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  • 一篇文章搞懂filebeat(ELK)

    一篇文章搞懂filebeat(ELK)

    本文使用的filebeat是7.7.0的版本
    本文從如下幾個方面說明:

    • filebeat是什麼,可以用來幹嘛
    • filebeat的原理是怎樣的,怎麼構成的
    • filebeat應該怎麼玩

    一、filebeat是什麼

    1.1、filebeat和beats的關係

      首先filebeat是Beats中的一員。
      Beats在是一個輕量級日誌採集器,其實Beats家族有6個成員,早期的ELK架構中使用Logstash收集、解析日誌,但是Logstash對內存、cpu、io等資源消耗比較高。相比Logstash,Beats所佔系統的CPU和內存幾乎可以忽略不計。
    目前Beats包含六種工具:

    • Packetbeat:網絡數據(收集網絡流量數據)
    • Metricbeat:指標(收集系統、進程和文件系統級別的CPU和內存使用情況等數據)
    • Filebeat:日誌文件(收集文件數據)
    • Winlogbeat:windows事件日誌(收集Windows事件日誌數據)
    • Auditbeat:審計數據(收集審計日誌)
    • Heartbeat:運行時間監控(收集系統運行時的數據)

    1.2、filebeat是什麼

      Filebeat是用於轉發和集中日誌數據的輕量級傳送工具。Filebeat監視您指定的日誌文件或位置,收集日誌事件,並將它們轉發到Elasticsearch或 Logstash進行索引。

      Filebeat的工作方式如下:啟動Filebeat時,它將啟動一個或多個輸入,這些輸入將在為日誌數據指定的位置中查找。對於Filebeat所找到的每個日誌,Filebeat都會啟動收集器。每個收集器都讀取單個日誌以獲取新內容,並將新日誌數據發送到libbeat,libbeat將聚集事件,並將聚集的數據發送到為Filebeat配置的輸出。

           工作的流程圖如下:

     

    1.3、filebeat和logstash的關係

      因為logstash是jvm跑的,資源消耗比較大,所以後來作者又用golang寫了一個功能較少但是資源消耗也小的輕量級的logstash-forwarder。不過作者只是一個人,加入http://elastic.co公司以後,因為es公司本身還收購了另一個開源項目packetbeat,而這個項目專門就是用golang的,有整個團隊,所以es公司乾脆把logstash-forwarder的開發工作也合併到同一個golang團隊來搞,於是新的項目就叫filebeat了。

     

    二、filebeat原理是什麼

    2.1、filebeat的構成

      filebeat結構:由兩個組件構成,分別是inputs(輸入)和harvesters(收集器),這些組件一起工作來跟蹤文件並將事件數據發送到您指定的輸出,harvester負責讀取單個文件的內容。harvester逐行讀取每個文件,並將內容發送到輸出。為每個文件啟動一個harvester。harvester負責打開和關閉文件,這意味着文件描述符在harvester運行時保持打開狀態。如果在收集文件時刪除或重命名文件,Filebeat將繼續讀取該文件。這樣做的副作用是,磁盤上的空間一直保留到harvester關閉。默認情況下,Filebeat保持文件打開,直到達到close_inactive

    關閉harvester可以會產生的結果:

    • 文件處理程序關閉,如果harvester仍在讀取文件時被刪除,則釋放底層資源。
    • 只有在scan_frequency結束之後,才會再次啟動文件的收集。
    • 如果該文件在harvester關閉時被移動或刪除,該文件的收集將不會繼續

      一個input負責管理harvesters和尋找所有來源讀取。如果input類型是log,則input將查找驅動器上與定義的路徑匹配的所有文件,併為每個文件啟動一個harvester。每個input在它自己的Go進程中運行,Filebeat當前支持多種輸入類型。每個輸入類型可以定義多次。日誌輸入檢查每個文件,以查看是否需要啟動harvester、是否已經在運行harvester或是否可以忽略該文件

    2.2、filebeat如何保存文件的狀態

      Filebeat保留每個文件的狀態,並經常將狀態刷新到磁盤中的註冊表文件中。該狀態用於記住harvester讀取的最後一個偏移量,並確保發送所有日誌行。如果無法訪問輸出(如Elasticsearch或Logstash),Filebeat將跟蹤最後發送的行,並在輸出再次可用時繼續讀取文件。當Filebeat運行時,每個輸入的狀態信息也保存在內存中。當Filebeat重新啟動時,來自註冊表文件的數據用於重建狀態,Filebeat在最後一個已知位置繼續每個harvester。對於每個輸入,Filebeat都會保留它找到的每個文件的狀態。由於文件可以重命名或移動,文件名和路徑不足以標識文件。對於每個文件,Filebeat存儲唯一的標識符,以檢測文件是否以前被捕獲。

    2.3、filebeat何如保證至少一次數據消費

      Filebeat保證事件將至少傳遞到配置的輸出一次,並且不會丟失數據。是因為它將每個事件的傳遞狀態存儲在註冊表文件中。在已定義的輸出被阻止且未確認所有事件的情況下,Filebeat將繼續嘗試發送事件,直到輸出確認已接收到事件為止。如果Filebeat在發送事件的過程中關閉,它不會等待輸出確認所有事件后再關閉。當Filebeat重新啟動時,將再次將Filebeat關閉前未確認的所有事件發送到輸出。這樣可以確保每個事件至少發送一次,但最終可能會有重複的事件發送到輸出。通過設置shutdown_timeout選項,可以將Filebeat配置為在關機前等待特定時間

    三、filebeat怎麼玩

    3.1、壓縮包方式安裝

    本文採用壓縮包的方式安裝,linux版本,filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz

    curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz
    tar -xzvf filebeat-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz

    配置示例文件:filebeat.reference.yml(包含所有未過時的配置項)
    配置文件:filebeat.yml

    3.2、基本命令

    詳情見官網:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/command-line-options.html

    export   #導出
    run      #執行(默認執行)
    test     #測試配置
    keystore #秘鑰存儲
    modules  #模塊配置管理
    setup    #設置初始環境

    例如:./filebeat test config  #用來測試配置文件是否正確

    3.3、輸入輸出

    支持的輸入組件:

    Multilinemessages,Azureeventhub,CloudFoundry,Container,Docker,GooglePub/Sub,HTTPJSON,Kafka,Log,MQTT,NetFlow,Office365ManagementActivityAPI,Redis,s3,Stdin,Syslog,TCP,UDP(最常用的額就是log)

    支持的輸出組件:

    Elasticsearch,Logstash,Kafka,Redis,File,Console,ElasticCloud,Changetheoutputcodec(最常用的就是Elasticsearch,Logstash)

    3.4、keystore的使用

    keystore主要是防止敏感信息被泄露,比如密碼等,像ES的密碼,這裏可以生成一個key為ES_PWD,值為es的password的一個對應關係,在使用es的密碼的時候就可以使用${ES_PWD}使用

    創建一個存儲密碼的keystore:filebeat keystore create
    然後往其中添加鍵值對,例如:filebeatk eystore add ES_PWD
    使用覆蓋原來鍵的值:filebeat key store add ES_PWD–force
    刪除鍵值對:filebeat key store remove ES_PWD
    查看已有的鍵值對:filebeat key store list

    例如:後期就可以通過${ES_PWD}使用其值,例如:

    output.elasticsearch.password:”${ES_PWD}”

    3.5、filebeat.yml配置(log輸入類型為例)

