第 10 篇 評論接口

作者:HelloGitHub-追夢人物

此前我們一直在操作博客文章(Post)資源,並藉此介紹了序列化器(Serializer)、視圖集(Viewset)、路由器(Router)等 django-rest-framework 提供的便利工具,藉助這些工具,就可以非常快速地完成 RESTful API 的開發。

評論(Comment)是另一種資源,我們同樣藉助以上工具來完成對評論資源的接口開發。

首先是設計評論 API 的 URL,根據 RESTful API 的設計規範,評論資源的 URL 設計為:/comments/

對評論資源的操作有獲取某篇文章下的評論列表和創建評論兩種操作,因此相應的 HTTP 請求和動作(action)對應如下:

HTTP請求 Action URL
GET list_comments /posts/:id/comments/
POST create /comments/

文章評論列表 API 使用自定義的 action,放在 /post/ 接口的視圖集下;發表評論接口使用標準的 create action,需要定義單獨的視圖集。

然後需要一個序列化器,用於評論資源的序列化(獲取評論時),反序列化(創建評論時)。有了編寫文章序列化器的基礎,評論序列化器就是依葫蘆畫瓢的事。

comments/serializers.py

from rest_framework import serializers
from .models import Comment


class CommentSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Comment
        fields = [
            "name",
            "email",
            "url",
            "text",
            "created_time",
            "post",
        ]
        read_only_fields = [
            "created_time",
        ]
        extra_kwargs = {"post": {"write_only": True}}

注意這裏我們在 Meta 中增加了 read_only_fieldsextra_kwargs 的聲明。

read_only_fields 用於指定只讀字段的列表,由於 created_time 是自動生成的,用於記錄評論發布時間,因此聲明為只讀的,不允許通過接口進行修改。

extra_kwargs 指定傳入每個序列化字段的額外參數,這裏給 post 序列化字段傳入了 write_only 關鍵字參數,這樣就將 post 聲明為只寫的字段,這樣 post 字段的值僅在創建評論時需要。而在返回的資源中,post 字段就不會出現。

首先來實現創建評論的接口,先為評論創建一個視圖集:

comments/views.py

from rest_framework import mixins, viewsets
from .models import Comment
from .serializers import CommentSerializer

class CommentViewSet(mixins.CreateModelMixin, viewsets.GenericViewSet):
    serializer_class = CommentSerializer

    def get_queryset(self):
        return Comment.objects.all()

視圖集非常的簡單,混入 CreateModelMixin 后,視圖集就實現了標準的 create action。其實 create action 方法的實現也非常簡單,我們來學習一下 CreateModelMixin 的源碼實現。

class CreateModelMixin:
    """
    Create a model instance.
    """
    def create(self, request, *args, **kwargs):
        serializer = self.get_serializer(data=request.data)
        serializer.is_valid(raise_exception=True)
        self.perform_create(serializer)
        headers = self.get_success_headers(serializer.data)
        return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED, headers=headers)

    def perform_create(self, serializer):
        serializer.save()

    def get_success_headers(self, data):
        try:
            return {'Location': str(data[api_settings.URL_FIELD_NAME])}
        except (TypeError, KeyError):
            return {}

核心邏輯在 create 方法:首先取到綁定了用戶提交數據的序列化器,用於反序列化。接着調用 is_valid 方法校驗數據合法性,如果不合法,會直接拋出異常(raise_exception=True)。否則就執行序列化的 save 邏輯將評論數據存入數據庫,最後返迴響應。

接着在 router 里註冊 CommentViewSet 視圖集:

router.register(r"comments", comments.views.CommentViewSet, basename="comment")

進入 API 交互後台,可以看到首頁列出了 comments 接口的 URL,點擊進入 /comments/ 后可以看到一個評論表單,在這裏可以提交評論數據與創建評論的接口進行交互。

接下來實現獲取評論列表的接口。通常情況下,我們都是只獲取某篇博客文章下的評論列表,因此我們的 API 設計成了 /posts/:id/comments/。這個接口具有很強的語義,非常符合 RESTful API 的設計規範。

由於接口位於 /posts/ 空間下,因此我們在 PostViewSet 添加自定義 action 來實現,先來看代碼:

blog/views.py

class PostViewSet(
    mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet
):
    # ...
    
    @action(
            methods=["GET"],
            detail=True,
            url_path="comments",
            url_name="comment",
            pagination_class=LimitOffsetPagination,
            serializer_class=CommentSerializer,
    )
    def list_comments(self, request, *args, **kwargs):
        # 根據 URL 傳入的參數值(文章 id)獲取到博客文章記錄
        post = self.get_object()
        # 獲取文章下關聯的全部評論
        queryset = post.comment_set.all().order_by("-created_time")
        # 對評論列表進行分頁,根據 URL 傳入的參數獲取指定頁的評論
        page = self.paginate_queryset(queryset)
        # 序列化評論
        serializer = self.get_serializer(page, many=True)
        # 返回分頁后的評論列表
        return self.get_paginated_response(serializer.data)

action 裝飾器我們在上一篇教程中進行了詳細說明,這裏我們再一次接觸到 action 裝飾器更為深入的用法,可以看到我們除了設置 methodsdetailurl_path 這些參數外,還通過設置 pagination_classserializer_class 來覆蓋原本在 PostViewSet 中設置的這些類屬性的值(例如對於分頁,PostViewSet 默認為我們之前設置的 PageNumberPagination,而這裏我們替換為 LimitOffsetPagination)。

list_comments 方法邏輯非常清晰,註釋中給出了詳細的說明。另外還可以看到我們調用了一些輔助方法,例如 paginate_queryset 對查詢集進行分頁;get_paginated_response 返回分頁后的 HTTP 響應,這些方法其實都是 GenericViewSet 提供的通用輔助方法,源碼也並不複雜,如果不用這些方法,我們自己也可以輕鬆實現,但既然 django-rest-framework 已經為我們寫好了,直接復用就行,具體的實現請大家通過閱讀源碼進行學習。

現在進入 API 交互後台,進入某篇文章的詳細接口,例如訪問 /api/posts/5/,Extra Actions 下拉框中可以看到 List comments 的選項:

點擊 List comments 即可進入這篇文章下的評論列表接口,獲取這篇文章的評論列表資源了:

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一起玩轉微服務(5)——分層架構

領域驅動設計DDD(Domain Driven Design)提出了從業務設計到代碼實現一致性的要求,不再對分析模型和實現模型進行區分。也就是說從代碼的結構中我們可以直接理解業務的設計,命名得當的話,非程序人員也可以“讀”代碼。這與微服務設計中的約定優於配置不謀而合,如果你熟悉英文,那麼直接根據包名和類名就可以直接解讀出程序開發者所構建的業務的大概意圖。

領域模型包含一些明確定義的類型:

  • 實體是一個對象,它有固定的身份,具有明確定義的”連續性線索”或生命周期。通常列舉的示例是一個 Person(一個實體)。大多數系統都需要唯一地跟蹤一個 Person,無論姓名、地址或其他屬性是否更改。
  • l值對象沒有明確定義的身份,而僅由它們的屬性定義。它們通常不可變,所以兩個相等的值對象始終保持相等。地址可以是與 Person 關聯的值對象。
  • l集合是一個相關對象集群,這些對象被看作一個整體。它擁有一個特定實體作為它的根,並定義了明確的封裝邊界。它不只是一個列表。
  • l服務用於表示不是實體或值對象的自然部分的操作或活動。

