作者: admin

  • 比亞迪計畫在廣州增城設廠 組裝K9電動大巴

    日前,有媒體報導稱,比亞迪高層與廣州市長洽談在廣州增城投資建廠事宜,屆時增城將雲集廣汽本田、北汽和比亞迪三大汽車品牌,成為廣州汽車產業最為集中的區域。

    比亞迪向媒體確認,其總裁王傳福及高級副總裁吳經勝此前一段時間的確曾赴廣州,與廣州市市長陳建華洽談在廣州投資建廠事宜。此項目與比亞迪在陝西、雲南等地的模式類似,依舊是為其公交電動化做準備。目前比亞迪仍在積極籌備還有天津、昆明、武漢等地的建廠項目,也是其在新能源推廣的地方保護背景下的無奈之舉。

    比亞迪的電動大巴在國內具有較強的優勢,目前已經出口到荷蘭、巴西、美國等地,目前在國內由於地方保護,只有在當地合資設廠,是打入當地市場的一個有效市場。而電動大巴的組裝線投資不大,也是比亞迪較能接受的方式。

    為了推動電動車的發佈,比亞迪率先推出了“零元購車、零成本、零排放”城市公交電動化解決方案,為加速公交電動化進程開闢一條現實可行的道路。在深圳、西安、寶雞、韶關、荷蘭、新加坡、美國、丹麥、德國、英國倫敦等地成功實現電動車的規模化、商業化運營。

    比亞迪總部所在廣州運行的電動公交大巴超過千輛,成為電動大巴運行最多的城市。而百公里之外的廣州,目前擁有超過1萬輛的公交大巴,其中新能源車為2000輛,少數為電動大巴,主要廣汽客車品牌;計程車約有3萬輛,電動車計程車幾乎為零,這給比亞迪很大的期望值。

    比亞迪也在做廣州的工作。在2012廣州國際馬拉松賽上,作為本屆馬拉松比賽獨家汽車贊助商,比亞迪旗下的城市多功能SUV車型S6、T動力智慧新典範G6以及純電動車e6成為賽事的指定用車。

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  • 北汽新能源全新戰略:十三五末期產能達80萬輛以上

    在產業佈局方面,北汽新能源將以“1(北京采育基地)+2(常州基地、青島基地)+I(北汽集團內部傳統乘用車生產基地)+P(社會合作夥伴生產資源)>80”為基礎,在十三五末期形成80萬輛以上生產能力,年產銷50萬輛規模,打造年營業收入600億元、上市市值1000億元的企業。

    在研發方面,北汽新能源將推進“1496”戰略,1:打造1個世界級科技創新中心,具備正向開發能力;4:構建4層次研發體系;9:在研發總部建成9大研發中心;5:整合全球資源,組建5大海外研發中心。此外,在北汽新能源的目標中,其還將爭創新能源汽車行業最佳雇主品牌,價值鏈研發團隊人數達到5000以上,專業領域國際級人才占比達到10%以上,經營團隊中具有國際視野的複合型人才占比60%以上。

    產品方面,北汽新能源將構建3大技術平臺(共用平臺、協同平臺、全新平臺),同樣將實現3大維度(大中小、高中低、234)全面發展,打造三款年銷量突破10萬輛的明星車型。基於國內當前新能源汽車市場發展特點,北汽新能源短期內聚焦A級以下車型,並根據市場發展適時啟動B、C級高端車型儲備開發。

    今年,北汽新能源將推出首款純電動6萬元高性價比國民純電動車也將在2016年迎來投放,實現不靠地方補貼國內市場全覆蓋。2017年,公司將推出採用全鋁框架超輕量化車身設計的EX系列純電動精品微型小車。

    根據規劃,北汽新能源未來每年將研發4-6款新車型,形成“2、3、4”(即續航里程200公里、300公里、400公里)、“高、中、低”(即高檔、中檔、標配三個級別)、“大、中、小”(即車體大小)完整新能源汽車產品組合,為消費者提供更加豐富的選擇。

    密集的產品投放加上車型續航能力不斷升級,這些利好都將為北汽新能源持續保持國內純電動市場第一、全球前四的發展目標奠定堅實基礎。而在擴張產能的同時,有效利用起北汽集團以及合作夥伴的資源,則可以大幅縮減開支,獲得更高的利潤。

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  • BYD:電動車銷量目標連三年翻倍

    BYD:電動車銷量目標連三年翻倍

    比亞迪(BYD)董事長兼總裁王傳福在接受中國媒體《財新網》訪談時表示,BYD看好電動車市場的發展,未來三年的銷售目標是逐年倍增,且到2020年時,電動車將取代傳統汽車成為汽車銷售的主力。

    去年全球電動車市場火熱,中國市場的銷量提升了三倍,躍升為全球最大電動車市場。BYD的電動車也跟著成長了三倍,產值來到人民幣(下同)220億元。BYD同時發展私家車、電動巴士、電動卡車與電動計程車等產品,屬多角化經營;目前,全球已有160餘座城市看得到BYD電動公車的身影,包含倫敦、阿姆斯特丹、洛杉磯、京都與50多個中國城市。

    王傳福指出,特斯拉(Tesla)專注於生產高端私家電動汽車,此一路線與BYD的多角化經營有所不同,因此不會出現直接競爭。此外,BYD會逐步減少傳統汽車的投資比例,未來將逐漸轉為以電動車為主。

