Mybatis詳解(二) sqlsession的創建過程

我們處於的位置

我們要清楚現在的情況.

現在我們已經調用了SqlSessionFactoryBuilder的build方法生成了SqlSessionFactory 對象.

但是如標題所說,要想生成sqlsession還要另一步SqlSessionFactory 調用openSession()方法生成sqlsession;

這就要從上一部分代碼講起

上文講到

我們創建的實際上是一個叫做DefaultSqlSessionFactory的類,實際上他是一個SqlSessionFactory接口(沒錯,這玩應是接口)的實現類.

既然sqlsession是由opensession產生的,那我們就先看這個方法.

說一嘴題外話就是自動提交也是在這個部分設置的,下面是如果你設置了autocommit的情況.

public SqlSession openSession(boolean autoCommit) {
  //this.configuration.getDefaultExecutorType()值為 ExecutorType.SIMPLE;
    return this.openSessionFromDataSource(this.configuration.getDefaultExecutorType(), (TransactionIsolationLevel)null, autoCommit);
}

參數中 configuration 獲取了默認的執行器 “SIMPLE”.

DefaultSqlSessionFactory

調用了一個同一個類中openSessionFromDataSource方法.

在這個類中是如下執行流程

所要知道的一部分知識.

environments運行環境

MyBatis 核心配置綜述之 Configuration詳解

其實就是數據庫連接那個部分.

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
  Transaction tx = null;
  try {
    //從configuration對象中得到環境配置的對象
    final Environment environment = configuration.getEnvironment();
    //這個對象被用來創建一個事務工廠->一號分支
    final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
  //事務工廠創建一個事務對象->二號分支
    tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
    //而 configurationye 則會根據事務對象和執行器類型創建一個執行器。
    ->三號分支
    final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);
    //返回一個默認的DefaultSqlSession對象
    ->四號分支
    return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
  } catch (Exception e) {
    closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
    throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + e, e);
  } finally {
    ErrorContext.instance().reset();
  }
}

現在我們要從一號分支開始

一號分支

final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);

這個代碼如下:

我們發現有兩種可能性.

如果傳進來的值沒有設置 標籤那麼他會執行 ManagedTransactionFactory()而反之則會執行 environment.getTransactionFactory()

這兩者產生的對象都實現了 TransactionFactory接口.

這裏ManagedTransactionFactory()是沒有標籤時生成的對象.其核心就是一句

private boolean closeConnection = true;的屬性.

我們不必過於關注這個部分.

private TransactionFactory getTransactionFactoryFromEnvironment(Environment environment) {
  if (environment == null || environment.getTransactionFactory() == null) {
   //如果沒有目標標籤
    return new ManagedTransactionFactory();
  }
  //如果有目標標籤
  return environment.getTransactionFactory();
}

environment.getTransactionFactory()產生的東西才是重點.

調用環境對象的getTransactionFactory方法,該方法和我們配置的一樣返回了一個 JdbcTransactionFactory,而實際上,TransactionFactory 只有2個實現類,一個是 ManagedTransactionFactory (沒有標籤時返回的),一個是 JdbcTransactionFactory(有標籤時返回的)。

至此一號分支結束,從此看來,一號分支實際上是將environment對象包裝成一個工廠對象.

請返回一號分支之前部分繼續.

分支二

tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);

我們回到openSessionFromDataSource方法,獲取了 JdbcTransactionFactory 后,調用 JdbcTransactionFactorynewTransaction方法創建一個事務對象.

當然因為代碼中採用TransactionFactory 接口作為聲明對象.所以無論分之一傳回來的是哪個工廠對象.在分支二中都可以執行.

我們先講 JdbcTransactionFactory的情況.

分支二中調用的是這個newTransaction方法.(還有一個重載的)

public Transaction newTransaction(Connection conn) {
  return new JdbcTransaction(conn);
}

這就到了另一個類中JdbcTransaction中.

JdbcTransaction

我刪掉其中的實現代碼

public class JdbcTransaction implements Transaction {

  private static final Log log = LogFactory.getLog(JdbcTransaction.class);

  protected Connection connection;
  protected DataSource dataSource;
  protected TransactionIsolationLevel level;
  protected boolean autoCommmit;

  public JdbcTransaction(DataSource ds, TransactionIsolationLevel desiredLevel, boolean desiredAutoCommit) {
    dataSource = ds;
    level = desiredLevel;
    autoCommmit = desiredAutoCommit;
  }

  public JdbcTransaction(Connection connection) {
    this.connection = connection;
  }

  public Connection getConnection() throws SQLException {
  
  }

  public void commit() throws SQLException {
   
  }

  public void rollback() throws SQLException {
    
  }

  public void close() throws SQLException {
    
  }

  protected void setDesiredAutoCommit(boolean desiredAutoCommit) {
   
  }

  protected void resetAutoCommit() {
    
  }

  protected void openConnection() throws SQLException {
   
  }

}

其實只要看了代碼你就會發現,這個類中的方法,和我們調用session的方法高度重合.比如commit,rollback等等.而且還能設置事務的隔離級別

所以我們有理由認為,這個類就是對jdbc連接部分的封裝.

總結

至此分支二結束,我們對於 標籤在xml中的存在情況,會返回兩種截然不同對象.一種是作為jdbc連接封裝的 JdbcTransaction對象.另一個則是 ManagedTransaction對象(這個沒講….)

分支三

第三分支我們將回到Configuration對象.

Configuration對象

法此時已經創建好事務對象。接下來將事務對象執行器作為參數執行 configuration 的 newExecutor 方法來獲取一個 執行器類。我們看看該方法實現:

首先第一句將判斷是否傳入了一個excutorType參數,如果沒有就用默認的參數.

也就是 ExecutorType.SIMPLE(前面出現過),然後根據執行的類型來創建不同的執行器,默認是 SimpleExecutor 執行器.

Mybatis有三種基本的Executor執行器:

  • SimpleExecutor:每執行一次update或select,就開啟一個Statement對象,用完立刻關閉Statement對象。

  • ReuseExecutor:執行update或select,以sql作為key查找Statement對象,存在就使用,不存在就創建,用完后,不關閉Statement對象,而是放置於Map<String, Statement>內,供下一次使用。簡言之,就是重複使用Statement對象。

  • BatchExecutor:執行update(沒有select,JDBC批處理不支持select),將所有sql都添加到批處理中(addBatch()),等待統一執行(executeBatch()),它緩存了多個Statement對象,每個Statement對象都是addBatch()完畢后,等待逐一執行executeBatch()批處理。與JDBC批處理相同。

作用範圍:Executor的這些特點,都嚴格限制在SqlSession生命周期範圍內。

然後我們看下一句部分

Executor executor;
//看看上文.這是根據傳入的內容不同,最終結果是
if (ExecutorType.BATCH == executorType) {
  executor = new BatchExecutor(this, transaction);
} else if (ExecutorType.REUSE == executorType) {
  executor = new ReuseExecutor(this, transaction);
} else {
  executor = new SimpleExecutor(this, transaction);
}

我們先將 BatchExecutor執行器.

該類包裝了事務對象,延遲加載的隊列,本地緩存,永久緩存,配置對象,還包裝了自己。

傳入的兩個參數分別為存儲了配置信息的Configuration對象,以及封裝了jdbc中連接數據庫部分代碼的JdbcTransaction對象.

回到 newExecutor 方法,判斷是否使用緩存,默認是true, 則將剛剛的執行器包裝到新的 CachingExecutor 緩存執行器中。最後將執行器添加到所有的攔截器中(如果配置了話),我們這裏沒有配置。

到此分支三結束

總結:

我們從用從分支二得到的對象,構建了一個執行器.這個執行對象,包括事務對象(即連jdbc連接部分的控制封裝.JdbcTransaction),延遲加載的隊列,本地緩存,永久緩存,配置對象(Configuration),還包裝了自己。

四號分支

我們已經有了執行器,此時創建 DefaultSqlSession 對象,攜帶 configuration, executor, autoCommit 三個參數,該構造器就是簡單的賦值過程。我們有必要看看該類的結構:

該類包含了常用的所有方法,包括事務方法,可以說,該類封裝了執行器和事務類。而執行器才是具體的執行工作人員。

至此,我們已經完成了 SqlSession 的創建過程。

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C#9.0 終於來了,您還學的動嗎? 帶上VS一起解讀吧!(應該是全網第一篇)

一:背景

1. 講故事

好消息,.NET 5.0 終於在2020年6月10日發布了第五個預覽版,眼尖的同學一定看到了在這個版本中終於支持了 C# 9.0,此處有掌聲,太好了!!!

