標籤: 網站設計

1. 概述

不管是在現實生活還是當今遊戲中，各式各樣的排名層出不窮。如果我們做好一款遊戲，卻沒有實現排行榜，一定是不完美的。排行榜不僅是玩家了解自己實力的途徑，也是遊戲運營刺激用戶留存的一種途徑。在微信小遊戲中普遍存以下兩種排名

• 好友關係排名
• 世界排名

其中好友的排名，需要通過微信子域實現。在子域上下文中，只能調用微信提供相關的api，且數據傳輸只能進不能出。即使在子域中調用雲函數也不行。這個對數據很嚴格，開發略為複雜。但好處也很明顯

• 無需用戶確認授權就可實現排名
• 排名信息均為自己好友，刺激效果更明顯

儘管這樣，我們還是先實現世界排行。世界排行需要用戶授權。早期只需要調用wx.authorize就可以實現，現在很不穩定(好像廢棄了)。所以不得不通過生成一個授權按鈕來實現

2. 微信雲開發

微信小遊戲為開發者提供了一部分免費的雲環境。可以實現文件存儲，數據存儲以及通過雲函數實現服務端接口。開通方式也很簡單，這裏不做說明。既然要實現排名，優先選用雲函數來實現對應的api。要實現雲函數，需要在project.config.json文件中通過屬性cloudfunctionRoot指定雲函數目錄。由於，是通過cocoscretor開發，每次構建發布都會清空輸出內容。為了解決人肉複製粘貼，我們需要通過定製小遊戲構建模板實現微信小遊戲所有代碼的管理。小遊戲地心俠士構建模板如下

從圖中，可以看到獲取openid、獲取世界排名、保存用戶授權信息等雲函數都放在cocoscreator代碼環境中。這樣在開發完成后，通過cocoscreator構建發布，對應的雲函數也會一起打包過去

3. 實現世界排行

3.1 獲取玩家openid

首先在構建模板的cloud-functions文件件中，使用npm初始一個名為getOpenId的node項目。初始好以後，運行npm install wx-server-sdk@latest --save。這樣就建立好了一個雲函數的基本框架。

我們在index.js文件，輸入以下代碼

// author:herbert 464884492
// project:地心俠士  獲取用戶openid
const cloud = require('wx-server-sdk')
cloud.init()
exports.main = async (event, context) => {
  const wxContext = cloud.getWXContext()
  return {
    event,
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID,
  }
}

 

調用雲函數時，上下文中便可以得到玩家openid和uninid。玩家進入遊戲就先調用此函數，得到玩家的openid用於後邊更新玩家數據和獲取世界排行的條件。

小遊戲端調用雲函數前，需要初始雲環境。因為採用定製構建模板，所以我們直接在模板的game.js文件末尾初始我的雲環境

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 初始雲環境
....
wxDownloader.init();
window.boot();

//初始化雲調用
this.wx.cloud.init({
    traceUser: true,
    env: 'dxxs-dxxs'
});
...

　　

後續調用雲函數中，第一步都是要獲取openid，這裏定義一個全局變量將其保存起來，調用方法如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 玩家openid
private static openId: string = null;
private static initenv() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
      if (!this.wx) reject();
      //直接使用本地緩存
      if (this.openId != null) resolve();
      // 調用雲函數獲取
      this.wx.cloud.callFunction({
          name: 'getOpenId',
          complete: res => {
              this.openId = res.result.openid;
              resolve();
          }
      });
  });
}

 

3.2 動態生成授權按鈕

先看下地心俠士布局界面

上圖中可以看到，地心俠士虛擬了一個遊戲操作區域。玩家聚焦到世界排行時，需要渲染一個授權按鈕在確定的位置。需求很簡單，可考慮到移動端多分辨率，這個操作就變得複雜了。需要做屏幕適配。地心俠士採用自適應寬度的適配策略，配置如下圖

遊戲運行時獲取實際分辨率的寬度與設計的寬度相除，變可知道當前寬度變化比列，鍵盤容器九宮格使用了主鍵widget底部111px，高度161px。確定按鈕寬度105px

