.yaml 
apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: local-class
  namespace: loging
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
# Supported policies: Delete, Retain
reclaimPolicy: Delete
---
kind: PersistentVolume
apiVersion: v1
metadata:
  name: datadir1
  namespace: logging
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: local-class
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/data/data1"
--- 
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: loging
spec:
  serviceName: elasticsearch
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: elasticsearch:7.3.1
        resources:
            limits:
              cpu: 1000m
            requests:
              cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: rest
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: inter-node
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
          - name: "discovery.type"
            value: "single-node"
          - name: cluster.name
            value: k8s-logs
          - name: node.name
            valueFrom:
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.name
          - name: ES_JAVA_OPTS
            value: "-Xms512m -Xmx512m"
      initContainers:
      - name: fix-permissions
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "chown -R 1000:1000 /usr/share/elasticsearch/data"]
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      - name: increase-vm-max-map
        image: busybox
        command: ["sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        securityContext:
          privileged: true
      - name: increase-fd-ulimit
        image: busybox
        command: ["sh", "-c", "ulimit -n 65536"]
        securityContext:
          privileged: true
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: data
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      storageClassName: "local-class"
      resources:
        requests:
          storage: 5Gi
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: loging
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  selector:
    app: elasticsearch
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 9200
      name: rest
    - port: 9300
      name: inter-node

部署ki。因為根據數據採集流程圖,ki是和es結合的,配置相對簡單。

# cat kibana.yaml 
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  namespace: loging
  labels:
    k8s-app: kibana
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: kibana:7.3.1
        resources:
          limits:
            cpu: 1
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 0.5
            memory: 200Mi
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
#注意value是es的services,因為es是有狀態,用的無頭服務,所以連接的就不僅僅是pod的名字了
            value: http://elasticsearch:9200   
        ports:
        - containerPort: 5601
          name: ui
          protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana
  namespace: loging
spec:
  ports:
  - port: 5601
    protocol: TCP
    targetPort: ui
  selector:
    k8s-app: kibana

配置ingress-controller。因為我司用的是阿里雲託管的k8s自帶的nginx-ingress,並且配置了強制轉換https。所以kibana-ingress也要配成https。

# openssl genrsa -out tls.key 2048
# openssl req -new -x509 -key tls.key -out tls.crt -subj /C=CN/ST=Beijing/L=Beijing/O=DevOps/CN=kibana.test.realibox.com
# kubectl create secret tls kibana-ingress-secret --cert=tls.crt --key=tls.key

kibana-ingress配置如下。提供兩種,一種是https,一種是http。

https:
# cat kibana-ingress.yaml 
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: kibana
  namespace: loging
spec:
  tls:
  - hosts:
    - kibana.test.realibox.com
    secretName: kibana-ingress-secret
  rules:
  - host: kibana.test.realibox.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: kibana
          servicePort: 5601

http:
# cat kibana-ingress.yaml 
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: kibana
  namespace: loging
spec:
  rules:
  - host: kibana.test.realibox.com
    http:
      paths:
      - path: /
        backend:
          serviceName: kibana
          servicePort: 5601

部署lo。因為lo的作用是對fi收集到的日誌進行過濾,需要根據不同的日誌做不同的處理,所以可能要經常性的進行改動,要進行解耦。所以選擇以configmap的形式進行掛載。

# cat logstash.yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: logstash
  namespace: loging
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: logstash
  template:
    metadata:
      labels:
        app: logstash
    spec:
      containers:
      - name: logstash
        image: elastic/logstash:7.3.1
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /opt/logstash/config/containers.conf
          subPath: containers.conf
        command:
        - "/bin/sh"
        - "-c"
        - "/opt/logstash/bin/logstash -f /opt/logstash/config/containers.conf"
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: logstash-k8s-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: logstash
  name: logstash
  namespace: loging
spec:
  ports:
    - port: 8080       
      targetPort: 8080
  selector:
    app: logstash
  type: ClusterIP

# cat logstash-config.yaml 
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: logstash
  name: logstash
  namespace: loging
spec:
  ports:
    - port: 8080       
      targetPort: 8080
  selector:
    app: logstash
  type: ClusterIP
---

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: logstash-k8s-config
  namespace: loging
data:
  containers.conf: |
    input {
      beats {
        port => 8080  #filebeat連接端口
      }
    }
    output {
      elasticsearch {
        hosts => ["elasticsearch:9200"]  #es的service
        index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
      }
    }
注意:修改configmap 相當於修改鏡像。必須重新apply 應用資源清單才能生效。根據數據採集流程圖,lo的數據由fi流入,流向es。