.Net5官方鏈接

可以看到目前的C#9還是預覽版,實現了一部分新語法供開發者提前嘗鮮,從github的roslyn倉庫上可以看到目前準備實現 17個新特性,現階段已經實現了8個,其中的 In Progress 表示正在開發中。

新特性預覽

2. 安裝必備

  • 下載最新的net5 sdk吧: dotnet-sdk-5.0.100-preview.5.20279.10-win-x64.exe

  • 下載最新的 visual studio 2019 preview 2

找好你自己的vs版本類型哦。。。

二:新特性研究

1. Target-typed new

這個取名一定要留給學易經的大師傅,沒見過世面的我不敢造次,取得不佳影響時運,所謂 運去金成鐵, 時來鐵似金 ,不過大概意思就是說直接new你定義的局部變量的類型,用issues中總結的話就是:


Summary: Allow Point p = new (x, y);
Shipped in preview in 16.7p1.

接下來就是全部代碼,看看使用前使用后 的具體差別。


    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //老語法
            var person = new Person("mary", "123456");

            //新語法
            Person person2 = new("mary", "123456");

            Console.WriteLine($"person={person}person2={person2}");
        }
    }

    public class Person
    {
        private string username;
        private string password;

        public Person(string username, string password)
        {
            this.username = username;
            this.password = password;
        }

        public override string ToString()
        {
            return $"username={username},password={password} \n";
        }
    }

然後用ilspy去看看下面的il代碼,是不是省略了Person,讓自己心裏踏實一點。

總的來說這語法還行吧,能起到延長鍵盤使用壽命的功效。

2. Lambda discard parameters

從字面上看大概就是說可以在lambda上使用取消參數,聽起來怪怪的,那本意是什麼呢?有時候lambda上的匿名方法簽名的參數是不需要的,但在以前必須實打實的定義,這樣就會污染方法體,也就是可以在body中被訪問,如下圖:

但有時候因為客觀原因必須使用Func<int,int,int>這樣的委託,而且還不想讓方法簽名的參數污染方法體,我猜測在函數式編程中有這樣的場景吧,可能有點類似MVC中的EmptyResult效果。

好了,我想你大概知道啥意思了,接下來實操一把。。。


    Func<int, int, int> func = (_, _) =>
    {
        return 0;
    };

    var result = func(10, 20);

從圖中可以看到,我在方法體中是找不到所謂的 _ 變量的,這就神奇了,怎麼做到的呢? 帶着這個好奇心看看它的IL代碼是個什麼樣子。


.method private hidebysig static 
	void Main (
		string[] args
	) cil managed 
{
	// Method begins at RVA 0x2048
	// Code size 45 (0x2d)
	.maxstack 3
	.entrypoint
	.locals init (
		[0] class [System.Runtime]System.Func`3<int32, int32, int32> func,
		[1] int32 result
	)

	IL_0000: nop
	IL_0001: ldsfld class [System.Runtime]System.Func`3<int32, int32, int32> ConsoleApp1.Program/'<>c'::'<>9__0_0'
	IL_0006: dup
	IL_0007: brtrue.s IL_0020

	IL_0009: pop
	IL_000a: ldsfld class ConsoleApp1.Program/'<>c' ConsoleApp1.Program/'<>c'::'<>9'
	IL_000f: ldftn instance int32 ConsoleApp1.Program/'<>c'::'<Main>b__0_0'(int32, int32)
	IL_0015: newobj instance void class [System.Runtime]System.Func`3<int32, int32, int32>::.ctor(object, native int)
	IL_001a: dup
	IL_001b: stsfld class [System.Runtime]System.Func`3<int32, int32, int32> ConsoleApp1.Program/'<>c'::'<>9__0_0'

	IL_0020: stloc.0
	IL_0021: ldloc.0
	IL_0022: ldc.i4.s 10
	IL_0024: ldc.i4.s 20
	IL_0026: callvirt instance !2 class [System.Runtime]System.Func`3<int32, int32, int32>::Invoke(!0, !1)
	IL_002b: stloc.1
	IL_002c: ret
} // end of method Program::Main

從上面的IL代碼來看 匿名方法 變成了<>c類的<Main>b__0_0方法,完整簽名: ConsoleApp1.Program/'<>c'::'<Main>b__0_0'(int32, int32),然後再找一下 <Main>b__0_0 方法的定義。


.class nested private auto ansi sealed serializable beforefieldinit '<>c'
	extends [System.Runtime]System.Object
	.method assembly hidebysig 
		instance int32 '<Main>b__0_0' (
			int32 _,
			int32 _
		) cil managed 
	{
		// Method begins at RVA 0x2100
		// Code size 7 (0x7)
		.maxstack 1
		.locals init (
			[0] int32
		)

		IL_0000: nop
		IL_0001: ldc.i4.0
		IL_0002: stloc.0
		IL_0003: br.s IL_0005

		IL_0005: ldloc.0
		IL_0006: ret
	} // end of method '<>c'::'<Main>b__0_0'

這說明什麼呢? 說明兩個參數是真實存在的,但編譯器搗了鬼,做了語法上的限制,不讓你訪問所謂的 _

等等。。。有一個問題,IL中的方法簽名怎麼是這樣的: <Main>b__0_0 (int32 _,int32 _) , 大家應該知道方法簽名中不可以出現重複的參數名,比如下面這樣定義肯定是報錯的。

這說明什麼? 說明這個語法糖不僅需要編譯器支持,更需要底層的JIT支持,那怎麼證明呢?我們用windbg去底層挖一挖。。。為了方便調試,修改如下:


        static void Main(string[] args)
        {
            Func<int, int, int> func = (_, _) =>
            {
                Console.WriteLine("進入方法體了!!!");
                Console.ReadLine();
                return 0;
            };

            var result = func(10, 20);
        }

0:000> !clrstack -p
OS Thread Id: 0x52e8 (0)
0000007035F7E5C0 00007ffaff362655 ConsoleApp1.Program+c.b__0_0(Int32, Int32) [C:\5\ConsoleApp1\ConsoleApp1\Program.cs @ 13]
    PARAMETERS:
        this (0x0000007035F7E600) = 0x000001968000cb48
        _ (0x0000007035F7E608) = 0x000000000000000a
        _ (0x0000007035F7E610) = 0x0000000000000014

從圖中可以看到,雖然都是 _ ,但在線程棧上是完完全全的兩個棧地址。 0x0000007035F7E6080x0000007035F7E610

三:總結

總的來說,C#是越來越向函數式編程靠攏,越來越像Scala,就像Jquery的口號一樣: Write less,do more。

好了,先就說這兩個吧,大家先安裝好工具,明天繼續解剖~~~

如您有更多問題與我互動,掃描下方進來吧~

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Elasticsearch系列—生產數據備份恢復方案

前言

生產環境中運行的組件,只要有數據存儲,定時備份、災難恢復是必修課,mysql數據庫的備份方案已經非常成熟,Elasticsearch也同樣有成熟的數據備份、恢復方案,我們來了解一下。

概要

本篇介紹Elasticsearch生產集群數據的數據備份、恢復和升級的常規操作。

curl命令

curl是Linux操作的必備工具,Elasticsearch生產環境的搭建,不能保證都能使用kibana訪問到,而Elasticsearch Restful API都可以使用curl工具來完成訪問。

使用curl還有一個好處:有些操作需要一連串的請求才能完成,我們可以使用shell腳本將這些關聯的操作,封裝到腳本里,後續使用起來就非常方便。

如果有定時執行的命令,也是使用shell將一系列操作封裝好,運用Linux自帶的crontab進行觸發。

後續的一些操作命令,將會用curl來完成,並且只需要將完整的curl請求拷貝到kibana的dev tools上,kibana能夠自動轉化成我們之前常見的請求,非常方便。

