10種改變 看懂武漢肺炎正對能源、氣候變遷造成什麼影響

環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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上汽集團150億定增用於投資新能源汽車、車聯網等

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上汽集團4月20日晚間公告稱,中國證監會發行審核委員會於4月20日對公司非公開發行A股股票的申請進行了審核。根據會議審核結果,公司本次非公開發行A股股票的申請獲得審核通過。

根據調整後的定增預案,上汽集團擬以不低於15.56元/股非公開發行不超過9.64億股,募集資金不超過150億元用於投資新能源汽車、智慧化大規模定制、前瞻技術與車聯網、汽車服務與汽車金融領域內多個項目,其中公司控股股東上汽總公司擬認購不超過30億元,公司員工持股計畫擬認購不超過11.6745億元。

定增募集資金主要投向新興領域:其中新能源相關專案72億、智慧定制化專案20億、前瞻技術(燃料電池/智慧汽車)及車聯網19億、汽車服務與金融專案39億。

戰略定位由汽車製造轉為綜合服務:研發製造業環節,資源更多的向新能源汽車、智慧汽車傾斜;同時更加注重汽車服務領域的潛力挖掘,包括汽車金融、維修服務等。

公司為業務轉型已做大量的準備和調整:1、組織架構調整,新成立服務貿易事業部、金融事業部,用於整合內部相關業務;2、廣泛儲備技術,公司先後投入60億用於新能源產品開發,是國內少有的推出插電式車型的車企;3、積極跨界合作,公司已與阿裡巴巴、中國石油等企業在車聯網、汽車後市場方面建立戰略合作;4、激勵機制調整,本次增發實現更大額度的持股,同時在部分新業務上還實現了更大幅度的員工持股。

公司新業務發展目標:1、新能源汽車領域,完善供應鏈體系,有效降低成本,加快推出產品,2016、2020年分別實現2.6、20萬銷量;2、智慧汽車領域,2016年下半年推出與阿裡巴巴合作開發的首款互聯網汽車;3、服務貿易領域,以車享網/車享家為服務平臺,建立涵蓋(自建1500家)1萬家店的服務體系,至2020年,實現收入3000億(含物流/維修/金融)。

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大眾汽車尾氣門賠償方案出爐

據外媒報導,大眾汽車集團將準備至少100億美元,應對“尾氣門”醜聞導致的賠償。按照美國聯邦法官設定的最後期限,大眾日前簽訂框架協定,將回購50多萬輛作弊柴油車,並將向車主支付賠償金。

大眾這次將賠上百億美元

據知情人士披露,大眾汽車集團此次還同意安排至少100億美元預算,用於支付美國政府的美國民事訴訟罰款和美國車主的索賠。

此外,大眾回購的車輛將包括自2009年起售的捷達轎車、高爾夫緊湊車及奧迪A3,這些車輛均搭載2.0升EA189柴油發動機。不過,包括奧迪和保時捷SUV在內的另外8萬輛搭載3.0升柴油發動機的車輛則不在回購範圍之內,這些車輛同樣採用了作弊軟體,使得測試結果好於實際情況。

關於本次大眾如何賠償,來自路透社的消息稱,目前在個人賠償方面,大眾還未做出任何決定。而德國《世界報》(Die Welt)4月20日則報導稱,大眾“尾氣門”解決方案中將包括支付相關車主每人5,000美元,涉及58萬輛車,但不包括升級軟體的費用。

損失總金額到底是多少?

大眾汽車將總共為尾氣門醜聞蒙受多少經濟損失?迄今尚無準確說法。起初在去年9月尾氣門曝光甫始,大眾被指將被美國當局罰款180多億美元,創汽車行業最大罰單。

之後大眾宣佈,在2015年第三季度安排67億歐元(約合76億美元)用於修復相關車輛和賠償。不過由於在全球範圍內涉及超過1,100萬輛車,之後又多次曝光更多車輛涉及排放測試舞弊,業界對大眾經濟損失總額的估計值也隨之膨脹。部分機構甚至認為大眾可能最終損失900億美元之巨。

不過實際情況可能沒有極端說法那樣令人震驚。從理論上說,大眾蒙受的民事賠償可能超過420億美元,但現實中卻並未達到該數字。彭博社分析師Brandon Barnes估算,大眾回購在美國所有舞弊車輛將耗費94億美元。