    王傳福認為,北京政府對電動車的補助確實有助於銷售成長,但中國電動車市場已具一定的規模效應,生產成本會繼續下降。加上民眾對電動車的認同度持續上升,因此即使未來補貼逐漸減少,電動車的銷量也不會受到太大的衝擊。

    據統計,BYD的電動車銷售量在2015年12月來到1.09萬輛,月增41.4%。全年銷量6.17萬輛,已超越Nissan、Tesla成為全球電動車銷售冠軍。其中以插電式油電混和車「秦」與「唐」的銷量貢獻最多,達86%;其餘銷量則來自純電動車。

    (照片來源:BYD)

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  • 上海推出新能源汽車充電樁綜合保險

    近期,上海保險業與國家電網積極合作,推出充電樁綜合保險產品。該產品包括充電樁財產保險和充電樁用電安全責任保險。充電樁財產保險保額最高1萬元,充電樁用電安全責任保險保額3萬元。

    合作初期,上海相關險企採取贈送方式,建立專項資金池,向新能源車主贈送推廣充電樁保險。同時也在國家電網營業廳設點,向預報樁客戶宣傳介紹充電樁綜合保險的相關產品和服務。

    據瞭解,2015年7月1日起,上海正式實施《上海市電動汽車充電基礎設施建設管理暫行規定》。7月1日後,上海市民必須提供政府備案的充電服務機構出具的“充電設施已裝證明”,才能在銷售企業辦理購買新能源汽車手續,必須安裝好充電樁後才能獲得國家和地方政府補貼、並申請到新能源車免費牌照。此外,《規定》也明確充電設施所有權人應當承擔充電設施維修更新養護及侵害第三者權益責任。

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  • 上汽、廣汽等十家車企聯合成立電動汽車產業聯盟

    近日,上汽、一汽、東風、長安、廣汽、北汽、重汽、華晨、奇瑞、江淮這十家國內車企聯合成立了“電動汽車產業聯盟”,意在聯手攻克節能與新能源汽車在產業化過程中遇到的種種難關。

    中國汽車工業協會秘書長董揚稱,聯盟是2015年7月11日成立的,銷售額排名居前十位的國內汽車企業集團“一把手”悉數參會,會上各方探討了電動汽車聯合行動的問題,並制定出針對十家企業的《電動汽車發展共同行動綱要》。

    根據綱要內容,確定了“積極引領、聯合行動、突出重點、創新發展”十六字戰略方針,並且成立了T10電動汽車領導小組、電動汽車標準項目工作組,在統一標準方面著手研究,打算如具體工業專案一樣開展工作。

    目前聯盟企業正在就關鍵零部件、關鍵總成聯合開發的問題進行調研,調研之後將形成統一規劃,今後的發展方式有可能是一部分技術難題大家共同攻關、投資生產,也有可能各自攻關,誰的成果好其他企業再去共用,儘量追求效益,聯合發展。

    據悉,今後該聯盟還將統一制定新能源汽車的相關標準,比如對電池的規格、電機以及電控系統的統一標準,並且將考慮國內的資源情況,而不是像傳統汽車那樣照搬國際標準。

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  • 廣西建成國首條無線供電車道 電動汽車可邊行駛邊充電

    1月19日,廣西電網公司“面向智慧電網的無線電能傳輸關鍵技術研究”項目通過驗收,宣告國內首條為電動汽車無線供電的車道建成,車輛在其上行駛,可即時、無線獲得電能,目前已投入使用。

    據瞭解,該專案是南方電網於2012年下達的科技項目,由廣西電網有限責任公司電力科學研究院負責實施,項目成功建設了國內首條電動汽車無線供電小型試驗車道,研製出國內首套輸配電線路監測終端無線供電系統。相關專家介紹,該專案攻克了電動汽車無線充電技術、無線供電技術和電能轉換3個技術難點。基於無線電能傳輸技術,電動汽車在行駛過程中,可通過車道直接給電動汽車電機供電,不需要車載電池;也可以同時為車載電池充電。目前,該項目已申請發明專利9件(均已實審,其中授權7件),授權實用新型專利20件。

    目前,該車道提供的最大功率為30千瓦,以總電池容量為24千瓦時的電動汽車為例,如果以30千瓦的功率進行充電,充滿電所需時間不足1小時,續航里程100公里。推廣使用後,該車道可以根據需求安裝任意長度,甚至可以取代車載電池,有效解決目前電動汽車電池重、電池續航力低等難題,尤其適用於固定線路電動車輛如電動公交、景區迴圈車等。

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  • 財政部等五部委發佈十三五新能源汽車充電基礎設施獎勵政策

    1月19日從財政部獲悉,財政部、科技部、工業和資訊化部、發展改革委、國家能源局等五部委聯合發佈《關於“十三五”新能源汽車充電基礎設施獎勵政策及加強新能源汽車推廣應用的通知》,旨在加快推動新能源汽車充電基礎設施建設,培育良好的新能源汽車應用環境,2016-2020年中央財政將繼續安排資金對充電基礎設施建設、運營給予獎補。