領域模型在實現時可大可小,在業務的早期,在系統比較小的情況下,它有可能是一個類。當系統做大了以後,它可能是個庫。再做更大一點的時候,它可能是一個服務,給不同的應用去調用。

要將領域元素轉換為服務,可按照以下一般準則來完成此操作:

  • 使用值對象的表示作為參數和返回值,將集合和實體轉換為獨立的微服務。
  • 將領域服務(未附加到集合或實體的服務)與獨立的微服務相匹配。
  • 每個微服務應處理一個完整的業務功能。

領域模型又可以分為失血、貧血和充血3種。

  • 失血模型:基於數據庫的領域設計方式就是典型的失血模型,只關注數據的增刪改查。
  • 貧血模型:就是在domain object包含了不依賴於持久化的領域邏輯,而那些依賴持久化的領域邏輯被分離到server層。
  • 充血模型:充血模型跟貧血模型差不多,不同的是如何劃分業務邏輯,就是說,約大部分業務應該放到domain object裏面,而service應該是很薄的一層。

設計原則之分層架構

同一公司使用統一應用分層,以減少開發維護學習成本。應用分層這件事情看起來很簡單,但每個程序員都有自己的一套,哪怕是初學者,所以想實施起來並非那麼容易。

最早接觸分層架構的應該是我們最熟悉的MVC(Model-View-Controller)架構,將應用分成了模型、視圖和控制層,可以說引導了絕大多數開發者,而我們現在的應用中非常多的包括框架,架構設計都使用此模式。這后又演化出了MVP(Model-View-Presenter)和MVVM(Model-View-ViewModel)。這些可以說都是隨着技術的不斷髮展,為了應對不同場景所演化出來的模型。而微服務的每個架構都可以再細分成領域模型,下面看一下經典的領域模型架構。

它包括了Domain,Service Layer和Repositories。核心實體(Entity)和值對象(Value Object)應該在Domain層,定義的領域服務(Domain Service)在Service Layer,而針對實體和值對象的存儲和查詢邏輯都應該在Repositories層。值得注意的是,不要把Entity的屬性和行為分離到Domain和Service兩層中去實現,即所謂的貧血模型,事實證明這樣的實現方式會造成很大的維護問題。基於這種設計,工程的結構可以構造為:

– MicroService-Sample/src/

    domain

    gateways

    interface

    repositories

    services

當然,在微服務的架構中,每個微服務不必嚴格遵照這樣的規定,切忌死搬硬套,最重要的是理解,在不同的業務場合,架構的設計可以適當的做調整,畢竟適合的架構一定要具有靈活性。

分層的原則包括:

  • 文件夾分層法

應用分層採用文件夾方式的優點是可大可小、簡單易用、統一規範,可以包括 5 個項目,也可以包括 50 個項目,以滿足所有業務應用的多種不同場景。

  • 調用規約

在開發過程中,需要遵循分層架構的約束,禁止跨層次的調用。

  • 下層為上層服務

以用戶為中心,以目標為導向。上層(業務邏輯層)需要什麼,下層(數據訪問層)提供什麼,而不是下層(數據訪問層)有什麼,就向上層(業務邏輯層)提供什麼。

  • 實體層規約

Entity是數據表對象,不是數據訪問層對象;DTO 是網絡傳輸對象,不是表現層對象;BO 是內存計算邏輯對象,不是業務邏輯層對象,不是只能給業務邏輯層使用 。如果僅限定在本層訪問,則導致單個應用內大量沒有價值的對象轉換。以用戶為中心來設計實體類,可以減少無價值重複對象和無用轉換。

  • U 型訪問

下行時表現層是 Input,業務邏輯層是 Process,數據訪問層是 Output。上行時數據訪問層是 Input,業務邏輯層是 Process,  表現層就 Output。

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六、線程池(一)

線程池

通過建立池可以有效的利用系統資源,節約系統性能。Java 中的線程池就是一種非常好的實現,從 JDK1.5 開始 Java 提供了一個線程工廠 Executors 用來生成線程池,通過 Executors 可以方便的生成不同類型的線程池。

線程池的優點

  • 降低資源消耗。線程的開啟和銷毀會消耗資源,通過重複利用已創建的線程降低線程創建和銷毀造成的消耗。
  • 提高響應速度。當任務到達時,任務可以不需要的等到線程創建就能立即執行。
  • 提高線程的可管理性。線程是稀缺資源,如果無限制的創建,不僅會消耗系統資源,還會降低系統的穩定性,使用線程池可以進行統一的分配,調優和監控。

常見的線程池

  • CachedThreadPool:可緩存的線程池,該線程池中沒有核心線程,非核心線程的數量為 Integer.max_value,就是無限大,當有需要時創建線程來執行任務,沒有需要時回收線程,適用於耗時少,任務量大的情況。
  • SecudleThreadPool:周期性執行任務的線程池,按照某種特定的計劃執行線程中的任務,有核心線程,但也有非核心線程,非核心線程的大小也為無限大。適用於執行周期性的任務。
  • SingleThreadPool:只有一條線程來執行任務,適用於有順序的任務的應用場景。
  • FixedThreadPool:定長的線程池,有核心線程,核心線程的即為最大的線程數量,沒有非核心線程
  • Executors.newFixedThreadPool()、Executors.newSingleThreadExecutor() 和 Executors.newCachedThreadPool() 等方法的底層都是通過 ThreadPoolExecutor 實現的。

ThreadPoolExecutor

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        // maximumPoolSize 必須大於 0,且必須大於 corePoolSize
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
            null :
            AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

參數介紹:

  • corePoolSize

    • 線程池的核心線程數。在沒有設置 allowCoreThreadTimeOut 為 true 的情況下,核心線程會在線程池中一直存活,即使處於閑置狀態。
    • 如果設置為 0,則表示在沒有任何任務時,銷毀線程池;如果大於 0,即使沒有任務時也會保證線程池的線程數量等於此值。
    • 但需要注意,此值如果設置的比較小,則會頻繁的創建和銷毀線程,如果設置的比較大,則會浪費系統資源,所以需要根據自己的實際業務來調整此值。
  • maximumPoolSize

    • 線程池所能容納的最大線程數。當活動線程(核心線程+非核心線程)達到這個數值后,後續任務將會根據 RejectedExecutionHandler 來進行拒絕策略處理。
    • 官方規定此值必須大於 0,也必須大於等於 corePoolSize,此值只有在任務比較多,且不能存放在任務隊列時,才會用到。
  • keepAliveTime

    • 非核心線程閑置時的超時時長。超過該時長,非核心線程就會被回收。
    • 若線程池通過 allowCoreThreadTimeOut() 方法設置 allowCoreThreadTimeOut 屬性為 true,則該時長同樣會作用於核心線程,AsyncTask 配置的線程池就是這樣設置的。
  • unit

