沙烏地首間狗狗咖啡廳開張 愛犬人士好去處

摘錄自2020年9月29日中央社報導

沙烏地阿拉伯沿海城市霍巴(Khobar)在6月新開一間寵物咖啡廳The Barking Lot,這是非常保守的沙國境內首家狗狗友善咖啡廳。在伊斯蘭世界,狗被視為不潔的動物,沙烏地阿拉伯的公共場所通常禁止犬類出沒。

沙國曾禁止民眾在街上遛寵物,但這項禁令普遍被人民忽視,民眾在街上遛寵物的景象越來越常見,好幾個城市的動物收容所如雨後春筍般出現。沙烏地王儲穆罕默德.沙爾曼(Crown Prince Mohammed bin Salman)推動現代化改革,領養流浪動物也變得越來越普遍。

The Barking Lot老闆阿邁德(Dalal Ahmed)告訴法新社:「我之前帶著狗狗來到沙烏地阿拉伯,但被禁止跟牠一起在海灘上散步。」、「我非常難過,因此決定開一家咖啡廳幫助有養狗的人,甚至是那些沒有養狗的人。」

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巴西廢除保護紅樹林法規 環團怒轟犯罪

摘錄自2020年9月29日自由時報報導

巴西波索納洛(Jair Bolsonaro)政府28日廢除了保護紅樹林和其他脆弱沿海生態系統的法規,將使這類土地得以開發,環保團體警告此舉將造成災難性影響,直言這是危害社會的「罪行」。

綜合外媒報導,28日巴西的國家環境委員會會議決議撤銷一系列環保法規,其中,2002年創設、保護巴西許多熱帶紅樹林和大西洋沿岸沙丘灌木叢的「永久保護區」被廢除。

環保人士警告,放寬法規將使這類土地得以開發,可能對其生態系統造成災難性影響。巴西非政府組織「搶救大西洋叢林」(SOS Mata Atlantica)負責人曼托瓦尼(Mario Mantovani)說,「這些地區已經受到房地產開發帶來的巨大壓力」。

外媒指出,4000平方公尺紅樹林可吸收的二氧化碳量,與同等面積亞馬遜雨林吸收的二氧化碳量幾乎相同。

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面試必問:分佈式鎖實現之zk(Zookeeper)

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本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收錄,有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。

前言

鎖我想不需要我過多的去說,大家都知道是怎麼一回事了吧?

在多線程環境下,由於上下文的切換,數據可能出現不一致的情況或者數據被污染,我們需要保證數據安全,所以想到了加鎖。

所謂的加鎖機制呢,就是當一個線程訪問該類的某個數據時,進行保護,其他線程不能進行訪問,直到該線程讀取完,其他線程才可使用。

還記得我之前說過Redis在分佈式的情況下,需要對存在併發競爭的數據進行加鎖,老公們十分費解,Redis是單線程的嘛?為啥還要加鎖呢?

看來老公們還是年輕啊,你說的不需要加鎖的情況是這樣的:

單個服務去訪問Redis的時候,確實因為Redis本身單線程的原因是不用考慮線程安全的,但是,現在有哪個公司還是單機的呀?肯定都是分佈式集群了嘛。

老公們你看下這樣的場景是不是就有問題了:

你們經常不是說秒殺嘛,拿到庫存判斷,那老婆告訴你分佈式情況就是會出問題的。

我們為了減少DB的壓力,把庫存預熱到了KV,現在KV的庫存是1。

  1. 服務A去Redis查詢到庫存發現是1,那說明我能搶到這個商品對不對,那我就準備減一了,但是還沒減。
  2. 同時服務B也去拿發現也是1,那我也搶到了呀,那我也減。
  3. C同理。
  4. 等所有的服務都判斷完了,你發現誒,怎麼變成-2了,超賣了呀,這下完了。

老公們是不是發現問題了,這就需要分佈式鎖的介入了,我會分三個章節去分別介紹分佈式鎖的三種實現方式(Zookeeper,Redis,MySQL),說出他們的優缺點,以及一般大廠的實踐場景。

正文

一個騷里騷氣的面試官啥也沒拿的就走了進來,你一看,這不是你老婆嘛,你正準備叫他的時候,發現他一臉嚴肅,死鬼還裝嚴肅,肯定會給我放水的吧。

B站搜:三太子敖丙

咳咳,我們啥也不說了,開始今天的面試吧。

正常線程進程同步的機制有哪些?

  • 互斥:互斥的機制,保證同一時間只有一個線程可以操作共享資源 synchronized,Lock等。
  • 臨界值:讓多線程串行話去訪問資源
  • 事件通知:通過事件的通知去保證大家都有序訪問共享資源
  • 信號量:多個任務同時訪問,同時限制數量,比如發令槍CDL,Semaphore等

那分佈式鎖你了解過有哪些么?

分佈式鎖實現主要以Zookeeper(以下簡稱zk)、Redis、MySQL這三種為主。

那先跟我聊一下zk吧,你能說一下他常見的使用場景么?

他主要的應用場景有以下幾個:

  • 服務註冊與訂閱(共用節點)
  • 分佈式通知(監聽znode)
  • 服務命名(znode特性)
  • 數據訂閱、發布(watcher)
  • 分佈式鎖(臨時節點)

zk是啥?

他是個數據庫,文件存儲系統,並且有監聽通知機制(觀察者模式)

存文件系統,他存了什麼?

節點

zk的節點類型有4大類

  • 持久化節點(zk斷開節點還在)

  • 持久化順序編號目錄節點

  • 臨時目錄節點(客戶端斷開後節點就刪除了)

  • 臨時目錄編號目錄節點

節點名稱都是唯一的。

節點怎麼創建?

我特么,這樣問的么?可是我面試只看了分佈式鎖,我得好好想想!!!

還好我之前在自己的服務器搭建了一個zk的集群,我剛好跟大家回憶一波。

create /test laogong // 創建永久節點 

那臨時節點呢?

create -e /test laogong // 創建臨時節點

臨時節點就創建成功了,如果我斷開這次鏈接,這個節點自然就消失了,這是我的一個zk管理工具,目錄可能清晰點。

如何創建順序節點呢?

create -s /test // 創建順序節點

臨時順序節點呢?

我想聰明的老公都會搶答了

create -e -s /test  // 創建臨時順序節點

我退出后,重新連接,發現剛才創建的所有臨時節點都沒了。

開篇演示這麼多呢,我就是想給大家看到的zk大概的一個操作流程和數據結構,中間涉及的搭建以及其他的技能我就不說了,我們重點聊一下他在分佈式鎖中的實現。

zk就是基於節點去實現各種分佈式鎖的。

就拿開頭的場景來說,zk應該怎麼去保證分佈式情況下的線程安全呢?併發競爭他是怎麼控制的呢?

為了模擬併發競爭這樣一個情況,我寫了點偽代碼,大家可以先看看

我定義了一個庫存inventory值為1,還用到了一個CountDownLatch發令槍,等10個線程都就緒了一起去扣減庫存。

是不是就像10台機器一起去拿到庫存,然後扣減庫存了?

所有機器一起去拿,發現都是1,那大家都認為是自己搶到了,都做了減一的操作,但是等所有人都執行完,再去set值的時候,發現其實已經超賣了,我打印出來給大家看看。

是吧,這還不是超賣一個兩個的問題,超賣7個都有,代碼裏面明明判斷了庫存大於0才去減的,怎麼回事開頭我說明了。

那怎麼解決這個問題?

sync,lock也只能保證你當前機器線程安全,這樣分佈式訪問還是有問題。

上面跟大家提到的zk的節點就可以解決這個問題。

zk節點有個唯一的特性,就是我們創建過這個節點了,你再創建zk是會報錯的,那我們就利用一下他的唯一性去實現一下。

怎麼實現呢?

上面不是10個線程嘛?

我們全部去創建,創建成功的第一個返回true他就可以繼續下面的扣減庫存操作,後續的節點訪問就會全部報錯,扣減失敗,我們把它們丟一個隊列去排隊。

那怎麼釋放鎖呢?

刪除節點咯,刪了再通知其他的人過來加鎖,依次類推。

我們實現一下,zk加鎖的場景。

是不是,只有第一個線程能扣減成功,其他的都失敗了。

但是你發現問題沒有,你加了鎖了,你得釋放啊,你不釋放後面的報錯了就不重試了。

那簡單,刪除鎖就釋放掉了,Lock在finally裏面unLock,現在我們在finally刪除節點。

加鎖我們知道創建節點就夠了,但是你得實現一個阻塞的效果呀,那咋搞?

死循環,遞歸不斷去嘗試,直到成功,一個偽裝的阻塞效果。

怎麼知道前面的老哥刪除節點了嗯?

監聽節點的刪除事件

但是你發現你這樣做的問題沒?

是的,會出現死鎖。

第一個仔加鎖成功了,在執行代碼的時候,機器宕機了,那節點是不是就不能刪除了?

你要故作沉思,自問自答,時而看看遠方,時而看看面試官,假裝自己什麼都不知道。

哦我想起來了,創建臨時節點就好了,客戶端連接一斷開,別的就可以監聽到節點的變化了。

嗯還不錯,那你發現還有別的問題沒?

好像這種監聽機制也不好。

怎麼個不好呢?

你們可以看到,監聽,是所有服務都去監聽一個節點的,節點的釋放也會通知所有的服務器,如果是900個服務器呢?

這對服務器是很大的一個挑戰,一個釋放的消息,就好像一個牧羊犬進入了羊群,大家都四散而開,隨時可能幹掉機器,會佔用服務資源,網絡帶寬等等。

這就是羊群效應。

那怎麼解決這個問題?

繼續故作沉思,啊啊啊,好難,我的腦袋。。。。

你TM別裝了好不好?

好的,臨時順序節點,可以順利解決這個問題。

怎麼實現老公你先別往下看,先自己想想。

之前說了全部監聽一個節點問題很大,那我們就監聽我們的前一個節點,因為是順序的,很容易找到自己的前後。

和之前監聽一個永久節點的區別就在於,這裏每個節點只監聽了自己的前一個節點,釋放當然也是一個個釋放下去,就不會出現羊群效應了。

以上所有代碼我都會開源到我的https://github.com/AobingJava/Thanos其實上面的還有瑕疵,大家可以去拉下來改一下提交pr,我會看合適的會通過的。

你說了這麼多,挺不錯的,你能說說ZK在分佈式鎖中實踐的一些缺點么?

Zk性能上可能並沒有緩存服務那麼高。

因為每次在創建鎖和釋放鎖的過程中,都要動態創建、銷毀瞬時節點來實現鎖功能。

ZK中創建和刪除節點只能通過Leader服務器來執行,然後將數據同步到所有的Follower機器上。(這裏涉及zk集群的知識,我就不展開了,以後zk章節跟老公們細聊)

還有么?

使用Zookeeper也有可能帶來併發問題,只是並不常見而已。

由於網絡抖動,客戶端可ZK集群的session連接斷了,那麼zk以為客戶端掛了,就會刪除臨時節點,這時候其他客戶端就可以獲取到分佈式鎖了。

就可能產生併發問題了,這個問題不常見是因為zk有重試機制,一旦zk集群檢測不到客戶端的心跳,就會重試,Curator客戶端支持多種重試策略。

多次重試之後還不行的話才會刪除臨時節點。

Tip:所以,選擇一個合適的重試策略也比較重要,要在鎖的粒度和併發之間找一個平衡。

有更好的實現么?

基於Redis的分佈式鎖

能跟我聊聊么?

我看看了手上的表,老公,今天天色不早了,你全問完了,我怎麼多水幾篇文章呢?

行確實很晚了,那你回家去把家務幹了吧?

我????