    通知規定獎補物件,中央財政充電基礎設施建設運營獎補資金是對充電基礎設施配套較為完善、新能源汽車推廣應用規模較大的省(區、市)政府的綜合獎補。

    通知確定獎勵資金使用範圍,獎補資金應當專門用於支持充電設施建設運營、改造升級、充換電服務網路運營監控系統建設等相關領域。地方應充分利用財政資金杠杆作用,調動包括政府機關、街道辦事處和居委會、充電設施建設和運營企業、物業服務等在內的相關各方積極性,對率先開展充電設施建設運營、改造升級、解決充電難題的單位給予適當獎補,並優先用於支援《國務院辦公廳關於加快電動汽車充電基礎設施建設的指導意見》確定的相關重點任務。

    通知設定新能源充電設施獎勵標準,對於大氣污染治理重點省市獎勵最高,2016年大氣污染治理重點省市推廣量3萬輛,獎補標準9000萬元,超出門檻部分獎補最高封頂1.2億元。2020年大氣污染治理重點省市獎勵門檻7萬輛,獎補標準1.26億元。

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  • Jetpack Compse 實戰 —— 全新的開發體驗

    Jetpack Compse 實戰 —— 全新的開發體驗

    公眾號回復 Compose 獲取安裝包

    項目地址:

    經過前段時間的 Android Dev Summit ,相信你已經大概了解了 Jetpack Compose 。如果你還沒有聽說過,可以閱讀這篇文章 。總而言之,Compose 是一個 顛覆性 的 聲明式 UI 框架 ,它的口號就是 消滅 xml 文件 !

    儘管 Jetpack Compose 還只是預覽版,API 可能發生變化,缺乏足夠的控件支持,甚至不是那麼穩定,但這阻止不了我這顆好奇的心。我在第一時間就上手擼了一款 Compose 版本 Wanandroid 應用,功能也比較簡單,僅僅包括首頁,廣告和最新項目,類似於 Android 原生頁面的 Viewpager + TabLayout 。下面的 gif 展示了應用的基本頁面:

    可以看出來頁面並不是那麼流暢,View 的復用應該是個問題,甚至我也沒發現應該怎麼做下拉刷新。那麼,Compose 給我們帶來了什麼呢?在解答這個問題之前,我想先來說說 Android 應用架構問題。

    荒蕪年代 —— MVC

    在我剛入行的時候,可以說是 Android 開發的黃金時代,也可以說是開發者的荒蕪時代。一方面,毫不誇張的說,基本會寫 xml 都能謀得一份工作。另一方面,對於開發者來說,遠遠沒有現在的規範的開發架構。沒記錯的話,我當年的主力開發框架是 xUtils 2 ,一個類庫大包干,從 布局和 ID 綁定,網絡請求,到圖片展示,ORM 操作,一應俱全。當時的 布局和 ID 綁定還是運行時反射,而不是編譯期註解。很長一段時間以來,Android 連一個官方的網絡庫都沒有。

    在架構方面,很多人都是一個 Activity 擼到死,我真的見過上千行zouguolai的 MainActivity 。並且覺得這就是 MVC 架構,實體類 Entity 就是 Model 層,Activity/Fragment 就是 Controller 層,布局文件就是 View 層。

    但這當真是 MVC 嗎?其實並不是。不管是 MVC, MVP,還是 MVVM,都應該遵循一個最起碼的原則,表現層和業務層分離 ,也就是 Android 官網給出的 中強調的 分離關注點 。Activity/Fragment 既要承擔視圖層的任務,展示和更新 UI,又要處理業務層邏輯,獲取數據等。這並不符合架構設計的基本原則。

    正確的 MVC 模式中,Model 層不僅包含實體類 Entity,更重要的作用是處理業務邏輯。View 層負責處理視圖邏輯。而 Controller 就是 Model 和 View 之間的橋樑。橋怎麼建,其實並沒有標準,根據你自己的需求就可以了。

    引用一張阮一峰老師的圖,大致是這麼個意思,但是也不一定就完全都是單向依賴。

    從荒蕪時代走過來,MVC 總算有點分層的味道在裏面了,分離了視圖層和業務層。但是 View 層和 Model 層的依賴關係,造成代碼耦合,終將導致 Activity 日益臃腫。那麼有沒有辦法將 View 層和 Model 層徹底分離,做到視圖層和模型層完全分離呢? MVP 就應運而生了。

    青銅年代 —— MVP

    依舊是阮一峰老師的圖片:

    相較於 MVC ,MVP 用 Presenter 層 代替了 Controller 層 ,且 View 層 和 Model 層 完全分離,依靠 Presenter 進行通信 。

    想象一個獲取用戶信息的場景。IView 接口中定義了一系列視圖層接口 ,View 層(Activity)實現 IView 接口中相應視圖邏輯。 View 層通過持有的 Presenter 處理業務邏輯,即請求用戶信息。一般情況下,Presenter 也不直接處理業務邏輯,而是通過 Model 層,例如數據倉庫 Repository, 來獲取數據,避免 Presenter 重蹈覆轍,日漸臃腫。同時,Presenter 層也是持有 VIew 的,獲取用戶信息之後再轉發給 View 。

    總結一下,MVP 中 View 和 Model 完全解耦,通過 Presenter 通信。View 和 Presenter 共同處理視圖層邏輯,Model 層負責業務邏輯。