    詳情見官網:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-input-log.html

    type: log #input類型為log
    enable: true #表示是該log類型配置生效
    paths:     #指定要監控的日誌,目前按照Go語言的glob函數處理。沒有對配置目錄做遞歸處理,比如配置的如果是:
    - /var/log/* /*.log  #則只會去/var/log目錄的所有子目錄中尋找以".log"結尾的文件,而不會尋找/var/log目錄下以".log"結尾的文件。
    recursive_glob.enabled: #啟用全局遞歸模式,例如/foo/**包括/foo, /foo/*, /foo/*/* encoding:#指定被監控的文件的編碼類型,使用plain和utf-8都是可以處理中文日誌的
    exclude_lines: ['^DBG'] #不包含匹配正則的行
    include_lines: ['^ERR', '^WARN']  #包含匹配正則的行
    harvester_buffer_size: 16384 #每個harvester在獲取文件時使用的緩衝區的字節大小
    max_bytes: 10485760 #單個日誌消息可以擁有的最大字節數。max_bytes之後的所有字節都被丟棄而不發送。默認值為10MB (10485760)
    exclude_files: ['\.gz$']  #用於匹配希望Filebeat忽略的文件的正則表達式列表
    ingore_older: 0 #默認為0,表示禁用,可以配置2h,2m等,注意ignore_older必須大於close_inactive的值.表示忽略超過設置值未更新的
    文件或者文件從來沒有被harvester收集
    close_* #close_ *配置選項用於在特定標準或時間之後關閉harvester。 關閉harvester意味着關閉文件處理程序。 如果在harvester關閉
    後文件被更新,則在scan_frequency過後,文件將被重新拾取。 但是,如果在harvester關閉時移動或刪除文件,Filebeat將無法再次接收文件
    ,並且harvester未讀取的任何數據都將丟失。
    close_inactive  #啟動選項時,如果在制定時間沒有被讀取,將關閉文件句柄
    讀取的最後一條日誌定義為下一次讀取的起始點,而不是基於文件的修改時間
    如果關閉的文件發生變化,一個新的harverster將在scan_frequency運行后被啟動
    建議至少設置一個大於讀取日誌頻率的值,配置多個prospector來實現針對不同更新速度的日誌文件
    使用內部時間戳機制,來反映記錄日誌的讀取,每次讀取到最後一行日誌時開始倒計時使用2h 5m 來表示
    close_rename #當選項啟動,如果文件被重命名和移動,filebeat關閉文件的處理讀取
    close_removed #當選項啟動,文件被刪除時,filebeat關閉文件的處理讀取這個選項啟動后,必須啟動clean_removed
    close_eof #適合只寫一次日誌的文件,然後filebeat關閉文件的處理讀取
    close_timeout #當選項啟動時,filebeat會給每個harvester設置預定義時間,不管這個文件是否被讀取,達到設定時間后,將被關閉
    close_timeout 不能等於ignore_older,會導致文件更新時,不會被讀取如果output一直沒有輸出日誌事件,這個timeout是不會被啟動的,
    至少要要有一個事件發送,然後haverter將被關閉
    設置0 表示不啟動
    clean_inactived #從註冊表文件中刪除先前收穫的文件的狀態
    設置必須大於ignore_older+scan_frequency,以確保在文件仍在收集時沒有刪除任何狀態
    配置選項有助於減小註冊表文件的大小,特別是如果每天都生成大量的新文件
    此配置選項也可用於防止在Linux上重用inode的Filebeat問題
    clean_removed #啟動選項后,如果文件在磁盤上找不到,將從註冊表中清除filebeat
    如果關閉close removed 必須關閉clean removed
    scan_frequency #prospector檢查指定用於收穫的路徑中的新文件的頻率,默認10s
    tail_files:#如果設置為true,Filebeat從文件尾開始監控文件新增內容,把新增的每一行文件作為一個事件依次發送,
    而不是從文件開始處重新發送所有內容。
    symlinks:#符號鏈接選項允許Filebeat除常規文件外,可以收集符號鏈接。收集符號鏈接時,即使報告了符號鏈接的路徑,
    Filebeat也會打開並讀取原始文件。
    backoff: #backoff選項指定Filebeat如何积極地抓取新文件進行更新。默認1s,backoff選項定義Filebeat在達到EOF之後
    再次檢查文件之間等待的時間。
    max_backoff: #在達到EOF之後再次檢查文件之前Filebeat等待的最長時間
    backoff_factor: #指定backoff嘗試等待時間幾次,默認是2
    harvester_limit:#harvester_limit選項限制一個prospector并行啟動的harvester數量,直接影響文件打開數
    
    tags #列表中添加標籤,用過過濾,例如:tags: ["json"]
    fields #可選字段,選擇額外的字段進行輸出可以是標量值,元組,字典等嵌套類型
    默認在sub-dictionary位置
    filebeat.inputs:
    fields:
    app_id: query_engine_12
    fields_under_root #如果值為ture,那麼fields存儲在輸出文檔的頂級位置
    
    multiline.pattern #必須匹配的regexp模式
    multiline.negate #定義上面的模式匹配條件的動作是 否定的,默認是false
    假如模式匹配條件'^b',默認是false模式,表示講按照模式匹配進行匹配 將不是以b開頭的日誌行進行合併
    如果是true,表示將不以b開頭的日誌行進行合併
    multiline.match # 指定Filebeat如何將匹配行組合成事件,在之前或者之後,取決於上面所指定的negate
    multiline.max_lines #可以組合成一個事件的最大行數,超過將丟棄,默認500
    multiline.timeout #定義超時時間,如果開始一個新的事件在超時時間內沒有發現匹配,也將發送日誌,默認是5s
    max_procs #設置可以同時執行的最大CPU數。默認值為系統中可用的邏輯CPU的數量。
    name #為該filebeat指定名字,默認為主機的hostname
     

    3.6、實例一:logstash作為輸出

    filebeat.yml配置

    #=========================== Filebeat inputs =============================
    
    filebeat.inputs:
    
    # Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
    # you can use different inputs for various configurations.
    # Below are the input specific configurations.
    
    - type: log
    
      # Change to true to enable this input configuration.
      enabled: true
    
      # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
      paths:  #配置多個日誌路徑
        - /var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_ddd_index_search_slowlog.log
        #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
    
      # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are
      # matching any regular expression from the list.
      #exclude_lines: ['^DBG']
    
      # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are
      # matching any regular expression from the list.
      #include_lines: ['^ERR', '^WARN']
    
      # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that
      # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.
      #exclude_files: ['.gz$']
    
      # Optional additional fields. These fields can be freely picked
      # to add additional information to the crawled log files for filtering
      #fields:
      #  level: debug
      #  review: 1
    
      ### Multiline options
    
      # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common
      # for Java Stack Traces or C-Line Continuation
    
      # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [
      #multiline.pattern: ^\[
    
      # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.
      #multiline.negate: false
    
      # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern
      # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.
      # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash
      #multiline.match: after
    
    
    #================================ Outputs =====================================
    
    #----------------------------- Logstash output --------------------------------
    output.logstash:
      # The Logstash hosts #配多個logstash使用負載均衡機制
      hosts: ["192.168.110.130:5044","192.168.110.131:5044","192.168.110.132:5044","192.168.110.133:5044"]  
      loadbalance: true  #使用了負載均衡
    
      # Optional SSL. By default is off.
      # List of root certificates for HTTPS server verifications
      #ssl.certificate_authorities: ["/etc/pki/root/ca.pem"]
    
      # Certificate for SSL client authentication
      #ssl.certificate: "/etc/pki/client/cert.pem"
    
      # Client Certificate Key
      #ssl.key: "/etc/pki/client/cert.key"

    ./filebeat -e   #啟動filebeat

    logstash的配置

    input {
      beats {
        port => 5044   
      }
    }
    
    output {
      elasticsearch {
        hosts => ["http://192.168.110.130:9200"] #這裏可以配置多個
        index => "query-%{yyyyMMdd}" 
      }
    }

     

    3.7、實例二:elasticsearch作為輸出

    filebeat.yml的配置:

    ###################### Filebeat Configuration Example #########################
    
    # This file is an example configuration file highlighting only the most common
    # options. The filebeat.reference.yml file from the same directory contains all the
    # supported options with more comments. You can use it as a reference.
    #
    # You can find the full configuration reference here:
    # https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/index.html
    
    # For more available modules and options, please see the filebeat.reference.yml sample
    # configuration file.
    
    #=========================== Filebeat inputs =============================
    
    filebeat.inputs:
    
    # Each - is an input. Most options can be set at the input level, so
    # you can use different inputs for various configurations.
    # Below are the input specific configurations.
    
    - type: log
    
      # Change to true to enable this input configuration.
      enabled: true
    
      # Paths that should be crawled and fetched. Glob based paths.
      paths:
        - /var/logs/es_aaa_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_bbb_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_ccc_index_search_slowlog.log
        - /var/logs/es_dddd_index_search_slowlog.log
        #- c:\programdata\elasticsearch\logs\*
    
      # Exclude lines. A list of regular expressions to match. It drops the lines that are
      # matching any regular expression from the list.
      #exclude_lines: ['^DBG']
    
      # Include lines. A list of regular expressions to match. It exports the lines that are
      # matching any regular expression from the list.
      #include_lines: ['^ERR', '^WARN']
    
      # Exclude files. A list of regular expressions to match. Filebeat drops the files that
      # are matching any regular expression from the list. By default, no files are dropped.
      #exclude_files: ['.gz$']
    
      # Optional additional fields. These fields can be freely picked
      # to add additional information to the crawled log files for filtering
      #fields:
      #  level: debug
      #  review: 1
    
      ### Multiline options
    
      # Multiline can be used for log messages spanning multiple lines. This is common
      # for Java Stack Traces or C-Line Continuation
    
      # The regexp Pattern that has to be matched. The example pattern matches all lines starting with [
      #multiline.pattern: ^\[
    
      # Defines if the pattern set under pattern should be negated or not. Default is false.
      #multiline.negate: false
    
      # Match can be set to "after" or "before". It is used to define if lines should be append to a pattern
      # that was (not) matched before or after or as long as a pattern is not matched based on negate.
      # Note: After is the equivalent to previous and before is the equivalent to to next in Logstash
      #multiline.match: after
    
    
    #============================= Filebeat modules ===============================
    
    filebeat.config.modules:
      # Glob pattern for configuration loading
      path: ${path.config}/modules.d/*.yml
    
      # Set to true to enable config reloading
      reload.enabled: false
    
      # Period on which files under path should be checked for changes
      #reload.period: 10s
    
    #==================== Elasticsearch template setting ==========================
    
    
    #================================ General =====================================
    
    # The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group
    # all the transactions sent by a single shipper in the web interface.
    name: filebeat222
    
    # The tags of the shipper are included in their own field with each
    # transaction published.
    #tags: ["service-X", "web-tier"]
    
    # Optional fields that you can specify to add additional information to the
    # output.
    #fields:
    #  env: staging
    
    #cloud.auth:
    
    #================================ Outputs =====================================
    
    
    #-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------
    output.elasticsearch:
      # Array of hosts to connect to.
      hosts: ["192.168.110.130:9200","92.168.110.131:9200"]
    