    • keepAliveTime 時長對應的單位。
  • workQueue

    • 表示線程池執行的任務隊列,當線程池的所有線程都在處理任務時,如果來了新任務就會緩存到此任務隊列中排隊等待執行。
    • 是一個阻塞隊列 BlockingQueue,雖然它是 Queue 的子接口,但是它的主要作用並不是容器,而是作為線程同步的工具,他有一個特徵,當生產者試圖向 BlockingQueue 放入(put)元素,如果隊列已滿,則該線程被阻塞;當消費者試圖從 BlockingQueue 取出(take)元素,如果隊列已空,則該線程被阻塞。
  • ThreadFactory

    • 線程的創建工廠,功能很簡單,就是為線程池提供創建新線程的功能。
    • 也可以自定義一個線程工廠,通過實現 ThreadFactory 接口來完成,這樣就可以自定義線程的名稱或線程執行的優先級了。
    • 通常在創建線程池時不指定此參數,它會使用默認的線程創建工廠的方法來創建線程,源代碼如下:
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
        // Executors.defaultThreadFactory() 為默認的線程創建工廠
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
    }
    public static ThreadFactory defaultThreadFactory() {
        return new DefaultThreadFactory();
    }
    // 默認的線程創建工廠,需要實現 ThreadFactory 接口
    static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
        private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
        private final ThreadGroup group;
        private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
        private final String namePrefix;
    
        DefaultThreadFactory() {
            SecurityManager s = System.getSecurityManager();
            group = (s != null) ? s.getThreadGroup() :
                                  Thread.currentThread().getThreadGroup();
            namePrefix = "pool-" +
                          poolNumber.getAndIncrement() +
                         "-thread-";
        }
        // 創建線程
        public Thread newThread(Runnable r) {
            Thread t = new Thread(group, r,
                                  namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),
                                  0);
            if (t.isDaemon()) 
                t.setDaemon(false); // 創建一個非守護線程
            if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
                t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); // 線程優先級設置為默認值
            return t;
        }
    }
    
  • RejectedExecutionHandler

    • 表示指定線程池的拒絕策略,當線程池的任務已經在緩存隊列 workQueue 中存儲滿了之後,並且不能創建新的線程來執行此任務時,就會用到此拒絕策略.
    • 它屬於一種限流保護的機制,這裡有四種任務拒絕類型:
      1. AbortPolicy: 不執行新任務,直接拋出異常,提示線程池已滿,涉及到該異常的任務也不會被執行,線程池默認的拒絕策略就是該策略。
      2. DisCardPolicy: 不執行新任務,也不拋出異常,即忽略此任務;
      3. DisCardOldSetPolicy: 將消息隊列中的第一個任務(即等待時間最久的任務)替換為當前新進來的任務執行,忽略最早的任務(最先加入隊列的任務);
      4. CallerRunsPolicy: 把任務交給當前線程來執行;
    /**
     * 線程池的拒絕策略
     */
    @Test
    public void test1() {
        // 創建線程池 核心線程為1,最大線程為3,任務隊列大小為2
        ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1, 3, 10,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(2),
                new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 添加 AbortPolicy 拒絕策略
        );
    
    
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            poolExecutor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
            });
        }
        
    }
    
    • 自定義線程池拒絕策略
    /**
     * 自定義線程池的拒絕策略
     * 實現接口 RejectedExecutionHandler
     */
    @Test
    public void test2() {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 3, 10,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(2),
                new RejectedExecutionHandler() {
    
                    @Override
                    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
                        // 業務處理方法
                        System.out.println("執行自定義拒絕策略");
                    }
                }
        );
    
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            executor.execute(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
            });
        }
    
    }
    

線程池工作原理

線程池的工作流程要從它的執行方法 execute() 說起,源碼如下:

public void execute(Runnable command) {
    if (command == null)
        throw new NullPointerException();
    int c = ctl.get();
    // 當前工作的線程數小於核心線程數
    if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
        // 創建新的線程執行此任務
        if (addWorker(command, true))
            return;
        c = ctl.get();
    }
    // 檢查線程池是否處於運行狀態,如果是則把任務添加到隊列
    if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
        int recheck = ctl.get();
        // 再出檢查線程池是否處於運行狀態,防止在第一次校驗通過後線程池關閉
        // 如果是非運行狀態,則將剛加入隊列的任務移除
        if (! isRunning(recheck) && remove(command))
            reject(command);
        // 如果線程池的線程數為 0 時(當 corePoolSize 設置為 0 時會發生)
        else if (workerCountOf(recheck) == 0)
            addWorker(null, false); // 新建線程執行任務
    }
    // 核心線程都在忙且隊列都已爆滿,嘗試新啟動一個線程執行失敗
    else if (!addWorker(command, false)) 
        // 執行拒絕策略
        reject(command);
}

execute() VS submit()

  • execute() 和 submit() 都是用來執行線程池任務的,它們最主要的區別是,submit() 方法可以接收線程池執行的返回值,而 execute() 不能接收返回值。
  • sumbit 之所以可以接收返回值,是因為參數中可以傳遞:Callable task,而通過 callable 創建的線程任務有返回值並且可以拋出異常。
/**
 * execute VS sumbin
 * execute 提交任務沒有返回值
 * submit 提交任務有返回值
 */
@Test
public void test3() throws ExecutionException, InterruptedException {
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 10, 10, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(20));
    // execute
    executor.execute(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("Hello, execute");
        }
    });

    // submit 使用
    Future<String> future = executor.submit(new Callable<String>() {
        @Override
        public String call() throws Exception {
            System.out.println("Hello, submit");
            return "submit success";
        }
    });
    System.out.println(future.get());
}
  • 它們的另一個區別是 execute() 方法屬於 Executor 接口的方法,而 submit() 方法則是屬於 ExecutorService 接口的方法。

線程池的使用:

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author xiandongxie
 */
public class ThreadPool {

    //參數初始化 返回Java虛擬機可用的處理器數量
//    private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    private static final int CPU_COUNT = 2;
    //核心線程數量大小
    private static final int corePoolSize = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));
    //線程池最大容納線程數
    private static final int maximumPoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
    //線程空閑后的存活時長
    private static final int keepAliveTime = 30;

    //任務過多后,存儲任務的一個阻塞隊列
    BlockingQueue<Runnable> workQueue = new SynchronousQueue<>();

    //線程的創建工廠
    ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
        private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);

        public Thread newThread(Runnable r) {
            return new Thread(r, "AdvacnedAsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
        }
    };

    //線程池任務滿載后採取的任務拒絕策略: 不執行新任務,直接拋出異常,提示線程池已滿
    RejectedExecutionHandler rejectHandler = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy();

    //線程池對象,創建線程
    ThreadPoolExecutor mExecute = new ThreadPoolExecutor(
            corePoolSize,
            maximumPoolSize,
            keepAliveTime,
            TimeUnit.SECONDS,
            workQueue,
            threadFactory,
            rejectHandler
    );

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("main start ..... \nCPU_COUNT = " + CPU_COUNT + "\tcorePoolSize=" + corePoolSize + "\tmaximumPoolSize=" + maximumPoolSize);
        