部署fi。fi的主要作用是進行日誌的採集,然後將數據交給lo。

# cat filebeat.yaml 
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-config
  namespace: loging
  labels:
    app: filebeat
data:
  filebeat.yml: |-
    filebeat.config:
      inputs:
        # Mounted `filebeat-inputs` configmap:
        path: ${path.config}/inputs.d/*.yml
        # Reload inputs configs as they change:
        reload.enabled: false
      modules:
        path: ${path.config}/modules.d/*.yml
        # Reload module configs as they change:
        reload.enabled: false
    # To enable hints based autodiscover, remove `filebeat.config.inputs` configuration and uncomment this:
    #filebeat.autodiscover:
    #  providers:
    #    - type: kubernetes
    #      hints.enabled: true
    output.logstash:
      hosts: ['${LOGSTASH_HOST:logstash}:${LOGSTASH_PORT:8080}']   #流向lo
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: filebeat-inputs
  namespace: loging
  labels:
    app: filebeat
data:
  kubernetes.yml: |-
    - type: docker
      containers.ids:
      - "*"
      processors:
        - add_kubernetes_metadata:
            in_cluster: true
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: filebeat
  namespace: loging
  labels:
    app: filebeat
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: filebeat
  template:
    metadata:
      labels:
        app: filebeat
    spec:
      serviceAccountName: filebeat
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      containers:
      - name: filebeat
        image: elastic/filebeat:7.3.1
        args: [
          "-c", "/etc/filebeat.yml",
          "-e",
        ]
        env:   #注入變量
        - name: LOGSTASH_HOST
          value: logstash
        - name: LOGSTASH_PORT
          value: "8080"
        securityContext:
          runAsUser: 0
          # If using Red Hat OpenShift uncomment this:
          #privileged: true
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/filebeat.yml
          readOnly: true
          subPath: filebeat.yml
        - name: inputs
          mountPath: /usr/share/filebeat/inputs.d
          readOnly: true
        - name: data
          mountPath: /usr/share/filebeat/data
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          defaultMode: 0600
          name: filebeat-config
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers
      - name: inputs
        configMap:
          defaultMode: 0600
          name: filebeat-inputs
      # data folder stores a registry of read status for all files, so we don't send everything again on a Filebeat pod restart
      - name: data
        hostPath:
          path: /var/lib/filebeat-data
          type: DirectoryOrCreate
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: filebeat
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: filebeat
  namespace: loging
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: filebeat
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: filebeat
  labels:
    app: filebeat
rules:
- apiGroups: [""] # "" indicates the core API group
  resources:
  - namespaces
  - pods
  verbs:
  - get
  - watch
  - list
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: filebeat
  namespace: loging
  labels:
    app: filebeat
---

至此完成在k8s上部署es+lo+fi+ki ,進行簡單驗證。

驗證

查看svc、pod、ingress信息

# kubectl get svc,pods,ingress -n loging
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP        EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
service/elasticsearch   ClusterIP   None              <none>        9200/TCP,9300/TCP   151m
service/kibana          ClusterIP   xxx.168.239.2xx   <none>        5601/TCP            20h
service/logstash        ClusterIP   xxx.168.38.1xx   <none>        8080/TCP            122m

NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/elasticsearch-0             1/1     Running   0          151m
pod/filebeat-24zl7              1/1     Running   0          118m
pod/filebeat-4w7b6              1/1     Running   0          118m
pod/filebeat-m5kv4              1/1     Running   0          118m
pod/filebeat-t6x4t              1/1     Running   0          118m
pod/kibana-689f4bd647-7jrqd     1/1     Running   0          20h
pod/logstash-76bc9b5f95-qtngp   1/1     Running   0          122m

NAME                        HOSTS                       ADDRESS        PORTS     AGE
ingress.extensions/kibana   kibana.test.realibox.com   xxx.xx.xx.xxx   80, 443   19h
web配置

配置索引

發現

至此算是簡單完成。後續需要不斷優化,不過那是後事了。

問題總結

這應該算是第一次親自在測試&生產環境部署應用了,而且是自己很不熟悉的日子系統,遇到了很多問題,需要總結。

  1. 如何調研一項技術棧;
  2. 如何選定方案;
  3. 因為網上幾乎沒有找到類似的方案(也不曉得別的公司是怎麼搞的,反正網上找不到有效的可能借鑒的)。需要自己根據不同的文檔總結嘗試;
  4. 一個組件的標籤盡可能一致;
  5. 如何查看公司是否做了端口限制和https強制轉換;
  6. 遇到IT的事一定要看日誌,這點很重要,日誌可以解決絕大多數問題;
  7. 一個人再怎麼整也會忽略一些點,自己先嘗試然後請教朋友,共同進步。
  8. 項目先上線再說別的,目前是這樣,一件事又百分之20的把握就可以去做了。百分之80再去做就沒啥意思了。
  9. 自學重點學的是理論,公司才能學到操作。

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簡單5步,輕鬆debug K8S服務!

