EV續航距離倍增、媲美汽油車!GS傳量產新電池

 

日經新聞8日報導,GS Yuasa將在2020年開始量產可讓電動車(EV)充飽一次電所能行駛的距離擴增至現行2倍的新型鋰離子電池。現行部分EV充飽電所能行駛的距離僅有汽油車的一半左右水準,而搭載GS新型電池將讓EV續航距離增加至可媲美汽油車的水準。GS為全球第4大車用鋰離子電池廠。

報導指出,上述新型電池由GS、三菱商事(Mitsubishi)、三菱汽車(Mitsubishi Motors)合資設立的電池製造公司「Lithium Energy Japan(簡稱LEJ)」所研發,將在2020年透過LEJ工廠進行量產,將供應給日系、歐系車廠使用,價格目標是壓低至同於現行產品的水準。GS、三菱商事、三菱汽車對LEJ的出資比重分別為51%、46%、3%。

根據GS公布的財報資料顯示,上季(2017年4-6月)GS車用鋰離子電池事業營收較去年同期成長4.2%至87.24億日圓、營損額自去年同期的2.17億日圓縮小至1.64億日圓。

法國、英國已紛紛表明計畫在2040年停售汽柴油車,提振EV後續需求料將急速擴大。

富士經濟6月22日公布調查報告指出,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV(油電混合車、2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估,在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

(本文內容由授權使用。圖片出處:GS Yuasa)

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中國30餘省市加大政策補貼力道,充電樁建設步爆發期

21經濟網報導,為推進新能源汽車行業健康發展,中國許多城市近期紛紛調整補貼政策,下調整車補貼,上調充電樁補貼。中國國家新能源汽車技術創新工程專家組組長王秉剛表示,現在電動車這條腿已走在前頭,要拉動基礎設施建設這另一條腿。從建設落後到「適度超前」,業內人士預計,未來三年中國充電樁產業將迎來大發展,市場規模預估達千億級(人民幣,下同)。

根據中國深圳財委和深圳發改委日前發佈《深圳市2017年新能源汽車推廣應用財政支持政策》通知,汽車補貼大幅下調。而在此同時,充電樁的補貼則較去年高一倍。其中,新建直流充電設備的補貼標準從原有的300元/千瓦提升到600元/千瓦,交流充電設備補貼從150元/千瓦提升到300元/千瓦。

另據中國國家能源局和中國電動汽車充電基礎設施促進聯盟聯合編制的《中國電動汽車充電基礎設施發展年度報告(2016-2017)》顯示,包括北京、唐山、貴陽、廈門、石家莊等30多個省市均出臺了充電設施建設補貼政策,加大了補貼力道,補貼最高達設施投資的30%。

據充電樁數量最多的北京在8月8日公佈資料,截至今年6月底,累計建成約9.23萬個充電樁,形成六環內平均服務半徑5公里的公用充電網路,且充電樁網路下半年繼續擴建。根據目標,北京將在2020年前建電動汽車充電樁約43.5萬個;其中,今年北京計畫新建3,000個公用充電樁,並研擬對新建建築配套停車場的充電樁數量進行固定配比。

北京將在未來數年迎來充電樁數量大爆發。而事實上,除了北京之外,多地對於充電樁建設的積極性都頗高,例如到2020年,上海市新能源車輛充電樁規模至少達到21.1萬個;廣東將建成分散式充電樁約35萬個。

根據中國《能源發展十三五規劃》,到2020年將建設「四縱四橫」城際電動汽車快速充電網路,新增超過800座城際快速充電站;新增集中式充換電站超過1.2萬座,分散式充電樁則超過480萬個,滿足全國500萬輛電動汽車充換電需求。

不過,政策補貼力道增大的同時,也不斷有建成充電樁使用率低、充電位被燃油汽車佔用等現象發生,由此產生了充電樁「白補貼」的質疑;特別是有了新能源汽車騙補的前車之鑒,對充電樁補貼發放標準從嚴考核的呼聲越來越大。對此,王秉剛建議,應加強對補貼資金發放、使用等的管理和監督並明確制度,應不能建成就能拿補貼,而是有效運行後才能拿補貼。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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搶當環保車二哥!現代推新型燃料電池車,續航增40%