      # Protocol - either `http` (default) or `https`.
      #protocol: "https"
    
      # Authentication credentials - either API key or username/password.
      #api_key: "id:api_key"
      username: "elastic"
      password: "${ES_PWD}"   #通過keystore設置密碼

    ./filebeat -e   #啟動filebeat

    查看elasticsearch集群,有一個默認的索引名字filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}

     

     

     

    3.8、filebeat模塊

    官網:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-modules.html

    這裏我使用elasticsearch模式來解析es的慢日誌查詢,操作步驟如下,其他的模塊操作也一樣:

    前提: 安裝好Elasticsearch和kibana兩個軟件,然後使用filebeat

    具體的操作官網有:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-modules-quickstart.html

    第一步,配置filebeat.yml文件

    #============================== Kibana =====================================
    
    # Starting with Beats version 6.0.0, the dashboards are loaded via the Kibana API.
    # This requires a Kibana endpoint configuration.
    setup.kibana:
    
      # Kibana Host
      # Scheme and port can be left out and will be set to the default (http and 5601)
      # In case you specify and additional path, the scheme is required: http://localhost:5601/path
      # IPv6 addresses should always be defined as: https://[2001:db8::1]:5601
      host: "192.168.110.130:5601"  #指定kibana
      username: "elastic"   #用戶
      password: "${ES_PWD}"  #密碼,這裏使用了keystore,防止明文密碼
    
      # Kibana Space ID
      # ID of the Kibana Space into which the dashboards should be loaded. By default,
      # the Default Space will be used.
      #space.id:
    
    #================================ Outputs =====================================
    
    # Configure what output to use when sending the data collected by the beat.
    
    #-------------------------- Elasticsearch output ------------------------------
    output.elasticsearch:
      # Array of hosts to connect to.
      hosts: ["192.168.110.130:9200","192.168.110.131:9200"]
    
      # Protocol - either `http` (default) or `https`.
      #protocol: "https"
    
      # Authentication credentials - either API key or username/password.
      #api_key: "id:api_key"
      username: "elastic"  #es的用戶
      password: "${ES_PWD}" # es的密碼
      #這裏不能指定index,因為我沒有配置模板,會自動生成一個名為filebeat-%{[beat.version]}-%{+yyyy.MM.dd}的索引

    第二步:配置elasticsearch的慢日誌路徑

    cd filebeat-7.7.0-linux-x86_64/modules.d
    

    vim  elasticsearch.yml

     

     

     

    第三步:生效es模塊

    ./filebeat modules elasticsearch

    查看生效的模塊

    ./filebeat modules list

     

     

     

    第四步:初始化環境

    ./filebeat setup -e

     

     

     

     

     第五步:啟動filebeat

    ./filebeat -e

    查看elasticsearch集群,如下圖所示,把慢日誌查詢的日誌都自動解析出來了:

     

     到這裏,elasticsearch這個module就實驗成功了

     

    參考

    官網:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/index.html

     

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  • MySQL 性能優化之慢查詢

    MySQL 性能優化之慢查詢

    性能優化的思路

    1. 首先需要使用慢查詢功能,去獲取所有查詢時間比較長的SQL語句
    2. 其次使用explain命令去查詢由問題的SQL的執行計劃(腦補鏈接:點我直達1,點我直達2)
    3. 最後可以使用show profile[s] 查看由問題的SQL的性能使用情況
    4. 優化SQL語句

    介紹

      數據庫查詢快慢是影響項目性能的一大因素,對於數據庫,我們除了要優化SQL,更重要的是得先找到需要優化的SQL語句

      MySQL數據庫有一個“慢查詢日誌”功能,用來記錄查詢時間超過某個設定值的SQL,這將極大程度幫助我們快速定位到問題所在,以便對症下藥

    至於查詢時間的多少才算慢,每個項目、業務都有不同的要求。
        比如傳統企業的軟件允許查詢時間高於某個值,但是把這個標準方在互聯網項目或者訪問量大的網站上,估計就是一個Bug,甚至可能升級為一個功能缺陷。

      MySQL的慢查詢日誌功能,默認是關閉的,需要手動開啟

    開啟慢查詢功能

    查看是否開啟慢查詢功能

     

     

    參數說明:

    • slow_query_log:是否開啟慢查詢,on為開啟,off為關閉;
    • log-slow-queries:舊版(5.6以下版本)MySQL數據庫慢查詢存儲路徑,可以不設置該參數,系統則會給一個缺省的文件:host_name-slow.log
    • long_query_time:慢查詢閥值,當查詢時間多於設置的閥值時,記錄日誌,單位為秒。

    臨時開啟滿查詢功能

      在MySQL執行SQL語句設置,但是如果重啟MySQL的話會失效。

    set global slow_query_log=on;
    set global long_query_time=1;

    永久性開啟慢查詢

      修改:/etc/my.cnf,添加以下內容,然後重啟MySQL服務

    [mysqld]
    lower_case_table_names=1
    slow_query_log=ON
    slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/chenyanbindeMacBook-Pro-slow.log
    long_query_time=1

     

    查看滿查詢啟動狀態

    演示慢查詢

      為了演示方便,我們讓sql睡眠3秒!

    格式說明:

    • 第一行,SQL查詢執行的具體時間
    • 第二行,執行SQL查詢的連接信息,用戶和連接IP
    • 第三行,記錄了一些我們比較有用的信息,
      • Query_timme,這條SQL執行的時間,越長則越慢
      • Lock_time,在MySQL服務器階段(不是在存儲引擎階段)等待表鎖時間
      • Rows_sent,查詢返回的行數
      • Rows_examined,查詢檢查的行數,越長就越浪費時間
    • 第四行,設置時間戳,沒有實際意義,只是和第一行對應執行時間。
    • 第五行,執行的SQL語句記錄信息

    分析滿查詢日誌

    MySQL自帶的mysqldumpslow

     

     

     

    參數說明:

    • -s, 是表示按照何種方式排序,c、t、l、r分別是按照記錄次數、時間、查詢時間、返回的記錄數來排序,ac、at、al、ar,表示相應的倒敘;
    • -t, 是top n的意思,即為返回前面多少條的數據;
    • -g, 後邊可以寫一個正則匹配模式,大小寫不敏感的;

    MySQL性能fenix語句show profile(重要

    介紹

    • Query Profiler是MySQL自帶的一種query診斷分析工具,通過它可以分析出一條SQL語句性能瓶頸在什麼地方。
    • 通常使用explain,以及slow query log都無法做到精確分析,但是Query profiler卻可以定位出一條SQL執行的各種資源消耗情況,比如CPU、IO等,以及該SQL執行所耗費的時間等。不過該工具只有在MySQL5.0.37以上版本中才有實現
    • 默認的情況下,MySQL的該功能沒有打開,需要自己手動打開

    語句使用

    • show profileshow profiles語句可以展示當前會話(退出session后,profiling重置為0)中執行語句的資源使用情況。
    • show profiles:以列表形式显示最近發送到服務器上執行的語句的資源使用情況,显示的記錄數由變量:profiling_history_size控制,默認15條
    • show profile:只是最近一條語句執行的消息資源佔用信息,默認實現Status和Duration兩列

    開啟Profile功能

    • Profile功能由MySQL會話變量:profiling控制,默認是OFF關閉狀態。
    • 查看是否開啟了Profile功能
    select @@profiling;
    
    show variables like '%profil%';

     

    打開profiling功能

    set profiling=1;

     

    show profile用法

    SHOW PROFILE [type [, type] …… ] [FOR QUERY n] [LIMIT row_count [OFFSET offset]]
    
    type: { ALL | BLOCK IO | CONTEXT SWITCHES | CPU | IPC | MEMORY | PAGE FAULTS | SOURCE | SWAPS }

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  • 【Spring】BeanDefinition&PostProcessor不了解一下嗎?

    水稻:這两天看了BeanDefinition和BeanFactoryPostProcessor還有BeanPostProcessor的源碼。要不要了解一下

    菜瓜:six six six,大佬請講

    水稻:上次我們說SpringIOC容器是一個典型的工廠模式

    • 假如我們把Spring比作一個生產模型的大工廠,那麼.class文件就是原材料。而BeanDefinition就是創建模型的模具。不管是傳統的XML還是後面的註解,Spring在啟動的時候都會創建一個掃描器去掃描指定目錄下的.class文件,並根據文件的註解,實現的接口以及成員變量將其封裝一個個的BeanDefinition。
      • 比較重要的屬性有id,class,構造函數封裝類,屬性封裝類,factoryMethod等
    • 在對象初始化之前Spring會完成BeanDefinition對象的解析並將其裝入List容器beanDefinitionNames中,然後開始遍歷該容器並根據BeanDefinition創建對象

    菜瓜:sodasinei,BeanDefinition我了解了。它是創建bean的模板,類似於java創建對象依賴的class一樣。那還有兩個很長的單詞是啥呢?