=

總結

zk通過臨時節點,解決掉了死鎖的問題,一旦客戶端獲取到鎖之後突然掛掉(Session連接斷開),那麼這個臨時節點就會自動刪除掉,其他客戶端自動獲取鎖。

zk通過節點排隊監聽的機制,也實現了阻塞的原理,其實就是個遞歸在那無限等待最小節點釋放的過程。

我上面沒實現鎖的可重入,但是也很好實現,可以帶上線程信息就可以了,或者機器信息這樣的唯一標識,獲取的時候判斷一下。

zk的集群也是高可用的,只要半數以上的或者,就可以對外提供服務了。

這周會寫完Redis和數據庫的分佈式鎖的,老公們等好。

我是敖丙,一個在互聯網苟且偷生的工具人。

最好的關係是互相成就老公們的「三連」就是丙丙創作的最大動力,我們下期見!

注:如果本篇博客有任何錯誤和建議,歡迎老公們留言,老公你快說句話啊

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Openshift 4.4 靜態 IP 離線安裝系列:初始安裝

上篇文章準備了離線安裝 OCP 所需要的離線資源,包括安裝鏡像、所有樣例 Image StreamOperatorHub 中的所有 RedHat Operators。本文就開始正式安裝 OCP(Openshift Container Platform) 集群,包括 DNS 解析、負載均衡配置、ignition 配置文件生成和集群部署。

OCP 安裝期間需要用到多個文件:安裝配置文件、Kubernetes 部署清單、Ignition 配置文件(包含了 machine types)。安裝配置文件將被轉換為 Kubernetes 部署清單,然後將清單包裝到 Ignition 配置文件中。 安裝程序使用這些 Ignition 配置文件來創建 Openshift 集群。運行安裝程序時,所有原始安裝配置文件都會修改,因此在安裝之前應該先備份文件。

1. 安裝過程

在安裝 OCP 時,我們需要有一台引導主機(Bootstrap)。這個主機可以訪問所有的 OCP 節點。引導主機啟動一個臨時控制平面,它啟動 OCP 集群的其餘部分然後被銷毀。引導主機使用 Ignition 配置文件進行集群安裝引導,該文件描述了如何創建 OCP 集群。安裝程序生成的 Ignition 配置文件包含 24 小時後過期的證書,所以必須在證書過期之前完成集群安裝。

引導集群安裝包括如下步驟:

  • 引導主機啟動並開始託管 Master 節點啟動所需的資源。
  • Master 節點從引導主機遠程獲取資源並完成引導。
  • Master 節點通過引導主機構建 Etcd 集群。
  • 引導主機使用新的 Etcd 集群啟動臨時 Kubernetes 控制平面。
  • 臨時控制平面在 Master 節點啟動生成控制平面。
  • 臨時控制平面關閉並將控制權傳遞給生產控制平面。
  • 引導主機將 OCP 組件注入生成控制平面。
  • 安裝程序關閉引導主機。

引導安裝過程完成以後,OCP 集群部署完畢。然後集群開始下載並配置日常操作所需的其餘組件,包括創建計算節點、通過 Operator 安裝其他服務等。

2. 準備服務器資源

服務器規劃如下:

  • 三個控制平面節點,安裝 Etcd、控制平面組件和 Infras 基礎組件。
  • 兩個計算節點,運行實際負載。
  • 一個引導主機,執行安裝任務,集群部署完成后可刪除。
  • 一個基礎節點,用於準備上節提到的離線資源,同時用來部署 DNS 和負載均衡。
  • 一個鏡像節點,用來部署私有鏡像倉庫 Quay
主機類型 操作系統 Hostname vCPU 內存 存儲 IP FQDN
鏡像節點 RHEL 7.6 registry 4 8GB 150GB 192.168.57.70 registry.openshift4.example.com
基礎節點 RHEL 7.6 bastion 4 16GB 120GB 192.168.57.60 bastion.openshift4.example.com
引導主機 RHCOS bootstrap 4 16GB 120GB 192.168.57.61 bootstrap.openshift4.example.com
控制平面 RHCOS master1 4 16GB 120GB 192.168.57.62 master1.openshift4.example.com
控制平面 RHCOS master2 4 16GB 120GB 192.168.57.63 master2.openshift4.example.com
控制平面 RHCOS master3 4 16GB 120GB 192.168.57.64 master3.openshift4.example.com
計算節點 RHCOS 或 RHEL 7.6 worker1 2 8GB 120GB 192.168.57.65 worker1.openshift4.example.com
計算節點 RHCOS 或 RHEL 7.6 worker2 2 8GB 120GB 192.168.57.66 worke2.openshift4.example.com

3. 防火牆配置

接下來看一下每個節點的端口號分配。

所有節點(計算節點和控制平面)之間需要開放的端口:

協議 端口 作用
ICMP N/A 測試網絡連通性
TCP 9000-9999 節點的服務端口,包括 node exporter 使用的 9100-9101 端口和 Cluster Version Operator 使用的 9099 端口
1025010259 Kubernetes 預留的默認端口
10256 openshift-sdn
UDP 4789 VXLAN 協議或 GENEVE 協議的通信端口
6081 VXLAN 協議或 GENEVE 協議的通信端口
90009999 節點的服務端口,包括 node exporter 使用的 9100-9101 端口
3000032767 Kubernetes NodePort

控制平面需要向其他節點開放的端口:

協議 端口 作用
TCP 23792380 Etcd 服務端口
6443 Kubernetes API

除此之外,還要配置兩個四層負載均衡器,一個用來暴露集群 API,一個用來暴露 Ingress:

端口 作用 內部 外部 描述
6443 引導主機和控制平面使用。在引導主機初始化集群控制平面后,需從負載均衡器中手動刪除引導主機 x x Kubernetes API server
22623 引導主機和控制平面使用。在引導主機初始化集群控制平面后,需從負載均衡器中手動刪除引導主機 x Machine Config server
443 Ingress Controller 或 Router 使用 x x HTTPS 流量
80 Ingress Controller 或 Router 使用 x x HTTP 流量

4. 配置 DNS

按照官方文檔,使用 UPI 基礎架構的 OCP 集群需要以下的 DNS 記錄。在每條記錄中,<cluster_name> 是集群名稱,<base_domain> 是在 install-config.yaml 文件中指定的集群基本域,如下錶所示:

組件 DNS記錄 描述
Kubernetes API api.<cluster_name>.<base_domain>. 此 DNS 記錄必須指向控制平面節點的負載均衡器。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
api-int.<cluster_name>.<base_domain>. 此 DNS 記錄必須指向控制平面節點的負載均衡器。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
Routes *.apps.<cluster_name>.<base_domain>. DNS 通配符記錄,指向負載均衡器。這個負載均衡器的後端是 Ingress router 所在的節點,默認是計算節點。此記錄必須可由集群外部的客戶端和集群中的所有節點解析。
etcd etcd-<index>.<cluster_name>.<base_domain>. OCP 要求每個 etcd 實例的 DNS 記錄指向運行實例的控制平面節點。etcd 實例由 值區分,它們以 0 開頭,以 n-1 結束,其中 n 是集群中控制平面節點的數量。集群中的所有節點必須都可以解析此記錄。
_etcd-server-ssl._tcp.<cluster_name>.<base_domain>. 因為 etcd 使用端口 2380 對外服務,因此需要建立對應每台 etcd 節點的 SRV DNS 記錄,優先級 0,權重 10 和端口 2380

DNS 服務的部署方法由很多種,我當然推薦使用 CoreDNS,畢竟雲原生標配。由於這裏需要添加 SRV 記錄,所以需要 CoreDNS 結合 etcd 插件使用。以下所有操作在基礎節點上執行。

首先通過 yum 安裝並啟動 etcd:

$ yum install -y etcd
$ systemctl enable etcd --now

然後下載 CoreDNS 二進制文件:

$ wget https://github.com/coredns/coredns/releases/download/v1.6.9/coredns_1.6.9_linux_amd64.tgz
$ tar zxvf coredns_1.6.9_linux_amd64.tgz
$ mv coredns /usr/local/bin

創建 Systemd Unit 文件:

$ cat > /etc/systemd/system/coredns.service <<EOF
[Unit]
Description=CoreDNS DNS server
Documentation=https://coredns.io
After=network.target

[Service]
PermissionsStartOnly=true
LimitNOFILE=1048576
LimitNPROC=512
CapabilityBoundingSet=CAP_NET_BIND_SERVICE
AmbientCapabilities=CAP_NET_BIND_SERVICE
NoNewPrivileges=true
User=coredns
WorkingDirectory=~
ExecStart=/usr/local/bin/coredns -conf=/etc/coredns/Corefile
ExecReload=/bin/kill -SIGUSR1 $MAINPID
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

新建 coredns 用戶:

$ useradd coredns -s /sbin/nologin

新建 CoreDNS 配置文件:

$ cat > /etc/coredns/Corefile <<EOF
.:53 {  # 監聽 TCP 和 UDP 的 53 端口
    template IN A apps.openshift4.example.com {
    match .*apps\.openshift4\.example\.com # 匹配請求 DNS 名稱的正則表達式
    answer "{{ .Name }} 60 IN A 192.168.57.60" # DNS 應答
    fallthrough
    }
    etcd {   # 配置啟用 etcd 插件,後面可以指定域名,例如 etcd test.com {
        path /skydns # etcd 裏面的路徑 默認為 /skydns,以後所有的 dns 記錄都存儲在該路徑下
        endpoint http://localhost:2379 # etcd 訪問地址,多個空格分開
        fallthrough # 如果區域匹配但不能生成記錄,則將請求傳遞給下一個插件
        # tls CERT KEY CACERT # 可選參數,etcd 認證證書設置
    }
    prometheus  # 監控插件
    cache 160
    loadbalance   # 負載均衡,開啟 DNS 記錄輪詢策略
    forward . 192.168.57.1
    log # 打印日誌
}
EOF

其中 template 插件用來實現泛域名解析。

啟動 CoreDNS 並設置開機自啟:

$ systemctl enable coredns --now

驗證泛域名解析:

$ dig +short apps.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short x.apps.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

添加其餘 DNS 記錄:

$ alias etcdctlv3='ETCDCTL_API=3 etcdctl'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/api '{"host":"192.168.57.60","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/api-int '{"host":"192.168.57.60","ttl":60}'

$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-0 '{"host":"192.168.57.62","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-1 '{"host":"192.168.57.63","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/etcd-2 '{"host":"192.168.57.64","ttl":60}'

$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x1 '{"host":"etcd-0.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x2 '{"host":"etcd-1.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/_tcp/_etcd-server-ssl/x3 '{"host":"etcd-2.openshift4.example.com","ttl":60,"priority":0,"weight":10,"port":2380}'

# 除此之外再添加各節點主機名記錄
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/bootstrap '{"host":"192.168.57.61","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master1 '{"host":"192.168.57.62","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master2 '{"host":"192.168.57.63","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/master3 '{"host":"192.168.57.64","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/worker1 '{"host":"192.168.57.65","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/worker2 '{"host":"192.168.57.66","ttl":60}'
$ etcdctlv3 put /skydns/com/example/openshift4/registry '{"host":"192.168.57.70","ttl":60}'

驗證 DNS 解析:

$ yum install -y bind-utils
$ dig +short api.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short api-int.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.60

$ dig +short etcd-0.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.62
$ dig +short etcd-1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.63
$ dig +short etcd-2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.64

$ dig +short -t SRV _etcd-server-ssl._tcp.openshift4.example.com @127.0.0.1
10 33 2380 etcd-0.openshift4.example.com.
10 33 2380 etcd-1.openshift4.example.com.
10 33 2380 etcd-2.openshift4.example.com.