微信小遊戲以左上角為原點，通過top和left確定位置。然而，cocoscreator以左下角為原點，所以在計算top值時需要用屏幕寬度 – box上邊緣y坐標。適配代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 動態生成透明授權按鈕
 initUserInfoButton() {
  // 獲取設計尺寸
  let desingSize: cc.Size = cc.view.getDesignResolutionSize();
  //  獲取實際屏幕尺寸
  let screenSize: cc.Size = cc.view.getFrameSize();
  // 獲取寬度倍率
  let widthRate = screenSize.width / desingSize.width;
  // 獲取當前倍率下九宮格鍵盤實際高度
  let halfKcHeight = 161 * widthRate / 2;
  // 獲取當前倍率下確定按鈕實際寬度
  let btnwidth = this.btnKeySuer.width * widthRate;
  WxCloudFun.createUserinfoButton("", 
  // 確定按鈕中心點對應小遊戲left值 (屏幕寬度-確定按鈕實際寬度）/2
  // 定義實際授權按鈕size為105*40，所以還必須加上對應的偏差值
  // 以下代碼中left體現整體適配過程，不考慮中間過程可以直接使用
  // (屏幕寬度-授權按鈕)/2 即可得到left值
  screenSize.width / 2 - 52.5 * widthRate + (btnwidth - 105) / 2, 
  // Canvas 適配策略是 Fit Width,所以Canvas下邊沿不一定就是屏幕邊緣
  // 通過111*widthRate得到具體下沿值，在加上虛擬鍵盤一半高度，可得到中心位置
  // 由於微信原點在左上角，需要保持按鈕處於中心位置，坐標還需要上移一半按鈕高度
  screenSize.height - (111 * widthRate + halfKcHeight + 20),
 () => {
      this.keyCode = cc.macro.KEY.r;
      this.scheduleOnce(async () => {
          this.dlgRank.active = true;
          // 獲取排名數據
          await this.getRankInfo();
      }, 0);
  });
}

 

3.3 獲取用戶頭像昵稱信息

經過上一步驟的適配操作，只要玩家聚焦到【世界排行】，地心俠士虛擬鍵盤的確定按鈕正上方會覆蓋一個透明的userInfoButton,玩家點擊確定就會喚起授權對話框，然後在對應的回調函數就可以完成用戶數據保存操作

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 獲取玩家基本信息
 public static createUserinfoButton(text: string, left: number, top: number, cb: Function) {
   this.userInfoButton = this.wx.createUserInfoButton({
      type: 'text',
      text: text,
      style: {
          left: left,
          top: top,
          height: 40,
          width: 105,
          lineHeight: 40,
          textAlign: 'center',
          fontSize: 16,
          backgroundColor: '#ff000000',// 透明
          color: '#ffffff',
      }
   });
   this.userInfoButton.hide();
   this.userInfoButton.onTap((res) => {
     // 將獲取到的用戶數據提交到雲端
      this.wx.cloud.callFunction({
          name: 'putUserinfo',
          data: { ...res.userInfo, openid: this.openId }
      });
      this.hideUserInfoButton();
      cb.call();
   });
   }

 