    水稻:忽略掉後面老長的後綴,我們看BeanFactory和Bean是不是很親切。PostProcessor被翻譯成後置處理器,暫且我們把它看成是處理器就行

    • BeanFactory是bean工廠,它可以獲取並修改BeanDefinition的屬性,進而影響後面創建的對象。
    • Bean就是Spring的對象,這些個處理器才是真正處理bean對象的各個環節的工序,包括屬性,註解,方法

    菜瓜:有了模糊的概念,不明覺厲

    水稻:來,看demo

    package com.vip.qc.postprocessor;
    
    import org.springframework.beans.BeansException;
    import org.springframework.beans.MutablePropertyValues;
    import org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition;
    import org.springframework.beans.factory.config.BeanFactoryPostProcessor;
    import org.springframework.beans.factory.config.ConfigurableListableBeanFactory;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    /**
     * 獲取初始化好的BeanFactory,此時還未進行bean的實例化
     *
     * @author QuCheng on 2020/6/14.
     */
    @Component
    public class BeanFactoryPostProcessorT implements BeanFactoryPostProcessor {
    
        public static final String BEAN_NAME = "processorT";
    
        @Override
        public void postProcessBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory) throws BeansException {
            BeanDefinition initializingBeanT = beanFactory.getBeanDefinition(BEAN_NAME);
            MutablePropertyValues propertyValues = initializingBeanT.getPropertyValues();
            String pName = "a";
            System.out.println("BeanFactoryPostProcessor a " + propertyValues.getPropertyValue(pName) + " -> 1");
            propertyValues.addPropertyValue(pName, "1");
        }
    }
    
    
    package com.vip.qc.postprocessor;
    
    import org.springframework.beans.BeansException;
    import org.springframework.beans.factory.config.BeanPostProcessor;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    /**
     * @author QuCheng on 2020/6/14.
     */
    @Component
    public class BeanPostProcessorT implements BeanPostProcessor {
    
        public static final String beanNameT = "processorT";
    
        @Override
        public Object postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
            if (beanNameT.equals(beanName)) {
                ProcessorT processorT = ((ProcessorT) bean);
                System.out.println("BeanPostProcessor BeforeInitialization  a:" + processorT.getA() + "-> 3");
                processorT.setA("3");
            }
            return bean;
        }
    
        @Override
        public Object postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) throws BeansException {
            if (beanNameT.equals(beanName)){
                ProcessorT processorT = ((ProcessorT) bean);
                System.out.println("BeanPostProcessor AfterInitialization  a:" + processorT.getA() + "-> 4");
                processorT.setA("4");
            }
            return bean;
        }
    
    }
    
    
    package com.vip.qc.postprocessor;
    
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    /**
     * @author QuCheng on 2020/6/14.
     */
    @Component
    public class ProcessorT {
    
        public ProcessorT() {
            System.out.println("ProcessorT 無參構造 a:" + a + "-> 2" );
            a = "2";
        }
    
        private String a;
    
        public String getA() {
            return a;
        }
    
        public void setA(String a) {
            this.a = a;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "ProcessorT{" +
                    "a='" + a + '\'' +
                    '}';
        }
    }
    
    // 測試類
    @Test
    public void test() {
        AnnotationConfigApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext("com.vip.qc.postprocessor");
        ProcessorT processorT = (ProcessorT) context.getBean("processorT");
        System.out.println(processorT);
    }
    
    // 結果
    BeanFactoryPostProcessor a null -> 1
    ProcessorT 無參構造 a:null-> 2
    BeanPostProcessor BeforeInitialization a:1-> 3
    BeanPostProcessor AfterInitialization a:3-> 4
    ProcessorT{a='4'}
    • BeanFactoryPostProcessor在對象還未初始化前可以拿到對象的BeanDefinition對其設置屬性值
    • 過程中我們分別對屬性a設置了1,2,3,4的值。最後我們拿到的值為4

    菜瓜:好像看懂了。BeanFactoryPostProcessor可以拿到BeanFactory對象,獲取裏面所有的BeanDefinition並可對其進行干預。BeanPostProcessor其實是在bean已經被創建完成之後進行加工操作

    水稻:沒錯。這是我們自己進行干預的demo。限於篇幅有限,你可以去看一下Spring自己對於這兩個接口的實現源碼。比較重要的推薦下面幾個

    • ConfigurationClassPostProcessor 實現BeanFactoryPostProcessor子接口
      • 完成對@Configuration、@Component、@ComponentScan、@Bean、@Import、@ImportSource註解的搜集和解析
      • @Bean註解會被封裝成所在Bean的BeanDefinition中的factoryMethod屬性中,單獨進行實例化
    • CommonAnnotationBeanPostProcessor 實現 BeanPostProcessor
      • 完成@PostConstruct@PreDestroy@Resource註解的搜集和解析工作
      • @PostConstruct會在對象初始化且屬性渲染完成後進行
      • @Resource註解(參照下面)
    • AutowiredAnnotationBeanPostProcessor 實現 BeanPostProcessor
      • 完成@Autowired@Value註解的搜集和解析工作
      • 在對象初始化完成之後會先進行註解的搜集,然後進行屬性渲染調用populateBean方法,使用策略模式調用實現接口對註解進行解析,有@Autowired和@Value註解會調用getBean方法發起對依賴屬性的注入
    • AbstractAutoProxyCreator的入口類也是實現的BeanPostProcessor

    菜瓜:你放心,我不會看的。這麼複雜的東西,聽着都費勁

    水稻:不愧是你!有機會聊bean的生命周期的時候咱們還會說到這些東西。到時候再刷一遍

     

    總結:

    • BeanDefinition是spring容器創建對象的模板,定義了bean創建的細節
    • BeanFactoryPostProcessor可以拿到整個容器對象,當然也能修改BeanDefinition,所以能直接操作bean的創建
    • BeanPostProcessor執行的時候bean已經創建完成了,我們可以拿到想要的對象進行干預和設值等操作

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  • 用 Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 執行

    用 Explain 命令分析 MySQL 的 SQL 執行

    在上一篇文章《MySQL常見加鎖場景分析》中,我們聊到行鎖是加在索引上的,但是複雜的 SQL 往往包含多個條件,涉及多個索引,找出 SQL 執行時使用了哪些索引對分析加鎖場景至關重要。

    比如下面這樣的 SQL:

    mysql> delete from t1 where id = 1 or val = 1
    

    其中 id 和 val 都是索引,那麼執行時使用到了哪些索引,加了哪些鎖呢?為此,我們需要使用 explain 來獲取 MySQL 執行這條 SQL 的執行計劃。

    什麼是執行計劃呢?簡單來說,就是 SQL 在數據庫中執行時的表現情況,通常用於 SQL 性能分析、優化和加鎖分析等場景,執行過程會在 MySQL 查詢過程中由解析器,預處理器和查詢優化器共同生成。

    MySQL 查詢過程

    如果能搞清楚 MySQL 是如何優化和執行查詢的,不僅對優化查詢一定會有幫助,還可以通過分析使用到的索引來判斷最終的加鎖場景。

    下圖是MySQL執行一個查詢的過程。實際上每一步都比想象中的複雜,尤其優化器,更複雜也更難理解。本文只給予簡單的介紹。

    MySQL查詢過程如下:

    • 客戶端發送一條查詢給服務器。
    • 服務器先檢查查詢緩存,如果命中了緩存,則立刻返回存儲在緩存中的結果。否則進入下一階段。
    • 服務器端進行SQL解析、預處理,再由優化器生成對應的執行計劃。
    • MySQL根據優化器生成的執行計劃,再調用存儲引擎的API來執行查詢。
    • 將結果返回給客戶端。

    執行計劃

    MySQL會解析查詢,並創建內部數據結構(解析樹),並對其進行各種優化,包括重寫查詢、決定表的讀取順序、選擇合適的索引等。

    用戶可通過關鍵字提示(hint)優化器,從而影響優化器的決策過程。也可以通過 explain 了解 數據庫是如何進行優化決策的,並提供一個參考基準,便於用戶重構查詢和數據庫表的 schema、修改數據庫配置等,使查詢盡可能高效。

    下面,我們依次介紹 explain 中相關輸出參數,並以實際例子解釋這些參數的含義。

    select_type

    查詢數據的操作類型,有如下

    • simple 簡單查詢,不包含子查詢或 union,如下圖所示,就是最簡單的查詢語句。
    • primary 是 SQL 中包含複雜的子查詢,此時最外層查詢標記為該值。

    • derived 是 SQL 中 from 子句中包含的子查詢被標記為該值,MySQL 會遞歸執行這些子查詢,把結果放在臨時表。下圖展示了上述兩種類型。

    • subquery 是 SQL 在 select 或者 where 里包含的子查詢,被標記為該值。
    • dependent subquery:子查詢中的第一個 select,取決於外側的查詢,一般是 in 中的子查詢。
    • union 是 SQL 在出現在 union 關鍵字之後的第二個 select ,被標記為該值;若 union 包含在 from 的子查詢中,外層select 被標記為 derived。

    • union result 從 union 表獲取結果的 select。下圖展示了 union 和 union result 的 SQL 案例。

    • dependent union 也是 union 關鍵字之後的第二個或者後邊的那個 select 語句,和 dependent subquery 一樣,取決於外面的查詢。

    type

    表的連接類型,其性能由高到低排列為 system,const,eq_ref,ref,range,index 和 all。

    • system 表示表只有一行記錄,相當於系統表。如下圖所示,因為 from 的子查詢派生的表只有一行數據,所以 primary 的表連接類型為 system。
    • const 通過索引一次就找到,只匹配一行數據,用於常數值比較PRIMARY KEY 或者 UNIQUE索引。
    • eq_ref 唯一性索引掃描,對於每個索引鍵,表中只有一條記錄與之匹配,常用於主鍵或唯一索引掃描。對於每個來自前邊的表的行組合,從該表中讀取一行。它是除了 const 類型外最好的連接類型。