$ dig +short bootstrap.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.61
$ dig +short master1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.62
$ dig +short master2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.63
$ dig +short master3.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.64
$ dig +short worker1.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.65
$ dig +short worker2.openshift4.example.com @127.0.0.1
192.168.57.66

5. 配置負載均衡

負載均衡我選擇使用 Envoy,先準備配置文件:

Bootstrap

# /etc/envoy/envoy.yaml
node:
  id: node0
  cluster: cluster0
dynamic_resources:
  lds_config:
    path: /etc/envoy/lds.yaml
  cds_config:
    path: /etc/envoy/cds.yaml
admin:
  access_log_path: "/dev/stdout"
  address:
    socket_address:
      address: "0.0.0.0"
      port_value: 15001

LDS

# /etc/envoy/lds.yaml
version_info: "0"
resources:
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_openshift-api-server
  address:
    socket_address:
      address: 0.0.0.0
      port_value: 6443
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: openshift-api-server
        cluster: openshift-api-server
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_machine-config-server
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 22623
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: machine-config-server
        cluster: machine-config-server
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_ingress-http
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 80
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: ingress-http
        cluster: ingress-http
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener
  name: listener_ingress-https
  address:
    socket_address:
      address: "::"
      ipv4_compat: true
      port_value: 443
  filter_chains:
  - filters:
    - name: envoy.tcp_proxy
      typed_config:
        "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.network.tcp_proxy.v3.TcpProxy
        stat_prefix: ingress-https
        cluster: ingress-https
        access_log:
          name: envoy.access_loggers.file
          typed_config:
            "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.access_loggers.file.v3.FileAccessLog
            path: /dev/stdout

CDS

# /etc/envoy/cds.yaml
version_info: "0"
resources:
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: openshift-api-server
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: openshift-api-server
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.61
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.62
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.63
              port_value: 6443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.64
              port_value: 6443
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: machine-config-server
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: machine-config-server
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.61
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.62
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.63
              port_value: 22623
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.64
              port_value: 22623
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: ingress-http
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: ingress-http
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.65
              port_value: 80
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.66
              port_value: 80
- "@type": type.googleapis.com/envoy.config.cluster.v3.Cluster
  name: ingress-https
  connect_timeout: 1s
  type: strict_dns
  dns_lookup_family: V4_ONLY
  lb_policy: ROUND_ROBIN
  load_assignment:
    cluster_name: ingress-https
    endpoints:
    - lb_endpoints:
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.65
              port_value: 443
      - endpoint:
          address:
            socket_address:
              address: 192.168.57.66
              port_value: 443

配置看不懂的去看我的电子書:Envoy 中文指南

啟動 Envoy

$ podman run -d --restart=always --name envoy --net host -v /etc/envoy:/etc/envoy envoyproxy/envoy

6. 安裝準備

生成 SSH 私鑰並將其添加到 agent

在安裝過程中,我們會在基礎節點上執行 OCP 安裝調試和災難恢復,因此必須在基礎節點上配置 SSH key,ssh-agent 將會用它來執行安裝程序。

基礎節點上的 core 用戶可以使用該私鑰登錄到 Master 節點。部署集群時,該私鑰會被添加到 core 用戶的 ~/.ssh/authorized_keys 列表中。

密鑰創建步驟如下:

① 創建無密碼驗證的 SSH key:

$ ssh-keygen -t rsa -b 4096 -N '' -f ~/.ssh/new_rsa

② 啟動 ssh-agent 進程作為後台任務:

$ eval "$(ssh-agent -s)"

③ 將 SSH 私鑰添加到 ssh-agent

$ ssh-add ~/.ssh/new_rsa

後續集群安裝過程中,有一步會提示輸入 SSH public key,屆時使用前面創建的公鑰 new_rsa.pub 就可以了。

獲取安裝程序

如果是在線安裝,還需要在基礎節點上下載安裝程序。但這裡是離線安裝,安裝程序在上篇文章中已經被提取出來了,所以不需要再下載。

創建安裝配置文件

首先創建一個安裝目錄,用來存儲安裝所需要的文件:

$ mkdir /ocpinstall

自定義 install-config.yaml 並將其保存在 /ocpinstall 目錄中。配置文件必須命名為 install-config.yaml。配置文件內容:

apiVersion: v1
baseDomain: example.com
compute:
- hyperthreading: Enabled
  name: worker
  replicas: 0
controlPlane:
  hyperthreading: Enabled
  name: master
  replicas: 3
metadata:
  name: openshift4
networking:
  clusterNetwork:
  - cidr: 10.128.0.0/14
    hostPrefix: 23
  networkType: OpenShiftSDN
  serviceNetwork:
  - 172.30.0.0/16
platform:
  none: {}
fips: false
pullSecret: '{"auths": ...}'
sshKey: 'ssh-rsa ...'
additionalTrustBundle: |
  -----BEGIN CERTIFICATE-----
  省略,注意這裏要前面空兩格
  -----END CERTIFICATE-----
imageContentSources:
- mirrors:
  - registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4
  source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-release
- mirrors:
  - registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4
  source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev
  • baseDomain : 所有 Openshift 內部的 DNS 記錄必須是此基礎的子域,並包含集群名稱。
  • compute : 計算節點配置。這是一個數組,每一個元素必須以連字符 - 開頭。
  • hyperthreading : Enabled 表示啟用同步多線程或超線程。默認啟用同步多線程,可以提高機器內核的性能。如果要禁用,則控制平面和計算節點都要禁用。
  • compute.replicas : 計算節點數量。因為我們要手動創建計算節點,所以這裏要設置為 0。
  • controlPlane.replicas : 控制平面節點數量。控制平面節點數量必須和 etcd 節點數量一致,為了實現高可用,本文設置為 3。
  • metadata.name : 集群名稱。即前面 DNS 記錄中的 <cluster_name>
  • cidr : 定義了分配 Pod IP 的 IP 地址段,不能和物理網絡重疊。
  • hostPrefix : 分配給每個節點的子網前綴長度。例如,如果將 hostPrefix 設置為 23,則為每一個節點分配一個給定 cidr 的 /23 子網,允許 \(510 (2^{32 – 23} – 2)\) 個 Pod IP 地址。
  • serviceNetwork : Service IP 的地址池,只能設置一個。
  • pullSecret : 上篇文章使用的 pull secret,可通過命令 cat /root/pull-secret.json|jq -c 來壓縮成一行。
  • sshKey : 上面創建的公鑰,可通過命令 cat ~/.ssh/new_rsa.pub 查看。
  • additionalTrustBundle : 私有鏡像倉庫 Quay 的信任證書,可在鏡像節點上通過命令 cat /data/quay/config/ssl.cert 查看。
  • imageContentSources : 來自前面 oc adm release mirror 的輸出結果。

備份安裝配置文件,便於以後重複使用:

$ cd /ocpinstall
$ cp install-config.yaml  install-config.yaml.20200604

創建 Kubernetes 部署清單

創建 Kubernetes 部署清單后 install-config.yaml 將被刪除,請務必先備份此文件!

創建 Kubernetes 部署清單文件:

$ openshift-install create manifests --dir=/ocpinstall

修改 manifests/cluster-scheduler-02-config.yml 文件,將 mastersSchedulable 的值設為 flase,以防止 Pod 調度到控制節點。

創建 Ignition 配置文件

創建 Ignition 配置文件后 install-config.yaml 將被刪除,請務必先備份此文件!

$ cp install-config.yaml.20200604 install-config.yaml
$ openshift-install create ignition-configs --dir=/ocpinstall

生成的文件:

├── auth
│   ├── kubeadmin-password
│   └── kubeconfig
├── bootstrap.ign
├── master.ign
├── metadata.json
└── worker.ign

準備一個 HTTP 服務,這裏選擇使用 Nginx:

$ yum install -y nginx

修改 Nginx 的配置文件 /etc/nginx/nginx/.conf,將端口改為 8080(因為負載均衡器已經佔用了 80 端口)。然後啟動 Nginx 服務:

$ systemctl enable nginx --now

Ignition 配置文件拷貝到 HTTP 服務的 ignition 目錄:

$ mkdir /usr/share/nginx/html/ignition
$ cp -r *.ign /usr/share/nginx/html/ignition/

獲取 RHCOS 的 BIOS 文件

下載用於裸機安裝的 BIOS 文件,並上傳到 Nginx 的目錄:

$ mkdir /usr/share/nginx/html/install
$ wget https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.4/latest/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz -O /usr/share/nginx/html/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz

獲取 RHCOS 的 ISO 文件

本地下載 RHCOS 的 ISO 文件:https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.4/latest/rhcos-4.4.3-x86_64-installer.x86_64.iso,然後上傳到 vSphere。步驟如下:

① 首先登陸 vSphere,然後點擊『存儲』。

② 選擇一個『數據存儲』,然後在右邊的窗口中選擇『上載文件』。

③ 選擇剛剛下載的 ISO 文件,上傳到 ESXI 主機。

7. 安裝集群

Bootstrap

最後開始正式安裝集群,先創建 bootstrap 節點虛擬機,操作系統選擇『Red Hat Enterprise Linux 7 (64-Bit)』,並掛載之前上傳的 ISO,按照之前的表格設置 CPU 、內存和硬盤,打開電源,然後按照下面的步驟操作:

① 在 RHCOS Installer 安裝界面按 Tab 鍵進入引導參數配置選項。

② 在默認選項 coreos.inst = yes 之後添加(由於無法拷貝粘貼,請輸入仔細核對后再回車進行):

ip=192.168.57.61::192.168.57.1:255.255.255.0:bootstrap.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/bootstrap.ign 

其中 ip=... 的含義為 ip=$IPADDRESS::$DEFAULTGW:$NETMASK:$HOSTNAMEFQDN:$IFACE:none

如圖所示:

③ 如果安裝有問題會進入 emergency shell,檢查網絡、域名解析是否正常,如果正常一般是以上參數輸入有誤,reboot 退出 shell 回到第一步重新開始。

安裝成功后從基礎節點通過命令 ssh -i ~/.ssh/new_rsa core@192.168.57.61 登錄 bootstrap 節點,然後驗證:

  • 網絡配置是否符合自己的設定:
    • hostname
    • ip route
    • cat /etc/resolv.conf
  • 驗證是否成功啟動 bootstrap 相應服務:
    • podman ps 查看服務是否以容器方式運行
    • 使用 ss -tulnp 查看 6443 和 22623 端口是否啟用。

這裏簡單介紹一下 bootstrap 節點的啟動流程,它會先通過 podman 跑一些容器,然後在容器裏面啟動臨時控制平面,這個臨時控制平面是通過 CRIO 跑在容器里的,有點繞。。直接看命令:

$ podman ps -a --no-trunc --sort created --format "{{.Command}}"

start --tear-down-early=false --asset-dir=/assets --required-pods=openshift-kube-apiserver/kube-apiserver,openshift-kube-scheduler/openshift-kube-scheduler,openshift-kube-controller-manager/kube-controller-manager,openshift-cluster-version/cluster-version-operator
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
render --dest-dir=/assets/cco-bootstrap --cloud-credential-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:244ab9d0fcf7315eb5c399bd3fa7c2e662cf23f87f625757b13f415d484621c3
bootstrap --etcd-ca=/assets/tls/etcd-ca-bundle.crt --etcd-metric-ca=/assets/tls/etcd-metric-ca-bundle.crt --root-ca=/assets/tls/root-ca.crt --kube-ca=/assets/tls/kube-apiserver-complete-client-ca-bundle.crt --config-file=/assets/manifests/cluster-config.yaml --dest-dir=/assets/mco-bootstrap --pull-secret=/assets/manifests/openshift-config-secret-pull-secret.yaml --etcd-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:aba3c59eb6d088d61b268f83b034230b3396ce67da4f6f6d49201e55efebc6b2 --kube-client-agent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:8eb481214103d8e0b5fe982ffd682f838b969c8ff7d4f3ed4f83d4a444fb841b --machine-config-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:31dfdca3584982ed5a82d3017322b7d65a491ab25080c427f3f07d9ce93c52e2 --machine-config-oscontent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:b397960b7cc14c2e2603111b7385c6e8e4b0f683f9873cd9252a789175e5c4e1 --infra-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:d7862a735f492a18cb127742b5c2252281aa8f3bd92189176dd46ae9620ee68a --keepalived-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:a882a11b55b2fc41b538b59bf5db8e4cfc47c537890e4906fe6bf22f9da75575 --coredns-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:b25b8b2219e8c247c088af93e833c9ac390bc63459955e131d89b77c485d144d --mdns-publisher-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:dea1fcb456eae4aabdf5d2d5c537a968a2dafc3da52fe20e8d99a176fccaabce --haproxy-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:7064737dd9d0a43de7a87a094487ab4d7b9e666675c53cf4806d1c9279bd6c2e --baremetal-runtimecfg-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:715bc48eda04afc06827189883451958d8940ed8ab6dd491f602611fe98a6fba --cloud-config-file=/assets/manifests/cloud-provider-config.yaml --cluster-etcd-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77
render --prefix=cluster-ingress- --output-dir=/assets/ingress-operator-manifests
/usr/bin/cluster-kube-scheduler-operator render --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-scheduler-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-scheduler-bootstrap/config
/usr/bin/cluster-kube-controller-manager-operator render --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-controller-manager-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-controller-manager-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
/usr/bin/cluster-kube-apiserver-operator render --manifest-etcd-serving-ca=etcd-ca-bundle.crt --manifest-etcd-server-urls=https://localhost:2379 --manifest-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:187b9d29fea1bde9f1785584b4a7bbf9a0b9f93e1323d92d138e61c861b6286c --manifest-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:718ca346d5499cccb4de98c1f858c9a9a13bbf429624226f466c3ee2c14ebf40 --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/kube-apiserver-bootstrap --config-output-file=/assets/kube-apiserver-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
/usr/bin/cluster-config-operator render --config-output-file=/assets/config-bootstrap/config --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/config-bootstrap
/usr/bin/cluster-etcd-operator render --etcd-ca=/assets/tls/etcd-ca-bundle.crt --etcd-metric-ca=/assets/tls/etcd-metric-ca-bundle.crt --manifest-etcd-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:aba3c59eb6d088d61b268f83b034230b3396ce67da4f6f6d49201e55efebc6b2 --etcd-discovery-domain=test.example.com --manifest-cluster-etcd-operator-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77 --manifest-setup-etcd-env-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:31dfdca3584982ed5a82d3017322b7d65a491ab25080c427f3f07d9ce93c52e2 --manifest-kube-client-agent-image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:8eb481214103d8e0b5fe982ffd682f838b969c8ff7d4f3ed4f83d4a444fb841b --asset-input-dir=/assets/tls --asset-output-dir=/assets/etcd-bootstrap --config-output-file=/assets/etcd-bootstrap/config --cluster-config-file=/assets/manifests/cluster-network-02-config.yml
render --output-dir=/assets/cvo-bootstrap --release-image=registry.openshift4.example.com/ocp4/openshift4@sha256:4a461dc23a9d323c8bd7a8631bed078a9e5eec690ce073f78b645c83fb4cdf74
/usr/bin/grep -oP Managed /manifests/0000_12_etcd-operator_01_operator.cr.yaml
$ crictl pods

POD ID              CREATED             STATE               NAME                                                                  NAMESPACE                             ATTEMPT
17a978b9e7b1e       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-apiserver-bootstrap.openshift4.example.com             kube-system                           24
8a0f79f38787a       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-scheduler-bootstrap.openshift4.example.com             kube-system                           4
1a707da797173       3 minutes ago       Ready               bootstrap-kube-controller-manager-bootstrap.openshift4.example.com    kube-system                           4
0461d2caa2753       3 minutes ago       Ready               cloud-credential-operator-bootstrap.openshift4.example.com            openshift-cloud-credential-operator   4
ab6519286f65a       3 minutes ago       Ready               bootstrap-cluster-version-operator-bootstrap.openshift4.example.com   openshift-cluster-version             2
457a7a46ec486       8 hours ago         Ready               bootstrap-machine-config-operator-bootstrap.openshift4.example.com    default                               0
e4df49b4d36a1       8 hours ago         Ready               etcd-bootstrap-member-bootstrap.openshift4.example.com                openshift-etcd                        0

如果驗證無問題,則可以一邊繼續下面的步驟一邊觀察日誌:journalctl -b -f -u bootkube.service

RHCOS 的默認用戶是 core,如果想獲取 root 權限,可以執行命令 sudo su(不需要輸入密碼)。

Master

控制節點和之前類似,先創建虛擬機,然後修改引導參數,引導參數調整為:

ip=192.168.57.62::192.168.57.1:255.255.255.0:master1.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/master.ign 

控制節點安裝成功後會重啟一次,之後同樣可以從基礎節點通過 SSH 密鑰登錄。

然後重複相同的步驟創建其他兩台控制節點,注意修改引導參數(IP 和主機名)。先不急着創建計算節點,先在基礎節點執行以下命令完成生產控制平面的創建:

$ openshift-install --dir=/ocpinstall wait-for bootstrap-complete --log-level=debug

DEBUG OpenShift Installer 4.4.5
DEBUG Built from commit 15eac3785998a5bc250c9f72101a4a9cb767e494
INFO Waiting up to 20m0s for the Kubernetes API at https://api.openshift4.example.com:6443...
INFO API v1.17.1 up
INFO Waiting up to 40m0s for bootstrapping to complete...
DEBUG Bootstrap status: complete
INFO It is now safe to remove the bootstrap resources

待出現 It is now safe to remove the bootstrap resources 提示之後,從負載均衡器中刪除引導主機,本文使用的是 Envoy,只需從 cds.yaml 中刪除引導主機的 endpoint,然後重新加載就好了。

觀察引導節點的日誌:

$ journalctl -b -f -u bootkube.service

...
Jun 05 00:24:12 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:12.108179       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:21 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:21.595680       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:26 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:26.250214       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:26 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:26.306421       1 waitforceo.go:67] waiting on condition EtcdRunningInCluster in etcd CR /cluster to be True.
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:29.097072       1 waitforceo.go:64] Cluster etcd operator bootstrapped successfully
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: I0605 00:24:29.097306       1 waitforceo.go:58] cluster-etcd-operator bootstrap etcd
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com podman[16531]: 2020-06-05 00:24:29.120864426 +0000 UTC m=+17.965364064 container died 77971b6ca31755a89b279fab6f9c04828c4614161c2e678c7cba48348e684517 (image=quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:9f7a02df3a5d91326d95e444e2e249f8205632ae986d6dccc7f007ec65c8af77, name=recursing_cerf)
Jun 05 00:24:29 bootstrap.openshift4.example.com bootkube.sh[12571]: bootkube.service complete

Worker

計算節點和之前類似,先創建虛擬機,然後修改引導參數,引導參數調整為:

ip=192.168.57.65::192.168.57.1:255.255.255.0:worker1.openshift4.example.com:ens192:none nameserver=192.168.57.60 coreos.inst.install_dev=sda coreos.inst.image_url=http://192.168.57.60:8080/install/rhcos-4.4.3-x86_64-metal.x86_64.raw.gz coreos.inst.ignition_url=http://192.168.57.60:8080/ignition/worker.ign 

計算節點安裝成功后也會重啟一次,之後同樣可以從基礎節點通過 SSH 密鑰登錄。

然後重複相同的步驟創建其他計算節點,注意修改引導參數(IP 和主機名)。

登錄集群

可以通過導出集群 kubeconfig 文件以默認系統用戶身份登錄到集群。kubeconfig 文件包含有關 CLI 用於將客戶端連接到正確的集群和 API Server 的集群信息,該文件在 OCP 安裝期間被創建。

$ mkdir ~/.kube
$ cp /ocpinstall/auth/kubeconfig ~/.kube/config
$ oc whoami
system:admin

批准 CSR

將節點添加到集群時,會為添加的每台節點生成兩個待處理證書籤名請求(CSR)。必須確認這些 CSR 已獲得批准,或者在必要時自行批准。

$ oc get node

NAME                             STATUS   ROLES           AGE     VERSION
master1.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h25m   v1.17.1
master2.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h39m   v1.17.1
master3.openshift4.example.com   Ready    master,worker   6h15m   v1.17.1
worker1.openshift4.example.com   NotReady worker          5h8m    v1.17.1
worker2.openshift4.example.com   NotReady worker          5h9m    v1.17.1

輸出列出了創建的所有節點。查看掛起的證書籤名請求(CSR),並確保添加到集群的每台節點都能看到具有 PendingApproved 狀態的客戶端和服務端請求。針對 Pending 狀態的 CSR 批准請求:

$ oc adm certificate approve xxx

或者執行以下命令批准所有 CSR:

$ oc get csr -ojson | jq -r '.items[] | select(.status == {} ) | .metadata.name' | xargs oc adm certificate approve

Operator 自動初始化

控制平面初始化后,需要確認所有的 Operator 都處於可用的狀態,即確認所有 Operator 的 Available 字段值皆為 True

$ oc get clusteroperators

NAME                                       VERSION   AVAILABLE   PROGRESSING   DEGRADED   SINCE
authentication                             4.4.5     True        False         False      150m
cloud-credential                           4.4.5     True        False         False      7h7m
cluster-autoscaler                         4.4.5     True        False         False      6h12m
console                                    4.4.5     True        False         False      150m
csi-snapshot-controller                    4.4.5     True        False         False      6h13m
dns                                        4.4.5     True        False         False      6h37m
etcd                                       4.4.5     True        False         False      6h19m
image-registry                             4.4.5     True        False         False      6h12m
ingress                                    4.4.5     True        False         False      150m
insights                                   4.4.5     True        False         False      6h13m
kube-apiserver                             4.4.5     True        False         False      6h15m
kube-controller-manager                    4.4.5     True        False         False      6h36m
kube-scheduler                             4.4.5     True        False         False      6h36m
kube-storage-version-migrator              4.4.5     True        False         False      6h36m
machine-api                                4.4.5     True        False         False      6h37m
machine-config                             4.4.5     True        False         False      6h36m
marketplace                                4.4.5     True        False         False      6h12m
monitoring                                 4.4.5     True        False         False      6h6m
network                                    4.4.5     True        False         False      6h39m
node-tuning                                4.4.5     True        False         False      6h38m
openshift-apiserver                        4.4.5     True        False         False      6h14m
openshift-controller-manager               4.4.5     True        False         False      6h12m
openshift-samples                          4.4.5     True        False         False      6h11m
operator-lifecycle-manager                 4.4.5     True        False         False      6h37m
operator-lifecycle-manager-catalog         4.4.5     True        False         False      6h37m
operator-lifecycle-manager-packageserver   4.4.5     True        False         False      6h15m
service-ca                                 4.4.5     True        False         False      6h38m
service-catalog-apiserver                  4.4.5     True        False         False      6h38m
service-catalog-controller-manager         4.4.5     True        False         False      6h39m
storage                                    4.4.5     True        False         False      6h12m

如果 Operator 不正常,需要進行問題診斷和修復。

完成安裝

最後一步,完成集群的安裝,執行以下命令:

$ openshift-install --dir=/ocpinstall wait-for install-complete --log-level=debug

注意最後提示訪問 Web Console 的網址及用戶密碼。如果密碼忘了也沒關係,可以查看文件 /ocpinstall/auth/kubeadmin-password 來獲得密碼。

本地訪問 Web Console,需要添加 hosts:

192.168.57.60 console-openshift-console.apps.openshift4.example.com
192.168.57.60 oauth-openshift.apps.openshift4.example.com

瀏覽器訪問 https://console-openshift-console.apps.openshift4.example.com,輸入上面輸出的用戶名密碼登錄。首次登錄後會提示:

You are logged in as a temporary administrative user. Update the Cluster OAuth configuration to allow others to log in.