在代碼中，除了傳入玩家微信信息外。我還額外傳遞進入遊戲時就獲取的openid。正常情況下不需要的，因為，雲函數中天然會告訴你openid。不過，我們在後端使用了got獲取玩家頭像保存到雲端文件存儲中。引入此包后，後端就獲取不到openid了，相當奇怪。對應雲平台雲函數代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 雲函數保存玩家基本信息
const cloud = require('wx-server-sdk')
const got = require('got')
cloud.init()
// 雲函數入口函數
exports.main = async(event, context) => {
  const {
    nickName,
    avatarUrl,
    gender,
    openid
  } = event;
  let wxContext = cloud.getWXContext();
  // 如果後端拿不到openid就採用前端傳入的openid
  wxContext.OPENID = wxContext.OPENID || openid;
  const log = cloud.logger()
  log.info({
    tip: `正在請求頭像地址[${avatarUrl}]`
  })
  // 獲取頭像數據流
  const stream = await got.stream(avatarUrl);
  let chunks = [];
  let size = 0;
  const body = await (async() => {
    return new Promise((res, reg) => {
      stream.on('data', chunk => {
        chunks.push(chunk)
        size += chunk.length
        log.info({
          tip: `正在讀取圖片流信息:[${chunk.length}]`
        })
      })
      stream.on('end', async() => {
        const body = Buffer.concat(chunks, size)
        log.info({
          tip: `正在保存頭像文件:[${size}]`
        })
        res(body)
      })
    })
  })()
  //保存頭像到雲存儲
  const {
    fileID
  } = await cloud.uploadFile({
    cloudPath: `avatars/${wxContext.OPENID}.jpg`,
    fileContent: body
  })
  // 添加或更新玩家信息到數據庫
  const db = cloud.database()
  const {
    data
  } = await db.collection("dxxs").where({
    _openid: wxContext.OPENID
  }).get()
  const updateData = {
    fileId: fileID,
    nickName: nickName,
    sex: gender == 1 ? '男' : '女',
    avatarUrl: avatarUrl
  }
  if (data.length > 0) {
    log.info({
      tip: `正在修改數據庫信息:[${size}]`
    })
    await db.collection("dxxs").doc(data[0]._id).update({
      data: updateData
    })
  } else {
    log.info({
      tip: `正在添加數據庫信息:[${size}]`
    })
    await db.collection("dxxs").add({
      data: { ...updateData,
        _openid: openid
      }
    })
  }

  return {
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID
  }
}

 

3.4 獲取排行數據

保存完用戶數據后，通過一個回調函數，實現了玩家排名數據獲取。細心的朋友可以在前邊授權按鈕適配的章節看到await this.getRankInfo();這句代碼。後端雲函數就是一個簡單數據查詢。效果圖如下

從上圖可以看到，我實現了三個維度排名，需要在前端需要傳入排名字段。對應代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 獲取排名信息
 public static async getWorldRanking(field: string = "level") {
     const { result } = await this.wx.cloud.callFunction({
         name: 'getWordRanking',
         data: { order: field }
     });
     return result.ranks;
 }

 

雲函數代碼如下

// author:herbert 464884492
// 地心俠士 雲函數返回排名信息
const cloud = require('wx-server-sdk')
cloud.init()
exports.main = async (event, context) => {
  const wxContext = cloud.getWXContext()
  const db = cloud.database();
  const {
    order = "level"
  } = event;

  const openData = await db.collection("dxxs")
    .orderBy(order, "asc")
    .get()
  const ranks = openData.data.map(item => {
    return {
      openid: item._openid,
      [order]: item[order],
      nickName: item.nickName,
      fileId: item.fileId,
      avatarUrl: item.avatarUrl
    }
  });
  return {
    ranks: ranks,
    openid: wxContext.OPENID,
    appid: wxContext.APPID,
    unionid: wxContext.UNIONID
  }
}

 

4. 總結

• 微信子域數據很嚴格，數據只進不出。調用雲函數也不行
• 雲函數中使用http請求，可能會得不到openid
• 屏幕適配知道定位原則，也可以很簡單
• avatarUrl通過Sprite現實頭像，需要設置安全域名
• 目前部分華為手機分享截屏出現黑屏使用canvas.toTempFilePath就可以解決

這裡有一個CoscosCreator遊戲開發群，歡迎喜歡聊技術的朋友加入

 

 