Evercore ISI機構最新估算數字顯示,大眾可能最終為尾氣門埋單大約300億歐元。

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三菱再爆電動車里程造假疑雲

日商三菱汽車日前自爆旗下汽車油耗測試造假,如今連電動車款也出了問題。日媒指出,三菱在海外銷售的電動車i-MiEV也涉及謊報里程耗電數據問題。

德國福斯汽車去年爆出排放廢氣造假醜聞,引發各界譁然。今年四月20日,日商三菱汽車也自爆迷你車款油耗測試造假,並開始研擬補償機制。但一波未平、一波又起,日媒產經新聞指出,三菱的外銷款電動車i-MiEV在里程耗電數據方面也有造假情事,可能與三菱迷你車款一樣,用竄改空氣與輪胎阻力、抑或是採用時間較短的美國「高速慣性行駛法」測試,讓油耗/電耗數據較實際狀況降低5~10%。

若三菱電動車確實也牽涉里程造假,則旗下有問題的車款已包括:RVR、Outlander、Pajero、Minicab MiEV、i-MiEV等。日本相關當局要求三菱在27日之前繳交報告。

自三菱自爆油耗造假醜聞已來,三菱的股票持續重挫,直到4月22日止,市值已蒸發3,600億日圓左右。

(照片來源:)

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SpringBoot基本配置詳解

SpringBoot項目有一些基本的配置,比如啟動圖案(banner),比如默認配置文件application.properties,以及相關的默認配置項。

示例項目代碼在:

一、啟動圖案banner

編寫banner.txt放入resources文件夾下,然後啟動項目即可修改默認圖案。

關於banner的生成,可以去一些專門的網站。

比如:https://www.bootschool.net/ascii

二、配置文件application

2.1 application.properties/yml

resources下通常會默認生成一個application.properties文件,這個文件包含了SpringBoot項目的全局配置文件。裏面的配置項通常是這樣的:

server.port=8080

在這個文件里我們可以添加框架支持的配置項,比如項目端口號、JDBC連接的數據源、日誌級別等等。

現在比較流行的是將properties文件改為yml文件。yml文件的格式yaml是這樣的:

server:
    port: 8080

yml和properties的作用是一樣的。而yml的好處是顯而易見的——更易寫易讀。

屬性之間互相調用使用${name}:

eknown:
    email: eknown@163.com
    uri: http://www.eknown.cn
    title: 'hello, link to ${eknown.uri} or email to ${eknown.email}'

鏈接:

2.2 多環境配置文件

通常開發一個應用會有多個環境,常見如dev/prod,也會有test,甚至其他一些自定義的環境,SpringBoot支持配置文件的靈活切換。

定義新配置文件需要遵循以下格式:application-{profile}.properties 或者application-{profile}.yml

比如現在有dev和prod兩個環境,我需要在application.yml文件之外新建兩個文件:

  1. application-dev.yml

    server:
       port: 8080
  2. application-prod.yml

    server:
      port: 8081

然後在application.yml中通過application.profiles.active={profile}指明啟用那個配置:

application:
    profiles:
      active: dev

除了在application.yml中指定配置文件外,還可以通過啟動命令指定:java -jar xxx.jar --spring.profiles.active=dev

2.2 自定義配置項並獲取它

主要介紹兩種方式,獲取單個配置項和獲取多個配置項。

舉例:

eknown:
    email: eknown@163.com
    uri: http://www.eknown.cn

2.2.1 使用@Value註解獲取單個配置項

@Value("${eknown.email}")
private String email;

@Value("${eknown.uri}")
private String url;

注意:使用@Value註解的時候,所在類必須被Spring容器管理,也就是被@Component、@Controller、@Service等註解定義的類。

2.2.2 獲取多個配置項

第一種,定義一個bean類,通過@Value獲取多個配置項:

@Component
public class MyConfigBean {
  
}

然後我們通過get方法來獲取這些值:

@RestController
public class BasicAction {
  
  @Autowired
  private MyConfigBean myConfigBean;

}

第二種,使用註解@ConfigurationProperties:

@Component
@ConfigurationProperties(perfix="eknown")
public class MyConfigBean {

  private String email;
  private String uri;
}

這裏只需要通過prefix指定前綴即可,後面的值自動匹配。

這裏我們還使用了@Component註解來讓spring容器管理這個MyConfigBean。

此外,我們可以不需要引入@Component,轉而在Application啟動類上加上@EnableConfigurationProperties({MyConfigBean.class})來啟動這個配置。

注意:我們這裡是從主配置文件,也就是SpringBoot默認的application-profile文件中獲取配置數據的。

而從自定義的配置文件,比如test.yml這種形式中獲取配置項時,情況是有點不大一樣的。

三、自定義配置文件

上面介紹的配置文件都是springboot默認的application開頭的文件。如果要自定義一個配置文件呢,比如test.yml或test.properties,怎麼獲取其中的配置項呢?