作者:
Ram Rai,性能、可擴展性以及軟件架構的愛好者

原文鏈接:
https://medium.com/better-programming/debug-your-kubernetes-service-in-5-easy-steps-1457974f024c

在Kubernetes中,服務是一個核心概念。在本文中,將介紹如何調試K8S服務,這些服務是由多個Pod組成的工作負載的抽象接口(主機+端口)。

在我們深入探索debug方法之前,我們先簡單回顧一下網絡,這是Kubernetes服務的基礎。

  • 在一個pod中的容器共享相同的網絡空間和IP。

  • 所有的pod都能通過IP彼此通信。

  • 每個節點都能看到所有的Pod,反之亦然。

  • Pod可以看到所有的服務。

那麼,在實踐中這些意味着什麼呢?

在圖中:

  • 位於Pod1中的容器B可以直接作為localhost尋址容器A

  • 容器B可以通過其IP直接尋址Pod2(kubectl get pod -o wide)。我們知道當pod2出現故障時着不是一個可靠的通信渠道,並且一個新的pod可以出現在其位置中。但是我們無法追逐不斷變化的目標。

  • 接下來,容器B可以通過Service x訪問pod 2和pod 3,後者將它們的IP與負載均衡捆綁在一起;因此,在K8S上支持基於微服務的應用程序起着至關重要的作用

儘管對Kubernetes的內部網絡結構的檢查不在本文的討論範圍內,但我稍後會發布一些參考資料以供大家進一步研究。

對於當下,我還是鼓勵你花費一點時間在實踐中經歷和理解Kubernetes中的網絡。例如,你可以啟動一個Kubernetes測試pod並且嘗試從該pod中訪問其他pod、節點和服務。此處显示的命令將在Pod內彈出一個Linux shell。

kubectl run -it networktest --image=alpine bin/ash --restart=Never --rm

現在你在Kubernetes網絡空間內並且你可以隨意使用wegtpingnslookup之類的命令進行實驗。例如,測試你的Kubernetes集群中先前列出的網絡要求,nslookup <servicename>, ping <PodIP>

現在讓我們回到我們的話題,troubleshooting Kubernetes服務,這實際上是一種網絡結構。

Step1:檢查服務是否存在

kubectl get svc

如果服務不存在,應該是服務創建出現了故障,因此要去檢查你的服務定義。

Step2:測試你的服務

請記住,一個內部的Kubernetes ClusterIP服務是無法在集群外部訪問的。因此,有兩種方法可以對其進行測試。方法一,你可以啟動一個測試Pod,通過SSH進入該pod,然後嘗試像這樣訪問你的服務:

kubectl run -it testpod --image=alpine bin/ash --restart=Never --rm

在本文中我們啟動一個alpine Docker鏡像作為pod來從其內部測試服務:

#works for http services
wget <servicename>:<httpport>

#Confirm there is a DNS entry for the service!
nslookup <servicename>

或者,你可以轉發到本地計算機並在本地進行測試。

kubectl port-forward <service_name> 8000:8080

現在,你可以通過localhost:8000訪問服務。

Step3:檢查服務是否target相關Pod

Kubernetes服務會根據標籤selector將入站流量路由到其中一個pod,流量通過其IP路由到目標Pod。所以,請檢查服務是否綁定到那些pod。

kubectl describe service <service-name> | grep Endpoints

執行上述命令之後,你應該看到與列出的工作負載相關的所有Pod的IP。如果沒有看到,請執行Step4。

Step4:檢查Pod標籤

確保在Kubernetes服務中的selector與pod的標籤相匹配。

kubectl get pods --show-labels
kubectl describe svc <service_name>

從下面的截圖的中可以看到,pod的標籤在右邊。四個pod被標記為app=tinywebsitetier=frontend,這些標籤與下面“described”的服務selector相匹配。

在這四個匹配的Pod中,只有三個正在運行,其IP在突出显示的行中被列為服務的端點(endpoint)。你還可以在IP列中看到相同的IP。

Step5:確認服務端口與pod相匹配

最後,確保在你的pod中的代碼能夠監聽到你為服務指定的targetPort(例如,你在上方截圖中看到的port8001)!

這十分簡單,為了讓你更進一步深入了解和研究Kubernetes的網絡世界,歡迎你閱讀以下文章。

  • 在Kubernetes中部署一個應用程序

  • Debug服務

  • Kubernetes網絡

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東南亞最大湖泊洞里薩湖延遲回流 柬埔寨歸咎上游中、寮大壩

摘錄自2020年7月22日ETtoday新聞雲報導

位於柬埔寨的洞里薩湖(Tonle Sap)是東南亞最大的湖泊,無論旱、雨季都出產大量魚蝦,周圍地帶有約300萬人以漁業相關產業維生。

洞里薩湖的水源—湄公河—通常會於雨季水位上漲,並回流至柬埔寨的洞里薩湖,提供豐富的魚類資源。但專家稱,近來連續2年湄公河都延遲回流,嚴重干擾了捕魚活動,影響上百萬人的糧食供應。

據《路透社》報導,湄公河委員會認為延遲回流現象歸因於2019年降雨減少,以及湄公河上游2座寮國和11座中國水壩的運行,破壞了湄公河的自然水流,回流預計延遲到下個月(8月)才可能發生,導致漁民生計大受影響。

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