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本文轉自Rancher Labs

作者介紹

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

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

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

本文主要針對3個場景去講解如何遷移Rancher Server：

1. Rancher單節點安裝遷移至其他主機

2. Rancher單節點安裝遷移至高可用安裝

3. Rancher高可用安裝遷移至其他Local集群

重要說明

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

2. 如果您在此過程中遇到問題，則應該熟悉Rancher架構/故障排除

3. 遷移非常危險，遷移前一定剛要做好備份，以免發生意外無法恢復

4. 您應該熟悉單節點安裝和高可用安裝之間的體繫結構差異

5. 本文檔基於Rancher 2.4.x測試，其他版本操作可能會略有不同

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

準備集群直連 kubeconfig 配置文件

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

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

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

場景1：Rancher單節點安裝遷移至其他主機

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

1. Rancher 單節點安裝

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

執行以下 docker 命令運行單節點 Rancher Server 服務

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

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

2. 創建自定義集群

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

登錄 Rancher UI 后，添加一個自定義集群

授權集群訪問地址設置為啟用，FQDN 和證書可以不用填寫。

注意：

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

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

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

3.部署測試應用

部署一個nginx workload。再從應用商店部署一個測試應用。

4. 備份單節點Racher Server數據

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

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

詳細請參考Rancher中文官網單節點備份指南。

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

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

6. 使用備份數據啟動新節點Rancher Server

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

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

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

7. 更新Rancher Server IP或域名

注意：

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

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

• 依次訪問全局 > 系統設置，頁面往下翻找到server-url文件

• 單擊右側的省略號菜單，選擇升級

• 修改server-url地址為新Rancher Server的地址

• 保存

8. 更新agent配置

通過新域名或IP登錄 Rancher Server；

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

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

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

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

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

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

關於--context=xxx說明請參考直接使用下游集群進行身份驗證。

9. 驗證

過一會，集群變為Active狀態，然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

場景2：Rancher單節點安裝遷移至高可用安裝

從單個節點遷移到Rancher的高可用性安裝的過程可以概括為以下幾個步驟：

在Rancher單節點實例上：

1. 備份Rancher單節點容器

2. 備份etcd快照

3. 停止舊的Rancher單節點容器

在RKE Local集群上：

1. 使用RKE啟動Rancher Local集群

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

3. 在RKE Local集群中安裝Rancher

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

在單節點Rancher Server上操作

1. Rancher 單節點安裝

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

執行以下 docker 命令運行單節點 Rancher Server 服務

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

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

2. 創建自定義集群

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

登錄 Rancher UI 后，添加一個自定義集群

授權集群訪問地址設置為啟用，FQDN 和證書可以不用填寫。

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

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

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

3. 部署測試應用

部署一個nginx workload。再從應用商店部署一個測試應用。

4. 創建將單節點etcd快照

docker exec -it <RANCHER_CONTAINER_NAME> bash

root@78efdcbe08a6:/# cd /

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

root@78efdcbe08a6:/# exit

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

5. 關閉單節點Rancher Server

docker stop <RANCHER_CONTAINER_NAME>

在RKE Local集群上

1. RKE部署Local Kubernetes 集群

根據RKE示例配置 創建 RKE 配置文件 cluster.yml：

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

執行 rke 命令創建 Local Kubernetes 集群

rke up --config cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl檢查節點狀態，確認節點狀態為Ready

kubectl get nodes

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

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好，然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

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

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

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

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

3. 使用RKE將單節點etcd快照還原到新的HA節點

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

4. Rancher HA 安裝

參考安裝文檔安裝 Rancher HA。

5. 為Rancher HA配置NGINX 負載均衡

參考NGINX 配置示例為Rancher HA配置負載均衡。

Nginx 配置：

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

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

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

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

這兩種情況都是因為agent依然連接的舊的Rancher Server。

6. 更新Rancher Server IP或域名

• 依次訪問全局 > 系統設置，頁面往下翻找到server-url文件

• 單擊右側的省略號菜單，選擇升級

• 修改server-url地址為新Rancher server的地址

• 保存

7. 更新local集群和業務集群的agent配置

通過新域名或IP登錄 Rancher Server；

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

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

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

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

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

注意：

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

關於--context=xxx說明請參考直接使用下游集群進行身份驗證。

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

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

9. 驗證

過一會，local和demo集群都變為Active狀態：

Local集群的cluster-agent和node-agent啟動成功

Demo集群的cluster-agent和node-agent啟動成功

然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

場景3：Rancehr高可用安裝遷移至其他Local集群

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

1. RKE部署Local Kubernetes 集群

根據RKE示例配置創建 RKE 配置文件 cluster.yml：

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

執行 rke 命令創建 Local Kubernetes 集群

rke up --config cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

使用kubectl檢查節點狀態，確認節點狀態為Ready

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

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好，然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