        ThreadPool threadPool = new ThreadPool();
        ThreadPoolExecutor execute = threadPool.mExecute;
        // 預啟動所有核心線程
        execute.prestartAllCoreThreads();

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            execute.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tstart..." + System.currentTimeMillis());
                    try {
                        Thread.sleep(2000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tend..." + System.currentTimeMillis());
                }
            });
        }
        execute.shutdown();
        
        System.out.println("main end .....");
    }
}

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聚甘新

跨雲廠商部署 k3s 集群

原文鏈接:https://fuckcloudnative.io/posts/deploy-k3s-cross-public-cloud/

最近一兩年各大雲服務商都出了各種福利活動,很多小夥伴薅了一波又一波羊毛,比如騰訊雲 1C2G 95/年 真香系列,華為雲和阿里雲也都有類似的活動,薅個兩三台就能搭建一個 Kubernetes 集群。但是跨雲服務商搭建 Kubernetes 集群並不像我們想象中的那麼容易,首先就是原生的 Kubernetes 組件本身對資源的消耗量很大,而雲服務器的資源非常有限,經不起這麼大傢伙的折騰,對此我們可以選擇使用輕量級 Kubernetes 發行版:k3s

k3s 將安裝 Kubernetes 所需的一切打包進僅有 60MB 大小的二進制文件中,並且完全實現了 Kubernetes API。為了減少運行 Kubernetes 所需的內存,k3s 刪除了很多不必要的驅動程序,並用附加組件對其進行替換。由於它只需要極低的資源就可以運行,因此它能夠在任何 512MB 內存以上的設備上運行集群。

其實 k3s 的安裝非常簡單,分分鐘就能搞定,但對於公有雲來說,還是有很多坑的,比如內網不通、公網 IP 不在服務器上該咋辦?本文就為你一一解決這些難題,讓天下的雲羊毛都成為 k3s 的後宮!

1. 下載二進制文件

首先來解決第一個難題:k3s 二進制文件的下載。國內下載 GitHub 速度基本都是以幾個 kb 為單位,不忍直視,如果下載內容都是代碼,有很多辦法可以解決,比如通過碼雲中轉啊、直接通過 CDN 下載啊,什麼?你不知道可以通過 CDN 下載?好吧沒關係,現在我告訴你了:https://cdn.con.sh/。

但是上面的 CDN 並不能下載 release 里的內容,要想下載 release 里的內容,可以使用這個網站:https://toolwa.com/github/。打開網站,輸入 release 裏面的文件下載鏈接,點擊起飛即可加速下載。

當然,如果你會魔法上網的話,上面的所有花里胡哨的方法都可以無視,直接下載就好啦(本文選擇使用版本 v1.17.6+k3s1):

$ wget https://github.com/rancher/k3s/releases/download/v1.17.6+k3s1/k3s -O /usr/local/bin/k3s
$ chmod +x /usr/local/bin/k3s

需要在所有節點中下載上述二進制文件。

2. 升級內核

k3s 的默認網絡插件是 flannel,默認模式是 vxlan 模式,建議使用 wireguard 模式,原因不解釋了,不知道 wireguard 是啥的自己去搜一下。

wireguard 對內核的要求比較高,而 CentOS 7.x 的默認內核是不滿足要求的,需要升級內核(如果你的操作系統是 CentOS 7.x 的話)。步驟如下:

① 載入公鑰

$ rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

② 升級安裝 elrepo

$ rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm

③ 載入 elrepo-kernel 元數據

$ yum --disablerepo=\* --enablerepo=elrepo-kernel repolist

④ 安裝最新版本的內核

$ yum --disablerepo=\* --enablerepo=elrepo-kernel install  kernel-ml.x86_64  -y

⑤ 刪除舊版本工具包

$ yum remove kernel-tools-libs.x86_64 kernel-tools.x86_64  -y

⑥ 安裝新版本工具包

$ yum --disablerepo=\* --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-ml-tools kernel-ml-devel kernel-ml-headers -y

⑦ 查看內核插入順序

$ grep "^menuentry" /boot/grub2/grub.cfg | cut -d "'" -f2

CentOS Linux (3.10.0-1127.10.1.el7.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (5.7.2-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (0-rescue-96820b9851c24560b5f942f2496b9aeb) 7 (Core)

默認新內核是從頭插入,默認啟動順序也是從 0 開始。

⑧ 查看當前實際啟動順序

$ grub2-editenv list

saved_entry=CentOS Linux (3.10.0-1127.10.1.el7.x86_64) 7 (Core)

⑨ 設置默認啟動

$ grub2-set-default 'CentOS Linux (5.7.2-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)'

最後重啟檢查:

$ reboot
$ uname -r

注意:集群中的所有節點都需要升級內核。

3. 安裝 wireguard

內核升級了之後,就可以安裝 wireguard 了,也很簡單,步驟如下:

$ yum install epel-release https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.el7.elrepo.noarch.rpm
$ yum install yum-plugin-elrepo
$ yum install kmod-wireguard wireguard-tools

注意:集群中的所有節點都需要安裝。

4. 部署控制平面

下面就可以在控制節點上啟動控制平面的組件了,這裏我們選擇手動部署,這樣比較方便修改參數。先創建一個 Service Unit 文件:

$ cat > /etc/systemd/system/k3s.service <<EOF
[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
Wants=network-online.target

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[Service]
Type=notify
EnvironmentFile=/etc/systemd/system/k3s.service.env
KillMode=process
Delegate=yes
# Having non-zero Limit*s causes performance problems due to accounting overhead
# in the kernel. We recommend using cgroups to do container-local accounting.
LimitNOFILE=1048576
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity
TasksMax=infinity
TimeoutStartSec=0
Restart=always
RestartSec=5s
ExecStartPre=-/sbin/modprobe br_netfilter
ExecStartPre=-/sbin/modprobe overlay
ExecStart=/usr/local/bin/k3s \
    server \
    --tls-san <public_ip> \
    --node-ip <public_ip> \
    --node-external-ip <public_ip> \
    --no-deploy servicelb \
    --flannel-backend wireguard \
    --kube-proxy-arg "proxy-mode=ipvs" "masquerade-all=true" \
    --kube-proxy-arg "metrics-bind-address=0.0.0.0"
EOF
  • <public_ip> 替換成控制節點的公網 IP。
  • flannel 使用 wireguard 協議來跨主機通信。
  • kube-proxy 使用 ipvs 模式。

啟動 k3s 控制平面並設置開機自啟:

$ systemctl enable k3s --now

查看集群組件健康狀況:

$ kubectl get cs

NAME                 STATUS    MESSAGE   ERROR
scheduler            Healthy   ok
controller-manager   Healthy   ok

這裏的輸出沒有 etcd,因為 k3s 的默認數據存儲是 Sqlite,對於小型數據庫十分友好。Kubernetes 控制平面中發生的更改更多是與頻繁更新部署、調度 Pod 等有關,因此對於幾個節點的小型集群而言,數據庫不會造成太大負載,能省下不少資源,真香!