      如下圖所示,對錶 t1 查詢的 type 是 ALL,表示全表掃描,然後 t1 中每一行數據都來跟 t2.id 這個主鍵索引進行對比,所以 t2 表的查詢就是 eq_ref。

    • ref 非唯一性索引掃描,返回匹配某個單獨值的所有行,和 eq_ref 的區別是索引是非唯一索引,具體案例如下所示。
    • range 只檢查給定範圍的行,使用一個索引來選擇行,當使用 =, between, >, <, 和 in 等操作符,並使用常數比較關鍵列時。如下圖所示,其中 id 為唯一索引,而 val 是非唯一索引。
    • index 與 ALL 類型類似,唯一區別就是只遍歷索引樹讀取索引值,比 ALL 讀取所有數據行要稍微快一些,因為索引文件通常比數據文件小。這裏涉及 MySQL 的索引覆蓋

    • ALL 全表掃描,通常情況下性能很差,應該避免。

    possible_keys,key 和 key_len

    possible_key 列指出 MySQL 可能使用哪個索引在該表中查找。如果該列為 NULL,則沒有使用相關索引。需要檢查 where 子句條件來創建合適的索引提高查詢效率。

    key 列显示 MySQL 實際決定使用的索引。如果沒有選擇索引,則值為 NULL。

    key_len 显示 MySQL 決定使用索引的長度。如果鍵為 NULL,則本列也為 NULL,使用的索引長度,在保證精確度的情況下,越短越好。因為越短,索引文件越小,需要的 I/O次數也越少。

    由上圖可以看出,對於 select * from t2 where id = 1 or val = 1這個語句,可以使用 PRIMARY 或者 idx_t2_val 索引,實際使用了 idx_t2_val 索引,索引的長度為5。

    這些其實是我們分析加鎖場景最為關心的字段,後續文章會具體講解如何根據這些字段和其他工具一起判斷複雜 SQL 到底加了哪些鎖。

    ref

    ref 列表示使用其他表的哪個列或者常數來從表中選擇行。如下圖所示,從 t2 讀取數據時,要判斷 t2.id = t1.id,所以 ref 就是 mysql.t1.id

    rows 和 filtered

    rows 列显示 MySQL 認為它執行查詢時必須檢查的行數。

    filtered 列表明了 SQL 語句執行后返回結果的行數占讀取行數的百分比,值越大越好。MySQL 會使用 Table Filter 來讀取出來的行數據進行過濾,理論上,讀取出來的行等於返回結果的行數時效率最高,過濾的比率越多,效率越低。

    如上圖所示,t1表中有三條數據,rows 為 3,表示所有行都要讀取出來。根據 val = 3 這個 table filter 過濾,只返回一行數據,所以 filtered 比例為33.33%,

    extra

    包含不適合在其他列中显示但十分重要的額外信息。常見的值如下

    • using index 表示 select 操作使用了覆蓋索引,避免了訪問表的數據行,效率不錯。

    • using where 子句用於限制哪一行。也就是讀取數據后使用了 Table Filter 進行過濾。

      如下圖所示,因為 id 和 val 都是有索引的,所以 select * 也是可以直接使用覆蓋索引讀取數據,所以 extra 中有 using index。而因為只使用 val 索引讀取了3行數據,還是通過 where 子句進行過濾,filtered為 55%,所以 extra 中使用了 using where。

    • using filesort MySQL 會對數據使用一個外部的索引排序,而不是按照表內的索引順序進行讀取,若出現該值,應該優化 SQL 語句。如下圖所示,其中 val 列沒有索引,所以無法使用索引順序排序讀取。
    • using temporary 使用臨時表保存中間結果,比如,MySQL 在對查詢結果排序時使用臨時表,常用於 order by 和 group by,如果出現該值,應該優化 SQL。根據我的經驗,group by 一個無索引列,或者ORDER BY 或 GROUP BY 的列不是來自JOIN語句序列的第一個表,就會產生臨時表。

    • using join buffer 使用連接緩存。如下圖所示,展示了連接緩存和臨時表。關於連接緩存的內容,大家可以自行查閱,後續有時間在寫文章解釋。

    • distinct 發現第一個匹配后,停止為當前的行組合搜索更多的行

    後記

    通過 explain 了解到 SQL 的執行計劃后,我們不僅可以了解 SQL 執行時使用的索引,判斷加鎖場景,還可以針對其他信息對 SQL 進行優化分析,比如將 type 類型從 index 優化到 ref 等。

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  • 如何獲取Apollo上項目下的所有namespace?

    如何獲取Apollo上項目下的所有namespace?

    背景

    項目配置遷移到Apollo之後,通過統一的配置管理及配置監聽使得項目配置修改的成本大大降低。

    但是,在使用Apollo的過程中,強哥也遇到一個問題:如果我們要獲取Apollo下的namespace信息需要通過ConfigServer.getConfig(String namespace)方法來獲取,但是使用這個方法的前提是我們必須知道當前項目下有哪些namespace,或者說我們只能使用我們已知的namespace。這就對我們的代碼擴展性產生了限制,假如項目已經上線,而之後我們又要新增namespace或者修改已有namespace名稱,就必須更改代碼將對應的namespace加入或修改,然後重新發布。

    雖然我們不會經常修改namespace,但是,有這麼一個痛點,就讓人很不舒服。而且從官方文檔中,強哥“並沒有”找到:通過項目app_id獲取到Apollo上對應的該項目下的所有namespace的方法。

    那麼這個問題要怎麼解決呢?強哥今天就帶大家通過Apollo源碼來看看如何找到解決思路。

    入手點

    按常理出牌,我們先在Google中搜索一下我們的問題(這裏提一下,別用百度,他么的根本定位不到要搜的點):

    第一條搜索結果點進去看看,是其他開發者在github上提的issue:

    我們可以看到,作者的回復是:通過open api來獲取所有namespace。也就是官方文檔中的這塊內容:

    額,這個……其實,官方文檔中是有提到如何獲取項目下的所有namespace的方法的,那麼強哥上面為什麼說沒有找到呢?這不是啪啪啪打臉嗎?

    強哥這麼說是因為官網提供的方式比較雞肋。我們可以看到,需要獲取項目下所有的namespace,需要接入Apollo開放平台。操作步驟如下:

    註冊第三方應用
    給已註冊的第三方應用授權
    第三方應用通過獲取的Token調用Apollo Open API
    這尼瑪,坑爹啊,這麼麻煩,還要註冊授權拿Token才能搞,這對於強哥這種懶人來說簡直沒法接受。

    Token是不可能用Token的,這輩子都不會用Token來獲取這玩意的。於是,從官方提供的Api來看是沒法了,只能另謀出路啦。

    追根溯源

    雖然官方文檔中沒有直接提供解決問題的方法,可是我們從提供的開放平台API倒是也可以發現一些信息:

    根據官網配置后調用如下:

    發現確實可以獲取到項目下的所有namespace信息,可是,信息有點太多了,將namespace下的配置也都返回了回來,而且請求中不加入Authorization屬性的Token信息,調用會返回401沒有權限。果然強扭的瓜不甜。

    那麼我們怎麼從上面的信息找突破點呢?沒錯,如果有強哥一樣思路的同學,應該會想到:既然開放平台提供了調用接口,那麼我們就去源碼里看看這個接口的具體實現,沒準能夠有所收穫呢!

    從上圖中我們可以看到,接口地址是:http://{portal_address},那麼源碼就從apollo-portal入手啦:

    直接進到Controller目錄下(別問我為什麼知道是這個目錄,有點基礎的點開項目自然就會這麼去找了):

    可以定位到我們調用的開放平台的方法是這個:

    代碼很簡單,可以看到,獲取namespace走的是namespaceService.findNamespaceBOs()方法,進去實現看看(這裏為github點個贊,點擊方法能夠直接跳轉到對應的實現,真的是方便):

    第一行就獲取了namespace:
    namespaceAPI.findNamespaceByCluster(appId, env, clusterName);
    進去看看:

    吼吼,原來走的也是api調用,可是,這個api的服務地址是哪裡呢?這就要小夥伴們對Apollo的架構有點熟悉了,上大圖:

    我們調用的接口是Portal進去的,而底層走的是Admin Service,所以,上面代碼的restTemplate調用走的就是apollo-adminservice項目啦,話不多說,進apollo-adminservice看看:

    其實到這裏已經差不多了,因為再往細的研究已經沒有了意義。我們已經可以通過調用上圖提供的Api來獲取到我們需要的內容了,試一下:

    試驗發現,確實是可以獲取到項目下的所有namespace,且不需要註冊第三方平台應用,也不需要在調用接口時傳遞Authorization參數,返回的結果也剛好是簡單的所有namespace信息。完美的解決了我們的問題。

    當然有些小夥伴可能會說,這樣還是要調用http接口,還是有點不方便。強哥只想說,自己本地封裝一個方法,獲取應該還是比較簡單的。而且,Apollo Client提供給我們的Api,比如:ConfigService.getConfig(String namespace)其實底層也是走的socket網絡調用,只是client為我們做了一層封裝對用戶屏蔽了而已,同時還額外加入了緩存機制來提高效率。

    當然,你也可以自己下載apollo-client的源碼,然後在裏面封裝調用這個api的邏輯,然後maven部署到自己的私服,這樣就能和其他Api一樣調用啦!不過太麻煩了,強哥就不帶大家試了。

    總結

    先總結一下解決方法:
    直接越過portal,調用底層admin-service的api
    http://{adminservice}/apps/{appId}/clusters/{clusterName}/namespaces
    {adminservice}這個地址根據自己項目配置的地址及端口去設置哦,默認端口8090~

    其實,我們發現,對於開源項目,很多東西只要我們願意去找,還是能找到解決的思路的。不過,首先還是要了解其架構原理先,否則在查找源碼的過程中,可能會無從下手。

    就拿為什麼強哥上面會知道apollo-client獲取namespace信息的時候有使用了緩存機制呢?因為強哥當時找這個問題的解決方法時,也簡單的研究了下client的源碼,想要看看官方是否有提供對應的Api,結果沒有找到,但是也對apollo-client的部分實現有所熟悉。所以,有時候,走一些“該走的彎路”也不是壞事。

    希望這篇文章對大家有用,好啦,今天就到這~
    關注公眾號獲取更多內容,有問題也可在公眾號提問哦:強哥叨逼叨

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  • HotCorner:讓Windows 10擁有macOS的觸發角特性!