我們可以通過 htpasswd 自定義管理員賬號,步驟如下:

htpasswd -c -B -b users.htpasswd admin xxxxx

② 將 users.htpasswd 文件下載到本地。

③ 在 Web Console 頁面打開 Global Configuration

然後找到 OAuth,點擊進入,然後添加 HTPasswd 類型的 Identity Providers,並上傳 users.htpasswd 文件。

④ 退出當前用戶,注意要退出到如下界面:

選擇 htpasswd,然後輸入之前創建的用戶名密碼登錄。

如果退出后出現的就是用戶密碼輸入窗口,實際還是 kube:admin 的校驗,如果未出現如上提示,可以手動輸入 Web Console 地址來自動跳轉。

⑤ 登錄后貌似能看到 Administrator 菜單項,但訪問如 OAuth Details 仍然提示:

oauths.config.openshift.io "cluster" is forbidden: User "admin" cannot get resource "oauths" in API group "config.openshift.io" at the cluster scope

因此需要授予集群管理員權限:

$ oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-admin admin

Web Console 部分截圖:

如果想刪除默認賬號,可以執行以下命令:

$ oc -n kube-system delete secrets kubeadmin

8. 參考資料

  • OpenShift 4.2 vSphere Install with Static IPs
  • OpenShift Container Platform 4.3部署實錄
  • Chapter 1. Installing on bare metal

Kubernetes 1.18.2 1.17.5 1.16.9 1.15.12離線安裝包發布地址http://store.lameleg.com ,歡迎體驗。 使用了最新的sealos v3.3.6版本。 作了主機名解析配置優化,lvscare 掛載/lib/module解決開機啟動ipvs加載問題, 修復lvscare社區netlink與3.10內核不兼容問題,sealos生成百年證書等特性。更多特性 https://github.com/fanux/sealos 。歡迎掃描下方的二維碼加入釘釘群 ,釘釘群已經集成sealos的機器人實時可以看到sealos的動態。

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一起玩轉微服務(1)——概念

一、什麼是微服務

隨着各行各業公司的快速發展,業務規模的不斷擴大,不可避免的造成原有架構不能夠適應快速的增長和變化。這時,微服務就進入大家的視野,其實在微服務之前,很多的公司已經做過服務化的改造,並且取得了一定的成果,但是對於整體流程的標準化還有一定有差距。那麼,什麼是微服務呢?
準確的說,微服務是一種軟件架構模式,將大型系統或者複雜的應用分割成多個服務的架構,服務之間互相協調、互相配合,為用戶提供最終價值。每個服務都有獨立的生命周期,可以單獨的維護和部署,各個業務模塊之間是松耦合的,比傳統的應用程序更有效地利用計算資源,應用的擴展更加靈活,能夠通過擴展組件來處理功能瓶頸問題。這樣一來,開發人員只需要為額外的組件部署計算資源,而不需要部署一個完整的應用程序的全新迭代。
一個微服務的架構如圖所示,單體應用被拆分成多個微小的服務:

也有人將微服務的開發比喻成搭積木,每個服務都是一個零件,使用這些不同的服務可以搭建出不同的形狀。簡單的說,微服務架構就是把一個大系統按業務功能分解成多個職責單一的小系統,並利用簡單的方法使多個小系統相互協作,組合成一個大系統。
其實這裏蘊含着自古以來的真理,就是分而治之,當一件事情大到不能處理的時候,就使用一定的切分方法,將其變成很多微小的類,然後分門別類的進行處理,以達到最好的效果,最終實現1+1>2的功效。
微服務的優點和缺點(或者說挑戰)一樣明顯。
優點

  • 開發簡單,每個服務完成獨立的功能

  • 技術棧靈活,可以選擇不同的語言完成不同的服務,發揮各種語言的最大優勢

  • 服務獨立無依賴,每個服務都可以單獨部署,一個服務出現問題不會導致整個系統癱瘓

  • 獨立按需擴展,以應對高併發以及大流量

  • 可用性高,當其中一個點出現問題時,能夠及時切換,不影響業務正常運行

  • 複雜應用解耦為小而眾的服務,拆分可以基於一定的原則,將耗時的應用解耦

  • 各服務精而專,也就是我們常說的專人干專事,映射到微服務中就是專服務干專事

  • 服務間通信通過API完成,選擇輕量的API通信

    缺點(挑戰)

  • 多服務運維難度,服務的增加意味着運維的困難,如何有效的管理是一個挑戰

  • 系統部署依賴,當業務複雜是,系統之間的耦合關係高度耦合,如何高效部署是一個挑戰

  • 服務間通信成本,包括網絡延遲,接口不可用性等,保證服務的高可用性是一個挑戰

  • 數據一致性,再各個服務間如何有效的共享數據,確保相應服務的數據需求一致性是一個挑戰

  • 系統集成測試,拆分后,原本需要測試的內容成倍的增加,如何高效的降低測試成本是一個挑戰

  • 重複工作,服務拆分之後,由於信息的不對稱導致的重複性工作,如何有效抽象是一個挑戰

  • 性能監控,原本只需要一個監控的部分,現在需要分開監控,如何快速定位問題是一個挑戰

  • 溝通成本的成倍增加,服務拆分后,各個服務由單獨的人來維護,如何高效的溝通是一個挑戰

二、為什麼微服務

從一般的平台遇到的問題說起,平台的問題包括:

  • 服務配置複雜。基礎服務多,服務的資源配置複雜。傳統方式管理服務複雜。
  • 服務之間調用複雜。檢索服務、用戶中心服務等,服務之間的調用複雜,依賴多。
  • 服務監控難度大。服務比較多,機器部署複雜,服務存活監控、業務是否正常監控尤為重要。
  • 服務化測試問題。服務依賴性比較大,測試一個小的功能,周邊服務也需要啟動。

那麼微服務的架構有什麼優勢,大家為什麼都懷着極高的熱情來應對微服務呢。

1. 區別

首先看一下兩者的區別,單體應用和分佈式應用都有哪些優點和缺點呢,通過下面的表格來做一下分析和對比?

 

 

從上面的表格我們可以看到,分佈式系統雖然有一些優勢,但也存在一些問題。

  • 架構設計變得複雜(尤其是其中的分佈式事務)。
  • 部署單個服務會比較快,但是如果一次部署需要多個服務,部署會變得複雜。
  • 系統的吞吐量會變大,但是響應時間會變長。
  • 運維複雜度會因為服務變多而變得很複雜。
  • 架構複雜導致學習曲線變大。
  • 測試和查錯的複雜度增大。
  • 技術可以很多樣,這會帶來維護和運維的複雜度。
  • 管理分佈式系統中的服務和調度變得困難和複雜。

也就是說,分佈式系統架構的難點在於系統設計,以及管理和運維。

接下來我們就一起來看一下架構的演變過程。

2. 從單體應用說起

下圖是我們非常熟悉的單體應用,或者說是非常傳統的應用架構。
從圖中可以看到,應用通過瀏覽器進行訪問,當訪問到訂單服務的時候,分單服務提供相應的功能,然後去訪問應用的數據層,數據層負責對數據的解析,這是一個極其典型的單體應用結構,這種結構所帶來的問題顯而易見,數據庫存在單點,所有服務都耦合在一個應用中,當其中一個服務出現問題的時候,整個工程都需要重新發布,從而導致整體業務不能提供響應。這種結構在小項目中是沒有什麼問題的,而且操作起來非常靈活,但當業務量爆增的時候,就無法靈活應對了。

 

 

3. 第一步切分

為了應對單體應對無法滿足業務增漲,需要對數據庫進行進一步的切分,以提高擴展性,下圖就是一個切分后的架構圖。

業務之間通過進程間的服務進行相互調用,數據庫之間沒有耦合性,不會存在單點故障。前端只需要調用相應的服務,返回自身需要的數據,然後與用戶進行交互。可以看到,這種方式比傳統的單體應用已經前進了一步,但是數據庫層面仍然存在着問題,根據數據量需要評估是否使用讀寫分離的設計,服務層面也增加了相應的複雜性。前端調用隨着調用接口數量的增加也急需治理。

4. 服務化所帶來的問題

隨着服務的拆分,新的問題應運而生。客戶端如何訪問這些服務?這些服務的調用情況,切分是否合理,安全問題,如果受到攻擊應該如何應對,是否可以使用限流或者降級的方式來及時解決。
應對這些問題,API網關是一個不錯的解決方案。當有新的設備需要調用這些接口時,可以復用原有接口,不需要進行二次開發。接口的維護也會更有條理性,對於訪問次數,安全等問題,都可以在這一層進行解決。

解決了應用前端訪問的問題后,服務之間的相互調用也是一個問題,如果整個系統內部調用關係混亂,就會帶來非常多的不必要的問題。所以約定好服務之間的通信方式是非常有必要的。不管是開源還是公司內部研發,都有非常多的解決方案。最簡單的方式,是通過rpc的調用,傳輸json或者XML,雙方定義好協議格式,通過報文的方式進行數據傳輸。
當多種服務需要互相調用的時候,服務的數量會急劇的增加。服務的治理就成為新的問題。不同的服務的版本問題。如果不能通過一個單獨的註冊地址,像書的目錄一樣來管理整個服務結構,服務的調用就侍显示非常混亂。
一般的分佈式服務,都有一個註冊中心,例如dubbo是基於zookeeper進行的二次開發,自身提供管理控制台,可以對服務進行註冊和查找,Spring Cloud有Eureka,還有etcd,consul等可供選擇。
經過上面的處理,整體上來看應用已經達到了一個非常好的狀態,但是每個應用服務仍然存在着單點問題,當一個服務出現問題的時候,有可能導致連鎖的反應,使用整個系統癱瘓。這時候需要除了監控告警之外的一種容錯機制保障整體服務的可運行性。
通過網關層的反向代理來實現高可用是一個不錯的解決方案,訪問層無需要了解整個體系有多少應用提供,只需要關心服務是否能夠提供服務,並且對必要的接口進行監測,當發現接口無法正常提供服務時,提供相應的告警機制,以微信、短信或者郵件的方式通知相關人及時進行處理。
隨着服務的切分,業務的擴展,數據量的激增也是一個非常大的問題,如果採用傳統的方案來應對,各種關係型數據庫都有瓶頸,把運算量比較大,比較耗資源的運算,跨庫統計查詢的需求。
再下一步隨着數據量的不斷增漲,需要業務和統計分離。
統計一般都是比較耗時的應用,比如計算用戶的留存情況,需要分析一周甚至是更長周期內的用戶數據,如果使用在線的方式分析顯然不太現實,所以,對於大數據量的分析和數據挖掘,需要從業務中抽取數據進行離線分析,然後將分析的結果進行展現。

5. 微服務的可擴展性

針對以上的分析,可以看到,微服務需要具備極強的可擴展性,這些擴展性包含以下幾個方面:
• 性能可擴展:性能無法完全實現線性擴展,但要盡量使用具有併發性和異步性的組件。具備完成通知功能的工作隊列要優於同步連接到數據庫。
• 可用性可擴展:CAP理論表明,分佈式系統無法同時提供一致性、可用性和分區容錯性保證。許多大規模Web應用程序都為了可用性和分區容錯性而犧牲了強一致性,而後者則有賴於最終一致性來保證。
• 維護可擴展:軟件和服務器都需要維護。在使用平台的工具監控和更新應用程序時,要盡可能地自動化。
• 成本可擴展:總成本包括開發、維護和運營支出。在設計一個系統時,要在重用現有組件和完全新開發組件之間進行權衡。現有組件很少能完全滿足需求,但修改現有組件的成本還是可能低於開發一個完全不同的方案。另外,使用符合行業標準的技術使組織更容易聘到專家,而發布獨有的開源方案則可能幫助組織從社區中挖掘人才。