5. 加入計算節點

部署好控制平面之後,就可以加入計算節點了。首先在計算節點上創建 Service Unit 文件:

$ cat > /etc/systemd/system/k3s-agent.service <<EOF
[Unit]
Description=Lightweight Kubernetes
Documentation=https://k3s.io
Wants=network-online.target

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[Service]
Type=exec
EnvironmentFile=/etc/systemd/system/k3s-agent.service.env
KillMode=process
Delegate=yes
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
LimitCORE=infinity
TasksMax=infinity
TimeoutStartSec=0
Restart=always
RestartSec=5s
ExecStartPre=-/sbin/modprobe br_netfilter
ExecStartPre=-/sbin/modprobe overlay
ExecStart=/usr/local/bin/k3s agent \
    --node-external-ip <public_ip> \
    --node-ip <public_ip> \
    --kube-proxy-arg "proxy-mode=ipvs" "masquerade-all=true" \
    --kube-proxy-arg "metrics-bind-address=0.0.0.0"
EOF

環境變量文件 /etc/systemd/system/k3s-agent.service.env 中需要加入兩個環境變量:

  • K3S_URL : API Server 的 URL,一般格式為:https://<master_ip>:6443。其中 <master_ip> 是控制節點的公網 IP。
  • K3S_TOKEN : 加入集群所需的 token,可以在控制節點上查看 /var/lib/rancher/k3s/server/node-token 文件。

/etc/systemd/system/k3s-agent.service.env 內容如下:

K3S_URL=https://<master_ip>:6443
K3S_TOKEN=xxxxxxxx

啟動 k3s-agent 並設置開啟自啟:

$ systemctl enable k3s-agent --now

查看節點狀態:

$ kubectl get node

NAME         STATUS   ROLES    AGE     VERSION
blog-k3s01   Ready    master   3d6h    v1.17.6+k3s1
blog-k3s02   Ready    <none>   3d3h    v1.17.6+k3s1

6. 內網不互通的解決辦法

這裡會遇到一個問題,不同節點的 flannel 使用的是內網 IP 來進行通信,而我們的雲服務器是內網不互通的,而且公網 IP 也不在服務器上。可以看一下 node 的 annotations

$ kubectl get node blog-k3s02 -o yaml

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  annotations:
    flannel.alpha.coreos.com/backend-data: '"xxxxx"'
    flannel.alpha.coreos.com/backend-type: extension
    flannel.alpha.coreos.com/kube-subnet-manager: "true"
    flannel.alpha.coreos.com/public-ip: 192.168.0.11
    ...

可以看到 flannel 給節點打的註解中的節點 IP 是內網 IP。要想讓 flannel 使用公網 IP 進行通信,需要額外添加一個註解 public-ip-overwrite,然後 flannel 會基於這個 IP 配置網絡。按照官方文檔的說法,如果你的 node 設置了 ExternalIP,flannel 會自動給 node 添加一個註解 public-ip-overwrite,但我不知道該如何給 node 設置 ExternalIP,乾脆就直接手動加註解吧:

$ kubectl annotate nodes <master> flannel.alpha.coreos.com/public-ip-overwrite=<master_pub_ip>
$ kubectl annotate nodes <node> flannel.alpha.coreos.com/public-ip-overwrite=<node_pub_ip>

加了註解之後,flannel 的 public-ip 就會被修改為公網 IP。然後在各個節點上重啟各自的 k3s 服務,查看 wireguard 連接狀況:

$ wg show flannel.1

interface: flannel.1
  public key: ONDgJCwxxxxxxxJvdWpoOKTxQA=
  private key: (hidden)
  listening port: 51820
  
peer: MKKaanTxxxxxxxV8VpcHq4CSRISshw=
  endpoint: <pub_ip>:51820
  allowed ips: 10.42.4.0/24
  latest handshake: 26 seconds ago
  transfer: 133.17 KiB received, 387.44 KiB sent
  persistent keepalive: every 25 seconds

可以看到通信端點被改成了公網 IP,大功告成!

7. metrics-server 問題解決

還有一個問題就是 metrics-server 無法獲取 cpu、內存等利用率核心指標。需要修改 metrics-server 的 manifests,使用以下命令在線編輯 metrics-server 的 manifests:

$ kubectl -n kube-system edit deploy metrics-server

然後加入以下執行參數后保存退出:

      -command:
        - /metrics-server
        - --kubelet-preferred-address-types=ExternalIP
        - --kubelet-insecure-tls

這樣就可以讓 metrics-server 使用公網 IP 來和 node 通信了。修改成功后就可以看到核心指標了:

$ kubectl top nodes
NAME         CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
blog-k3s01   193m         9%     886Mi           22%
blog-k3s02   41m          2%     1292Mi          32%

$ kubectl top pod -n kube-system
NAME                                      CPU(cores)   MEMORY(bytes)
coredns-848b6cc76f-zq576                  8m           14Mi
local-path-provisioner-58fb86bdfd-bzdfl   2m           9Mi
metrics-server-bdfc79c97-djmzk            1m           12Mi

到這裏跨雲服務商部署 k3s 基本上就大功告成了,下一篇文章將會教你如何打通家裡到雲上 k3s 的網絡,讓你家中所有設備都可以直接訪問 Pod IP、svc IP,甚至可以直接訪問 svc 域名,敬請期待。

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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聚甘新

這樣用技術,程序猿更幸福

作為久經職場而又富有責任心的猿外,每天上班的第一件事,便是連上生產服務器,top free ps 一頓命令熱身猛如虎,然後匯總出業務服務的狀態、系統指標等,看到一切正常,心裏才算踏實。

不知道有多少盡職盡責的朋友們,每天都重複的做着如此机械而又簡單的事情。說句實話,其實和机械狗沒啥區別。本着做事認真、追求極致的態度,那我們為什麼不能打造一款這樣的机械狗呢?

關注過猿外的朋友們都應該知道,在之前的文章中,猿外曾經提到過,守護服務的監控應用——看門狗。不錯,要打造的机械狗,就是看門狗。

接下來就給大家簡單聊一聊,看門狗的背景來源以及實現思路,希望能給正在尋找守護服務監控解決方案的朋友們,一點實現思路。下面的內容十分燒腦,請大家坐穩扶好。

1. 什麼是看門狗?