使用@PageResource註解即可。

首先我們來看一下讀取自定義的properties文件里的內容:

test.properties

hello.time=2019.11.19
hello.name=eknown

定義Configuration類:

@Configuration
@PropertySource("classpath:test.properties")
//@PropertySource("classpath:test.yml") // 注意,yml文件不能直接這樣寫,會讀不出數據
@ConfigurationProperties(prefix = "hello")
public class TestConfiguration {
    private String name;
    private String time;

    // hide get and set methods
}

測試一下:

@RestController
@RequestMapping(value = "test")
public class TestAction {

    @Autowired
    private TestConfiguration testConfiguration;

    @GetMapping(value = "config")
    public String test() {
        return testConfiguration.getName() + "<br/>" + testConfiguration.getTime();
    }
}

如果將properties文件換成yml文件呢?

我們嘗試一下,發現:

讀不出數據?

分析一下@PropertySource註解,發現其使用的PropertySourceFactory是DefaultPropertySourceFactory.

這個類的源碼如下:

public class DefaultPropertySourceFactory implements PropertySourceFactory {
    public DefaultPropertySourceFactory() {
    }

    public PropertySource<?> createPropertySource(@Nullable String name, EncodedResource resource) throws IOException {
        return name != null ? new ResourcePropertySource(name, resource) : new ResourcePropertySource(resource);
    }
}

這個類只能處理properties文件,無法處理yml文件。所以我們需要自定義一個YmlSourceFactory。

public class YamlSourceFactory extends DefaultPropertySourceFactory {

    @Override
    public PropertySource<?> createPropertySource(String name, EncodedResource resource) throws IOException {
        return new YamlPropertySourceLoader().load(resource.getResource().getFilename()
                , resource.getResource()).get(0);
    }
}

然後定義test.yml文件的config類:

@Configuration
@PropertySource(value = "classpath:test.yml", encoding = "utf-8", factory = YamlSourceFactory.class)
@ConfigurationProperties(prefix = "yml.hello")
public class TestYamlConfiguration {
    private String name;
    private String time;

    // hide get and set methods
}

注:為了區分test.properties和test.yml,這裏的test.yml中的屬性以yml.hello開頭。

編寫一下測試:

    @Autowired
    private TestYamlConfiguration ymlConfiguration;

    @GetMapping(value = "yml")
    public String testYml() {
        return "yml config: <br/>" + ymlConfiguration.getName() + "<br/>" + ymlConfiguration.getTime();
    }

訪問:

四、補充@ConfigurationProperties

網上一些資料中,為配合使用@ConfigurationProperties,還使用了@EnableConfigurationProperties註解。

經過測試發現:

  1. 從SpringBoot默認配置文件讀取配置信息,使用@ConfigurationProperties + @Component/@Configuration,或者@ConfigurationProperties + 在啟動類添加@EnableConfigurationProperties({class})。這兩種方式都能解決問題

  2. 從非默認配置文件讀取配置信息,需要利用@PropertySource註解。同樣兩種方式:

    2.1 @PropertySource + @ConfigurationProperties + @Component/@Configuration

    2.2 @PropertySource + @ConfigurationProperties + @Component/@Configuration + @EnableConfigurationProperties,第二種方式存在一個問題,即還是必須要使用@Component註解,如果不使用,則會導致讀取配置信息為null,但程序不會報錯;而如果採用了,則會導致bean類的set方法被執行兩次(也就是生成了兩個同樣類型的bean類)。這種方式不建議!

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Appium+python自動化(四十一)-Appium自動化測試框架綜合實踐 – 即將落下帷幕(超詳解)

1.簡介

  今天我們緊接着上一篇繼續分享Appium自動化測試框架綜合實踐 – 代碼實現。到今天為止,大功即將告成;框架所需要的代碼實現都基本完成。

2.data數據封裝

2.1使用背景

在實際項目過程中,我們的數據可能是存儲在一個數據文件中,如txt,excel、csv文件類型。我們可以封裝一些方法來讀取文件中的數據來實現數據驅動。

2.2案例

將測試賬號存儲在account.csv文件,內容如下:

account.csv

hg2018

hg2018

hg2019

zxw2019

666

222

參考代碼

2.3enumerate()簡介

enumerate()是python的內置函數

  • enumerate在字典上是枚舉、列舉的意思
  • 對於一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串),enumerate將其組成一個索引序列,利用它可以同時獲得索引和值
  • enumerate多用於在for循環中得到計數。