在Linux下的請求命令:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/music/children/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
'

完整的命令拷貝到dev tools里時,自動會變成:

GET /music/children/_search
{

  "query": {

    "match_all": {}

  }

}

這工具真是強大,不過反過來操作不行的,我已經試過了。

curl命令,有Body體的,記得加上-H 'Content-Type: application/json'?pretty參數可以讓響應結果格式化輸出

數據備份

我們知道Elasticsearch的索引拆分成多個shard進行存儲在磁盤裡,shard雖然分了primary shard和replica shard,可以保證集群的數據不丟失,數據訪問不間斷,但如果機房停電導致集群節點全部宕機這種重大事故時,我們就需要提前定期地對數據進行備份,以防萬一。

既然是磁盤文件存儲,那存儲介質的選擇就有很多了:本地磁盤,NAS,文件存儲服務器(如FastDFS、HDFS等),各種雲存儲(Amazon S3, 阿里雲OSS)等

同樣的,Elasticsearch也提供snapshot api命令來完成數據備份操作,可以把集群當前的狀態和數據全部存儲到一個其他目錄上,本地路徑或網絡路徑均可,並且支持增量備份。可以根據數據量來決定備份的執行頻率,增量備份的速度還是很快的。

創建備份倉庫

我們把倉庫地址暫定為本地磁盤的/home/esuser/esbackup目錄,

首先,我們需要在elasticsearch.yml配置文件中加上

path.repo: /home/esuser/esbackup

並重啟Elasticsearch。

啟動成功后,發送創建倉庫的請求:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/esbackup?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
    "type": "fs", 
    "settings": {
        "location": "/home/esuser/esbackup",
        "max_snapshot_bytes_per_sec" : "50mb", 
        "max_restore_bytes_per_sec" : "50mb"
    }
}
'
{"acknowledged":true}
[esuser@elasticsearch02 ~]$ 

參數解釋:

  • type: 倉庫的類型名稱,請求里都是fs,表示file system。
  • location: 倉庫的地址,要與elasticsearch.yml配置文件相同,否則會報錯
  • max_snapshot_bytes_per_sec: 指定數據從Elasticsearch到倉庫(數據備份)的寫入速度上限,默認是20mb/s
  • max_restore_bytes_per_sec: 指定數據從倉庫到Elasticsearch(數據恢復)的寫入速度上限,默認也是20mb/s

用於限流的兩個參數,需要根據實際的網絡進行設置,如果備份目錄在同一局域網內,可以設置得大一些,便於加快備份和恢復的速度。

也有查詢命令可以看倉庫的信息:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/esbackup?pretty'

{"esbackup":{"type":"fs","settings":{"location":"/home/esuser/esbackup","max_restore_bytes_per_sec":"50mb","max_snapshot_bytes_per_sec":"50mb"}}}

[esuser@elasticsearch02 ~]$

使用hdfs創建倉庫

大數據這塊跟hadoop生態整合還是非常推薦的方案,數據備份這塊可以用hadoop下的hdfs分佈式文件存儲系統,關於hadoop集群的搭建方法,需要自行完成,本篇末尾有補充說明,可供參考。

對Elasticsearch來說,需要安裝repository-hdfs的插件,我們的Elasticsearch版本是6.3.1,對應的插件則使用repository-hdfs-6.3.1.zip,hadoop則使用2.8.1版本的。

插件下載安裝命令:

./elasticsearch-plugin install https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch-plugins/repository-hdfs/repository-hdfs-6.3.1.zip

如果生產環境的服務器無法連接外網,可以先在其他機器上下載好,上傳到生產服務器,解壓到本地,再執行安裝:

./elasticsearch-plugin install file:///opt/elasticsearch/repository-hdfs-6.3.1

安裝完成後記得重啟Elasticsearch節點。

查看節點狀態:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET elasticsearch02:9200/_cat/nodes?v

ip             heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.17.137           38          95   2    0.03    0.03     0.05 mdi       *      node-1
創建hdfs倉庫

先查看節點的shard信息

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_count?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
 {
     "query": {
         "match_all": {}
     }
}'


{
  "count" : 5392,
  "_shards" : {
    "total" : 108,
    "successful" : 108,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

創建一個hdfs的倉庫,名稱為hdfsbackup

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT  'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
 {
   "type": "hdfs",
   "settings": {
     "uri": "hdfs://elasticsearch02:9000/",
     "path": "/home/esuser/hdfsbackup",
   "conf.dfs.client.read.shortcircuit": "false",
   "max_snapshot_bytes_per_sec" : "50mb", 
     "max_restore_bytes_per_sec" : "50mb"
   }
 }'

{
  "acknowledged" : true
}
驗證倉庫

倉庫創建好了之後,可以用verify命令驗證一下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/_verify?pretty'
{
  "nodes" : {
    "A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ" : {
      "name" : "node-1"
    }
  }
}
索引備份

倉庫創建好並驗證完成后,可以執行snapshot api對索引進行備份了,

如果不指定索引名稱,表示備份當前所有open狀態的索引都備份,還有一個參數wait_for_completion,表示是否需要等待備份完成后才響應結果,默認是false,請求提交後會立即返回,然後備份操作在後台異步執行,如果設置為true,請求就變成同步方式,後台備份完成后,才會有響應。建議使用默認值即可,有時備份的整個過程會持續1-2小時。

示例1:備份所有的索引,備份名稱為snapshot_20200122

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'
{
  "accepted" : true
}

示例2:備份索引music的數據,備份名稱為snapshot_20200122_02,並指定wait_for_completion為true

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02?wait_for_completion=true&pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{
  "indices": "music",
  "ignore_unavailable": true,
  "include_global_state": false,
  "partial": true
}'


{
  "snapshot" : {
    "snapshot" : "snapshot_20200122_02",
    "uuid" : "KRXnzc6XSWagCQO92EQx6A",
    "version_id" : 6030199,
    "version" : "6.3.1",
    "indices" : [
      "music"
    ],
    "include_global_state" : false,
    "state" : "SUCCESS",
    "start_time" : "2020-01-22T07:11:06.594Z",
    "start_time_in_millis" : 1579677066594,
    "end_time" : "2020-01-22T07:11:07.313Z",
    "end_time_in_millis" : 1579677067313,
    "duration_in_millis" : 719,
    "failures" : [ ],
    "shards" : {
      "total" : 5,
      "failed" : 0,
      "successful" : 5
    }
  }
}

這條命令中幾個參數介紹:

  • indices:索引名稱,允許寫多個,用”,”分隔,支持通配符。
  • ignore_unavailable:可選值true/false,如果為true,indices里不存在的index就可以忽略掉,備份操作正常執行,默認是false,如果某個index不存在,備份操作會提示失敗。
  • include_global_state:可選值true/false,含義是要不要備份集群的全局state數據。
  • partial:可選值true/false,是否支持備份部分shard的數據。默認值為false,如果索引的部分primary shard不可用,partial為false時備份過程會提示失敗。

使用snapshot api對數據的備份是增量進行的,執行snapshotting的時候,Elasticsearch會分析已經存在於倉庫中的snapshot對應的index file,在前一次snapshot基礎上,僅備份創建的或者發生過修改的index files。這就允許多個snapshot在倉庫中可以用一種緊湊的模式來存儲,非常節省存儲空間,並且snapshotting過程是不會阻塞所有的Elasticsearch讀寫操作的。

同樣的,snapshot作為數據快照,在它之後寫入index中的數據,是不會反應到這次snapshot中的,snapshot數據的內容包含index的副本,也可以選擇是否保存全局的cluster元數據,元數據裡面包含了全局的cluster設置和template。

每次只能執行一次snapshot操作,如果某個shard正在被snapshot備份,那麼這個shard此時就不能被移動到其他node上去,這會影響shard rebalance的操作。只有在snapshot結束之後,這個shard才能夠被移動到其他的node上去。