    在 Github 上 Android 官方的架構示例 中 MVP 作為主分支堅挺了很久。我最初也是根據這個官方示例改造了自己的 MVP 架構,並且使用了很長時間。但是 MVP 作為一款面向接口編程的架構,隨着業務的複雜程度不斷加大,有種遍地都是接口的既視感,實在顯得有點繁瑣。

    另外一點,Presenter 的職責邊界不夠清晰,它除了承擔調用 Model 層獲取業務邏輯之外,還要控制 View 層處理 UI。用下面一段代碼錶示一下:

    class LoginPresenter(private val mView: LoginContract.View) : LoginContract.Presenter {
    
        ......
    
        override fun login(userName: String, passWord: String) {
            CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {
                val result = WanRetrofitClient.service.login(userName, passWord).await()
                with(result) {
                    if (errorCode == -1)  mView.loginError(errorMsg) else mView.login(data)
                }
            }
        }
    }

    一旦 View 層發生任何變化,Presenter 層也要做出相應改動。雖然 View 和 Model 之間解耦了,但是 View 和 Presenter 卻耦合了。理想情況下,Presenter 層應該僅負責數據的獲取,View 層自動觀察數據的變化。於是,MVVM 來了。

    黃金時代 —— MVVM

    Google 官圖鎮樓 。

    MVP 風光早已不在, Android 官方的架構示例 的主分支已經切換到 MVVM 。在 Android 的 MVVM 架構中,ViewModel 是重中之重,它一方面通過數據倉庫 Repository 獲取數據,另一方面根據獲取的數據更新 View 層的 Activity/Fragment。等等,這句話怎麼聽着這麼耳熟,Presenter 不也是幹了這些事嗎?的確,它們乾的事情都差不多,但是實現上完全不一樣。

    以我的開源項目 中的 LoginViewModel 為例:

    class LoginViewModel(val repository: LoginRepository) : BaseViewModel() {
    
        private val _uiState = MutableLiveData<LoginUiModel>()
        val uiState: LiveData<LoginUiModel>
            get() = _uiState
    
    
        fun loginDataChanged(userName: String, passWord: String) {
            emitUiState(enableLoginButton = isInputValid(userName, passWord))
        }
    
        // ViewModel 只處理視圖邏輯,數據倉庫 Repository 負責業務邏輯
        fun login(userName: String, passWord: String) {
            viewModelScope.launch(Dispatchers.Default) {
                if (userName.isBlank() || passWord.isBlank()) return@launch
    
                withContext(Dispatchers.Main) { showLoading() }
    
                val result = repository.login(userName, passWord)
    
                withContext(Dispatchers.Main) {
                    if (result is Result.Success) {
                        emitUiState(showSuccess = result.data,enableLoginButton = true)
                    } else if (result is Result.Error) {
                        emitUiState(showError = result.exception.message,enableLoginButton = true)
                    }
                }
            }
        }
    
        private fun showLoading() {
            emitUiState(true)
        }
    
        private fun emitUiState(
                showProgress: Boolean = false,
                showError: String? = null,
                showSuccess: User? = null,
                enableLoginButton: Boolean = false,
                needLogin: Boolean = false
        ) {
            val uiModel = LoginUiModel(showProgress, showError, showSuccess, enableLoginButton,needLogin)
            _uiState.value = uiModel
        }
    
        data class LoginUiModel(
                val showProgress: Boolean,
                val showError: String?,
                val showSuccess: User?,
                val enableLoginButton: Boolean,
                val needLogin:Boolean
        )
    }

    可以看到,ViewModel 中是沒有 View 的引用的,View 通過可觀察的 LIveData 來觀察數據變化,基於觀察者模式做到和 ViewModel 完全解耦。

    數據驅動視圖 ,這是 Jetpack MVVM 推崇的一個重要原則。其基本數據流如下所示 :

    • 數據層 Repository 負責從不同數據源獲取和整合數據,基本負責所有的業務邏輯
    • ViewModel 持有 Repository,獲取數據並驅動 View 層更新
    • View 持有 ViewModel,觀察 LiveData 攜帶的數據,數據驅動 UI

    曾經和一些開發者討論過這樣一個問題,** 不使用 DataBinding 還算是 MVVM 嗎 ?** 我認為 MVVM 的核心從來不在於 DataBinding 。DataBinding 只是可以幫助我們將 數據驅動視圖 做到極致,順便還可以雙向綁定。

    要說到對 Jetpack MVVM 中最不滿意的一塊,那非 DataBinding 莫屬了。在我狹隘的認為 DataBinding 就是一個在 xml 裏面寫邏輯代碼的反人類的庫時,我是堅決反對在任何項目中引入它的。固執己見的時候就容易走進誤區,在閱讀 KunminX 的 之後,正如這篇文章名字一樣,真香。

    香的確是香,一切能讓我早下班的都是好東西。在我的某次提交日誌上,我寫下了 消滅 Adapter 幾個字,那時我剛用 DataBinding 消滅了大部分 RecyclerView 的 Adapter 。可是在提交之後,我的良心惴惴不安,我追究還是在 xml 文件里寫邏輯代碼了,難道這真的不反人類嗎?