2.4enumerate()使用

如果對一個列表,既要遍歷索引又要遍曆元素時,首先可以這樣寫:

參考代碼
list = ["", "", "一個", "測試","數據"]

for i in range(len(list)):

    print(i,list[i])

上述方法有些累贅,利用enumerate()會更加直接和優美:

參考代碼
list1 = ["", "", "一個", "測試","數據"]

for index, item in enumerate(list1):

        print(index,item)

3.數據讀取方法封裝

  數據讀取方法也屬於公共方法,這裏我們首先實現一下,然後將其封裝到裡邊即可。

3.1數據讀取方法實現的參考代碼

import csv


     def get_csv_data(csv_file,line):

        with open(csv_file, 'r', encoding='utf-8-sig') as file:

            reader=csv.reader(file)

            for index, row in enumerate(reader,1):

                if index == line:

                    return row

 

    csv_file='../data/account.csv'

    data=get_csv_data(csv_file,3)

    print(data)

3.2封裝

將其封裝在公共方法中,在其他地方用到的時候,直接導入調用即可。

4.utf-8與utf-8-sig兩種編碼格式的區別

UTF-8以字節為編碼單元,它的字節順序在所有系統中都是一樣的,沒有字節序的問題,也因此它實際上並不需要BOM(“ByteOrder Mark”)。但是UTF-8 with BOM即utf-8-sig需要提供BOM。

5.config文件配置

各種配置文件都放在這個目錄下。

5.1日誌文件配置 

主要是一些日誌信息的配置。

log.config

 參考代碼
[loggers]
keys=root,infoLogger

[logger_root]
level=DEBUG
handlers=consoleHandler,fileHandler

[logger_infoLogger]
handlers=consoleHandler,fileHandler
qualname=infoLogger
propagate=0

[handlers]
keys=consoleHandler,fileHandler

[handler_consoleHandler]
class=StreamHandler
level=INFO
formatter=form02
args=(sys.stdout,)

[handler_fileHandler]
class=FileHandler
level=INFO
formatter=form01
args=('../logs/runlog.log', 'a')

[formatters]
keys=form01,form02

[formatter_form01]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

[formatter_form02]
format=%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s

6.測試用例封裝

這裏宏哥舉例給小夥伴們演示:封裝註冊和登錄兩個測試用例。

6.1測試用例執行開始結束操作封裝

測試用例執行開始和結束的封裝,其他模塊用到直接導入,調用即可。

myunit.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
import unittest
from kyb_testProject.common.desired_caps import appium_desired
import logging
from time import sleep

class StartEnd(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        logging.info('=====setUp====')
        self.driver=appium_desired()

    def tearDown(self):
        logging.info('====tearDown====')
        sleep(5)
        self.driver.close_app()

6.2註冊用例

開始註冊用例代碼邏輯的實現。

test_register.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-20
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.registerView import RegisterView
import logging,random,unittest

class RegisterTest(StartEnd):
    def test_user_register(self):
        logging.info('======test_user_register======')
        r=RegisterView(self.driver)

        username = 'bjhg2019' + 'fly' + str(random.randint(1000, 9000))
        password = 'bjhg2020' + str(random.randint(1000, 9000))
        email = 'bjhg' + str(random.randint(1000, 9000)) + '@163.com'

        self.assertTrue(r.register_action(username,password,email))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

6.3登錄用例

開始登錄用例代碼邏輯的實現。

test_login.py

參考代碼
# coding=utf-8
# 1.先設置編碼,utf-8可支持中英文,如上,一般放在第一行

# 2.註釋:包括記錄創建時間,創建人,項目名稱。
'''
Created on 2019-11-13
@author: 北京-宏哥   QQ交流群:707699217
Project:Appium自動化測試框架綜合實踐 - 代碼實現
'''
# 3.導入模塊
from kyb_testProject.common.myunit import StartEnd
from kyb_testProject.businessView.loginView import LoginView
import unittest
import logging

class TestLogin(StartEnd):
    csv_file='../data/account.csv'

    @unittest.skip('test_login_zxw2018')
    def test_login_zxw2018(self):
        logging.info('======test_login_zxw2018=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data=l.get_csv_data(self.csv_file,2)

        l.login_action(data[0],data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    # @unittest.skip('skip test_login_zxw2017')
    def test_login_zxw2017(self):
        logging.info('======test_login_zxw2017=====')
        l=LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 1)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus())

    @unittest.skip('test_login_error')
    def test_login_error(self):
        logging.info('======test_login_error=====')
        l = LoginView(self.driver)
        data = l.get_csv_data(self.csv_file, 3)

        l.login_action(data[0], data[1])
        self.assertTrue(l.check_loginStatus(),msg='login fail!')