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

2. Rancher HA 安裝

參考安裝文檔安裝 Rancher HA。

3. 為Rancher HA配置NGINX 負載均衡

參考NGINX 配置示例為Rancher HA配置負載均衡。

Nginx 配置：

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

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

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

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

4. 部署測試集群及應用

添加測試集群，Node Role同時選中etcd、Control Plane、Worker

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

5. 將新集群的節點添加到Local集群

修改剛才創建local集群所使用的rke配置文件，增加新集群的配置。

cluster.yml：

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

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

更新集群，將local集群節點擴展到6個

rke up --cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

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

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

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好，然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

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

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

6. 再次更新集群，剔除掉原Local集群節點

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

cluster.yml：

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

更新集群，完成遷移。

rke up --cluster.yml

檢查 Kubernetes 集群運行狀態

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

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

檢查所有必需的 Pod 和容器是否狀況良好，然後可以繼續進行

kubectl get pods --all-namespaces

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

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

修改nginx負載均衡配置，將新節點的信息更新到nginx配置文件中

worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 40000;

events {
    worker_connections 8192;
}

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

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

}

7. 驗證

確認local集群和業務集群狀態為Active

確認Local集群節點已被替換

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

然後驗證我們之前部署的應用是否可用。

總 結

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

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0L售價不到9萬元，而且作為一台豐田的硬派越野車，其可靠性之高是毋庸置疑的。只是作為一款十多年的老車，它將會面臨嚴峻的年檢考驗，甚至被納入黃標範圍無法上路。不過如果你已經有一台代步車，那麼買一台這樣的經典硬派越野車，只用作純粹的越野撒歡之用，其實也是挺不錯的。

10萬元以內，買什麼車好？很多年輕消費者都會在10萬元上下的價格區間選擇自己的第一台車，而很多時候他們都會把選擇範圍局限本田飛度、大眾polo、寶駿510這樣的熱門車型，但是如果我們將目光投向二手市場，也許我們會有驚喜發現哦！

MINI One 1.6L

MINI可以說是目前國內形象最個性最時尚的品牌之一，在目前的二手市場上，行駛里程在10萬公里左右的2011款MINI One售價約在9到10萬元，小巧個性的造型和動力表現還不錯的1.6L自然吸氣發動機很適合在城市作日常通勤用車。不過需要注意的是，雖然油液、濾芯等消耗品的常規保養項目成本不高，但MINI的零部件價格較高，一旦需要更換零件，還是需要花不少錢的。

薩博 9-5

一個當年以其飛機生產商出身而自豪的瑞典品牌，薩博9-5毫無疑問是一款極其獨特的中大型轎車。由於車型極其冷門，目前二手市場上哪怕是搭載高功率版本2.3T發動機的薩博9-5 Aero，售價也不過10萬元；不過車源稀少且市面上配件難找，後期維護保養比較麻煩。

克萊斯勒300C

如果說國內還有哪些車擁有典型的美式風格，那麼克萊斯勒300C毫無疑問是其中之一；平直的線條，巨大的鍍鉻中網，大尺寸輪圈和3.6L自然吸氣V6發動機，克萊斯勒如此“肌肉化”的外觀設計肯定會引來不少路人的目光。目前二手市場上的舊款克萊斯勒300C大多是較早的2004款車型，行駛里程都在10萬公里以上，售價在8到9萬元左右。對於這款典型的美式轎車，選擇它就意味着需要做好面對驚人油耗的準備。

豐田普拉多

除了每天的城市穿梭，當然也會有一部分人想要在閑暇時開着車到野外撒歡，那麼一台強大的越野車就是必不可少的穿越工具。豐田蘭德酷路澤系列的普拉多車型就是個不錯的選擇。目前二手市場上一台2001款的豐田普拉多4.0L售價不到9萬元，而且作為一台豐田的硬派越野車，其可靠性之高是毋庸置疑的；只是作為一款十多年的老車，它將會面臨嚴峻的年檢考驗，甚至被納入黃標範圍無法上路；不過如果你已經有一台代步車，那麼買一台這樣的經典硬派越野車，只用作純粹的越野撒歡之用，其實也是挺不錯的。

日產奇駿

當然，如果你需要一台平時也能用來代步的越野車，那麼2010款的日產奇駿就能幫到你了。目前市面上行駛里程在10萬公里左右的2010款日產奇駿，售價普遍在9萬元上下。