韓聯社報導,南韓汽車業龍頭現代汽車(Hyundai Motor)17日在首爾公開了新型燃料電池車(FCV),並預計於2018年初開賣。和現代汽車現行FCV車款「Tucson」相比,新型FCV的氫燃料電池系統的效率、性能、耐久性、儲存容量都有劃時代的提升,充填一次燃料(氫)所能行駛的距離可較現行的415km大幅提升約40%至580km,且預定將搭載先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems;ADAS)。   現代汽車並宣布,計畫在2020年結束前將環保車(Eco-car)車款數量自現行的14款倍增至31款,其中油電混合車(HV)為10款、插電式油電混合車(PHV)11款、電動車(EV)8款、FCV 2款,目標是在全球環保車市場上成為僅次於日本豐田(Toyota)的第2大廠。   日經新聞報導,現代汽車上述新型FCV預計於2018年Q1搶先在南韓市場開賣,而現代汽車幹部指出,「預計將在2018年下半年搶進歐美及澳洲市場,且也計畫在中國市場進行販售」,期望藉此在FCV市場上追擊跑在前頭的豐田。現代汽車上述新型FCV馬達輸出為163馬力、高於豐田「MIRAI」的154馬力。   報導並指出,現代汽車也宣布,計畫在2018年上半年開賣充飽一次電可行駛390km的SUV款EV,且現代汽車也正著手研發續航距離可達500km的EV。   豐田汽車社長豐田章男2016年1月接受日經/金融時報聯訪時表示,「今後100年將是環保車的時代」,他說,「汽車產業過去1個世紀來,主要以汽油引擎為主流,不過下一個100年,燃料電池車、插電式油電混合車等各種環保車需求將增長」。   富士經濟6月22日公布調查報告指出,現行環保車種以HV需求最大,預估截至2025年左右為止,HV仍將是環保車種的主流產品,不過PHV、EV在2025年以後需求將急速增加,預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV(2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。   富士經濟預估,在中國需求增加加持下,2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。   (本文內容由授權使用)  

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第二屆上海-斯圖加特汽車及動力技術國際研討會2017

第二屆上海斯圖加特汽車及動力技術國際研討會2017

2017年10月26日-27日/ 中國·上海

 

在上海市及政府斯圖加特市政府的指導下,利用同濟大學和斯圖加特大學各自的學科優勢和研發成果,“2017上海-斯圖加特汽車及動力技術國際研討會”將於2017年10月26日-27日在上海召開。

 

大會以“汽車輕量化、智慧網聯、綠色汽車”為主題,將研討汽車整車設計和輕量化、智慧底盤與電驅動、環境感知技術、氫能與燃料電池、車用電源技術等,屆時全球400多位行業專家將集聚一堂,共同探討新能源汽車產業的前沿發展,共同建立聯繫,促進合作!

 

參會者可以以論文投稿的形式參與此次會議,論文審核組委會將負責從所有參會者所投稿件中遴選出品質較高的優秀學術論文,在會議當天進行學術性報告演講,並在同濟大學學報增刊(100%EI期刊檢索)上進行發表。

 

大會亮點:

3大論壇涉及9個主題內容專業豐富的會議

40篇論文,100%EI檢索

45位海內外權威發言嘉賓

400+知名行業人士蒞臨

 

我們期待與貴單位一起出席於2017年10月26日-27日在中國上海舉辦的上海-斯圖加特汽車及動力技術國際研討會,以利決策!

 

更多會議資訊,請登錄會議官方網站:http://www.sssaet.com/index_cn.htm

連絡人:Latika LIU(劉小姐)

電話:021-6093 0815

傳真:021-6047 5887

郵箱:

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Asp.net Core 系列之–5.認證、授權與自定義權限的實現

ChuanGoing 2019-11-24

  asp.net core系列已經來到了第五篇,通過之前的基礎介紹,我們了解了整個流程,實現,並且簡單的介紹了實現,結合上一篇的和本篇將要介紹的權限,大致的可以形成一個簡單的後端系統架構。當然這些都是零散的一些技術概念的介紹,後面如果有時間的話,我想詳細的介紹下如何利用領域驅動來實現一個實際案例。

話不多講,下面來看下本篇的學習曲線:

1.認識Identityserver4

2.Identityserver4實現認證與授權

3.自定義權限的實現

認識Identityserver4

  關於Identityserver4(ids4)的概念介紹,請查看一文。我這裏要說的是,asp.net core 下的ids4集成了認證與授權兩大功能,使得我們非常方便的實現一個開放的認證與授權平台,比如公司內部多個系統的集成登錄(單點登錄)/第三方系統數據共享/統一的認證中心等。整個業務流程大致為:

1.用戶首先的有用戶中心的賬號信息,因此需要註冊一個賬號

2.用戶訪問某個站點應用,需要去到用戶中心認證

3.認證通過,用戶得到其在用戶中心註冊的相應信息及其權限時限、範圍、大小

4.認證不通過,即非法用戶,提示用戶註冊

5.在第3步的前提下,若用戶訪問到另一個站點(採用同一認證平台),這時用戶可以用之前認證通過後拿到的訪問令牌訪問此站點,若此令牌中包含此站點的相應權限即可之前登錄。

Identityserver4實現認證與授權

首先,新建一個asp.net core web 空項目,並且添加如下IdentityServer4 Nuget包

在ConfigureServices添加如下代碼

註冊IdentityServer中間件,如下5個配置分別表示:

1.AddDeveloperSigningCredential:開發模式下的簽名證書,開發環境啟用即可

2.AddInMemoryApiResources:相關資源配置

public static IEnumerable<ApiResource> GetApiResources()
        {
            return new List<ApiResource>
            {
                new ApiResource("WebApi", "ChuanGoingWebApi"),
                new ApiResource("ProductApi", "ChuanGoingWebProduct")
            };
        }

GetApiResources

這裏配置了兩個Api資源

3.AddInMemoryIdentityResources:OpenID Connect相關認證信息配置

 public static IEnumerable<IdentityResource> GetIdentityResources()
        {
            return new List<IdentityResource>
            {
                new IdentityResources.OpenId(),
                new IdentityResources.Profile()
            };
        }

GetIdentityResources

4.AddInMemoryClients:客戶端信息配置

 public static IEnumerable<Client> GetClients(IConfiguration Configuration)
        {
            var OnlineConfig = Configuration.GetSection("OnlineClient");
            var List = new List<Client>
            {
                new Client()
                {
                    ClientId = "ClientCredentials",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.ClientCredentials,
                    ClientSecrets = { new Secret("ClientSecret".Sha256()) },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1
                },

                new Client()
                {
                    ClientId = "ResourceOwnerPassword",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.ResourceOwnerPassword,
                    ClientSecrets = { new Secret("ClientSecret".Sha256()) },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1
                },
                  /*
                  隱式模式:https://localhost:6005/connect/authorize?client_id=Implicit&redirect_uri=http://localhost:5000/Home&response_type=token&scope=WebApi
                  */
                new Client()
                {
                    ClientId = "Implicit",
                    ClientName = "ImplicitClient",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.Implicit,
                    ClientSecrets = { new Secret("ImplicitSecret".Sha256()) },
                    RedirectUris ={OnlineConfig.GetValue<string>("RedirectUris") },
                    PostLogoutRedirectUris = {OnlineConfig.GetValue<string>("LogoutRedirectUris") },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1,
                    //允許將token通過瀏覽器傳遞
                     AllowAccessTokensViaBrowser=true
                },
                /*
                 * 授權碼模式:https://localhost:6005/connect/authorize?client_id=GrantCode&redirect_uri=http://localhost:5000/Home&response_type=code&scope=WebApi
                 */
                new Client()
                {
                   //客戶端Id
                    ClientId="GrantCode",
                    ClientName="GrantCodeClient",
                    //客戶端密碼
                    ClientSecrets={new Secret("CodeSecret".Sha256()) },
                    //客戶端授權類型,Code:授權碼模式
                    AllowedGrantTypes=GrantTypes.Code,
                    //允許登錄后重定向的地址列表,可以有多個
                     RedirectUris ={OnlineConfig.GetValue<string>("RedirectUris") }, 
                    //允許訪問的資源
                    AllowedScopes={
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    }
                }
            };
            return List;
        }