查看snapshot備份列表
  1. 查看倉庫內所有的備份列表
curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/_all?pretty'
  1. 查看單個備份數據
[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02?pretty'
{
  "snapshots" : [
    {
      "snapshot" : "snapshot_20200122_02",
      "uuid" : "KRXnzc6XSWagCQO92EQx6A",
      "version_id" : 6030199,
      "version" : "6.3.1",
      "indices" : [
        "music"
      ],
      "include_global_state" : false,
      "state" : "SUCCESS",
      "start_time" : "2020-01-22T07:11:06.594Z",
      "start_time_in_millis" : 1579677066594,
      "end_time" : "2020-01-22T07:11:07.313Z",
      "end_time_in_millis" : 1579677067313,
      "duration_in_millis" : 719,
      "failures" : [ ],
      "shards" : {
        "total" : 5,
        "failed" : 0,
        "successful" : 5
      }
    }
  ]
}
刪除snapshot備份

如果需要刪除某個snapshot備份快照,一定要使用delete命令,造成別自個跑到服務器目錄下做rm操作,因為snapshot是增量備份的,裏面有各種依賴關係,極可能損壞backup數據,記住不要上來就自己干文件,讓人家標準的命令來執行,命令如下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'
{
  "acknowledged" : true
}
查看備份進度

備份過程長短視數據量而定,wait_for_completion設置為true雖然可以同步得到結果,但時間太長的話也不現實,我們是希望備份操作後台自己搞,我們時不時的看看進度就行,其實還是調用的snapshot的get操作命令,加上_status參數即可,備份過程中會显示什麼時間開始的,有幾個shard在備份等等信息:

curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_status?pretty'

取消備份

正在備份的數據可以執行取消,使用的是delete命令:

curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122?pretty'

這個命令有兩個作用:

  1. 如果備份正在進行中,那麼取消備份操作,並且刪除備份了一半的數據。
  2. 如果備份已經完成,直接刪除備份數據。

數據恢復

生產環境的備份操作,是定期執行的,執行的頻率看實際的數據量,有1天執行1次的,有4小時一次的,簡單的操作是使用shell腳本封裝備份的命令,然後使用Linux的crontab定時執行。

既然數據有備份,那如果數據出現異常,或者需要使用到備份數據時,恢復操作就能派上用場了。

常規恢復

數據恢復使用restore命令,示例如下:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_restore?pretty'
{
  "accepted" : true
}

注意一下被恢復的索引,必須全部是close狀態的,否則會報錯,關閉索引的命令:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST  'http://elasticsearch02:9200/music/_close?pretty'

恢復完成后,索引自動還原成open狀態。

同樣有些參數可以進行選擇:

[esuser@elasticsearch02 ~]$ curl -XPOST 'http://elasticsearch02:9200/_snapshot/hdfsbackup/snapshot_20200122_02/_restore
{
    "indices": "music", 
	"ignore_unavailable": true,
	"include_global_state": true
}

默認會把備份數據里的索引全部還原,我們可以使用indices參數指定需要恢復的索引名稱。同樣可以使用wait_for_completion參數,ignore_unavailable、partial和include_global_state與備份時效果相同,不贅述。

監控restore的進度

與備份類似,調用的recovery的get操作命令查看恢復的進度:

curl -XGET 'http://elasticsearch02:9200/music/_recovery?pretty'

music為索引名稱。

取消restore

與備份類似,delete正在恢復的索引可以取消恢復過程:

curl -XDELETE 'http://elasticsearch02:9200/music'

集群升級

我們現在使用的版本是6.3.1,目前官網最新版本已經是7.5.2了,如果沒有重大的變更或嚴重bug報告的情況下,一般是不需要做升級,畢竟升級有風險,發布要謹慎。

這裏就簡單說一下通用的步驟,謹慎操作:

  1. 查看官網最新版本的文檔,從當前版本到目標版本的升級,有哪些變化,新加入的功能和修復的bug。
  2. 在開發環境或測試環境先執行升級,相應的插件也做一次匹配升級,穩定運行幾個項目版本周期后,再考慮生產環境的升級事宜。
  3. 升級前對數據進行全量的備份,萬一升級失敗,還有挽救的餘地。
  4. 申請生產環境升級的時間窗口,逐個node進行升級驗證。

補充hadoop集群搭建

Elasticsearch的數據備份,通常建議的實踐方案是結合hadoop的hdfs文件存儲,這裏我們搭建一個hadoop的集群環境用作演示,hadoop相關的基礎知識請自行了解,已經掌握的童鞋可以跳過。

版本環境:
hadoop 2.8.1

虛擬機環境

hadoop集群至少需要3個節點。我們選用elasticsearch02、elasticsearch03、elasticsearch04三台機器用於搭建。

  1. 下載解壓

官網下載hadoop-2.8.1.tar.gz,解壓至/opt/hadoop目錄

  1. 設置環境變量

演示環境擁有root權限,就介紹一種最簡單的設置方法,修改/etc/profile文件,添加變量後記得source一下該文件。


[root@elasticsearch02 ~]# vi /etc/profile

# 文件末尾添加
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.1
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

[root@elasticsearch02 ~]# source /etc/profile
  1. 創建hadoop數據目錄,啟動hadoop時我們使用esuser賬戶,就在/home/esuser下創建目錄,如 /home/esuser/hadoopdata

  2. 修改hadoop的配置文件,在/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/etc/hadoop目錄下,基本上是添加配置,涉及的配置文件:

  • core-site.xml
  • hdfs-site.xml
  • yarn-site.xml
  • mapred-site.xml
  • slaves(注:我們選定elasticsearch02為master,其餘兩個為slave)

示例修改如下:

core-site.xml

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://elasticsearch02:9000</value>
</property>

hdfs-site.xml

<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/home/esuser/hadoopdata/namenode</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.datanode.data.dir</name>
  <value>/home/esuser/hadoopdata/datanode</value>
</property>

yarn-site.xml

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>elasticsearch02</value>
</property>

mapred-site.xml

<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

slaves

elasticsearch03
elasticsearch04
  1. 拷貝設置后的文件到另外兩台機器上
scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.8.1 esuser@elasticsearch03:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1
scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.8.1 esuser@elasticsearch04:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1

拷貝的文件有點大,需要等一會兒,拷貝完成后,在elasticsearch03、elasticsearch04再設置一次HADOOP_HOME環境變量

  1. 啟動集群

格式化namenode,在hadoop master節點(elasticsearch02),HADOOP_HOME/sbin目錄下執行hdfs namenode -format

執行啟動命令:start-dfs.sh
這個啟動過程會建立到elasticsearch03、elasticsearch04的ssh連接,輸入esuser的密碼即可,也可以提前建立好免密ssh連接。

我們只需要用它的hdfs服務,其他的組件可以不啟動。

驗證啟動是否成功,三台機器分別輸入jps,看下面的進程,如無意外理論上應該是這樣:
elasticsearch02:NameNode、SecondaryNameNode
elasticsearch03:DataNode
elasticsearch04:DataNode

同時在瀏覽器上輸入hadoop master的控制台地址:http://192.168.17.137:50070/dfshealth.html#tab-overview,應該能看到這兩個界面:

datanodes看到2個結點,表示集群啟動成功,如果只能看到一個或一個都沒有,可以查看相應的日誌:/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/logs

Error: JAVA_HOME is not set and could not be found 錯誤解決辦法

這個明明已經設置了JAVA_HOME,並且export命令也能看到,啟動時死活就是不行,不跟他杠了,直接在/opt/hadoop/hadoop-2.8.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件加上

export JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_211"

小結

本篇主要以hadoop分佈式文件存儲為背景,講解了Elasticsearch數據的備份與恢復,可以了解一下。集群版本升級這類操作,實踐起來比較複雜,受項目本身影響比較大,這裏就簡單提及要注意的地方,沒有作詳細的案例操作,真要有版本升級的操作,請各位慎重操作,多驗證,確保測試環境充分測試后再上生產,記得數據要備份。

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Accord.NET重啟4.0 開發

Accord.NET Framework是在AForge.NET基礎上封裝和進一步開發來的。功能也很強大,因為AForge.NET更注重與一些底層和廣度,而Accord.NET Framework更注重與機器學習這個專業,在其基礎上提供了更多統計分析和處理函數,包括圖像處理和計算機視覺算法,所以側重點不同,但都非常有用。 官方網站:http://accord-framework.net/