    HotCorner:讓Windows 10擁有macOS的觸發角特性!

    目錄

    • 簡介
    • 軟件功能
    • 下載
    • 安裝
    • 卸載
    • 使用
    • License
    • 作者
    • FAQ

    簡介

    macOS上有一個很方便的功能:“觸發角”。通過這個功能可以設置當鼠標移動到屏幕的四個角時的觸發事件,例如觸發啟動屏幕保護程序等,显示桌面等功能。和我們習慣的熱鍵相對應,macOS將其稱之為“Hot Corners(熱角)”。筆者接下來要介紹的軟件“HotCorner“就是用於讓Windows系統擁有像macOS那樣的觸發角,實現下面動圖展示的效果:

    當鼠標移動到屏幕的左上角時,自動打開Windows的時間軸試圖,實現快捷切換任務。

    這個程序來源於一個國外大神(Google的信息安全工程師)Tavis Ormandy 的一個小項目 hotcorner,他創作這個項目是因為習慣於一款Linux操作系統桌面:GNOME 3,這款桌面可以在鼠標移動到左上角時觸發任務視圖。他發現每當自己使用Windows 10時,總是會忘記Windows中並沒有這個功能,四處尋找替代軟件都無法令他滿意,因此自己用C語言手擼了一個小程序來實現這個功能。但這個小程序只有一個功能:屏幕左上角觸發Windows時間軸視圖。並且軟件的安裝,卸載都需要通過命令行或者手動實現,十分不方便。

    筆者在原先的項目基礎上做出了如下改動:

    1. 用屏幕的左下角來觸發開始菜單
    2. 將軟件打包成安裝引導程序(安裝包)
    3. 給軟件添加圖標
    4. 安裝時可選擇軟件開機啟動
    5. 編寫中文文檔

    下面一張動圖演示了筆者添加的左下角觸發開始菜單的功能

    軟件功能

    • 當鼠標移動至屏幕左上角時显示Windows 10時間軸視圖
    • 當鼠標移動至屏幕右下角時显示Windows 開始菜單

    下載

    Github地址:下載地址

    碼雲地址:下載地址

    如果你不打算參与本軟件開發,只需要下載HotcornerInstaller.exe這個安裝程序即可
    國內推薦使用碼雲地址進行下載,速度比較快,但如果你需要提交issue,請前往Github地址。

    安裝

    從上述下載地址將HotcornerInstaller.exe下載下來之後,雙擊打開即可開始安裝。

    卸載

    找到軟件的安裝位置(默認是C:\Program Files (x86)\HotCorner),雙擊該文件夾下的unins000.exe即可完成卸載。在卸載之前請先停止軟件運行(同時按下Ctrl+Alt+C)。

    使用

    軟件安裝完成之後會自動添加到開始菜單的應用列表中,在其中找到HotCorner,單擊之後軟件即可後台運行。如果你使用了如圖所示的屏幕縮放,並且縮放比例不是100%時,則需要進行下面的配置

    正常情況下,軟件可以自動獲取屏幕的高度,但是在系統使用屏幕縮放時,會導致軟件獲取到的不是屏幕的真實高度,因此你需要編輯軟件安裝路徑(默認是C:\Program Files (x86)\HotCorner)下的config.txt文件,在這個文件中寫入屏幕的真實高度,例如圖中的屏幕真實高度為1080(無單位),然後重啟軟件。(config.txt中的默認值是0,表示自動獲取屏幕高度。)

    在軟件運行過程中同時按下Ctrl+Alt+C可以關閉程序

    License

    代碼使用GPL3協議進行開源,如需使用代碼請遵循CPL3協議相關規定。

    作者

    • Tavis Ormandy @taviso – Original Author
    • Ahmed Samy @asamy – HotKey support
    • Yuchao Huang @misterchaos – Application Package

    FAQ

    • Q: 屏幕左上角可以觸發時間軸視圖,但是屏幕右下角沒有反應?

    • A: 你可能使用了屏幕縮放,查看配置說明

    • Q: 我想修改屏幕角觸發的事件,怎麼辦?

    • A: 目前只能自己下載源代碼進行修改,然後重新編譯運行。

    • Q: 軟件運行之後怎麼關閉?

    • A: 在軟件運行過程中同時按下Ctrl+Alt+C可以關閉程序

    • Q: 怎麼讓軟件在開機時運行?

    • A: 在安裝過程中可以選擇開機啟動,如果安裝時沒有選擇,可以手動實現(方法自己百度即可)

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  • 微服務技術棧:常見註冊中心組件,對比分析

    微服務技術棧:常見註冊中心組件,對比分析

    本文源碼:GitHub·點這裏 || GitEE·點這裏

    一、註冊中心簡介

    1、基礎概念

    在分佈式架構的系統中註冊中心這個概念就已經被提出了,最經典的就是Zookeeper中間件。

    微服務架構中,註冊中心是最核心的基礎服務之一,註冊中心可以看做是微服務架構中的通信中心,當一個服務去請求另一個服務時,通過註冊中心可以獲取該服務的狀態,地址等核心信息。

    服務註冊主要關係到三大角色:服務提供者、服務消費者、註冊中心。

    2、流程和原理

    基礎流程

    • 服務啟動時,將自身的網絡地址等信息註冊到註冊中心,註冊中心記錄服務註冊數據。
    • 服務消費者從註冊中心獲取服務提供者的地址,並通過地址和基於特定的方式調用服務提供者的接口。
    • 各個服務與註冊中心使用一定機制通信。如果註冊中心與服務長時間無法通信,就會註銷該實例,這也稱為服務下線,當服務重新連接之後,會基於一定的策略在線上線。
    • 服務地址相關信息發生變化時,會重新註冊到註冊中心。這樣,服務消費者就無需手工維護提供者的相關配置。

    核心功能

    通過上面的基本流程,不難發現一個註冊中心需要具備哪些核心功能:

    • 服務發現

    服務發現是指服務在啟動后,註冊到註冊中心,服務方提供自身的元數據,比如IP地址、端口、運行狀況指標的Uri 、主頁地址等信息。

    • 服務記錄

    記錄註冊中心的服務的信息,例如服務名稱、IP地址、端口等。服務消費方基於查詢獲取可用的服務實例列表。

    • 動態管理服務

    註冊中心基於特定的機制定時測試已註冊的服務,例如:默認的情況下會每隔30秒發送一次心跳來進行服務續約。通過服務續約來告知Server該Client仍然可用。正常情況下,如果Server在90 秒內沒有收到Client 的心跳,Server會將Client 實例從註冊列表中刪除。

    二、基礎組件對比

    1、Zookeeper組件

    1.1基礎描述

    ZooKeeper是非常經典的服務註冊中心中間件,在國內環境下,由於受到Dubbo框架的影響,大部分情況下認為Zookeeper是RPC服務框架下註冊中心最好選擇,隨着Dubbo框架的不斷開發優化,和各種註冊中心組件的誕生,即使是RPC框架,現在的註冊中心也逐步放棄了ZooKeeper。在常用的開發集群環境中,ZooKeeper依然起到十分重要的作用,Java體系中,大部分的集群環境都是依賴ZooKeeper管理服務的各個節點。

    1.2組件特點

    從Zookeeper的數據結構特點看,並不是基於服務註冊而設計的,ZooKeeper提供的命名空間與文件系統的名稱空間非常相似,在數據結構上高度抽象為K-V格式,十分通用,說到這裏不得不提一下Redis,也可以作為註冊中心使用,只是用的不多。

    ZooKeeper組件支持節點短暫存在,只要創建znode的會話處於活動狀態,這些znode就會存在,會話結束時,將刪除znode。Dubbo框架正是基於這個特點,服務啟動往Zookeeper註冊的就是臨時節點,需要定時發心跳到Zookeeper來續約節點,並允許服務下線時,將Zookeeper上相應的節點刪除,同時Zookeeper使用ZAB協議雖然保證了數據的強一致性。

    2、Eureka組件

    2.1基礎描述

    SpringCloud框架生態中最原生的深度結合組件,Eureka是Netflix開發的服務發現框架,基於REST的服務,主要用於服務註冊,管理,負載均衡和服務故障轉移。但是官方聲明在Eureka2.0版本停止維護,不建議使用。