斯巴魯森林人

而除了日產奇駿之外，10萬元預算甚至能在二手市場找到一台2008款的斯巴魯森林人2.0XS！水平對置發動機搭配強大的全時四驅系統，斯巴魯森林人就是一款通過性出色，而且形象更加高檔的優秀SUV車型。

豐田凱美瑞

那麼如果你性格成熟穩重，而且想要更多的估計家庭需要，甚至想要有一些商務范，豐田凱美瑞就是個很不錯的選擇。10萬元預算，能夠在二手市場上找到車況不錯的舊款凱美瑞，2011款到2013款都有非常豐富的車源，能夠慢慢從中挑選車況優秀、價格合理的車源。

本田奧德賽

MpV是非常出色的家用車型，目前，只需10萬，就能買到一台行駛里程在10萬公里以內的舊款奧德賽。本田奧德賽是一款非常成功的家用MpV車型，由於舊款造型比較接近旅行車，奧德賽的外觀看上去不會顯得太過商務化，自己平日里開着上班也不會有濃重的“司機范”。

斯巴魯翼豹

說到激情，說到玩樂，有興趣的朋友可以在市場上尋找一下斯巴魯翼豹的身影，目前市面上價格在10萬元以內的斯巴魯翼豹大多是搭載EJ20自然吸氣發動機和手自一體變速箱的版本，因此購買后還需多花點心思在後期改裝部分，才會體現出斯巴魯翼豹的“好玩”之處。

寶馬1系

156馬力的2.0L發動機，前置后驅布局，再搭配出色的6擋手動變速箱，舊款寶馬1系的駕駛樂趣是相當高的。目前二手車市場價格只需要8到9萬元，性價比可謂相當高。

買車不一定都要買新車，尤其是對於年輕一代消費者來說，二手車甚至能以低廉的價格找到更加有趣的車型，上面提及的這些車不過是二手市場中好車群里的冰山一角。不過畢竟二手車的車況參差不齊，有意選擇二手車的朋友也要注意先了解清楚試車、驗車的竅門哦！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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6L的動力版本，會讓你在日常代步之餘，也能享受到小鋼炮的魅力。至於1。5T的，朋友，秋名山見。福克斯的短板在於儲物空間較為一般，後排在兩廂車這個級別裏面算是表現一般，中下的水平。致悅，沒錯，不是致炫，是來自菲亞特选手的致悅，至於為啥會推薦它，不是它表現的多突出，主要是價格便宜，優惠還大，這是許多人買車考慮的問題之一。

緊湊型車三廂的感覺操控不過來？

有便宜的兩廂車推薦嗎？

想買兩廂車怎麼辦？

有哪些兩廂車選擇？

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

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

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

另外是昂科賽拉在胎躁控制方面的還是不夠，這是許多車主反應的問題了。

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

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

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

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

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

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

以上三款車都是所推薦的兩廂車，綜合實力來說都是比較強的，各位看官可以根據自己的需求來挑選喲！本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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前提

未來一段時間開發的項目或者需求會大量使用到Redis，趁着這段時間業務並不太繁忙，抽點時間預習和複習Redis的相關內容。剛好看到博客下面的UV和PV統計，想到了最近看書裏面提到的HyperLogLog數據類型，於是花點時間分析一下它的使用方式和使用場景（暫時不探究HyperLogLog的實現原理）。Redis中HyperLogLog數據類型是Redid 2.8.9引入的，使用的時候確保Redis版本>= 2.8.9。

HyperLogLog簡介

基數計數(cardinality counting)，通常用來統計一個集合中不重複的元素個數。一個很常見的例子就是統計某個文章的UV（Unique Visitor，獨立訪客，一般可以理解為客戶端IP）。大數據量背景下，要實現基數計數，多數情況下不會選擇存儲全量的基數集合的元素，因為可以計算出存儲的內存成本，假設一個每個被統計的元素的平均大小為32bit，那麼如果統計一億個數據，佔用的內存大小為：

• 32 * 100000000 / 8 / 1024 / 1024 ≈ 381M。

如果有多個集合，並且允許計算多個集合的合併計數結果，那麼這個操作帶來的複雜度可能是毀滅性的。因此，不會使用Bitmap、Tree或者HashSet等數據結構直接存儲計數元素集合的方式進行計數，而是在不追求絕對準確計數結果的前提之下，使用基數計數的概率算法進行計數，目前常見的有概率算法以下三種：