6. 微服務與SOA的區別

面向服務的架構(SOA)是一個組件模型,它將應用程序的不同功能單元(稱為服務)通過這些服務之間定義良好的接口和契約聯繫起來。接口是採用中立的方式進行定義的,它應該獨立於實現服務的硬件平台、操作系統和編程語言。這使得構建在各種各樣的系統中的服務可以以一種統一和通用的方式進行交互。
都是做服務化,那麼微服務與SOA的異同有哪些呢?
相同點:

  • 需要Registry,實現動態的服務註冊發現機制;
  • 需要考慮分佈式下面的事務一致性,CAP原則下,兩段式提交不能保證性能,事務補償機制需要考慮;
  • 同步調用還是異步消息傳遞,如何保證消息可靠性?SOA由ESB來集成所有的消息;
  • 都需要統一的Gateway來匯聚、編排接口,實現統一認證機制,對外提供APP使用的RESTful接口;
  • 同樣的要關注如何再分佈式下定位系統問題,如何做日誌跟蹤,就像我們電信領域做了十幾年的信令跟蹤的功能;

差異點:

  • 是持續集成、持續部署?對於CI、CD(持續集成、持續部署),這本身和敏捷、DevOps是交織在一起的,所以這更傾向於軟件工程的領域而不是微服務技術本身;
  • 使用不同的通訊協議是不是區別?微服務的標杆通訊協議是RESTful,而傳統的SOA一般是SOAP,不過目前來說採用輕量級的RPC框架Dubbo、Thrift、gRPC非常多,在Spring Cloud中也有Feign框架將標準RESTful轉為代碼的API這種仿RPC的行為,這些通訊協議不應該是區分微服務架構和SOA的核心差別;
  • 是流行的基於容器框架還是虛擬機為主?Docker和虛擬機還是物理機都是架構實現的一種方式,不是核心區別;

SOA和微服務的一個主要不同點就是自動化程度上的不同。大部分的SOA實現只達到服務級別的抽象,而微服務走的更遠,它達到了對實現和運行環境的抽象級別。
而在一個規範的微服務中,每個微服務應該被構建成胖jar(fat Jar)其中內置了所有的依賴,然後作為一個單獨的java進程存在。

三、常見的微服務組件

既然談到了微服務架構,就說一下通用的微服務都包括哪些組件:

  • 服務註冊

服務註冊是一個記錄當前可用的微服務實例的網絡信息數據庫,是服務發現機制的主要核心,服務註冊表查詢api、管理api,使用查詢api獲得可用服務的實例,使用管理api實現註冊、註銷。

  • 服務發現

服務調用方從服務註冊中心找到自己需要調用的服務的地址。可以選擇客戶端服務發現,也可以選擇服務端服務發現。

  • 負載均衡

服務提供方一般以多實例的形式提供服務,負載均衡功能能夠讓服務調用方連接到合適的服務節點。並且,節點選擇的工作對服務調用方來說是透明的。可以選擇服務端的負載均衡也可以選擇客戶端的負載均衡。

  • 服務網關

服務網關是服務調用的唯一入口,可以在這個組件是實現用戶鑒權、動態路由、灰度發布、A/B測試、負載限流等功能。根據公司流量規模的大小網關可以是一個,也可以是多個。

  • 配置中心

將本地化的配置信息(properties, XML, yaml等)註冊到配置中心,實現程序包在開發、測試、生產環境的無差別性,方便程序包的遷移。配置部分可以單獨使用高可用的分佈式配置中心,確保一個配置服務出現問題是,其它服務也能夠提供配置服務。

  • API管理

以方便的形式編寫及更新API文檔,並以方便的形式供調用者查看和測試。通常需要加入版本控制的概念,以確保服務的不同版本在升級過程中都能夠提供服務。

  • 集成框架

微服務組件都以職責單一的程序包對外提供服務,集成框架以配置的形式將所有微服務組件集成到統一的界面框架下,讓用戶能夠在統一的界面中使用系統。

  • 分佈式事務

對於重要的業務,需要通過分佈式事務技術(TCC、高可用消息服務、最大努力通知)保證數據的一致性。根據業務的不同適當的需要犧牲一些數據的一致性要求,確保數據的最終一致性。

  • 調用鏈

記錄完成一個業務邏輯時調用到的微服務,並將這種串行或并行的調用關係展示出來。在系統出錯時,可以方便地找到出錯點。同時統計各個服務的調用次數,確保比較熱的服務能夠分配更多的資源。

  • 支撐平台

系統微服務化后,系統變得更加碎片化,系統的部署、運維、監控等都比單體架構更加複雜,那麼,就需要將大部分的工作自動化。現在,可以通過Docker等工具來中和這些微服務架構帶來的弊端。 例如持續集成、藍綠髮布、健康檢查、性能健康等等。可以這麼說,如果沒有合適的支撐平台或工具,就不要使用微服務架構。

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.Net 對於PDF生成以及各種轉換的操作

前段時間公司的產品,要做一個新功能,簽章(就是把需要的數據整理成PDF很標準的文件,然後在蓋上我們在服務器上面的章)

然後我就在百度上找了找,發現搞PDF的類庫很少,要麼就要錢,要麼就有水印,破解版的沒找到。

先講一講我是怎麼生成PDF的

1、生成PDF

  這裏用到了 Spire.Pdf    這個類庫可以在NuGet裏面搜索到,上面帶個小紅標的就是免費版本。  

  當然也可以去他們的官網,上面還有文檔(https://www.e-iceblue.cn/Introduce/Spire-PDF-NET.html)。

  代碼(這是我自己寫的一個測試的表格)

  

        public static void abc()
        {
            //創建PDF文檔
            Spire.Pdf.PdfDocument doc = new Spire.Pdf.PdfDocument();

            //添加一頁
            PdfPageBase page = doc.Pages.Add();
    //設置字體
            PdfTrueTypeFont font = new PdfTrueTypeFont(new System.Drawing.Font("Microsoft Yahei", 20f), true);
            PdfTrueTypeFont font1 = new PdfTrueTypeFont(new System.Drawing.Font("Microsoft Yahei", 11f), true);

            //創建一個PdfGrid對象
            PdfGrid grid = new PdfGrid();

        //這一段的內容是在表格只玩显示一些數據 根據坐標定位 第一個是內容,第二個是字體,第三個是顏色,第四第五是坐標
            page.Canvas.DrawString("XXXXXXXX管理中心回單",
                    font,
                    new PdfSolidBrush(System.Drawing.Color.Black), 130, 10);
            page.Canvas.DrawString("編號:31231",
                    font1,
                    new PdfSolidBrush(System.Drawing.Color.Black), 380, 60);
            page.Canvas.DrawString("經辦人:XXXX",
                    font1,
                    new PdfSolidBrush(System.Drawing.Color.Black), 60, 250);
            page.Canvas.DrawString("打印日期:2020/06/15",
                    font1,
                    new PdfSolidBrush(System.Drawing.Color.Black), 380, 250);
            //設置單元格邊距
            grid.Style.CellPadding = new PdfPaddings(1, 1, 4, 4);

            //設置表格默認字體
            grid.Style.Font = new PdfTrueTypeFont(new System.Drawing.Font("Microsoft Yahei", 12f), true);

            //添加4行4列
            PdfGridRow row1 = grid.Rows.Add();
            PdfGridRow row2 = grid.Rows.Add();
            PdfGridRow row3 = grid.Rows.Add();
            PdfGridRow row4 = grid.Rows.Add();
            PdfGridRow row5 = grid.Rows.Add();
            PdfGridRow row6 = grid.Rows.Add();
            grid.Columns.Add(4);

            //設置列寬
            foreach (PdfGridColumn col in grid.Columns)
            {
                col.Width = 120f;
            }

            //寫入數據 第一行第一個格式的值,第一行第二個格子的值 
            row1.Cells[0].Value = "收款單位";
            row1.Cells[1].Value = "{DW}";
            row2.Cells[0].Value = "收款單位";
            row2.Cells[1].Value = "{DW}";
            row3.Cells[0].Value = "匯款時間";
            row3.Cells[1].Value = "2016/06/02";
            row3.Cells[2].Value = "金額小寫";
            row3.Cells[3].Value = "¥231";
            row4.Cells[0].Value = "金額合計大寫";
            row4.Cells[1].Value = "大蘇打實打實";
            row5.Cells[0].Value = "用途:" +
                "付XXXX2020年04月至2020年04月";
            row6.Cells[0].Value = "提示:回單可重複打印,請勿重複XXX";

            //row5.Cells[0].Height = (float)20;
            //水平和垂直合併單元格 從那個格子開始合併幾個(包含當前格子)
            row1.Cells[1].ColumnSpan = 3;
            row2.Cells[1].ColumnSpan = 3;
            row4.Cells[1].ColumnSpan = 3;
            row5.Cells[0].ColumnSpan = 2;
            row5.Cells[2].ColumnSpan = 2;
            row6.Cells[0].ColumnSpan = 2;
            row6.Cells[2].ColumnSpan = 2;
        //這個是垂直合併,但是我之前合併的沒有效果
            row5.Cells[1].RowSpan = 2;

            //設置單元格內文字對齊方式
            row1.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row1.Cells[1].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row2.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row2.Cells[1].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row3.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row3.Cells[1].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row3.Cells[2].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row3.Cells[3].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row4.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row4.Cells[1].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row5.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            row6.Cells[0].StringFormat = new PdfStringFormat(PdfTextAlignment.Center);
            //設置單元格背景顏色
            //row1.Cells[0].Style.BackgroundBrush = PdfBrushes.Gray;
            //row3.Cells[3].Style.BackgroundBrush = PdfBrushes.Green;
            //row4.Cells[3].Style.BackgroundBrush = PdfBrushes.MediumVioletRed;

            //設置邊框顏色、粗細
            PdfBorders borders = new PdfBorders();
            borders.All = new PdfPen(System.Drawing.Color.Black, 0.1f);
            foreach (PdfGridRow pgr in grid.Rows)
            {
                foreach (PdfGridCell pgc in pgr.Cells)
                {
                    pgc.Style.Borders = borders;
                }
            }
            //保存到文檔
            //在指定為繪入表格
            grid.Draw(page, new PointF(30, 80));
            doc.SaveToFile(@"路徑");
       //這句是在瀏覽器重打開這個PDF  
            System.Diagnostics.Process.Start(@"路徑");
        }

 

  保存我們看一下

  

 

 

2、之後就是關於PDF一些轉換的操作了(PDF轉base64,轉圖片之類的,我把代碼貼到下面)

 

 

 

  • 這個用到了iTextSharp類庫,也可以在Nuget下載到

 

/// <summary>
        /// 圖片轉pdf
        /// </summary>
        /// <param name="jpgfile"></param>
        /// <param name="pdf"></param>
        public static bool ConvertJPG2PDF(string jpgfile, string pdf)
        {
            try
            {
                var document = new iTextSharp.text.Document(iTextSharp.text.PageSize.A4, 25, 25, 25, 25);
                using (var stream = new FileStream(pdf, FileMode.Create, FileAccess.Write, FileShare.None))
                {
                    PdfWriter.GetInstance(document, stream);
                    document.Open();
                    using (var imageStream = new FileStream(jpgfile, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.ReadWrite))
                    {
                        var image = iTextSharp.text.Image.GetInstance(imageStream);
                        if (image.Height > iTextSharp.text.PageSize.A4.Height - 25)
                        {
                            image.ScaleToFit(iTextSharp.text.PageSize.A4.Width - 25, iTextSharp.text.PageSize.A4.Height - 25);
                        }
                        else if (image.Width > iTextSharp.text.PageSize.A4.Width - 25)
                        {
                            image.ScaleToFit(iTextSharp.text.PageSize.A4.Width - 25, iTextSharp.text.PageSize.A4.Height - 25);
                        }
                        image.Alignment = iTextSharp.text.Image.ALIGN_MIDDLE;
                        document.NewPage();
                        document.Add(image);
                    }
                    document.Close();
                }

                return true;