在項目中斷2年時間之後,作者cesarsouza 在2020年5月1日更新了項目狀態, 他在歐洲完成博士,雖然他的工作中主要使用Python完成他的工作,但是他喜歡C#/.NET,一直在考慮Accprd.NET的發展問題,5月15日重新設定了4.0 版本的路線圖https://github.com/accord-net/framework/issues/2123,  其中他寫道:“我看到這個項目仍然被認為對許多人有用,我不認為讓項目消亡符合任何人的利益。我最初認為這個項目將由ML.NET取代,但事實並非如此。我們可以轉換框架,轉而與它合作。”

我們在ML.NET的最初宣布文章中有Accord.NET的影子:

CNTK 已經死了,目前只有 Tensoflow.NET在蓬勃發展,發展的情況很不錯,隨着Accord.NET的加入,這個生態又重新激活,期待大家一起加入,推動.NET機器學習生態的發展。

(一)框架的三大功能模塊

Accord.NET框架主要有三個大的功能性模塊。

  • 分別為科學技術,
  • 信號與圖像處理,
  • 支持組件。

下面將對3個模型的命名空間和功能進行簡單介紹。可以讓大家更快的接觸和了解其功能是否是自己想要的,下面是主要的命名空間介紹。

(二) 科學計算

Accord.Math:包括矩陣擴展程序,以及一組矩陣數值計算和分解的方法,也包括一些約束和非約束問題的數值優化算法,還有一些特殊函數以及其他一些輔助工具。

Accord.Statistics:包含概率分佈、假設檢驗、線性和邏輯回歸等統計模型和方法,隱馬爾科夫模型,(隱藏)條件隨機域、主成分分析、偏最小二乘判別分析、內核方法和許多其他相關的技術。

Accord.MachineLearning: 為機器學習應用程序提供包括支持向量機,決策樹,樸素貝恭弘=叶 恭弘斯模型,k-means聚類算法,高斯混合模型和通用算法如Ransac,交叉驗證和網格搜索等算法。

Accord.Neuro:包括大量的神經網絡學習算法,如Levenberg-Marquardt,Parallel Resilient Backpropagation,Nguyen-Widrow初始化算法,深層的信念網絡和許多其他神經網絡相關的算法。具體看參考幫助文檔。

(三)信號與圖像處理

Accord.Imaging:包含特徵點探測器(如Harris, SURF, FAST and  FREAK),圖像過濾器、圖像匹配和圖像拼接方法,還有一些特徵提取器。

Accord.Audio:包含一些機器學習和統計應用程序說需要的處理、轉換過濾器以及處理音頻信號的方法。

Accord.Vision:實時人臉檢測和跟蹤,以及對人流圖像中的一般的檢測、跟蹤和轉換方法,還有動態模板匹配追蹤器。

(四) 支持組件

主要是為上述一些組件提供數據显示,繪圖的控件,分為以下幾個命名空間:

Accord.Controls:包括科學計算應用程序常見的柱狀圖、散點圖和表格數據瀏覽。

Accord.Controls.Imaging:包括用來显示和處理的圖像的WinForm控件,包含一個方便快速显示圖像的對話框。

Accord.Controls.Audio:显示波形和音頻相關性信息的WinForm控件。

Accord.Controls.Vision:包括跟蹤頭部,臉部和手部運動以及其他計算機視覺相關的任務WinForm控件。

(五) 支持的算法介紹

下面將Accord.NET框架包括的主要功能算法按照類別進行介紹。來源主要是官網介紹,進行了簡單的翻譯和整理。

1、分類(Classification)

SVM(支持向量機,類SupportVectorMachine、類KernelSupportVectorMachine、類SequentialMinimalOptimization—序列最小優化算法)、

K-NN鄰近算法(類KNearestNeighbors);

Logistic Regression(邏輯回歸)、

Decision Trees(決策樹,類DecisionTree、ID3Learning、C45Learning)、

Neural Networks(神經網絡)、

Deep Learning(深度學習)

(Deep Neural Networks深層神經網絡)、

Levenberg-Marquardt with Bayesian Regularization、

Restricted Boltzmann Machines(限制玻耳茲曼機)、

Sequence classification (序列分類),

Hidden Markov Classifiers and Hidden Conditional Random Fields(隱馬爾科夫分類器和隱藏條件隨機域)。

2、回歸(Regression)

Multiple linear regression(多元線性回歸-單因變量多自變量)、

SimpleLinearRegression(線性回歸,類SimpleLinearRegression)、

Multivariate linear regression(多元線性回歸-多因變量多自變量)、polynomial regression (多項式回歸)、logarithmic regression(對數回歸)、Logistic regression(邏輯回歸)、multinomial logistic regression(多項式邏輯回歸)(softmax) and generalized linear models(廣義線性模型)、L2-regularized L2-loss logistic regression , L2-regularized logistic regression , L1-regularized logistic regression , L2-regularized logistic regression in the dual form and regression support vector machines。

3、聚類(Clustering)

K-Means、K-Modes、Mean-Shift(均值漂移)、Gaussian Mixture Models(高斯混合模型)、Binary Split(二元分裂)、Deep Belief Networks(深層的信念網絡)、 Restricted Boltzmann Machines(限制玻耳茲曼機)。聚類算法可以應用於任意數據,包括圖像、數據表、視頻和音頻。

4、概率分佈(Distributions)

包括40多個分佈的參數和非參數估計。包括一些常見的分佈如正態分佈、柯西分佈、超幾何分佈、泊松分佈、伯努利;也包括一些特殊的分佈如Kolmogorov-Smirnov , Nakagami、Weibull、and Von-Mises distributions。也包括多元分佈如多元正態分佈、Multinomial 、Independent 、Joint and Mixture distributions。

5、假設檢驗(Hypothesis Tests)

超過35統計假設測試,包括單向和雙向方差分析測試、非參數測試如Kolmogorov-Smirnov測試和媒體中的信號測試。contingency table tests such as the Kappa test,with variations for multiple tables , as well as the Bhapkar and Bowker tests; and the more traditional Chi-Square , Z , F , T and Wald tests .

6、核方法(Kernel Methods)

內核支持向量機,多類和多標籤向量機、序列最小優化、最小二乘學習、概率學習。Including special methods for linear machines such as LIBLINEAR’s methods for Linear Coordinate Descent , Linear Newton Method , Probabilistic Coordinate Descent , Probabilistic Coordinate Descent in the Dual , Probabilistic Newton Method for L1 and L2 machines in both the dual and primal formulations .

7、圖像(Imaging)

興趣和特徵點探測器如Harris,FREAK,SURF,FAST。灰度共生矩陣,Border following,Bag-of-Visual-Words (BoW),RANSAC-based homography estimation , integral images , haralick textural feature extraction , and dense descriptors such as histogram of oriented gradients (HOG) and Local Binary Pattern (LBP).Several image filters for image processing applications such as difference of Gaussians , Gabor , Niblack and Sauvola thresholding。還有幾個圖像處理中經常用到的圖像過濾器。

8、音頻信號(Audio and Signal)

音頻信號的加載、解析、保存、過濾和轉換,如在空間域和頻域應用音頻過濾器。WAV文件、音頻捕捉、時域濾波器,高通,低通,波整流過濾器。Frequency-domain operators such as differential rectification filter and comb filter with Dirac’s delta functions . Signal generators for Cosine , Impulse , Square signals.

9、視覺(Vision)

實時人臉檢測和跟蹤,以及圖像流中檢測、跟蹤、轉換的一般的檢測方法。Contains cascade definitions , Camshift and Dynamic Template Matching trackers . Includes pre-created classifiers for human faces and some facial features such as noses。

10、降維技術

SVD奇異值分解(OctaveEnvironment.svd方法);

PCA主成分分析(類PrincipalComponent);

ICA獨立成份分析(類IndependentComponetAnalysis)

11、算法精度測算

混淆矩陣(類ConfusionMatrix);

ROC曲線評估(類ReceiverOperatingCharacteristic);

Bootstrap算法(自助算法;類(Bootstrap));

CrossValidation算法(交叉檢驗;類(CrossValidation));

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.Net Core微服務入門全紀錄(一)——項目搭建

前言

寫這篇博客主要目的是記錄一下自己的學習過程,只能是簡單入門級別的,因為水平有限就寫到哪算哪吧,寫的不對之處歡迎指正。
代碼放在:https://github.com/xiajingren/NetCoreMicroserviceDemo

什麼是微服務?