• Linear Counting(LC)。
• LogLog Counting(LLC)。
• HyperLogLog Counting(HLL)。

所以，HyperLogLog其實是一種基數計數概率算法，並不是Redis特有的，Redis基於C語言實現了HyperLogLog並且提供了相關命令API入口。

Redis的作者Antirez為了紀念Philippe Flajolet對組合數學和基數計算算法分析的研究，所以在設計HyperLogLog命令的時候使用了Philippe Flajolet姓名的英文首字母PF作為前綴。也就是說，Philippe Flajolet博士是HLL算法的重大貢獻者，但是他其實並不是Redis中HyperLogLog數據類型的開發者。遺憾的是Philippe Flajolet博士於2011年3月22日因病在巴黎辭世。這個是Philippe Flajolet博士的維基百科照片：

Redis提供的HyperLogLog數據類型的特徵：

• 基本特徵：使用HyperLogLog Counting(HLL)實現，只做基數計算，不會保存元數據。
• 內存佔用：HyperLogLog每個KEY最多佔用12K的內存空間，可以計算接近2^64個不同元素的基數，它的存儲空間採用稀疏矩陣存儲，空間佔用很小，僅僅在計數基數個數慢慢變大，稀疏矩陣佔用空間漸漸超過了閾值時才會一次性轉變成稠密矩陣，轉變成稠密矩陣之後才會佔用12K的內存空間。
• 計數誤差範圍：基數計數的結果是一個標準誤差（Standard Error）為0.81%的近似值，當數據量不大的時候，得到的結果也可能是一個準確值。

內存佔用小（每個KEY最高佔用12K）是HyperLogLog的最大優勢，而它存在兩個相對明顯的限制：

• 計算結果並不是準確值，存在標準誤差，這是由於它本質上是用概率算法導致的。
• 不保存基數的元數據，這一點對需要使用元數據進行數據分析的場景並不友好。

HyperLogLog命令使用

Redis提供的HyperLogLog數據類型一共有三個命令API：PFADD、PFCOUNT和PFMERGE。

PFADD

PFADD命令參數如下：

PFADD key element [element …]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：每添加一個元素的複雜度為O(1)

• 功能：將所有元素參數element添加到鍵為key的HyperLogLog數據結構中。

PFADD命令的執行流程如下：

PFADD命令的使用方式如下：

127.0.0.1:6379> PFADD food apple fish
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD food apple
(integer) 0
127.0.0.1:6379> PFADD throwable
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SET name doge
OK
127.0.0.1:6379> PFADD name throwable
(error) WRONGTYPE Key is not a valid HyperLogLog string value.

雖然HyperLogLog數據結構本質是一個字符串，但是不能在String類型的KEY使用HyperLogLog的相關命令。

PFCOUNT

PFCOUNT命令參數如下：

PFCOUNT key [key …]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：返回單個HyperLogLog的基數計數值的複雜度為O(1)，平均常數時間比較低。當參數為多個key的時候，複雜度為O(N)，N為key的個數。

• 當PFCOUNT命令使用單個key的時候，返回儲存在給定鍵的HyperLogLog數據結構的近似基數，如果鍵不存在， 則返回0。
• 當PFCOUNT命令使用多個key的時候，返回儲存在給定的所有HyperLogLog數據結構的並集的近似基數，也就是會把所有的HyperLogLog數據結構合併到一個臨時的HyperLogLog數據結構，然後計算出近似基數。

PFCOUNT命令的使用方式如下：

127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1 POST:2
(integer) 4
127.0.0.1:6379> PFCOUNT NOT_EXIST_KEY
(integer) 0

PFMERGE

PFMERGE命令參數如下：

PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

支持此命令的Redis版本是：>= 2.8.9
時間複雜度：O(N)，其中N為被合併的HyperLogLog數據結構的數量，此命令的常數時間比較高

• 功能：把多個HyperLogLog數據結構合併為一個新的鍵為destkey的HyperLogLog數據結構，合併后的HyperLogLog的基數接近於所有輸入HyperLogLog的可見集合（Observed Set）的並集的基數。
• 命令返回值：只會返回字符串OK。