            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw ex;
            }
        }
  • 這個用的是(O2S.Components.PDFRender4NET)
/// <summary>
        /// pdf轉img
        /// </summary>
        /// <param name="path">pdf位置</param>
        /// <param name="path2">img位置</param>
        public static void Pdf2Img(string path, string path2)
        {
            PDFFile pdfFile = PDFFile.Open(path);
            //實例化一個PdfDocument類對象,並加載PDF文檔
            using (Spire.Pdf.PdfDocument doc = new Spire.Pdf.PdfDocument())
            {
                doc.LoadFromFile(path);
                //調用方法SaveAsImage()將PDF第一頁保存為Bmp格式
                System.Drawing.Image bmp = doc.SaveAsImage(0);
                // //調用另一個SaveAsImage()方法,並將指定頁面保存保存為Emf、Png            
                System.Drawing.Image emf = doc.SaveAsImage(0, Spire.Pdf.Graphics.PdfImageType.Bitmap);
                System.Drawing.Image zoomImg = new Bitmap((int)(emf.Size.Width * 2), (int)(emf.Size.Height * 2));
                using (Graphics g = Graphics.FromImage(zoomImg))
                {
                    g.ScaleTransform(2.0f, 2.0f);
                    g.DrawImage(emf, new System.Drawing.Rectangle(new System.Drawing.Point(0, 0), emf.Size), new System.Drawing.Rectangle(new System.Drawing.Point(0, 0), emf.Size), GraphicsUnit.Pixel);
                    zoomImg.Save(path2, ImageFormat.Jpeg);
                    
                    zoomImg.Dispose();
                    emf.Dispose();
                    bmp.Dispose();
                }
                doc.Close();
                doc.Dispose();
            }
            
           
        }
  • 這個和上面用的也是同一個(我覺得這個比較好用一些)

 

/// <summary>
                /// 將PDF文檔轉換為圖片的方法
                /// </summary>
                /// <param name="pdfInputPath">PDF文件路徑</param>
                /// <param name="imageOutputPath">圖片輸出路徑</param>
                /// <param name="imageName">生成圖片的名字</param>
                /// <param name="startPageNum">從PDF文檔的第幾頁開始轉換</param>
                /// <param name="endPageNum">從PDF文檔的第幾頁開始停止轉換</param>
                /// <param name="imageFormat">設置所需圖片格式</param>
                /// <param name="definition">設置圖片的清晰度,数字越大越清晰</param>
        public static void ConvertPDF2Image(string pdfInputPath, string imageOutputPath,
      string imageName, int startPageNum, int endPageNum, ImageFormat imageFormat, Definition definition)
        {
            PDFFile pdfFile = null;
            FileStream fs = null;
            try
            {
                fs = new FileStream(pdfInputPath, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite, FileShare.ReadWrite);
                pdfFile = PDFFile.Open(fs);

                if (startPageNum <= 0)
                {
                    startPageNum = 1;
                }
                if (endPageNum > pdfFile.PageCount)
                {
                    endPageNum = pdfFile.PageCount;
                }
                if (startPageNum > endPageNum)
                {
                    int tempPageNum = startPageNum;
                    startPageNum = endPageNum;
                    endPageNum = startPageNum;
                }
                string path = imageOutputPath + imageName + "1" + "." + imageFormat.ToString();
                Logger.WriteLogs("PDFIMG:" + path);
                using (Bitmap pageImage = pdfFile.GetPageImage(0, 56 * (int)definition))
                {
                    if (!File.Exists(path))
                    {
                        using (FileStream f = new FileStream(path, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite, FileShare.ReadWrite))
                        {
                            pageImage.Save(f, ImageFormat.Jpeg);
                            pageImage.Dispose();
                        }
                    }
                }
                fs.Flush();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw new Exception(ex.Message);
            }
            finally
            {
                if (pdfFile != null)
                {
                    pdfFile.Dispose();
                }
                else if (fs != null)
                {
                    fs.Close();
                    fs.Dispose();
                }
            }
        }

    public enum Definition
    {
        One = 1, Two = 2, Three = 3, Four = 4, Five = 5, Six = 6, Seven = 7, Eight = 8, Nine = 9, Ten = 10
    }
  • PDF轉Base64
  • /// <summary>
            /// pdf轉base64
            /// </summary>
            /// <param name="filePath"></param>
            /// <returns></returns>
            public static string PdfWord_To_Base64(string filePath)
            {
                try
                {
                    if (!string.IsNullOrWhiteSpace(filePath.Trim()))
                    {
                        
                            FileStream fileStream = new FileStream(filePath, FileMode.OpenOrCreate);
                            byte[] bt = new byte[fileStream.Length];
                            fileStream.Read(bt, 0, bt.Length);
                            fileStream.Close();
                            fileStream.Dispose();
                            return Convert.ToBase64String(bt);
                    }
                    else
                    {
                        return "請輸入正確的路徑";
                    }
    
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    throw ex;
                }
            }

    我主要也就用到這些,之後在發現,我在往上加  

  鏈接: https://pan.baidu.com/s/16xEpLBJ3-8fGjNPyvHUSmA

  提取碼: p9qi

  這個是O2S.Components.PDFRender4NET的文件,我看評論里有問的,之前忘記發了,網上有的是收費的,Nuget裏面帶後綴的我沒用過。

 

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跑得不夠快,配置不夠高,但TA的魅力依然擋不住

聽瑪莎拉蒂堅持與寶華韋健合作隨車打造的音響系統可以帶給你在聽覺上殿堂級的享受,甚至可以調整側重地方,比如往後排照顧,就可以向後排調節,能輕易分出前排後排的區別。最神奇的是,經過無數次調校之後,發動機艙傳來的聲浪並不會影響音響效果,甚至會相互加成,帶給你獨特的聽覺享受。

瑪莎拉蒂,一個最喜愛的超豪華品牌,沒有之一。在有的人眼裡,瑪莎拉蒂是個跑車裡的異類,沒有讓人驚艷的百公里加速成績,沒有讓人眼前一亮的高科技配置,更沒有跑車具有的戰鬥姿態,但是,可以告訴你,瑪莎拉蒂具有的是其他品牌所沒有的一種浪漫,把豪華、運動、享受都融合在一起的意式浪漫。

在這次北京車展專門跑去瑪莎拉蒂展台個性化配置專區感受一番這種浪漫情懷,並通過看、聽、聞、觸、味全方位體驗。



看瑪莎拉蒂全系車型就是一種享受,造型不僅獨特個性,且在不經意間會發現瑪莎拉蒂融入車裡的品牌造型,比如,你會發現在輪轂的形狀就是圍繞瑪莎拉蒂的標誌(海神三叉戟)而設計。並且全系車型都接受定製,從車身顏色、車漆種類、輪轂、制動卡鉗到內飾材料、多功能方向盤、豪華還是運動座椅、座椅面料等等,無不體現屬於自己的個性訂製。



瑪莎拉蒂堅持與寶華韋健合作隨車打造的音響系統可以帶給你在聽覺上殿堂級的享受,甚至可以調整側重地方,比如往後排照顧,就可以向後排調節,能輕易分出前排後排的區別。最神奇的是,經過無數次調校之後,發動機艙傳來的聲浪並不會影響音響效果,甚至會相互加成,帶給你獨特的聽覺享受。



意大利頂級皮革帶給車內獨特的芳香,讓駕駛者更覺舒適,展台專門聘請的咖啡師調出香濃的意式咖啡,帶來極致的享受。



意大利頂級皮革以及精緻的手工縫製,無一不在體現瑪莎拉蒂在工藝方面的水平以及造車的誠意。



最後,在瑪莎拉蒂個性化配置專區還提供了頂級廚師烹飪的意大利美食,開啟味覺享受的同時也結束了本次瑪莎拉蒂的體驗之旅。

瑪莎拉蒂,一個百年來始終堅持做自己的個性品牌,這是喜歡它的原因,有人說,瑪莎拉蒂是一個“全靠浪(聲浪)”的品牌,這個說法對也不對,不可否認,瑪莎拉蒂在聲浪方面所下的功夫確實無人能敵,但是其在豪華體驗上也是讓人不得不翹起個大拇指說“Good”!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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同是2.0T+7速雙離合,為何那麼多人放棄大眾買貴4萬的豪車?

我曾經從一位一汽的裝配工口中聽過這樣一句話:大眾的車底盤焊縫要求不能伸進指甲就合格,但是。奧迪的要求是不能伸進頭髮。上面我們說到了兩車的造車成本以及測試種類,那就不免出現一個更加專業名詞——NVH,直白一點說就是車輛的胎噪,風噪和發動機噪音。

在如今這個車水馬龍的城市中,滿大街都是車,而車一多,咱們買車選車就自然變得更加困難了。而且中國人買車需要的可不單單隻是性價比,更需要的是面子,並且一定要大。

特別是當BBA這種豪華品牌不斷的將車型價格下探之後,吸引了更多的中國人可以花普通品牌的價錢買到掛着“豪華品牌商標”的汽車,這也是為什麼如今奔馳、寶馬、奧迪這些車會滿大街跑的原因。

當然,相比起豪華品牌的紙醉金迷,普通品牌的優勢更多在於極高性價比。不過不可否認的是,豪華品牌的品牌溢價能力,的確是普通品牌無法比擬的。

並且豪華車除了可以給人帶來身份的象徵,還帶來了更極佳的駕乘感受,畢竟“豪華”兩字已經說明了一切。如今各類豪華品牌的入門車型售價,儼然已經可以跟普通品牌針鋒相對了。

那在面對預算有限的情況下,到底是咬咬牙弄台豪華品牌,享受一下豪車帶來的優越感呢,還是輕鬆的拿下普通品牌,得到其極具性價比配置的同時還能多買幾台蘋果XXX呢?

如果有一天,你開着一輛頂配大眾高爾夫GTI去相親,對方父母只會認為你混得一般,但是當你開着一輛掛這“四個環”的丐版奧迪A3去相親,人家則會認為,這家孩子不錯,年紀輕輕就開得起奧迪了。

一輛頂配的GTI比起低配的奧迪A3,怎麼著也得貴上好幾萬吧,但是為什麼人人都會認為奧迪更高級呢。

奧迪嘛,在國人心目中一直存在着“官車”的形象,而大眾則是普羅大眾都消費得起的存在。而且再怎麼說你也只是大眾,我可是奧迪啊,世界公認的三大豪華品牌之一,買車看的不正是牌子,面子嘛!

不過很多朋友都認為,A3其實就是換標高爾夫,而且那個標還不便宜。那這次咱們就以高爾夫GTI以及奧迪A3兩廂頂配來說話。到底用幾台蘋果XXX的錢去買一個四環標值不值得?