關於微服務的概念解釋網上有很多…
個人理解,微服務是一種系統架構模式,它和語言無關,和框架無關,和工具無關,和服務器環境無關…
微服務思想是將傳統的單體系統按照業務拆分成多個職責單一、且可獨立運行的接口服務。至於服務如何拆分,沒有明確的定義。
幾乎任何後端語言都能做微服務開發。
微服務也並不是完美無缺的,微服務架構會帶來更多的問題,增加系統的複雜度,引入更多的技術棧…

創建項目

一個客戶端,一個產品服務,一個訂單服務。3個項目都是asp.net core web應用程序。創建項目的時候記得啟用一下Docker支持,或者後面添加也行。

為產品、訂單服務添加一些基礎代碼,就簡單的返回一下 服務名稱,當前時間,服務的ip、端口。

在Docker中運行服務

為了方便,我使用Docker來運行服務,不用Docker也行,關於docker的安裝及基本使用就不介紹了。

  • build鏡像:

在項目根目錄打開PowerShell窗口執行:docker build -t productapi -f ./Product.API/Dockerfile .

Successfully代表build成功了。

  • 運行容器:

執行:docker run -d -p 9050:80 --name productservice productapi

執行:docker ps查看運行的容器:

沒問題,使用瀏覽器訪問一下接口:

也沒問題,其中的ip端口是Docker容器內部的ip端口,所以端口是80,這個無所謂。

  • 產品服務部署好了,下面部署一下訂單服務,也是同樣的流程,就把指令簡單貼一下吧:

build鏡像:docker build -t orderapi -f ./Order.API/Dockerfile .
運行容器:docker run -d -p 9060:80 --name orderservice orderapi
瀏覽器訪問一下:

OK,訂單服務也部署完成了。

客戶端調用

客戶端我這裏只做了一個web客戶端,實際可能是各種業務系統、什麼PC端、手機端、小程序。。。這個明白就好,為了簡單就不搞那麼多了。

  • 因為客戶端需要http請求服務端接口,所以需要一個http請求客戶端,我個人比較習慣RestSharp,安利一波:https://github.com/restsharp/RestSharp

  • 添加基礎代碼:

IServiceHelper.cs:

    public interface IServiceHelper
    {
        /// <summary>
        /// 獲取產品數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetProduct();

        /// <summary>
        /// 獲取訂單數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetOrder();
    }

ServiceHelper.cs:

    public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9060";//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9050";//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

Startup.cs:

    public class Startup
    {
        public Startup(IConfiguration configuration)
        {
            Configuration = configuration;
        }

        public IConfiguration Configuration { get; }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to add services to the container.
        public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
        {
            services.AddControllersWithViews();
            
            //注入IServiceHelper
            services.AddSingleton<IServiceHelper, ServiceHelper>();
        }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to configure the HTTP request pipeline.
        public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
        {
            if (env.IsDevelopment())
            {
                app.UseDeveloperExceptionPage();
            }
            else
            {
                app.UseExceptionHandler("/Home/Error");
            }
            app.UseStaticFiles();

            app.UseRouting();

            app.UseAuthorization();

            app.UseEndpoints(endpoints =>
            {
                endpoints.MapControllerRoute(
                    name: "default",
                    pattern: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");
            });
        }
    }

HomeController.cs:

    public class HomeController : Controller
    {
        private readonly ILogger<HomeController> _logger;
        private readonly IServiceHelper _serviceHelper;

        public HomeController(ILogger<HomeController> logger, IServiceHelper serviceHelper)
        {
            _logger = logger;
            _serviceHelper = serviceHelper;
        }

        public async Task<IActionResult> Index()
        {
            ViewBag.OrderData = await _serviceHelper.GetOrder();
            ViewBag.ProductData = await _serviceHelper.GetProduct();

            return View();
        }

        public IActionResult Privacy()
        {
            return View();
        }

        [ResponseCache(Duration = 0, Location = ResponseCacheLocation.None, NoStore = true)]
        public IActionResult Error()
        {
            return View(new ErrorViewModel { RequestId = Activity.Current?.Id ?? HttpContext.TraceIdentifier });
        }
    }

Index.cshtml:

@{
    ViewData["Title"] = "Home Page";
}

<div class="text-center">
    <h1 class="display-4">Welcome</h1>
    <p>
        @ViewBag.OrderData
    </p>
    <p>
        @ViewBag.ProductData
    </p>
</div>

代碼比較簡單,這裏就不用docker了,直接控制台啟動,使用瀏覽器訪問:

  • 一切正常。進行到這裏,各個服務也獨立運行了,客戶端也能正常調用了,貌似算是完成一個簡易的微服務了。但是,微服務架構最重要的原則就是——“高可用”。以上的做法明顯不能滿足高可用性,因為任何一個服務掛掉,所有依賴這個服務的業務系統都會受影響。

停止一下訂單服務:docker stop orderservice

訂單服務停止,導致客戶端業務系統無法獲取訂單數據。
要解決這個問題,很容易想到:集群。

簡單的服務集群

既然單個服務實例有掛掉的風險,那麼部署多個服務實例就好了嘛,只要大家不同時全掛就行。

  • 使用docker運行多個服務實例:
docker run -d -p 9061:80 --name orderservice1 orderapi
docker run -d -p 9062:80 --name orderservice2 orderapi
docker run -d -p 9051:80 --name productservice1 productapi
docker run -d -p 9052:80 --name productservice2 productapi

現在訂單服務和產品服務都增加到3個服務實例。

  • 那麼稍微改造一下客戶端代碼吧:
    ServiceHelper.cs:
public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9060", "http://localhost:9061", "http://localhost:9062" };//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9050", "http://localhost:9051", "http://localhost:9052" };//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

當然拿到這些服務地址可以自己做複雜的負載均衡策略,比如輪詢,隨機,權重等等 都行,甚至在中間弄個nginx也可以。這些不是重點,所以就簡單做一個隨機吧,每次請求來了隨便訪問一個服務實例。

  • 瀏覽器測試一下:

    可以看到請求被隨機分配了。但是這種做法依然不安全,如果隨機訪問到的實例剛好掛掉,那麼業務系統依然會出問題。
    簡單處理思路是:
    1.如果某個地址請求失敗了,那麼換一個地址接着執行。
    2.如果某個地址的請求連續多次失敗了,那麼就移除這個地址,下次就不會訪問到它了。
    。。。。。。
    業務系統實現以上邏輯,基本上風險就很低了,也算是大大增加了系統可用性了。

  • 然後思考另一個問題:

實際應用中,上層的業務系統可能非常多,為了保證可用性,每個業務系統都去考慮服務實例掛沒掛掉嗎?
而且實際應用中服務實例的數量或者地址大多是不固定的,例如雙十一來了,流量大了,增加了一堆服務實例,這時候每個業務系統再去配置文件里配置一下這些地址嗎?雙十一過了又去把配置刪掉嗎?顯然是不現實的,服務必須要做到可靈活伸縮。

  • 這時候就引入一個名詞:服務註冊與發現

未完待續…

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看完這些黑科技,我覺得寶馬的真實身份其實是科技公司!