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

7.小結

到此,Appium自動化測試框架就差下一篇就全部完成了,聰明的你都懂了嗎???嘿嘿!慢慢地來吧。

下節預告

下一篇,講解執行測試用例,生成測試報告,以及自動化平台,請關注宏哥,敬請期待!!!

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Model X 高價轉賣,買家是 Ford

據彭博社報導,Tesla 首批發售的 SUV Tesla  Model X 其中一輛的買家是汽車廠商 Ford,後者以高出定價 5.5 萬美元的價格買下了這輛電動車,Ford 是透過一家經銷商購買原車主轉賣的全新 Model X,通常購買競爭對手的新車主要是為了進行測試或者拆解。

Ford 購買 Model X 是 Founders 系列,起售價是 14.4 萬美元,由於首批發售的數量有限,每輛車都有一個編號,Ford 購買的這一輛是 Tesla 加州工廠生產第 64 輛 Model X。原車主是 Tesla 的老客戶、來自加州的 Wayne Skiles,他擁有一輛 Model S,並參加了向親友推薦購車的活動,由於他的推薦 Tesla 售出了 10 輛車,在 Model X 發售時他能夠有機會買到 Founders 系列的 Model X,當然他並沒有打算把這輛車留給自己,選擇在芝加哥交車,隨後就開到汽車店將 Model X 轉賣掉了,還賺了一筆錢。   這輛加州生產的 Model X 最終在底特律被發現,掛著密西根州的車牌,它的車主就是汽車廠商 Ford 公司,購買這輛 Model S,加上稅費和手續費,Ford 一共支付了 21.2 萬美元。為了能夠更早地買到這台車,支付比定價更高的費用是正常的,相信這筆錢對於 Ford 公司來說也不是什麼大數目,那 Ford 為什麼要買競爭對手的新車呢?   汽車廠商購買競爭對手的產品,主要是用於測試或是拆解,以了解對手的設計和技術,Tesla 在電動車的設計製造方面可謂是相當成功,Ford 購買新車來偷師也不足為奇。Ford 公司在聲明中稱,購買汽車廠商的新車進行測試正汽車產業非常常見,為了更早拿到產品,高於定價購買也很正常。   Ford 公司計劃在 2020 年投資 45 億美元研發電動車,至少推出 13 款電動車新品。

(本文授權轉載自《》─〈〉)

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買電動車送補貼金?傳德國財政部提12億歐元獎勵方案

德國電動車銷售積弱不振,據傳財政部已提出總額12億歐元(相當於13.5億美元)的補貼法案,希望為電動車市重新注入活力,而所需費用將由政府及車商聯手買單。

華爾街日報25日引述未具名消息人士報導,德國政府高層和汽車產業代表即將在26日與德國總理梅克爾會面,討論刺激電動車銷售量的獎勵措施,另外也會考慮直接由政府出資、在全國建設充電站。

根據財政部提出的建議,在2016年至2018年夏季期間,購買電動車的民眾可獲得政府與車商補貼5,000歐元,購買油電混合動力車的民眾則可獲得3,000歐元的補助,在此之後補貼金額會分別下降至3,000歐元(電動車)、2,000歐元(油電混合動力車)。

消息顯示,售價高於60,000歐元的電動車不在補助範圍之內,以免獎勵措施淪為補貼富人買車的工具。另外,這個方案將遵循先買先補貼的原則,12億歐元的補助款用罄之後將不再補款。財政部也提議提供3億歐元的額外補貼,為電動車設立充電站。

Thomson Reuters報導,梅克爾甫於4月12日呼籲汽車製造商開出願望清單。梅克爾表示,官方將盡快清除法律障礙、讓他們可以在德國測試無人駕駛車。她透露,德國執政聯盟將在5月底開會討論自駕車法令規範。德國財長Wolfgang Schaeuble上個月說,官方將設法協助電動車開發、但可能無法讓所有車商感到滿意。車界領袖呼籲,德國若想維持全球領導地位、政府就得想辦法提振電動車買氣。

蘋果在德國的電動車開發案似乎正進行的如火如荼。AppleInsider 4月18日引述法蘭克福廣訊報(Frankfurter Allgemeine Zeitung)報導,蘋果已在柏林設立秘密開發實驗室,目前在當地擁有15-20名工程、軟體、硬體、行銷背景的德國汽車業頂尖人才。報導指出,蘋果進軍汽車業的第一款產品將是電動車、但初期不具備自駕功能。

(本文內容由授權提供)