在由單片機構成的微型計算機系統中,由於單片機的工作,常常會受到來自外界電磁場的干擾,造成程序的跑飛,而陷入死循環,程序的正常運行被打斷,由單片機控制的系統無法繼續工作,會造成整個系統的陷入停滯狀態,發生不可預料的後果,所以出於對單片機運行狀態進行實時監測的考慮,便產生了一種專門用於監測單片機程序運行狀態的芯片,稱“看門狗”——摘自“百度百科”。

相信有不少朋友,看到上面一段非人話的描述,就想直接刪了此篇熊文,溜之大吉。大家,心莫慌,猿外再舉個貼近生活的栗子解釋一下。

猿外家養了一條 dog ,經常陪孩子玩,孩子時不時的撒一把狗糧給 dog;
如果孩子睡着,長時間未撒狗糧,dog 就主動把孩子叫醒;
繼續讓孩子撒狗糧,然後 dog 吃到孩子撒的狗糧,就高興的狂吠;
如果 dog 跑走了,孩子也不撒狗糧了,孩子也就可以睡覺了。

剝開栗子,內行看門道,外行看熱鬧,把上面內容翻譯一遍:

原話:猿外家養了一條 dog,經常陪孩子玩,孩子時不時的撒一把狗糧給 dog;
翻譯:存在兩個進程:子進程(應用服務)、父進程(守護進程),子進程和父進程兩個進程間一直保持心跳通訊;

原話:如果孩子睡着,長時間未撒狗糧, dog 就主動把孩子叫醒;
翻譯:子進程與父進程心跳通訊中斷,父進程則負責啟動子進程,完成子進程的服務守護;

原話:繼續讓孩子撒狗糧,然後 dog 吃到孩子撒的狗糧,就高興的狂吠;
翻譯:子進程與父進程實時通訊,父進程實時監控子進程的狀態,並實時進行報警通知;

原話:如果 dog 跑走了,孩子也不撒狗糧了,孩子也就可以睡覺了。
翻譯:父進程down了,子進程與父進程的通訊也就無法保持了,子進程也一併退出。

不知道朋友們通過上面的栗子剖析,對看門狗了解了多少呢?為了更清晰的給你們說清楚,猿外再給大家上個一目瞭然的圖吧。

如上圖所示,猿外主要把看門狗定位為:集服務守護、指標採集、日誌歸集、自動化報警於一體的監控系統。說白了,有了看門狗,媽媽再也不用擔心我的應用服務出問題了。

洋洋洒洒鋪墊這麼多,那到底該如何實現呢?

2. 如何實現?

猿外先給大家畫個腦圖,主要分五步走,希望朋友們跟着猿外的腳步,莫掉隊。

相信絕大部分朋友通過猿外的腦圖,已經對看門狗應用了解個八九不離十。猿外再稍微闡述一下:

實現方式:看門狗應用在實現過程中也走了一些彎路。剛開始技術選型的時候,考慮到看門狗應該對應用零侵入、低耦合,於是採用javaagent植入方式進行實現,但是萬萬沒想到的是開發、調試過程比較麻煩,一遇到問題,小夥伴就排查半天,在第一版上線后,猿外迅速帶領小夥伴,採用插件化方式進行第二版迭代。

服務守護:採用 J2SE 1.5 java.lang 包中新添加的 ProcessBuilder 類來完成子進程的啟動、停止、重啟(完成子服務的守護功能)。

指標採集:通過 JMX 方式連接子服務,獲取子服務的內存佔用、CPU 使用、線程數等指標。

日誌歸集:主要站在 flume 的肩膀上,集成到項目中並進行二次開發,存儲採用 elasticsearch。

報警通知:主要提供郵箱通知、QQ 通知、微信實時通知。

其中每個實現細節猿外就不再進行深入展開了,感興趣的朋友歡迎關注微信公眾號四猿外(si-yuanwai),後台留言進行交流。

羅里吧嗦,寫了這麼多。羅馬並非一日建成的,實現途中踩過的坑、吃過的苦頭,剎那間全部湧上心頭。不過看門狗應用,已經在生產上推廣使用,自上線以來還廣受好評,猿外現在每天來的第一件事,由原來的系統巡檢變成了沖咖啡,幸福指數陡然上升。

最後,猿外想說的是:簡單的事重複做,你就是專家;重複的事用心做,你就是贏家。沒錯,這話說的沒毛病,不過成為專家之餘,大家不妨稍做創新,看看有沒有可以用的技術輪子,說不定會改變机械的工作方式,提升工作效率,提高幸福指數呢。

歡迎大家關注我的公眾號:四猿外。
我準備了一些純手打的高質量PDF,有好友贊助的也有我自己的,大家可以免費領取:
深入淺出Java多線程、HTTP超全匯總、Java基礎核心總結、程序員必知的硬核知識大全、簡歷面試談薪的超全乾貨。
別看數量不多,但篇篇都是乾貨,看完的都說很肝。

領取方式:掃碼關注后,在公眾號後台回復:666

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聚甘新

測試人員遇到Android APP崩潰和無響應手足無措?,基於Python的Appium環境搭建合集

這2天,在測APP兼容性時,遇到APP奔潰閃退的情況。將問題反饋給開發后,開發自己調試后,沒有復現。由於又是遠程,base地不在一塊,我總不能把手機寄過去吧,那也太費事了。

所以就想到,提供明確的報錯日誌,讓開發定位問題,豈不是就很方便了,也解決了遠程的問題。

那如何抓取到Crash日誌呢,我又沒開發調試工具,也不可能在短時間內搭建一套開發環境。尋思答案后,最終得到了完美解決,且聽細細道來。

了解Crash

我們先來簡單了解下Crash:Crash,就是崩潰。anr(Application Not Responding — 程序無響應)是Crash的一種。程序正常運行中,可能會出現未捕獲到的異常,這就會造成崩潰。

常見Crash異常

NullPointerException  空指針

ClassCastException  類型轉換異常

IndexOutOfBoundsException  下標越界異常

ActivityNotFoundException Activity  未找到異常

IllegalStateException  非法狀態異常

ArrayIndexOutOfBoundsException  數組越界異常

SecurityException  安全異常

NoSuchMethodException  方法未找到異常

SQLException  操作數據庫異常

抓取奔潰和無響應日誌

對於開發人員來說,抓取日誌是很方便的,但對於測試人員來說,就不是太方便了。大多都是直接dos窗口下執行adb命令來抓取日誌,而每次都敲命令也是很麻煩。

所以通過adb程序與bat命令組合使用來抓取日誌,就要方便很多了,短短几秒鐘,可以輕鬆搞定日誌的抓取,期不期待。

環境準備

安裝JDK和ADB,這個安裝很簡單,可參見以前的博文,基於Python的Appium環境搭建合集。

bat文件製作

環境準備好后,就來寫bat文件了。

捕獲Crash異常的bat文件命令

命令參考如下,製作成logcat.bat文件,logcat.bat文件可以放置任意位置。注意:如果adb沒有配置到環境變量中,則需要將logcat.bat文件放到adb對應文件夾中。

@ECHO OFF
for /f "tokens=2 delims==" %%a in ('wmic OS Get localdatetime /value') do set "dt=%%a"

SET timeStamp=%dt:~0,4%-%dt:~4,2%-%dt:~6,2%_%dt:~8,2%-%dt:~10,2%-%dt:~12,2%
SET mutID=_mut

@ECHO ON
adb logcat -v time > .\"%mutID%_%timeStamp%_logcat.log"

pause

上述命令實現原理:該工具的原理是bat文件調用adb工具,將手機運行日誌拉到本地,並將實時日誌也記錄到本地。

當手機需要重現Crash、或者某一段時間內已經發生過Crash,點擊我們製作的bat文件,logcat文件中的命令會將手機的logcat日誌拉下來並實時記錄,直到你關閉cmd窗口。

然後在拉下來的txt中尋找FATAL關鍵字,附近上下文即為Crash日誌。

捕獲ANR異常的bat文件命令

anr:全稱為Application Not Responding,意思為程序無響應。

命令參考如下,製作成anr.bat文件,anr.bat文件可以放置任意位置。注意:如果adb沒有配置到環境變量中,則需要將anr.bat文件放到adb對應文件夾中。