目前兩車在廣州的裸車價基本是:奧迪A3頂配23萬左右,高爾夫GTI19萬左右,也就是四萬左右的差價,雖然不同地區情況不同,不過差價相信基本也是相差無幾。

相信有了解過這兩款車的朋友都知道,兩者同為一汽旗下合資公司的產品、同是MQB平台、同一工廠生產、相同的EA888發動機、相同的變速箱。聽起來兩者的差異性極小,但是細分之後你就知道還是有區別的。

相同的EA888發動機,在奧迪A3頂配身上只能輸出190匹馬力,但是在GTI身上則能爆發出220馬力。兩者都匹配了7速雙離合變速器,不過在大眾身上叫DSG,在奧迪身上喊S tronic而已。

從平台上看,兩者均出於MQB橫置模塊化平台,這就不難讓人認為兩者的底盤變現以及操控性上是不是一致呢?事實卻並非如此。就好比一台計算機,平台就如同一個主板,再裝配不同的顯卡,聲卡,內存,CpU,不同搭配所得出的效果自然也是截然不同的。

另外,雖然奧迪有着品牌溢價,但相對應的供應商也會與大眾有所區別,零配件的成本也會相應的提高,並且在裝配工藝上奧迪也高於大眾。。單單從用漆方面就可以看得出這點,奧迪A3大部分採用的均為高成本、高品質的珠光漆。

還有奧迪需要做的測試種類,無論是整車測試還是零部件試驗的嚴苛程度,複雜性,精密度,都遠遠高於大眾。我曾經從一位一汽的裝配工口中聽過這樣一句話:大眾的車底盤焊縫要求不能伸進指甲就合格,但是………奧迪的要求是不能伸進頭髮!!!

上面我們說到了兩車的造車成本以及測試種類,那就不免出現一個更加專業名詞——NVH,直白一點說就是車輛的胎噪,風噪和發動機噪音。從各大測評機構的測試結果都不難看出,奧迪A3對NVH的把控要比高爾夫好,另一方面也表明了,豪華品牌在駕乘感受上下的功夫要比大眾這種普通品牌更多。

至於外觀,咱們就略過不說了,反正蘿蔔青菜各有所愛,奧迪自帶四環光環,高爾夫GTI則滿身情懷。內飾的話,GTI也不能說完敗,只能說那萬年不變的布局真的讓人又愛又恨,而A3的內飾那才真的稱得上人人喜愛,既精緻又簡潔還顯高級感,而且細看內飾的做工用料,無論是視覺的衝擊力還是觸感的細膩度上,相信什麼叫奧迪,什麼叫大眾自然一目瞭然了。

不過在配置的差異上,奧迪A3比起GTI似乎真的閹割太多了,要知道那可是四萬塊的差價啊。此外,奧迪選裝配置的價錢也非常感人,一套真皮座椅就小一萬了,估計想選裝到GTI這麼豐富配置的時候你就得多掏幾百張毛爺爺了,不得不說奧迪這生意還真好賺!

估計看到這裏,大家都不難得出一個結論:奧迪A3當然不是換標高爾夫那麼簡單。

儘管GTI的馬力、配置都比A3更優越,但是從用料做工、質感品控、駕乘感受方面來看,A3比起GTI則是更勝一籌。終究是豪華品牌嘛,還是會有自己的擔當,哪怕是十幾萬起步的入門車型,他們都會用心去對待。所以與其說多花了幾萬塊錢要裝逼買個豪華商標,倒不如老老實實的承認“一分錢一分貨”這個道理。

再舉個例子,如果奧迪A3賣着高爾夫的價錢,我估計你也不大敢買吧?又或者說,奧迪如果把A3的價格降低到高爾夫這個層次,我相信一定會大大衝擊高爾夫的銷量,而且奧迪作為豪華品牌的形象也會因此大打折扣。在汽車界,類似的例子比比皆是,所以單單拿平台來說事,似乎就有點無稽之談了。

至於遇到類似的問題該怎麼去選擇,那就只能看個人需求以及兜里毛爺爺的多與少啦。反正有錢的話,那必須選豪華品牌,去酒吧把鑰匙往桌子一拍,嘿嘿,那效應老司機都懂都懂!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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玩車的人都在捧的本田發動機,真的這麼神?

然而,這種熟悉的“爆tec”感覺沒有出現在最新的謳歌TLX-L上。謳歌是本田的豪華品牌,一切的用料,技術,做工等都用上高標準。就連本田被人詬病的隔音謳歌也能做得安靜。被拉高轉的本田發動機“爆tec”時的感覺聲音和動力都有着明顯變化,讓人為之興奮,但開着謳歌TLX-L卻沒有這種感覺。

本田,一個無人不知無人不曉的一個汽車品牌。尤其是在廣東地區,更是本田粉活躍的地方,大街上跑的10輛車中,有4輛或5輛是本田車型。

買本田車,除了買質量可靠性外,更多的是為了“買發動機送車”,而坊間也流傳着本田金句VTEC is the best。可想而知,本田發動機技術含量和民望有多高。

本田發動機的看家技術VTEC和i-VTEC技術外,在近年也推出VTEC Turbo這渦輪組合技術。

那本田技術牛在哪?主要除了有可變氣門正時外,還有氣門升程這一技術。氣門升程技術並不是很多發動機有,除了寶馬和英菲尼迪VQ37系列外,還真是寥寥無幾。

開過本田的人未必知道什麼叫“爆tec”,但拉過高轉的人就知道。當發動機轉速拉到5000轉左右的時候,聲音突變,發動機也感覺顫抖一下。這就是“爆tec”給人的感覺。

然而,這種熟悉的“爆tec”感覺沒有出現在最新的謳歌TLX-L上。謳歌是本田的豪華品牌,一切的用料,技術,做工等都用上高標準。就連本田被人詬病的隔音謳歌也能做得安靜。

被拉高轉的本田發動機“爆tec”時的感覺聲音和動力都有着明顯變化,讓人為之興奮,但開着謳歌TLX-L卻沒有這種感覺。難道就因為高端車型而被“技術”隔絕?

其實這種“爆tec”的感覺在自主品牌的渦輪車上有着“更好的體現”。只不過我們吐槽它而已,這一技術就是渦輪遲滯。體驗過大部分自主品牌渦輪車,輕踩油門不去,踩重一點像是被踢出去的感覺。這種感覺比“爆tec”還爽快。

總結:高轉“爆tec”還是低轉渦輪介入明顯,都使得發動機動力輸出沒那麼“線性”。只是拉高轉的時候,亢奮的聲音和動力的凸顯使得“爆tec”的感覺被神化。渦輪介入明顯,其實就是“爆tec”時動力凸顯的一部分,只是沒有亢奮的聲音罷了。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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Spark文檔閱讀之二:Programming Guides – Quick Start

Quick Start: https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

 

在Spark 2.0之前,Spark的編程接口為RDD (Resilient Distributed Dataset)。而在2.0之後,RDDs被Dataset替代。Dataset很像RDD,但是有更多優化。RDD仍然支持,不過強烈建議切換到Dataset,以獲得更好的性能。 RDD文檔: https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html Dataset文檔: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html  

一、最簡單的Spark Shell交互分析

scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")   # 構建一個Dataset
textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

scala> textFile.count()  # Dataset的簡單計算
res0: Long = 104 

scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contain("Spark"))  # 由現有Dataset生成新Dataset
res1: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
# 等價於:
# res1 = new Dataset()
# for line in textFile:
#     if line.contain("Spark"):
#         res1.append(line)
# linesWithSpark = res1

scala> linesWithSpark.count()
res2: Long = 19

# 可以將多個操作串行起來
scala> textFile.filter(line => line.contain("Spark")).count()
res3: Long = 19

 

進一步的Dataset分析:

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a,b) => if (a > b) a else b)
res12: Int = 16
# 其實map和reduce就是兩個普通的算子,不要被MapReduce中一個map配一個reduce、先map后reduce的思想所束縛
# map算子就是對Dataset的元素X計算fun(X),並且將所有f(X)作為新的Dataset返回
# reduce算子其實就是通過兩兩計算fun(X,Y)=Z,將Dataset中的所有元素歸約為1個值

# 也可以引入庫進行計算
scala> import java.lang.Math
import java.lang.Math

scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))
res14: Int = 16

# 還可以使用其他算子
scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()

# flatMap算子也是對Dataset的每個元素X執行fun(X)=Y,只不過map的res是
#     res.append(Y),如[[Y11, Y12], [Y21, Y22]],結果按元素區分
# 而flatMap是
#     res += Y,如[Y11, Y12, Y21, Y22],各元素結果合在一起

# groupByKey算子將Dataset的元素X作為參數傳入進行計算f(X),並以f(X)作為key進行分組,返回值為KeyValueGroupedDataset類型
# 形式類似於(key: k; value: X1, X2, ...),不過KeyValueGroupedDataset不是一個Dataset,value列表也不是一個array
# 注意:這裏的textFile和textFile.flatMap都是Dataset,不是RDD,groupByKey()中可以傳func;如果以sc.textFile()方法讀文件,得到的是RDD,groupByKey()中間不能傳func

# identity就是函數 x => x,即返回自身的函數

# KeyValueGroupedDataset的count()方法返回(key, len(value))列表,結果是Dataset類型

scala> wordCounts.collect()
res37: Array[(String, Long)] = Array((online,1), (graphs,1), ...
# collect操作:將分佈式存儲在集群上的RDD/Dataset中的所有數據都獲取到driver端

 

數據的cache:

scala> linesWithSpark.cache()  # in-memory cache,讓數據在分佈式內存中緩存
res38: linesWithSpark.type = [value: string]

scala> linesWithSpark.count()
res41: Long = 19

 

二、最簡單的獨立Spark任務(spark-submit提交)

需提前安裝sbt,sbt是scala的編譯工具(Scala Build Tool),類似java的maven。 brew install sbt   1)編寫SimpleApp.scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SimpleApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "/Users/dxm/work-space/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/README.md"
        val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").getOrCreate()
        val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()  # 包含字母a的行數
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()  # 包含字母b的行數
        println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
        spark.stop()
    }
}

 

2)編寫sbt依賴文件build.sbt

name := "Simple Application"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.12.10"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.5"

 

其中,”org.apache.spark” %% “spark-sql” % “2.4.5”這類庫名可以在網上查到,例如https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql_2.10/1.0.0

 

3)使用sbt打包 目錄格式如下,如果SimpleApp.scala和build.sbt放在一個目錄下會編不出來

$ find .
.
./build.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/SimpleApp.scala

 

sbt目錄格式要求見官方文檔 https://www.scala-sbt.org/1.x/docs/Directories.html

src/
  main/
    resources/
       <files to include in main jar here>
    scala/
       <main Scala sources>
    scala-2.12/
       <main Scala 2.12 specific sources>
    java/
       <main Java sources>
  test/
    resources
       <files to include in test jar here>
    scala/
       <test Scala sources>
    scala-2.12/
       <test Scala 2.12 specific sources>
    java/
       <test Java sources>

 

使用sbt打包

# 打包
$ sbt package
...
[success] Total time: 97 s (01:37), completed 2020-6-10 10:28:24
# jar包位於 target/scala-2.12/simple-application_2.12-1.0.jar

 

4)提交並執行Spark任務

$ bin/spark-submit --class "SimpleApp" --master spark://xxx:7077 ../scala-tests/SimpleApp/target/scala-2.12/simple-application_2.12-1.0.jar
# 報錯:Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: scala.runtime.LambdaDeserialize
# 參考:https://stackoverflow.com/questions/47172122/classnotfoundexception-scala-runtime-lambdadeserialize-when-spark-submit
# 這是spark版本和scala版本不匹配導致的

 

查詢spark所使用的scala的版本

$ bin/spark-shell --master spark://xxx:7077

scala> util.Properties.versionString
res0: String = version 2.11.12

 

修改build.sbt: scalaVersion := “2.11.12” 從下載頁也可驗證,下載的spark 2.4.5使用的是scala 2.11  

 

重新sbt package,產出位置變更為target/scala-2.11/simple-application_2.11-1.0.jar 再次spark-submit,成功

 

$ bin/spark-submit --class "SimpleApp" --master spark://xxx:7077 ../scala-tests/SimpleApp/target/scala-2.11/simple-application_2.11-1.0.jar 
Lines with a: 61, Lines with b: 30

 

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