    未來可期 —— Jetpack Compose

    現在你應該可以理解我對 Jetpack Compose 的執念了。拋去其他特性,在我看來,它完美的解決了 數據驅動視圖 的問題,我再也不需要使用 DataBinding 了。

    簡單代碼展示一下 Compose 的用法。下面的代碼描繪的是首頁 Tab 下的文章列表。

    @Composable
    fun MainTab(articleUiModel: ArticleViewModel.ArticleUiModel?) {
    
        VerticalScroller {
            FlexColumn {
                inflexible {
                    HeightSpacer(height = 16.dp)
                }
                flexible(1f) {
                    articleUiModel?.showSuccess?.datas?.forEach {
                        ArticleItem(article = it)
                    }
    
                    articleUiModel?.showError?.let { toast(App.CONTEXT, it) }
    wenjian
                    articleUiModel?.showLoading?.let { Progress() }
                }
            }
        }
    }

    這種寫法叫做 聲明式編程 ,會用 Flutter 的同學應該很熟悉。方法參數 ArticleUiModel 就是數據實體類,直接根據數據 ArticleUiModel 構建 UI 。說的大白話一點,就是給你長方形的長和寬了,讓你畫個長方形出來。最後加上 @Compose 註解,就是一個可用的 UI 組件了。仔細看代碼,裏面還用了兩個 UI 組件 ,ArticleItem 和 Progress ,代碼就不貼出來了。分別是文章列表的 item 項目 和加載進度條。

    那麼,數據如何更新呢?最簡單的方式是使用 @Model 註解。

    @Model
    data class ArticleUiModel(){
      ......
    }

    對,就是這麼簡單。@Model 註解會自動把你的數據類變成可觀察對象,只要 ArticleUIModel 發生變化,UI 就會自動更新。

    但是我在實際開發中結合 LiveData 使用時,好像表現的不是那麼正常。後來在 Medium 上無意中看到了解決方案,針對 LiveData 做了特殊處理 :

    // general purpose observe effect. this will likely be provided by LiveData. effect API for
    // compose will also simplify soon.
    fun <T> observe(data: LiveData<T>) = effectOf<T?> {
        val result = +state<T?> { data.value }
        val observer = +memo { Observer<T> { result.value = it } }
    
        +onCommit(data) {
            data.observeForever(observer)
            onDispose { data.removeObserver(observer) }
        }
    
        result.value
    }wenjian

    在 Activity/Fragment 中觀測 LiveData 即可:

    class MainActivity : BaseVMActivity<ArticleViewModel>() {
    
        override fun initView() {
            setContent {
               +observe(mViewModel.uiState)
                WanandroidApp(mViewModel)
            }
        }
    
        override fun initData() {
           mViewModel.getHomeArticleList()
        }
    }

    這樣 View 層就可以自動觀察 LiveData 所包含的值了。

    沒有 xml,沒有 DataBinding,一切看起來稱心如意多了。但就是 UI 體驗有那麼一點糟心,你可以在公眾號後台回復 Compose 安裝體驗一下。由於還是早期的預覽版,這也是可以理解的。我相信,等到發布 Release 版本的時候,一定足以完全代替原聲的 View 體系。

    本文並沒有詳細介紹 Jetpack Compose 的詳細使用過程和其他特性,更多信息我推薦下面兩篇文章:

    最後

    正如 Android 官網 Jetpack 介紹頁所說,Jetpack 可以幫助開發者更輕鬆的編寫優質應用。的確,隨着應用架構的規範,我們只需要把精力放在需要的代碼上,加速開發,消除樣板代碼,減少崩潰和內存泄露,構建高質量的強大應用。我想不出來有任何理由不使用 Jetpack 來構建你的應用。而 Compose 必將稱為 Jetpack 中極其重要的一塊拼圖。

    Jetpack Compse ,未來可期 !

    添加我的微信,加入技術交流群。

    公眾號後台回復 “compose”, 獲取最新安裝包。

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  • 必知必會-存儲器層次結構

    必知必會-存儲器層次結構

    相信大家一定都用過各種存儲技術,比如mysql,mongodb,redis,mq等,這些存儲服務性能有非常大的區別,其中之一就是底層使用的存儲設備不同。作為一個程序員,你需要理解存儲器的層次結構,這樣才能對程序的性能差別瞭然於心。今天帶大家了解下計算機系統存儲器的層次結構。

    存儲技術

    首先了解下什麼是存儲器系統?

    實質上就是一個具有不同容量、成本和訪問時間的存儲設備的層次結構。從快到慢依次為:CPU寄存器、高速緩存、主存、磁盤;

    這裏給大家介紹一組數據,讓大家有一個更清晰的認識:

    如果數據存儲在CPU寄存器,需要0個時鐘周期就能訪問到,存儲在高速緩存中需要4~75個時鐘周期。如果存儲在主存需要上百個周期,而如果存儲在磁盤上,大約需要幾千萬個周期! — 出自 CSAPP

    接下來一起深入了解下計算機系統涉及的幾個存儲設備:

    隨機訪問存儲器

    隨機訪問存儲器(RAM)分為靜態RAM (SRAM) 和動態RAM(DRAM)。SRAM的速度更快,但也貴很多,一般不會超過幾兆字節,通常用來做告訴緩存存儲器。DRAM就是就是我們常說的主存。

    訪問主存

    數據流是通過操作系統中的總線的共享电子電路在處理器和DRAM之間來來回回。每次CPU和主存之間的數據傳送都是通過一系列複雜的步驟完成,這些步驟成為總線事務。讀事務是將主存傳送數據到CPU。寫事務從CPU傳送數據到主存。

    總線是一組并行的導線,能攜帶地址、數據和控制信號。下圖展示了CPU芯片是如何與主存DRAM連接的。

    那麼我們在加載數據和存儲數據時,CPU和主存到底是怎樣交互實現的呢?