@ECHO OFF
for /f "tokens=2 delims==" %%a in ('wmic OS Get localdatetime /value') do set "dt=%%a"
SET timeStamp=%dt:~0,4%-%dt:~4,2%-%dt:~6,2%_%dt:~8,2%-%dt:~10,2%-%dt:~12,2%
SET mutID=_mut
@ECHO ON
adb pull data/anr/traces.txt traces_%timeStamp%.txt

實現原理與捕獲Crash異常是一樣的,只是該命令是針對發生anr的情況。

具體實踐

捕獲Crash異常具體用法:

①將android手機連接電腦,開啟開發者模式並允許usb調試;

②運行logcat.bat文件

③如果手機程序已經發生過crash,10秒后關閉cmd窗口;如果是想重現crash,則在手機端重現后即可關閉cmd窗口;

④在logcat.bat的同級目錄下會生成一份log文件,從文件中搜查FATAL關鍵字,便可找到崩潰代碼。

查看報錯日誌,報錯如下所示:

如上所示截圖,就是測試過程中,發生奔潰的日誌了,將日誌貼在bug里,既方便開發排查問題,又節約協作時間。

使用優點

使用bat文件捕獲日誌,有如下幾個有點:手機無需root;無需開發環境支持;方便保存、查找日誌;操作簡單。

以上就是捕獲報錯日誌的操作步驟了,希望對有需要的博友有所幫助。

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聚甘新

中國大陸電動車價格遭砍,影響股價

韓國同意美國佈署薩德飛彈防禦系統之後,頻遭中國報復,之前韓國電動車電池商遭到鎖定,被踢出中國補助名單之外。近來北京又出新招,據傳中國電動車商可能要求電池供應商砍價35~40%,韓商更難獲利,電池大廠三星SDI (Samsung SDI) 聞訊一度重挫 4%。

嘉實全球贏家系統報價顯示,台北時間 19 日中午 11 點 26 分,三星SDI股價大跌 4.44%、報 107,500 韓圜。另一韓國電池廠 LG Chem 也挫低 1.29%、報 268,000 韓圜。

巴倫 (Barron’s) 18日報導,摩根士丹利(大摩)分析師Shawn Kim報告稱,中國高工產業研究院宣稱,部分中國電動車商要求電池業者,今年電池價格下砍35~40%。大摩中國分析師Jack Lu認為,中國電池商大砍價格之後,仍有可觀獲利,此一方案可望繼續推動,如此一來,或許會壓縮三星 SDI 毛利。

中國處處設限,電池大砍價,北京又打算把合格電池廠的生產門檻一口氣增至8GWh,韓商生存空間大受打壓。不只如此,三星SDI供應三星Galaxy S8電池的利多,市場也反應過頭。大摩估計S8對三星SDI營收貢獻只有 4~6%。

美國、南韓去(2016)年7月宣布在韓部署「薩德」(THAAD) 反導彈系統之後,中國就開始積極抵制南韓,車用電池大廠LG Chem、三星SDI (Samsung SDI)首當其衝。中國工信部(MIIT)最新公布的第五批新能源汽車推薦目錄中,將內建LG Chem、三星SDI電池的電動車全部剔除。也就是說,所有內建韓系電池的新能源車,都已不再符合北京政府的推薦標準。

Maeil Business News Korea、Business Korea等外電2日報導,在工信部最新列出的493款新能源車推薦名單當中,沒有一款內建LG Chem、三星SDI的車用電池。

巴倫 (Barron’s)、BusinessKorea報導,中國工信部去年11月22日發布《汽車動力電池行業規範條件》修正草案,有意把合格電池廠的生產門檻,從 0.2GWh 至 8GWh,等於一口氣提高 40 倍之多。這也是向廠商喊話,若不在中國生產,就別想做中國生意。

韓媒認為,北京當局此舉是要阻止韓商跨入中國市場,原因之一是要報復南韓和美國合作,佈建薩德 (THAAD) 飛彈防禦系統;另一可能是陸電池廠缺乏補助,政府排除外商競爭,保護本國產業。8GWh 電池產能可供13萬輛純電動車使用,當前 LG Chem 南京廠產能只夠5萬輛電動車使用,三星 SDI 西安廠則可供 4 萬輛電動車使用。據稱符合 8GWh 規定的業者只有兩家,其中之一是陸廠比亞迪 (BYD)。

(本文內容由權使用。圖片出處:Pixabay CC0)

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Gogoro 願景:6都 1 公里 1 換電站,觸角伸至屏東

智慧電動機車Gogoro 開賣至18 個月,總共賣出1 萬7000 台車,營運版圖也從一開始的雙北,研伸至高雄。在嶄新的2017 年開始之際,Gogoro 19日宣布新目標是「更廣、更密集的能源網路」,六大都會區電池交換站密度達平均每1 公里1 站,各縣市的次級鄉鎮市平均每8 至16 公里1 站,並將營運版圖延伸至屏東,讓使用者可以完成基隆屏東西部縱走,並在換電站密度不足的台南、高雄推出「家用充電試營運計畫 」。

 

Gogoro 2016 年表現及2017 年願景:

Gogoro 行銷總監陳彥揚表示,Gogoro 在開賣18 個月共賣出1 萬7000 台車,在2016 年賣出逾1 萬3000 台,這數字反應出台灣作為Gogoro 能源網路全球第一個試點國家,展現對於新科技、新能源、新移動方式的擁抱態度。由於已經將營運版圖延伸到整個西台灣,Gogoro 希望在2017 年Gogoro 電動機車的銷量能有倍數成長。

Gogoro 營運版圖從一開始的雙北,往北向基隆、往南向中南部延伸,2015 年底到新竹,2016 年5 月到台中、11月到台南、12 月到高雄。而換電站也累積至289 站點,光是雙北就累積有120 站,平均每800 公尺就有一站;在2017 年,Gogoro 的目標是六大都會區電池交換站密度達1 公里1 站, 各縣市的次級鄉鎮市平均每8 至16 公里1 站。

另一項值得關注的數字是,2016 年Gogoro 電動機車銷量13038 台,首度超越輕型電動機車銷量7881 台,來到黃金交叉。Gogoro 為125CC 汽油機車性能等級的電動機車,現在市面上的汽油機車有70%~80% 都在125 CC 以上,可見雙輪族對於125 CC 等級的機車有強大需求,而市面上性能唯一達到125 CC 等級的電動機車只有Gogoro,符合市場需求,因此Gogoro 有機會競爭汽油機車一年近80 萬台的銷售數量。

  • 賣出13000+ 台以上Gogoro 電動機車
  • 消費者騎乘Gogoro 總里程數4316 萬公里
  • 減少二氧化碳排放量397 萬公斤
  • 節省汽油205 萬公升
  • Gogoro 電動機車年銷量(13038 台)首度超越輕型電動機車(7881 台,即市面上Gogoro 以外的電動機車)

 

台南、高雄充電站密度不足,推出Gogoro 家用充電試營運計畫:

不過,目前部分地區換電站密度不足,尤其是剛進入的台南和高雄兩縣市的蛋白區。由於有換電站的地方才有Gogoro 的機車,但機車數量夠多才會有更密集的換電站,陳彥揚形容,這是個雞生蛋蛋生雞的困難問題,因此在剛跨入、換電站數量還不夠密集的台南和高雄兩縣市,Gogoro 推出「家用充電試營運計畫 」,以優惠的方案租給消費者家用充電器GoCharger,解決台南和高雄地區想購買Gogoro 機車、但是生活周遭換電站仍不足的消費者的充電問題,希望能夠增加消費者購車意願。

但「家用充電試營運計畫 」的租期只有6 個月,只是接軌期的替代方案,陳彥揚表示,換電站仍是Gogoro 的核心,也相信6 秒快速換電池對消費者來說絕對比充電方便,而Gogoro 今年上半年會優先布建台南、高雄換電站密度不足的區域。

 

Gogoro 家用充電試營運計畫活動辦法:

申請期間:1 月19 日至4 月20日

指定區域:2017 年度台南及高雄即將建置換電站之預定地區

試營運計劃期間優惠限定方案:

GoCharger® 標準座月租費NT$149(每月再贈送50 公里免費里程);

GoCharger® Plus 快充座月租費NT$249(每月再贈送50 公里免費里程)。

承租GoCharger® 智慧電池座須繳交押金NT$2,990,約滿歸還GoCharger® 智慧電池座時可領回。

活動網址:http://www.gogoro.com/tw/event/gocharger-beta/
 

(合作媒體:。圖片出處:)

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二水國際跑水節10/31熱鬧登場 跟著外國網紅跑水趣

文化局指出,二水鄉是集集支線的起點,有一條全台唯一與火車競速的鐵馬自行車道,透過自行車道串聯跑台北網頁設計水節活動推出「三鐵跑水小旅行」;另外特地控制八堡圳水量,讓民眾可以下到水圳,跑引水、納福財。更邀請FB行銷彰化女婿 –外國網紅小貝參與租車跑水活動,透過國際文化交流,注入在地參與,讓跑水慶典網頁設計文化永續傳承並行銷彰化民俗節慶。

文化局長張雀芬則表示,「三輪車特色市集」有別於以往的固定式攤位,是以三輪車為攤位造iphone維修型,凸顯鄉村氣息,今年更推出「Double消費券/壹佰變貳佰」,由民眾貨運支付100元以換取200元消費券,可於主、副會場市網頁設計集消費,增加活動豐富性,希望刺激市場活絡,帶動旅遊經濟。

10月31日下午活動邀請到當紅網紅邱振哲、網路點閱率破億包裝行銷歌手白安、超級如何寫文案實力派孫盛希及晚會歌手有衛冕20關百萬台北網頁設計歌后曹雅雯、選秀節目冠軍得主張芸京及星光幫網頁設計公司歌手盧學叡等精彩演出;11月1日銷售文案「2020戀戀二水 跑水馬拉松」登場。相關活動詳情,請上彰化縣文化局或活動官網:https://enixyoung.wixsite.com/2020water查詢。

FC EXPO 2017:氫燃料技術更成熟,日本力推奧運「氫應用」

FC EXPO 2017 除了展出最受關注的燃料電池乘用車輛外,根據EnergyTrend的觀察,展會的焦點也擺脫過去對於白金衝擊成本的迷思,現場除了有普遍大眾所關注的燃料電池車輛外,更深入到其他的關鍵部件,包括高壓氫氣瓶,質量輕且壽命更高的金屬電池堆等,可以預期燃料電池對於普及化又更邁進一步。

2017年FC EXPO在歷經許多車廠過去兩年間,擘畫出未來對於燃料電池車輛(Fuel Cell Vehicle /FCEV)的願景,吸引更多參觀者的目光,再加上中國對於燃料電池車輛的發展將大力補貼,讓參觀者呈現出超越以往的盛況,除了歐美的國家外,也吸引許多來自中國的參觀者。根據EnergyTrend在現場的了解,日系車廠的發展重心在本次展覽中可看出顯著差異性。

對於豐田來說,為了配合2020東京奧運的活動,2017年已開始進行兩輛燃料電池巴士的示範運行,預計在2018年開始正式銷售,並且在2020年達到一百輛的銷售目標。本田則是將重心放在清能家庭的應用示範,搭配自行開發的SHS(Smart Hydrogen Station)訂製型產氫系統,可將再生能源透過SHS轉換成輕氣,供給FCEV使用,家庭所需電力可再透過FCEV產生電力供給家庭使用;日產則提出e-Bio Fuel cell概念,使用乙醇水(45% Ethanol)做為車輛燃料,搭配上自行開發的固態氧化燃料電池(Solid Oxide Fuel Cell/SOFC)燃料電池系統,可免除高壓加氫站所產生的安全問題,更可與生質能做結合。

圖一  豐田與本田FCEV空間配置比較

根據EnergyTrend在現場的分析,對於兩家日系FCEV的觀察,比較豐田所發表的Mirai,以及本田所發表的Clarity兩輛乘用車,雖然在車輛動力與續航力都相當的情況下,仍可從空間配置看出差異點(圖一)。以電池堆的配置來看,豐田將燃料電池堆放置在底盤下方,鋰電池則在後座高壓氣瓶的上方,兩顆氣瓶的空間站比刻意平均化,讓行李廂空間保有傳統車輛的大容量表現;本田則是將電池堆置於引擎室,大氣瓶的體積刻意增大,除了車輛重量配置的考量外,車室空間也顯得更加寬敞。

圖二:GPTFC及其合作夥伴

關於中國方面,隨著中國政府對於燃料電池補貼目錄即將出臺,吸引更多中國廠商投入該行業發展,也因此中國在FC EXPO 2017也增加更多的參展攤位,江蘇氫電新能源/GPTFC除了展出自行開發的金屬電堆外(圖二),透過光陽機電的系統集成以及自行開發的測試設備,再加上江蘇氫聯合的充電站基礎建設,以及使用高安全性的液態儲氫的氫陽能源,成為一個從電池堆到周邊充電的完整燃料電池產業鏈。

圖三 江蘇冰城

江蘇冰城展出了自行開發的金屬電池堆(圖三),輕量化的金屬電池特性可搭在於無人機使用,使用其開發的1kW氣冷式金屬電池堆搭配上三公斤重的氣瓶,可讓無人飛機運行2~4小時的長效續航力;現場也展示了50W的輕巧型電池堆,可提供攜帶型裝置所需的長效電力,應用於戶外監控或者備用電源使用。

圖四 北京科泰克

北京科泰克/CTC展出了中國專屬的高壓氣瓶,可供應乘用車與公交車使用,都是採用三型高壓瓶,內層為鋁合金材質,外層搭配上多層的碳纖維纏繞,最外層再加上玻璃纖維,以保護外力對於碳纖維產生的結構安全影響,目前已可滿足35MPA以及70 MPA 兩種國際規格,考量車輛體積的應用靈活度,35MPA目前以公交車為主流,70MPA 則為乘用車應用。

(觀察與分析報導:EnergyTrend研究經理 呂理舜)

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