寶馬通過一台基於全新BMW 5系的原型車展示了未來高度自動駕駛汽車極為個性化、智能化的駕駛感受。在高度自動駕駛狀態下,駕駛者的雙手和雙腳都得到了解放,無需手握方向盤和控制油門、剎車。同時,BMW實時交通信號系統還可以預測前方下一組信號燈情況,讓駕駛者更好地進行選擇。

(拉斯維加斯/北京)2017年1月5日,一年一度的科技盛會、2017國際消費电子展在拉斯維加斯拉開帷幕。寶馬集團攜一系列前瞻理念和科技成果亮相,展現了其在智能互聯、未來汽車內部設計、控制與显示系統、自動駕駛等創新領域蓬勃的創造力。

寶馬集團正在成為引領数字出行生活的重要力量。在其願景中,自動駕駛技術將為駕駛者帶來更多選擇和自由;豐富的智能互聯服務圍繞人的需求,將車輛與用戶的数字生活無縫對接,讓出行和生活更高效、便捷、充滿樂趣。重要的是,這些離我們的生活並不遙遠,近年在CES上亮相的手勢控制、遠程3D環視影像等,均迅速應用於量產車型,體現了寶馬在行業內的領先地位。

這不是科幻大片,是你未來的汽車

在CES展台,寶馬集團通過BMW i Inside Future未來內室研究項目展示出,未來配備自動駕駛技術的汽車,其座艙將根據用戶需求,在休息室、辦公室和娛樂室之間實現自由切換。

未來,車內空間的氛圍和控制方式將取決於駕駛模式。在主動駕駛模式下,主動駕駛的功能將處於車內中心位置。在高度自動駕駛模式下,系統將显示更多的舒適、信息娛樂和通訊功能。導航系統可以推薦適合高度或完全自動駕駛的行車路線,並在到達路口時發出提醒。未來,自動駕駛將首先應用於高速或單向行駛道路。

對人機交互模式的創新是未來車輛的重要課題。寶馬在最近的兩屆CES上都帶來了創新的人機交互系統——手勢控制和AirTouch手勢控制系統。其中手勢控制已經應用於量產的新BMW 7系和全新BMW 5系車型。今年,寶馬又帶來了BMW HoloActive觸控系統,將人機交互體驗提升至新的高度。

BMW HoloActive觸控系統的原理與平視显示系統類似,通過反射原理在中控台位置投射出一塊“懸浮”屏幕,駕駛者通過指尖“點擊”虛擬屏幕來控制車輛,呈現出科幻大片的既視感。這套系統通過高敏感度的攝像頭捕捉駕駛者指尖的動作。在超聲波裝置的配合下,客戶的手指可以感受到輕微的壓力,模擬了傳統觸控屏的體驗,讓操作更符合人們的習慣。

未來的車輛內,駕駛者和乘客可以各自享受音樂而不互相干擾。首次展出的音效裝置BMW Sound Curtain通過座椅頭枕發射出不同的聲音信號,為座位上的用戶提供個性化的專屬娛樂信息。一個可摺疊的大尺寸屏幕可從車內頂篷延伸出來,進一步豐富後排乘客的車內互聯生活。

擁有一台高度互聯的自動駕駛汽車是一種怎樣的體驗?

寶馬通過一台基於全新BMW 5系的原型車展示了未來高度自動駕駛汽車極為個性化、智能化的駕駛感受。在高度自動駕駛狀態下,駕駛者的雙手和雙腳都得到了解放,無需手握方向盤和控制油門、剎車。同時,BMW實時交通信號系統還可以預測前方下一組信號燈情況,讓駕駛者更好地進行選擇。

在自動泊車功能展示中,抵達停車場時,車輛自動與泊車管理服務進行連接,显示屏會提示駕駛者可以使用預約的停車位。駕駛者與乘客下車后,車輛隨即啟動自動泊車功能。BMW雲端互聯將在車輛停好後向駕駛者推送提示信息。通過全新BMW 5系中首次配備的環視影像系統,用戶還可以通過BMW雲端互聯應用實時查看車輛情況。

在自動駕駛帶來的閑暇時間里,駕駛者可以盡情享受豐富的智能互聯功能。例如,在車輛行進途中,前排乘客可以通過BMW增強手勢控制系統、獲取途經場所的信息,如娛樂場所的節目單,還可以直接訂票。

在開放式移動雲的支持下,BMW 雲端互聯可以整合豐富的應用,讓人們在車內便捷地處理各種事務。比如已經在家用電腦上推出的個人数字助理“微軟小娜(Cortana)”也可以在BMW汽車上使用。在駕駛過程中,用戶可以通過語音控制讓小娜推薦就餐地點並預定位置。

通過與亞馬遜prime Now速遞服務合作,未來在行車途中預約收取快遞也成為可能。設想一下,用戶正前往一個生日聚會,但忘了購買禮物,通過這一功能,用戶可以從容地在車內在線購物。prime Now與開放式移動雲將根據車輛位置、路線和實時交通信息計算出最佳交付地點;車輛到達交付點之後,prime Now的員工將把貨物送到用戶的手中。BMW 雲端互聯無疑為智能、便捷的数字生活帶來了巨大的想象空間。BMW 雲端互聯已於2016年12月在中國正式上線,未來這些功能也將逐步升級到現有版本中。

BMW不僅在車庫,還可以在客廳——智能出行和智能生活相結合

在2017 CES上,寶馬集團還將全新的智能互聯科技從車內延伸到用戶的家中,標志著BMW 雲端互聯與家居環境的結合。未來,通過創新的智能終端BMW Conncted Window,用戶在家也可以享受BMW雲端互聯的豐富功能。

當用戶開始新的一天時,BMW Connected Window的界面將显示溫暖的問候,與此同時,用戶每天的出行日程會按照時間軸進行显示,出行目的地,建議出發時間、天氣情況等信息一目瞭然。BMW Connected Window的虛擬界面通過手勢來操作,與觸摸屏一樣直觀。更新信息也可以通過BMW 雲端互聯方便地添加到日程中並與其他智能設備保持同步,幫助用戶胸有成竹地開始新一天的生活。

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吉利大法好!沃爾沃去年銷量創紀錄,換髮第二春!

2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。

沃爾沃汽車集團近日發布2016年銷售業績显示,2016年沃爾沃汽車全球共實現銷量534,332輛,同比增長6.2%,連續三年創銷量紀錄。2016年沃爾沃汽車在全球各大市場銷量齊頭並進,在中國和北美兩大市場均實現了兩位數增幅,西歐市場表現強勁,沃爾沃汽車全球復興第二階段持續加速。

S90

沃爾沃全新90系車型2016年銷量飄紅,其中XC90車型銷量較2015年激增了125%,印證了沃爾沃全新的設計語言及創新科技在全球取得成功,為未來沃爾沃全新車型的上市,打下堅實的基礎。同時,沃爾沃XC60車型年銷量達到161,092輛,自2008年投放市場以來,連續九年屢創銷量紀錄。

XC90

2016年沃爾沃汽車在中國市場銷量達90,930輛,同比增長11.5%。中國依然是沃爾沃汽車全球最大單一市場。其中,國產沃爾沃XC60和S60L是沃爾沃汽車在中國市場最暢銷的車型。

沃爾沃汽車2016年在美國市場銷量增幅達18.1%,是美國增速最快的豪華汽車品牌之一,實現年銷量82,726輛。其中沃爾沃XC90和XC60最受美國消費者歡迎,市場表現出眾。得益於德國、英國、法國和意大利等主要市場強勁業績的推動,2016年沃爾沃汽車在西歐銷量增長4.1%,達到206,144輛。

沃爾沃汽車2016年實現銷量破紀錄的同時,通過全球復興和品牌重新定位持續強化與其他豪華品牌的競爭優勢。2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。

2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。2016年沃爾沃汽車發布了中國製造戰略,在提升產能的同時,將中國打造成了面向全球市場的生產和出口基地。沃爾沃大慶工廠生產旗艦級全新S90系家族,成都工廠生產現款60系及未來全新60系車型,基於CMA架構的全新40系車型正在規劃中,將在距上海以南350公里的路橋工廠投產。

2016年9月,隨着沃爾沃全新V90 Cross Country旅行越界車的上市,沃爾沃全新90系車型已全部完成換代。其中XC90車型更是榮獲120多個國際大獎,充分展現了沃爾沃全新SpA架構在設計、技術等方面的領先優勢。