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一文看懂 K8s 日誌系統設計和實踐

作者 | 元乙  阿里雲存儲服務技術專家

導讀:上一篇文章中我們介紹了為什麼需要一個日誌系統、為什麼雲原生下的日誌系統如此重要以及雲原生背景下日誌系統的建設難點,相信 DevOps、SRE、運維等同學看了之後深有體會。本篇文章單刀直入,會直接跟大家分享一下如何在雲原生的場景下搭建一個靈活、功能強大、可靠、可擴容的日誌系統。

需求驅動架構設計

技術架構,是將產品需求轉變為技術實現的過程。對於所有的架構師而言,能夠將產品需求分析透徹是非常基本也是非常重要的一點。很多系統剛建成沒多久就要被推翻,最根本的原因還是沒有解決好產品真正的需求。

我所在的日誌服務團隊在日誌這塊有近10年的經驗,幾乎服務阿里內部所有的團隊,涉及電商、支付、物流、雲計算、遊戲、即時通訊、IoT等領域,多年來的產品功能的優化和迭代都是基於各個團隊的日誌需求變化。

有幸我們最近幾年在阿里雲上實現了產品化,服務了數以萬計的企業用戶,包括國內各大直播類、短視頻、新聞媒體、遊戲等行業Top1互聯網客戶。產品功能從服務一個公司到服務上萬家公司會有質的差別,上雲促使我們更加深入的去思考:究竟哪些功能是日誌這個平台需要去為用戶去解決的,日誌最核心的訴求是什麼,如何去滿足各行各業、各種不同業務角色的需求…

需求分解與功能設計

上一節中我們分析了公司內各個不同角色對於日誌的相關需求,總結起來有以下幾點:

  1. 支持各種日誌格式、數據源的採集,包括非K8s
  2. 能夠快速的查找/定位問題日誌
  3. 能夠將各種格式的半結構化/非結構化日誌格式化,並支持快速的統計分析、可視化
  4. 支持通過日誌進行實時計算並獲得一些業務指標,並支持基於業務指標實時的告警(其實本質就是APM)
  5. 支持對於超大規模的日誌進行各種維度的關聯分析,可接受一定時間的延遲
  6. 能夠便捷的對接各種外部系統或支持自定義的獲取數據,例如對接第三方審計系統
  7. 能夠基於日誌以及相關的時序信息,實現智能的告警、預測、根因分析等,並能夠支持自定義的離線訓練方式以獲得更好的效果

為滿足上述這些功能需求,日誌平台上必須具備的功能功能模塊有:

  1. 全方位日誌採集,支持DaemonSet、Sidecar各種採集方式以應對不同的採集需求,同時支持Web、移動端、IoT、物理機/虛擬機各種數據源的採集;
  2. 日誌實時通道,這個是為了對接上下游所必備的功能,保證日誌能夠被多種系統所便捷的使用;
  3. 數據清洗(ETL: Extract,Transform,Load),對各種格式的日誌進行清洗,支持過濾、富化、轉換、補漏、分裂、聚合等;
  4. 日誌展現與搜索,這是所有日誌平台必須具備的功能,能夠根據關鍵詞快速的定位到日誌並查看日誌上下文,看似簡單的功能卻最難做好;
  5. 實時分析,搜索只能完成一些定位到問題,而分析統計功能可以幫助快速分析問題的根因,同時可以用於快速的計算一些業務指標;
  6. 流計算,通常我們都會使用流計算框架(Flink、Storm、Spark Stream等)來計算一些實時的指標或對數據進行一些自定義的清洗等;
  7. 離線分析,運營、安全相關的需求都需要對大量的歷史日誌進行各種維度的關聯計算,目前只有T+1的離線分析引擎能夠完成;
  8. 機器學習框架,能夠便捷、快速的將歷史的日誌對接到機器學習框架進行離線訓練,並將訓練后的結果加載到線上實時的算法庫中。

開源方案設計

藉助於強大的開源社區,我們可以很容易基於開源軟件的組合來實現這樣一套日誌平台,上圖是一個非常典型的以ELK為核心的日誌平台方案:

  • 利用FileBeats、Fluentd等採集Agent實現容器上的數據統一收集。
  • 為了提供更加豐富的上下游以及緩衝能力,可以使用kafka作為數據採集的接收端。
  • 採集到的原始數據還需要進一步的清洗,可以使用Logstash或者Flink訂閱Kafka中的數據,清洗完畢后再寫入kafka中。
  • 清洗后的數據可以對接ElasticSearch來做實時的查詢檢索、對接Flink來計算實時的指標和告警、對接Hadoop來做離線的數據分析、對接TensorFlow來做離線模型訓練。
  • 數據的可視化可以使用grafana、kibana等常用的可視化組件。