    首先來看一個基本指令,加載內存數據到CPU寄存器中:

    movq A,%rax

    將地址A的內容加載到寄存器%rax中,這個命令會使CPU芯片上稱為總線接口(bus interface)的電路在總線上發起讀事務,具體分為三個步驟:

    1. CPU將地址A放到系統總線上,I/O橋將信號傳遞到內存總線。詳情看下下圖a
    2. 主存感覺到內存總線上的地址信號,從內存總線讀地址,從DRAM取出數據字,將其寫到內存總線。I/O橋將內存總線信號翻譯成系統總線信號,沿着系統總線傳遞到CPU總線接口。下圖b
    3. CPU感覺到系統總線上的數據,從總線上讀數據,並將數據複製到寄存器%rax。下圖c

    隨機訪問存儲器,有個缺點是當斷電后,DRAM和SRAM會丟失它們的信息,因此為易失性存儲。

    磁盤存儲

    磁盤是廣為使用的保存大量數據的存儲設備,目前我們家用電腦,動輒也都是1T的。它相比於基於RAM的只有幾百或幾千兆字節的存儲器來說,雖然大但是讀寫性能差。時間為毫秒級,比DRAM讀慢了10萬倍,比SRAM慢了100萬倍。

    磁盤構造

    磁盤是由盤片構成的。每個盤片有兩面。表面覆蓋著磁性記錄材料。盤片中央是一個可以旋轉的主軸(spindle),它使盤片可以以固定的速率旋轉,通常是5400~15000轉每分鐘,磁盤通常包含多個盤片,密封在一個容器內。

    如上圖,我們可以看到,表面被劃分為很多同心圓,稱為磁道。磁道又被劃分為很多扇區,每個扇區具有相同的數據位(通常512字節)。扇區之間有間隙隔開,用來存儲標識扇區的格式化位。

    多個盤片封裝在一起到一個容器中,就是我們平時用的硬盤,稱為磁盤驅動器。

    磁盤容量

    容量很好理解,就是磁盤一共可以存儲的數據位。根據磁盤的構造,我們得出磁盤的容量由下面因素決定:

    • 記錄密度(recording density,位/英寸):磁道一英寸可以放入的位數。
    • 磁道密度(track density,道/英寸):從中心主軸向外的半徑上,一英寸可以有多少磁道。
    • 面密度(areal density,位/平方英寸):記錄密度與磁道密度的乘積。

    通過上面的了解,增加磁盤容量其實就是增加面密度,近些年面密度每隔幾年就會翻倍。下面大家可以看一下這個磁盤容量的計算公式:

    磁盤容量=字節數/扇區 * 平均扇區數/磁道 * 磁道數/表面 * 表面數/盤片 * 盤片數/磁盤

    結合一個例子方便各位理解:

    假如我們有一個磁盤,有5個盤片,每個扇區512字節,沒個面20000條磁道,每條磁道 300 個扇區,那麼容量計算為:

    磁盤容量 = 512 * 300 * 20000 * 2 * 5 = 30720000000字節=30.72G

    磁盤操作

    磁盤讀寫操作靠的是讀寫頭來讀寫存儲在磁性表面的位,它在傳動臂的一端,通過這個傳動臂沿着半徑前後移動,從而讀取不同的磁盤上數據,這個過程就成為尋道(seek)

    通過上圖可以清晰的了解到,在讀取數據的時候,首先通過傳動臂沿着半徑將讀寫頭移動到對應表面的磁道上,而表面一直在以固定的速率旋轉,讀取指定扇區的數據(磁盤是以扇區大小來讀寫數據)。因為對於數據訪問來說,消耗時間主要集中在:尋道時間、旋轉時間和傳送時間。

    • 尋道時間:即移動傳動臂到包含目標扇區的磁道上所需的時間;
    • 旋轉時間:即尋道完成后,等待目標扇區的第一個位旋轉到讀寫頭下的時間;
    • 傳送時間:即扇區第一個位開始位於讀寫頭下,到最後一個位所需的時間;

    這裏給出一個書上寫的結論,訪問一個磁盤扇區中512字節的時間主要是尋道時間和旋轉延遲。也就是訪問扇區中第一個字節花費很長時間,剩下的幾乎不用時間。

    這裏大家可能有疑問,CPU是如何讀取磁盤的數據到主存的,這就需要了解I/O總線。他們通過多種適配器連接到總線,而I/O總線連接了內存和CPU。如下圖所示:

    也就是I/O總線連接各種I/O設備、主存等。

    固態硬盤

    固態硬盤也就是俗稱的SSD(Solid State Disk),是一種基於閃存的存儲技術,目前常用的日常PC都用它來代替了磁盤,獲取更快的速度。

    SSD是內部由閃存構成,一個閃存由B個塊的序列組成,每個塊由P頁組成。通常頁的大小是512字節~4KB,塊由32~128頁組成,塊的大小為16KB~512KB。

    SSD的隨機讀比寫快很多,是因為:

    1. 在寫的時候,只有一頁所屬的整個塊被擦除之後才能寫。而擦除塊需要較長時間,1ms級的,比讀取高一個數量級。
    2. 如果寫的頁P已經有數據,那麼這個塊中所有帶數據的頁都必須被複制到一個新的已經擦除過的塊,然後才能對頁P寫操作。

    在大約進行100000次重複寫之後,塊會被磨損,不能在使用,所以這也是網上建議保存固態磁盤不要頻繁格式化,作為系統盤的原因。

    局部性

    現在計算機頻繁的使用基於SRAM的告訴緩存,為了彌補處理器-內存之間的差距,這種方法行之有效是因為局部性這個基本屬性。

    程序的局部性原理是指程序在執行時呈現出局部性規律,即在一段時間內,整個程序的執行僅限於程序中的某一部分。相應地,執行所訪問的存儲空間也局限於某個內存區域。局部性原理又表現為:時間局部性和空間局部性。時間局部性是指如果程序中的某條指令一旦執行,則不久之後該指令可能再次被執行;如果某數據被訪問,則不久之後該數據可能再次被訪問。空間局部性是指一旦程序訪問了某個存儲單元,則不久之後。其附近的存儲單元也將被訪問。

    上面我們介紹了內存和磁盤的讀取邏輯,因此一旦某個數據被訪問過,很快的時間內再次被訪問,則會有緩存等手段,提高訪問效率。

    因此我們程序中應該尊村下列普遍方法:

    1. 重複引用相同變量的程序有良好的時間局部性;
    2. 總是順序訪問數據,跨越的步長越小,則程序的空間局部性越好。
    3. 對於取指令來說,循環有好的時間和空間局部性。循環體越小,循環迭代次數越多,局部性越好。

    比如一個for循環,這是平時經常使用到的場景。假設它訪問一個同一個數組元素,那麼這個數組就是當前階段的訪問工作集,在緩存夠大的情況下,它是可以直接命中緩存的。

    存儲器層次結構

    上面主要介紹了存儲技術和計算機軟件一些基本的和持久的屬性:

    • 存儲技術:不同的存儲技術的訪問時間差異很大。速度較快的技術每字節的成本要比速度慢技術高,而且容量越小。CPU和主存之間的速度差距在增大;
    • 計算機軟件:一個便攜良好的程序傾向於展示出良好的局部性。

    而現在計算機系統中,硬件和軟件這些基本屬性互相補充的很完美,即高層從底層走,存儲設備變得更慢、更便宜和更大,頂層的是CPU寄存器,CPU可以在一個時鐘周期內訪問他們,接下來是高速緩存SRAM、主存等 。

    看上圖所示,其中心思想就是:對於每個k,位於k層的更快更小的存儲設備是作為位於k+1層更大更慢設備的緩存。

    概括來說,基於緩存的存儲器層次結構行之有效,因為較慢的存儲設備比較快的設備更便宜,還因為程序傾向於展示局部性。

    • 利用時間局部性:由於時間局部性,同一數據可能會被多次使用,在第一次使用緩存不命中后就被複制到緩存中,後面在訪問時性能就比第一次快很多。
    • 利用空間局部性:存儲設備底層都有塊的概念,作為基本的讀取單位。通常塊包含多個數據,由於空間局部性,後面對該塊中其他對象的訪問即命中緩存,彌補首次訪問塊複製的消耗;

    總結

    今天,這篇文章主要學習了計算機存儲器的相關知識。

    1. 常用的存儲技術,以及計算機是如何操作這些存儲設備中的數據的。
    2. 講解了程序中的局部性原理,時間局部性和空間局部性。方便大家寫出更快的程序。
    3. 最後學習了整個計算機系統的存儲器層次結構。存儲系統其實就是一個多級緩存系統,上層的存儲設備昂貴,容量小,價格貴,但是速度快,作為下一層設備的緩存。

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  • 012.Kubernetes二進制部署worker節點Flannel

    012.Kubernetes二進制部署worker節點Flannel

    一 部署flannel

    1.1 安裝flannel


    kubernetes 要求集群內各節點(包括 master 節點)能通過 Pod 網段互聯互通。flannel 使用 vxlan 技術為各節點創建一個可以互通的 Pod 網絡,使用的端口為 UDP 8472。




    flanneld 第一次啟動時,從 etcd 獲取配置的 Pod 網段信息,為本節點分配一個未使用的地址段,然後創建 flannedl.1 網絡接口(也可能是其它名稱,如 flannel1 等)。




    flannel 將分配給自己的 Pod 網段信息寫入 /run/flannel/docker 文件,docker 後續使用這個文件中的環境變量設置 docker0 網橋,從而從這個地址段為本節點的所有 Pod 容器分配 IP。