V90 Cross Country

未來幾年,沃爾沃汽車將以每年兩款全新車型的速度完成全部產品換代。2017年將推出基於SpA架構的全新XC60車型,以及基於CMA架構的首款40系產品——全新XC40車型;在新能源領域,2016年沃爾沃汽車發布了全方位的電氣化戰略,將在全系車型中引入插電式混合動力系統,並在2019年之前推出首款純電動車,到2025年將實現新能源車型累計銷量100萬輛。

2016年沃爾沃汽車與優步(Uber)公司攜手合作開發自動駕駛技術,與瑞典奧托立夫公司(Autoliv)合作建立了合資公司——Zenuity,致力於設計和開發自動駕駛軟件及高級駕駛輔助系統,將為快速發展的全球市場提供自動駕駛軟件等服務。這也是豪華汽車品牌首次與一線供應商聯手開發相關技術,將為汽車行業帶來重大變革。

2017年沃爾沃汽車將在瑞典總部哥德堡進一步推動Drive Me自動駕駛測試項目。作為目前全球最先進、最前沿的自動駕駛測試項目,沃爾沃汽車將提供100輛XC90自動駕駛汽車用於普通居民在真實的日常環境中出行使用。未來,沃爾沃汽車還將在中國與英國啟動DriveMe自動駕駛測試項目。

隨着全球復興進度的加快及全新商業模式的拓展,沃爾沃汽車不僅是全球豪華汽車製造商,還將成為了一家全球高端移動出行公司。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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20萬就能買到全新寶馬轎車?!因為它真的來了

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1。5T 136馬力+6速自動變速箱,2。0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1。5T車型的百公里油耗最低可以達到5。5L。新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2。

寶馬1系三廂自從誕生的那一刻就備受關注,吸睛無數,小編也和大家一樣,時刻關注着寶馬1系三廂的所有信息。畢竟,哪個男人心裏沒有這一個藍天白雲夢,開寶馬也是很多人的心愿。

但是寶馬作為豪華品牌,價格不是每個消費者都能承受的起的。寶馬進口1系的價格不是很貴,但是國人就是對兩廂車有一定的排斥心理,比較鍾愛三廂車,所以即使進口1系兩廂的價格足夠便宜,但是買單的人照樣不多。

當然,寶馬3系是三廂車,但是3系的價格在30萬左右,還是有點小貴。所以在20萬級別這個領域,出現了一個市場空缺。如果能有一台20萬的三廂寶馬,這應該是極好的選擇。

看看奧迪A3就知道了,作為豪華品牌的A3將價格做到了20萬元左右,在這個沒有直接競爭對手的領域,A3的銷量好的一塌糊塗,A3在11月份交出了9883輛的銷量,將近萬輛的銷量足以看出來這個細分市場有很大的潛力。

所以寶馬義不容辭的推出了國產版的1系三廂。

寶馬1系三廂版基於Compact Sedan概念車打造出來的,新車的設計借鑒了概念車的設計元素,同時也具有着寶馬家族化的設計風格,前大燈的造型與3系比較相似,側麵線條比較平直,從外觀看像是縮小的3系,看起來短小精悍,富有運動感。

內飾看起來還是那麼熟悉的感覺,畢竟也是採用了寶馬家族化的設計特徵,中控台造型很有層次感,並配備了8.8英寸液晶屏,同時還有大面積的鍍鉻裝飾,可以增強內飾的精緻感。

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1.5T 136馬力+6速自動變速箱,2.0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1.5T車型的百公里油耗最低可以達到5.5L。

新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2.5濾清器等,這些都是國人比較看重的配置。新車的預售價為20.5萬起,這就意味着也許不到20萬的價格就可以買到帥氣的三廂寶馬,估計很多消費者都會心動吧!如果實際售價能比預售價還低一點的話,那麼A3就會瞬間感到壓力了。

競爭對手

奧迪A3

指導價:18.49-28.10萬

A3在國內的成就有目共睹,但是它真正的競爭對手預計會在2月份正式上市銷售,憑藉著“藍天白雲”在國內的號召力,A3將會面臨很大壓力,那麼它能否守住自己的陣地,就讓我們拭目以待吧!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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售價降低還換裝1.5T 這款合資轎車不輸思域

輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。內飾:基本沒有變化內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

前言

本田思域可謂是現今緊湊型轎車的當紅辣子雞,即使需要加價也難以阻擋人們對它的喜愛之情,其中最吸引他們的就是思域上那款動力油耗表現出色的1.5T發動機以及極高的配置。而最近本田為我們帶來2017款本田傑德,這輛大兩廂汽車更換了十代思域上的1.5T發動機,功率雖然有所降低,但是配置更為豐富,那麼它具體又有着怎樣的升級呢?又是否值得購買呢?

傑德定位非常獨特,你可以將它當做一輛旅行車,也可以將其當做是MpV。而本田定位它是一輛緊湊型汽車,在筆者的眼中它是一輛大兩廂車,首先來自老款思域的平台讓它有着轎車般的駕駛感受,其次6座的布局實在和7座MpV有差異。這次2017款傑德的定價為12.99-17.99萬,購買門檻比起之前更低了。

外觀:更換了LED光源以及新增配色,更為精神

2017款傑德增加了新翠綠、波爾多紅等車身顏色,更為個性以及好看。在前臉方面進氣格柵增加了少許鍍鉻裝飾,看着更為時尚,而這種家族史設計使得傑德前臉更像是雅閣。

而集成了LED日間行車燈的LED大燈非常醒目,亮度相當高,不過這是1.5T中高配車型的專利,1.8L以及1.5T最低配都與這LED大燈無緣。

尾燈也同樣使用了LED燈源,辨識率更高,關鍵的一點是視覺效果更佳。除此以外,傑德使用了雙邊共雙出的排氣管設計,看着有一點性能味。

離地間隙提升了10mm,舊款托底的毛病減弱不少,但是有一點需要注意,傑德是一輛兩廂車,對於兩廂車而言這個離地間隙已經是很大的了。輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。

內飾:基本沒有變化

內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。

依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

配置:提升不少,但尚未完美

這次配置上的提升是比較明顯的,讓傑德競爭力一下子提升不少,增加了LED大燈、日間行車燈、LED尾燈、18英寸輪轂、併線輔助系統、車道偏離系統、主動剎車、自適應巡航系統等,而且1.5T車型全系標配了全景天窗。

傑德似乎是想要向思域看齊,但傑德卻沒有思域上的自動駐車以及电子手剎,稍顯遺憾,而且作為最低配車型並沒有配備ESp車身穩定系統。總的而言,傑德在配置上以及性價比上提升不少。

動力:最大的亮點

一直以來,傑德都是被當做是老款思域的重造產物,使用了同樣的平台,同樣的動力總成。底盤表現非常出色,但1.8L自然吸氣發動機卻難以挑起重擔,油耗以及耐用度優秀,卻給人白開水的感覺。這次加入的1.5T發動機,就像是辣椒一樣一下子把這款大兩廂車變得勁爆刺激味蕾。最大功率115千瓦,最大扭矩203牛米,比起思域上略有下降,依然是優秀水平,可以理解為思域上的1.5T低功率版本。

和這款1.5T渦輪增壓發動機相配合的依然是CVT變速箱,和思域一樣,根據思域上平均8.5L的實測油耗,我們有理由相信使用同款發動機的傑德油耗也能同樣優秀。

這一次2017款本田傑德的上市把之前的一些小問題幾乎都解決了,更低的價格、換上了更強悍的動力總成、加入了導航、更豐富的舒適性配置以及安全配置,這樣看來傑德是越趨完美。加上同價位並沒有相似的競爭對手,傑德可能會成為東本的第二個思域。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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為何有點小錢的人都不願買國產車?

廢話這麼多,歸根結底說白了就是一個字 – 錢。當你的財力和社會地位提升起來后,相信你的內心自然會有答案。

2016年汽車圈發生了很多事,其中令叫獸印象最深的是自主品牌的叫好聲四起,銷量上也取得了空前的突破。不過當叫獸冷靜下來理智的想一想,當下自主品牌真的是形勢一片大好,即將崛起了嗎?

廢話這麼多,歸根結底說白了就是一個字 – 錢。當你的財力和社會地位提升起來后,相信你的內心自然會有答案。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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