    2.2組件特點

    Eureka包含兩個組件:EurekaServer和EurekaClient。

    EurekaServer提供服務註冊服務,各個節點啟動后,會在EurekaServer中進行註冊,這樣EurekaServer中的服務註冊表中將會存儲所有可用服務節點的信息,服務節點的信息可以在界面中直觀的看到。Eureka允許在註冊服務的時候,自定義實現檢查自身狀態的是否健康的方法,這在服務實例能夠保持心跳上報的場景下,是一種比較好的體驗。

    EurekaClient是一個java客戶端,用於簡化與EurekaServer的交互,客戶端同時也就是一個內置的、使用輪詢(round-robin)負載算法的負載均衡器。

    3、Consul組件

    3.1基礎描述

    Consul是用於服務發現和配置的工具。Consul是分佈式的,高度可用的,並且具有極高的可伸縮性,而且開發使用都很簡便。它提供了一個功能齊全的控制面板,主要特點是:服務發現、健康檢查、鍵值存儲、安全服務通信、多數據中心、ServiceMesh。Consul在設計上把很多分佈式服務治理上要用到的功能都包含在內了。

    3.2組件特點

    Consul提供多個數據中心的支持,基於Fabio做負載均衡,每個數據中心內,都有客戶端和服務端的混合構成。預計有三到五台服務端。可以在失敗和性能的可用性之間取得良好的平衡。數據中心中的所有節點都參与八卦協議。這意味着有一個八卦池,其中包含給定數據中心的所有節點。這有幾個目的:首先,不需要為客戶端配置服務器的地址;發現是自動完成的。其次,檢測節點故障的工作不是放在服務器上,而是分佈式的。這使得故障檢測比天真的心跳方案更具可擴展性。第三,它被用作消息傳遞層,用於在諸如領導者選舉等重要事件發生時進行通知。

    4、Nacos組件

    4.1基礎描述

    Nacos致力於發現、配置和管理微服務。Nacos提供了一組簡單易用的特性集,幫助您實現動態服務發現、服務配置管理、服務及流量管理。Nacos更敏捷和容易地構建、交付和管理微服務平台。 Nacos 是構建以“服務”為中心的現代應用架構(例如微服務範式、雲原生範式)的服務基礎設施。Nacos支持作為RPC註冊中心,例如:支持Dubbo框架;也具備微服務註冊中心的能力,例如:SpringCloud框架。

    4.2組件特點

    Nacos在經過多年生產經驗后提煉出的數據模型,則是一種服務-集群-實例的三層模型。如上文所說,這樣基本可以滿足服務在所有場景下的數據存儲和管理,數據模型雖然相對複雜,但是並不強制使用數據結構的風格,大多數應用場景下,和Eureka數據模型是類似的。

    Nacos提供數據邏輯隔離模型,用戶賬號可以新建多個命名空間,每個命名空間對應一個客戶端實例,這個命名空間對應的註冊中心物理集群是可以根據規則進行路由的,這樣可以讓註冊中心內部的升級和遷移對用戶是無感知的。

    三、組件選擇

    如下註冊中心對比圖。

    綜合上述幾種註冊中心對比,再從現在SpringCloud框架流行趨勢看,個人推薦後續微服務架構體系選擇Nacos組件,大致原因如下,社區活躍,經過大規模業務驗證,不但可以作為微服務註冊中心,也支持作RPC框架Dubbo的註冊中心,且有完善的中文文檔,總結下來就一句話:通用中間件,省時;文檔詳細,省心。

    四、源代碼地址

    GitHub·地址
    https://github.com/cicadasmile/husky-spring-cloud
    GitEE·地址
    https://gitee.com/cicadasmile/husky-spring-cloud
    

    推薦文章:微服務基礎系列

    序號 文章標題
    01 微服務基礎:Eureka組件,管理服務註冊發現
    02 微服務基礎:Ribbon和Feign組件,實現請求負載均衡
    03 微服務基礎:Hystrix組件,實現服務熔斷
    04 微服務基礎:Turbine組件,實現微服務集群監控
    05 微服務基礎:Zuul組件,實現路由網關控制
    06 微服務基礎:Config組件,實現配置統一管理
    07 微服務基礎:Zipkin組件,實現請求鏈路追蹤
    08 微服務基礎:與Dubbo框架、Boot框架對比分析
    09 微服務基礎:Nacos組件,服務和配置管理
    10 微服務基礎:Sentinel組件,服務限流和降級
    11 微服務應用:分庫分表模式下,數據庫擴容方案
    12 微服務應用:Shard-Jdbc分庫分表,擴容方案實現

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  • 您的單例模式,真的單例嗎?

    您的單例模式,真的單例嗎?

          單例模式,大家恐怕再熟悉不過了,其作用與實現方式有多種,這裏就不啰嗦了。但是,咱們在使用這些方式實現單例模式時,程序中就真的會只有一個實例嗎?

          聰明的你看到這樣的問話,一定猜到了答案是NO。這裏筆者就不賣關子了,開門見山吧!實際上,在有些場景下,如果程序處理不當,會無情地破壞掉單例模式,導致程序中出現多個實例對象。

          下面筆者介紹筆者已知的三種破壞單例模式的方式以及避免方法。

    1、反射對單例模式的破壞

          我們先通過一個例子,來直觀感受一下

        (1)案例

      DCL實現的單例模式:

     1 public class Singleton{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private Singleton(){}
     4     public static Singleton getInstance(){
     5         if(mInstance == null){
     6             synchronized (Singleton.class) {
     7                 if(mInstance == null){
     8                     mInstance = new Singleton();
     9                 }
    10             }
    11         }
    12         return mInstance;
    13     }
    14 }

      測試代碼:

     1 public class SingletonDemo {
     2 
     3     public static void main(String[] args){
     4         Singleton singleton = Singleton.getInstance();
     5         try {
     6             Constructor<Singleton> constructor = Singleton.class.getDeclaredConstructor();
     7             constructor.setAccessible(true);
     8             Singleton reflectSingleton = constructor.newInstance();
     9             System.out.println(reflectSingleton == singleton);
    10         } catch (Exception e) {
    11             // TODO Auto-generated catch block
    12             e.printStackTrace();
    13         }
    14     }
    15 }

      執行結果:

    false

          運行結果說明,採用反射的方式另闢蹊徑實例了該類,導致程序中會存在不止一個實例。

        (2)解決方案

          其思想就是採用一個全局變量,來標記是否已經實例化過了,如果已經實例化過了,第二次實例化的時候,拋出異常。實現代碼如下:

     1 public class Singleton{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private static volatile boolean mIsInstantiated = false;
     4     private Singleton(){
     5         if (mIsInstantiated){
     6             throw new RuntimeException("Has been instantiated, can not do it again!");
     7         }
     8         mIsInstantiated = true;
     9     }
    10     public static Singleton getInstance(){
    11         if(mInstance == null){
    12             synchronized (Singleton.class) {
    13                 if(mInstance == null){
    14                     mInstance = new Singleton();
    15                 }
    16             }
    17         }
    18         return mInstance;
    19     }
    20 }

    執行結果:

     

         這種方式看起來比較暴力,運行時直接拋出異常。

     

    2、clone()對單例模式的破壞 

           當需要實現單例的類允許clone()時,如果處理不當,也會導致程序中出現不止一個實例。

        (1)案例

      一個實現了Cloneable接口單例類:

     1 public class Singleton implements Cloneable{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private Singleton(){
     4     }
     5     public static Singleton getInstance(){
     6         if(mInstance == null){
     7             synchronized (Singleton.class) {
     8                 if(mInstance == null){
     9                     mInstance = new Singleton();
    10                 }
    11             }
    12         }
    13         return mInstance;
    14     }
    15     @Override
    16     protected Object clone() throws CloneNotSupportedException {
    17         // TODO Auto-generated method stub
    18         return super.clone();
    19     }
    20 }

      測試代碼:

     1 public class SingletonDemo {
     2 
     3     public static void main(String[] args){
     4         try {
     5             Singleton singleton = Singleton.getInstance();
     6             Singleton cloneSingleton;
     7             cloneSingleton = (Singleton) Singleton.getInstance().clone();
     8             System.out.println(cloneSingleton == singleton);
     9         } catch (CloneNotSupportedException e) {
    10             e.printStackTrace();
    11         }
    12     }
    13 }

    執行結果:

    false

      (2)解決方案:

         解決思想是,重寫clone()方法,調clone()時直接返回已經實例的對象

     1 public class Singleton implements Cloneable{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private Singleton(){
     4     }
     5     public static Singleton getInstance(){
     6         if(mInstance == null){
     7             synchronized (Singleton.class) {
     8                 if(mInstance == null){
     9                     mInstance = new Singleton();
    10                 }
    11             }
    12         }
    13         return mInstance;
    14     }
    15     @Override
    16     protected Object clone() throws CloneNotSupportedException {
    17         return mInstance;
    18     }
    19 }

    執行結果:

    true

     

    3、序列化對單例模式的破壞

       在使用序列化/反序列化時,也會出現產生新實例對象的情況。

      (1)案例

          一個實現了序列化接口的單例類:

     1 public class Singleton implements Serializable{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private Singleton(){
     4     }
     5     public static Singleton getInstance(){
     6         if(mInstance == null){
     7             synchronized (Singleton.class) {
     8                 if(mInstance == null){
     9                     mInstance = new Singleton();
    10                 }
    11             }
    12         }
    13         return mInstance;
    14     }
    15 }

        測試代碼:

     1 public class SingletonDemo {
     2 
     3     public static void main(String[] args){
     4         try {
     5             Singleton singleton = Singleton.getInstance();
     6             FileOutputStream fos = new FileOutputStream("singleton.txt");
     7             ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);
     8             oos.writeObject(singleton);
     9             oos.close();
    10             fos.close();
    11 
    12             FileInputStream fis = new FileInputStream("singleton.txt");
    13             ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis);
    14             Singleton serializedSingleton = (Singleton) ois.readObject();
    15             fis.close();
    16             ois.close();
    17             System.out.println(serializedSingleton==singleton);
    18         } catch (Exception e) {
    19             e.printStackTrace();
    20         }
    21 
    22     }
    23 }

         運行結果:

    false

        (2)解決方案

        在反序列化時的回調方法 readResolve()中返回單例對象。

     1 public class Singleton implements Serializable{
     2     private static volatile Singleton mInstance;
     3     private Singleton(){
     4     }
     5     public static Singleton getInstance(){
     6         if(mInstance == null){
     7             synchronized (Singleton.class) {
     8                 if(mInstance == null){
     9                     mInstance = new Singleton();
    10                 }
    11             }
    12         }
    13         return mInstance;
    14     }
    15 
    16     protected Object readResolve() throws ObjectStreamException{
    17         return mInstance;
    18     }
    19 }

    結果:

    true

     

           以上就是筆者目前已知的三種可以破壞單例模式的場景以及對應的解決辦法,讀者如果知道還有其他的場景,記得一定要分享出來噢,正所謂“獨樂樂不如眾樂樂”!!!

           單例模式看起來是設計模式中最簡單的一個,但“麻雀雖小,五臟俱全”,其中有很多細節都是值得深究的。即便是本篇介紹的這幾個場景,也只是介紹了一些梗概而已,很多細節還需要讀者自己去試驗和推敲的,比如:通過枚舉方式實現單例模式,就不存在上述問題,而其它的實現方式似乎都存在上述問題!

     

           後記

           本篇參(剽)考(竊)了如下資料:

           高洪岩的《Java 多線程編程核心技術》

           博文:https://blog.csdn.net/fd2025/article/details/79711198

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  • 漢蘭達提車等幾個月,不如看看這款2.0T+9AT的7座SUV

    漢蘭達提車等幾個月,不如看看這款2.0T+9AT的7座SUV

    0T+愛信6AT雖然動力數據不及大指揮官,但勝在穩定可靠。豐田在漢蘭達的動力調校上要比Jeep更為得心應手,低轉下的扭矩較為充沛,油門調校也有一貫日系車的風格,初段頗為靈敏。在零百成績方面,漢蘭達為9。13秒。儘管如此,在高速上再加速時,漢蘭達依舊顯得底氣十足。

    如果要買一輛7座中型SUV來作為家庭出行的首選,我想很多人都會第一時間想到漢蘭達。畢竟這麼多年的口碑擺在那裡,各方面的實力都較為均衡。奈何漢蘭達的產能有限,導致不少地區要等好幾個月,甚至加價才能提車。

    幾年前,福特推出銳界試圖撼動漢蘭達的地位,結果也只是成了不少人買不到漢蘭達,退而求其次的選擇。這回Jeep推出大指揮官也是試圖重新攪動這個市場,好好地打擊一下漢蘭達,那究竟指揮官有沒有這樣的實力呢?虎哥就為大家好好分析一下。

    從動力參數來看,大指揮官無論是最大馬力還是最大扭矩都比漢蘭達多不少,而且在整備質量方面,大指揮官比漢蘭達還要輕75kg,相當於一個成年男性的質量。不過,參數只是一個方面,更重要的還是動力匹配。

    大指揮官上的這副2.0T發動機與Giulia上的是同根同源,與之匹配的是ZF的9AT變速箱。日常駕駛時,能發現這副9AT還是偏向於平順的調校,低速蠕行時沒有什麼頓挫。

    這樣的調校會導致大指揮官在急加速時的換擋偏慢,好在這副2.0T的機器底氣較足,很多時候並不需要降太多的擋位便可以完成加速。大指揮官實測的零百成績能少於8秒,比漢蘭達要快不少。大指揮官在走一些顛簸路時,濾震不錯,有一定的厚實感,只是偏軟的彈簧導致剎車時容易點頭。

    漢蘭達的2.0T+愛信6AT雖然動力數據不及大指揮官,但勝在穩定可靠。豐田在漢蘭達的動力調校上要比Jeep更為得心應手,低轉下的扭矩較為充沛,油門調校也有一貫日系車的風格,初段頗為靈敏。

    在零百成績方面,漢蘭達為9.13秒。儘管如此,在高速上再加速時,漢蘭達依舊顯得底氣十足。底盤調校上,漢蘭達偏重於舒適,懸挂的工作也較為無感。走爛路時,漢蘭達的濾震厚實,無論是駕駛員還是乘客都坐得較為舒適。

    大指揮官的二三排

    從上面的對比表格不難看出,漢蘭達更傾向於做好第二排,所以第二排在最小時也不至於頂到前排。同時,全平的中央地板也為其加分不少。但是在第三排方面,明顯就不如大指揮官。

    漢蘭達的二三排

    雖然大指揮官的二排在最小和最大腿部空間上都不如漢蘭達,但是第三排在最好的情況下能調出四指的腿部空間。不過這還是有點雞肋,滿載時,不僅三排的人會坐得比較局促,連二排乘客也會隨之遭殃。

    從上面的配置對比來看,在相同指導價下,大指揮官的配置表現是要略微好於漢蘭達。儘管這款漢蘭達的售價高達30多萬,但依舊採用的是鹵素大燈,車窗一鍵升降也僅裝備於前排,這些都是不應該的。

    總結

    大指揮官的表現雖然不錯,但在這個級別消費者最需要的舒適和大空間方面,還是與漢蘭達拉不開距離。倒是在動力和配置方面,能展現出自己的優勢,這樣的表現與銳界有幾分相似。對於消費者而言,多一個選擇總歸還是一件好事情,但恐怕大指揮官還是無法撼動漢蘭達的地位。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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    在油耗方面,日產軒逸提供了1。6L以及1。8L兩款動力總成供消費者選擇,與之匹配的是一台CVT變速箱。而作為主銷車型的1。6L版本整體的動力表現並不會太過出色,但好在動力輸出平順,而且油耗水平做得相當出色,也是各大滴滴車主當中最火爆的車型之一。

    在10多萬的這個價位區間中,無論是合資品牌還是國產品牌都有着數十款車型供你選擇,而對於絕大多數消費者而言,都是希望能買到一台價格便宜、用得放心的車型,於是你會發現不少人都變得十分苦惱,究竟自己看上的車型到底值不值得購買呢?成為了當前最希望解決的一個難題。

    帶着問題,今天咱們先來討論一下日系三強當中熱度相當高的日產軒逸,究竟這一款車型的表現怎麼樣呢?

    在造型方面相信大家對其也是相當熟悉,也是採用當下最常規的日產家族式設計語言,造型設計較為年輕,符合到當下消費者的審美,而且每月均保持數萬台的銷量(3月份37672輛)也足以證明它受到眾多消費者所熱捧。

    有着沙發廠之稱的日產品牌,在軒逸上也做得相當出色,2700mm的軸距表現也賦予了它大空間舒適家用的亮點,而且車型本身也沒有明顯的短板,也是一款能夠滿足到各種家庭需求的車型。

    雖然很多人都認為合資車型總會出現價格高配置低的情況,而實際上隨着車型的更新換代,你會發現其實原本配置簡陋的合資車型已經變得更具競爭力;

    在配置水平方面日產軒逸雖說沒有過於突出的地方,在低配版本上配置可以說是相當低,所以也是不值得推薦的。但在主銷的中高配版本,豐富的配置水平也讓其性價比極高;而且在高配版本上頁新增加了併線輔助、車道偏離系統、主動剎車等科技含量比較高的配置,也是這個價位當中極其少有的存在。

    在油耗方面,日產軒逸提供了1.6L以及1.8L兩款動力總成供消費者選擇,與之匹配的是一台CVT變速箱。而作為主銷車型的1.6L版本整體的動力表現並不會太過出色,但好在動力輸出平順,而且油耗水平做得相當出色,也是各大滴滴車主當中最火爆的車型之一。

    而在保養方面,日系車最大的優勢便是保養費用不高,而且車型的耐久性相當高,開着不壞、用起來相當省心。

    優點:車型造型大氣、油耗出色、儲物和乘坐空間大,很適合家用

    缺點:沒有後排出風口、沒有標配倒車雷達、動力和操控較弱

    就像上文所說,軒逸更推薦考慮車價為13.78萬的1.6L尊享版或以上的車型版本,而車型本身的價格並不算太高,但是軒逸也是擁有着一個相當不錯的現金優惠,也幾乎可以用原車價去購車。

    關於軒逸而言,其實多年在市場上打滾也讓它在消費者心目當中有着非常不錯的口碑,舒適家用也是它的優勢之處,而車型本身並沒有明顯的短板,雖然表現平平但不失為一台及格的家用轎車。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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