為什麼我們選擇自研

採用開源軟件的組合是非常高效的方案,得益於強大的開源社區以及龐大用戶群體的經驗積累,我們可以很快搭建出這樣一套系統,並且可以滿足我們絕大部分的需求。

當我們把這套系統部署好,能夠把日誌從容器上採集上來、elasticsearch上能夠查到、Hadoop上能夠成功執行SQL、Grafana上能看到圖、告警短信能收到……完成上述流程打通后,加加班可能只需要花費幾天的時間,當系統終於跑通的時候,這時候終於可以長舒一口氣,躺在辦公椅上放鬆放鬆。

然而理想很豐滿現實很骨感,當我們預發通了,測試完了上到生產,開始接入第一個應用,逐漸更多的應用接入,越來越多的人開始使用……這時候很多問題都可能暴露出來:

  • 隨着業務量的上漲,日誌量也越來越大,Kakfa和ES要不斷擴容,同時同步Kafka到ES的Connector也需要擴容,最煩的是採集Agent,每台機器上部署的DaemonSet Fluentd根本沒辦法擴容,到了單Agent瓶頸就沒辦法了,只能換Sidecar,換Sidecar工作量大不說,還會帶來一系列其他的問題,比如怎麼和CICD系統集成、資源消耗、配置規劃、stdout採集不支持等等。
  • 從剛開始上的邊緣業務,慢慢更多的核心業務接入,對於日誌的可靠性要求越來越高,經常有研發反應從ES上查不到數據、運營說統計出來的報表不準、安全說拿到的數據不是實時的……每次問題的排查都要經過採集、隊列、清洗、傳輸等等非常多的路徑,排查代價非常高。同時還要為日誌系統搭建一套監控方案,能夠即時發現問題,而且這套方案還不能基於日誌系統,不能自依賴。
  • 當越來越多的開發開始用日誌平台調查問題時,經常會出現因為某1-2個人提交一個大的查詢,導致系統整體負載上升,其他人的查詢都會被Block,甚至出現Full GC等情況。這時候一些大能力的公司會對ES進行改造,來支持多租戶隔離;或者為不同的業務部門搭建不同的ES集群,最後又要運維多個ES集群,工作量還是很大。
  • 當投入了很多人力,終於能夠把日誌平台維持日常使用,這時候公司財務找過來了,說我們用了非常多的機器,成本太大。這時候開始要優化成本,但是思來想去就是需要這麼多台機器,每天大部分的機器水位都在20%-30%,但是高峰的水位可能到70%,所以不能撤,撤了高峰頂不住,這時候只能搞搞削峰填谷,又是一堆工作量。

上述這些是一家中等規模的互聯網企業在日誌平台建設中經常會遇到的問題,在阿里這些問題會放大非常多倍:

  • 比如面對雙十一的流量,市面上所有的開源軟件都無法滿足我們那麼大流量的需求。
  • 面對阿里內部上萬個業務應用,幾千名工程師同時使用,併發和多租戶隔離我們必須要做到極致。
  • 面對非常多核心的訂單、交易等場景,整個鏈路的穩定性必須要求3個9甚至4個9的可用性。
  • 每天如此大的數據量,對於成本的優化顯得極為重要,10%的成本優化帶來的收益可能就有上億。

阿里K8s日誌方案

針對上述的一些問題,我們經過多年的時間,開發並打磨出這樣一套K8s日誌方案:

  1. 使用我們自研的日誌採集Agent Logtail實現K8s全方位的數據採集,目前Logtail在集團內有數百萬的全量部署,性能、穩定性經過多次雙十一金融級考驗。
  2. 化繁為簡,數據隊列、清洗加工、實時檢索、實時分析、AI算法等原生集成,而不是基於各種開源軟件搭積木的形式實,大大降低了數據鏈路長度,鏈路長度的降低也意味着出錯可能性的減少。
  3. 隊列、清洗加工、檢索、分析、AI引擎等全部針對日誌場景深度定製優化,滿足大吞吐、動態擴容、億級日誌秒級可查、低成本、高可用性等需求。
  4. 對於流式計算、離線分析場景這種通用需求,無論是開源還是阿里內部都有非常成熟的產品,我們通過無縫對接的方式來支持,目前日誌服務支持了數十種下游的開源、雲上產品的對接。