PFMERGE命令的使用方式如下

127.0.0.1:6379> PFADD POST:1 ip-1 ip-2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFADD POST:2 ip-2 ip-3 ip-4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PFMERGE POST:1-2 POST:1 POST:2
OK
127.0.0.1:6379> PFCOUNT POST:1-2
(integer) 4

使用HyperLogLog統計UV的案例

假設現在有個簡單的場景，就是統計博客文章的UV，要求UV的計數不需要準確，也不需要保存客戶端的IP數據。下面就這個場景，使用HyperLogLog做一個簡單的方案和編碼實施。

這個流程可能步驟的先後順序可能會有所調整，但是要做的操作是基本不變的。先簡單假設，文章的內容和統計數據都是後台服務返回的，兩個接口是分開設計。引入Redis的高級客戶端Lettuce依賴：

<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>5.2.1.RELEASE</version>
</dependency>

編碼如下：

public class UvTest {

    private static RedisCommands<String, String> COMMANDS;

    @BeforeClass
    public static void beforeClass() throws Exception {
        // 初始化Redis客戶端
        RedisURI uri = RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6379).build();
        RedisClient redisClient = RedisClient.create(uri);
        StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect();
        COMMANDS = connect.sync();
    }

    @Data
    public static class PostDetail {

        private Long id;
        private String content;
    }

    private PostDetail selectPostDetail(Long id) {
        PostDetail detail = new PostDetail();
        detail.setContent("content");
        detail.setId(id);
        return detail;
    }

    private PostDetail getPostDetail(String clientIp, Long postId) {
        PostDetail detail = selectPostDetail(postId);
        String key = "puv:" + postId;
        COMMANDS.pfadd(key, clientIp);
        return detail;
    }

    private Long getPostUv(Long postId) {
        String key = "puv:" + postId;
        return COMMANDS.pfcount(key);
    }

    @Test
    public void testViewPost() throws Exception {
        Long postId = 1L;
        getPostDetail("111.111.111.111", postId);
        getPostDetail("111.111.111.222", postId);
        getPostDetail("111.111.111.333", postId);
        getPostDetail("111.111.111.444", postId);
        System.out.println(String.format("The uv count of post [%d] is %d", postId, getPostUv(postId)));
    }
}

輸出結果：

The uv count of post [1] is 4

可以適當使用更多數量的不同客戶端IP調用getPostDetail()，然後統計一下誤差。

題外話-如何準確地統計UV

如果想要準確統計UV，則需要注意幾個點：

• 內存或者磁盤容量需要準備充足，因為就目前的基數計數算法來看，沒有任何算法可以在不保存元數據的前提下進行準確計數。
• 如果需要做用戶行為分析，那麼元數據最終需要持久化，這一點應該依託於大數據體系，在這一方面筆者沒有經驗，所以暫時不多說。

假設在不考慮內存成本的前提下，我們依然可以使用Redis做準確和實時的UV統計，簡單就可以使用Set數據類型，增加UV只需要使用SADD命令，統計UV只需要使用SCARD命令（時間複雜度為O(1)，可以放心使用）。舉例：

127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-1 ip-2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SADD puv:1 ip-3 ip-4
(integer) 2
127.0.0.1:6379> SCARD puv:1
(integer) 4

如果這些統計數據僅僅是用戶端展示，那麼可以採用異步設計：

在體量小的時候，上面的所有應用的功能可以在同一個服務中完成，消息隊列可以用線程池的異步方案替代。

小結

這篇文章只是簡單介紹了HyperLogLog的使用和統計UV的使用場景。總的來說就是：在（1）原始數據量巨大，（2）內存佔用要求盡可能小，（3）允許計數存在一定誤差並且（4）不要求存放元數據的場景下，可以優先考慮使用HyperLogLog進行計數。

參考資料：

• antirez-Redis new data structure: the HyperLogLog
• Redis Commands
• 維基百科

（本文完 c-3-d e-a-20191117）

技術公眾號（《Throwable文摘》），不定期推送筆者原創技術文章（絕不抄襲或者轉載）：

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