    更多flannel參考:《008.Docker Flannel+Etcd分佈式網絡部署》。

    提示:k8smaster01節點已下載相應二進制,可直接分發至node節點。

    1.2 分發flannel

      1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work
      2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      3 [root@k8smaster01 work]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
      4   do
      5     echo ">>> ${node_ip}"
      6     scp flannel/{flanneld,mk-docker-opts.sh} root@${node_ip}:/opt/k8s/bin/
      7     ssh root@${node_ip} "chmod +x /opt/k8s/bin/*"
      8   done


    1.3 創建flannel證書和密鑰


    提示:k8smaster01節點已創建flanneld的CA證書請求文件,可直接分發至node節點。

    1.4 分發證書和私鑰

      1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work
      2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      3 [root@k8smaster01 work]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
      4   do
      5     echo ">>> ${node_ip}"
      6     ssh root@${node_ip} "mkdir -p /etc/flanneld/cert"
      7     scp flanneld*.pem root@${node_ip}:/etc/flanneld/cert
      8   done


    1.5 創建flanneld的systemd


    提示:k8smaster01節點已創建創建flanneld的systemd,可直接分發至node節點。

    1.6 分發flannel systemd

      1 [root@k8smaster01 ~]# cd /opt/k8s/work
      2 [root@k8smaster01 work]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      3 [root@k8smaster01 work]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
      4   do
      5     echo ">>> ${node_ip}"
      6     scp flanneld.service root@${node_ip}:/etc/systemd/system/
      7   done


    二 啟動並驗證

    2.1 啟動flannel

      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
      3   do
      4     echo ">>> ${node_ip}"
      5     ssh root@${node_ip} "systemctl daemon-reload && systemctl enable flanneld && systemctl restart flanneld"
      6   done


    2.2 檢查flannel啟動

      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# for node_ip in ${NODE_IPS[@]}
      3   do
      4     echo ">>> ${node_ip}"
      5     ssh root@${node_ip} "systemctl status flanneld|grep Active"
      6   done



    2.3 檢查pod網段信息

      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# etcdctl \
      3   --endpoints=${ETCD_ENDPOINTS} \
      4   --ca-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \
      5   --cert-file=/etc/flanneld/cert/flanneld.pem \
      6   --key-file=/etc/flanneld/cert/flanneld-key.pem \
      7   get ${FLANNEL_ETCD_PREFIX}/config			#查看集群 Pod 網段(/16)



      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# etcdctl \
      3   --endpoints=${ETCD_ENDPOINTS} \
      4   --ca-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \
      5   --cert-file=/etc/flanneld/cert/flanneld.pem \
      6   --key-file=/etc/flanneld/cert/flanneld-key.pem \
      7   ls ${FLANNEL_ETCD_PREFIX}/subnets			#查看已分配的 Pod 子網段列表(/24)
      8 [root@k8smaster01 ~]# etcdctl \
      9   --endpoints=${ETCD_ENDPOINTS} \
     10   --ca-file=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \
     11   --cert-file=/etc/flanneld/cert/flanneld.pem \
     12   --key-file=/etc/flanneld/cert/flanneld-key.pem \
     13   get ${FLANNEL_ETCD_PREFIX}/subnets/172.30.8.0-21	#查看某一 Pod 網段對應的節點 IP 和 flannel 接口地址




    解釋:

    172.30.8.0/21 被分配給節點 k8snode02 (172.24.8.75);

    VtepMAC 為 k8snode02 節點的 flannel.1 網卡 MAC 地址。

    2.4 檢查flannel網絡信息

      1 [root@k8snode02 ~]# ip addr show



    解釋:flannel.1 網卡的地址為分配的 Pod 子網段的第一個 IP(.0),且是 /32 的地址。

    [root@k8smaster01 ~]# ip route show |grep flannel.1

    172.30.8.0/21 via 172.30.8.0 dev flannel.1 onlink

    172.30.128.0/21 via 172.30.128.0 dev flannel.1 onlink

    172.30.208.0/21 via 172.30.208.0 dev flannel.1 onlink

    172.30.216.0/21 via 172.30.216.0 dev flannel.1 onlink

    解釋:

    到其它節點 Pod 網段請求都被轉發到 flannel.1 網卡;

    flanneld 根據 etcd 中子網段的信息,如 ${FLANNEL_ETCD_PREFIX}/subnets/172.30.32.0-21 ,來決定進請求發送給哪個節點的互聯 IP。

    2.5 驗證各節點flannel


    在各節點上部署 flannel 后,檢查是否創建了 flannel 接口(名稱可能為 flannel0、flannel.0、flannel.1 等):

      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
      3   do
      4     echo ">>> ${all_ip}"
      5     ssh ${all_ip} "/usr/sbin/ip addr show flannel.1|grep -w inet"
      6   done



    輸出:








    在各節點上 ping 所有 flannel 接口 IP,確保能通:

      1 [root@k8smaster01 ~]# source /opt/k8s/bin/environment.sh
      2 [root@k8smaster01 ~]# for all_ip in ${ALL_IPS[@]}
      3   do
      4     echo ">>> ${all_ip}"
      5     ssh ${all_ip} "ping -c 1 172.30.8.0"
      6     ssh ${all_ip} "ping -c 1 172.30.32.0"
      7     ssh ${all_ip} "ping -c 1 172.30.128.0"
      8     ssh ${all_ip} "ping -c 1 172.30.208.0"
      9     ssh ${all_ip} "ping -c 1 172.30.216.0"
     10   done


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