這套系統目前支撐了整個阿里集團、螞蟻集團、雲上上萬家企業的日誌分析,每天寫入的數據量16PB+,開發、運維這樣一套系統問題和挑戰非常多,這裏就不再展開,有興趣的同學可以參考我們團隊的技術分享:。

總結

本篇主要從架構層面去介紹如何搭建一套K8s的日誌分析平台,包括開源方案以及我們阿里自研的一套方案。然而實際這套系統落地到生產環境並有效運行還有很多工作要做:

  1. K8s上以什麼樣的姿勢來打日誌?
  2. K8s上的日誌採集方案選擇,DaemonSet or Sidecar?
  3. 日誌方案如何與CICD去集成?
  4. 微服務下各個應用的日誌存儲如何劃分?
  5. 如何基於K8s系統的日誌去做K8s監控?
  6. 如何去監控日誌平台的可靠性?
  7. 如何去對多個微服務/組件去做自動的巡檢?
  8. 如何自動的監控多個站點並實現流量異常時的快速定位?

後續文章我們會一步一步來和大家分享如何把這套系統落地,敬請期待。

“ 阿里巴巴雲原生微信公眾號(ID:Alicloudnative)關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh等技術領域、聚焦雲原生流行技術趨勢、雲原生大規模的落地實踐,做最懂雲原生開發者的技術公眾號。”

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ASP.NET Core 3.0 gRPC 身份認證和授權

一.開頭聊騷

本文算是對於 ASP.NET Core 3.0 gRPC 研究性學習的最後一篇了,以後在實際使用中,可能會發一些經驗之文。本文主要講 ASP.NET Core 本身的認證授權和gRPC接入,認證方式採用目前主流的 JWT 結合 IdentityServer4。

二.服務端配置

我們首先需要在服務端配置認證和授權。gRPC基於此文的Demo來開始: ,IdentityServer 基於此文Demo: 。

配置

1.首先啟動 IdentityServer4 地址為:

2.為gRPC項目安裝Jwt組件:Install-Package Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer -Version 3.0.0

3.為gRPC項目配置認證和授權服務

在 Startup 類的 ConfigureServices 方法中,配置如下代碼

services.AddAuthorization(options =>
{
    options.AddPolicy(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme, policy =>
    {
        policy.AddAuthenticationSchemes(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme);
        policy.RequireClaim("sub");
    });
});
services.AddAuthentication(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme)
    .AddJwtBearer(options =>
    {
        options.Authority = "http://localhost:5000";
        options.RequireHttpsMetadata = false;
        options.Audience = "grpc1";
    });

4.啟用認證授權中間件

在 Startup 類的 Configure 方法中,配置如下代碼

app.UseRouting();

app.UseAuthentication();
app.UseAuthorization();

請務必注意中間件順序

5.為gRPC服務啟用授權

我們在 LuCatService 的 SuckingCat 方法上,加上 [Authorize]特性,就和在MVC中一樣。

測試

運行客戶端調用服務端來進行測試,發現服務端返回了授權失敗,客戶端同樣獲得了錯誤。這證明我們的服務端配置是沒有問題的

三.客戶端配置

配置

客戶端首先需要從 IdentityServer 申請 Token,然後在調用 gRPC 服務時傳遞過去,這和 HTTP Api 調用一樣。

1.客戶端項目安裝組件 IdentityModel 獲得基於 HttpClient 的和 IdentityServer 的交互的封裝。

2.獲取Token

// discover endpoints from metadata
var client = new HttpClient();

var disco = await client.GetDiscoveryDocumentAsync("http://localhost:5000");
if (disco.IsError)
{
    Console.WriteLine(disco.Error);
    return;
}

// request token
var tokenResponse = await client.RequestPasswordTokenAsync(new PasswordTokenRequest
{
    Address = disco.TokenEndpoint,
    ClientId = "ro.client",
    ClientSecret = "secret",

    UserName = "alice",
    Password = "password",
    Scope = "grpc1"
});

if (tokenResponse.IsError)
{
    Console.WriteLine(tokenResponse.Error);
    return;
}

Console.WriteLine(tokenResponse.Json);
Console.WriteLine("\n\n");

3.為 gRPC 客戶端請求設置 Token

和 HTTP Api 調用一樣,gRPC也是放在頭部的

var headers = new Metadata {{"Authorization", $"Bearer {tokenResponse.Json["access_token"]}"}};

var catClient = new LuCat.LuCatClient(channel);
var catReply = await catClient.SuckingCatAsync(new Empty(), headers);

主要就是在調用 SuckingCatAsync方法時,傳入了header。

測試

可以看到成功的進行了調用。

四.結束

本文所用代碼地址:

gRPC in Asp.Net Core :

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