GetClients

分別對象Auth2.0的四種模式,本篇將用到的是ResourceOwnerPassword模式,其他幾種可在篇尾github鏈接查看源碼的實現

5.AddTestUsers:用戶配置,可結合緩存/持久化

public static List<TestUser> GetUsers()
        {
            return new List<TestUser>
            {
                new TestUser
                {
                    SubjectId = Guid.NewGuid().ToString(),
                    Username = "admin",
                    Password = "123456"

                    //Claims = new List<Claim>
                    //{
                    //    new Claim("name", "admin"),
                    //    new Claim("website", "https://www.cnblogs.com/chuangoing")
                    //}
                },
                new TestUser
                {
                    SubjectId = Guid.NewGuid().ToString(),
                    Username = "chuangoing",
                    Password = "123456"

                    //Claims = new List<Claim>
                    //{
                    //    new Claim("name", "chuangoing"),
                    //    new Claim("website", "https://github.com/chuangoing")
                    //}
                }
            };
        }

GetUsers

 定義兩個測試用戶,注意這裏的SubjectId,用作用戶中心註冊的openid(認證唯一),後面將會用到

然後,Configure中添加app.UseIdentityServer();//啟用ids4

至此,ids4 服務完成

用postman測試下:

 

返回jwt accesstoken:

 

 

將token內容解碼,如下:

 

 可以看到,裡面包含我們配置的ProductApi/WebApi的權限

將token信息加入到http的header中:

 

  注意Bearer後面有個空格,訪問order的獲取訂單信息:

 

 

 自定義權限的實現

  這裏,我們將api中的action分別定義一個權限代碼,用戶擁有了此action訪問權限(擁有此權限代碼)即可訪問,簡單實現如下:

1.定義權限特性標識,api的action指定某個標識

public class PermissionAttribute : Attribute
    {
        /// <summary>
        /// 權限代碼
        /// </summary>
        public string Code { get; }
        /// <summary>
        /// 
        /// </summary>
        /// <param name="code">權限代碼</param>
        public PermissionAttribute(string code)
        {
            Code = code;
        }
    }

PermissionAttribute

 

 此處,get action定義了訪問權限標識為”XYZ”

同樣,我們這裏需要用到一個權限過濾器,利用過濾器的Aop實現權限過濾業務處理:

 public class PermissionFilter : ActionFilterAttribute
    {
        public override void OnActionExecuting(ActionExecutingContext context)
        {
            var user = context.HttpContext.User;
            if (user.Identity.IsAuthenticated)
            {
                //TODO:用戶自定義權限驗證
                Guid userId = context.HttpContext.GetId();
                bool right;
                #region 自定義權限驗證
                //根據userId判斷用戶內部系統權限信息

                //var userPermissions = repo.GetUserPermissions(userId);
                //var permissions = repo.GetPermissions();
                var metas = context.ActionDescriptor.EndpointMetadata;
                foreach (var meta in metas)
                {
                    if (meta is PermissionAttribute permission)
                    {
                        //if (!permissions.Any(p => permission.Code.Any(c => c == p.Code))
                        //    && !userPermissions.Any(p => permission.Code.Any(c => c == p.Code)))
                        //{
                        //    throw new WebException(HttpStatusCode.Forbidden, MessageCodes.AccessDenied, "你沒有訪問該資源的權限");
                        //}
                        //break;
                    }
                }

                right = false;
                #endregion
                if (!right)
                {
                    context.Result = new ContentResult() { StatusCode = (int)HttpStatusCode.Forbidden, Content = "你沒有訪問該資源的權限" };
                }

            }
        }

PermissionFilter

同時,啟用權限過濾器配置

 

 

部分代碼略過,詳細的請查看篇尾的源碼鏈接

利用第二節的認證授權得到的token,我們用postman測試下:

 

過濾器切面成功工作

 

 

 還記得第一節說的SubjectId么?這裏利用這個openid,去內部系統去匹配相關用戶信息,相關業務就不深入了,有興趣的朋友可以下載示例完善下

 

 至此,整個權限認證、授權、自定義權限介紹完。

WebApi詳細代碼在Github的 的Domain分支可以找到,AuthServer詳細代碼在中。

 

 

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Tensorflow基礎

說明:本文實例使用Python版本為3.5.6,Tensorflow版本為2.0

介紹

Tensorflow是Google推出的機器學習開源神器,對Python有着良好的語言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,並且已經擁有了各種各樣的模型和算法。目前,Tensorflow已被廣泛應用於文本處理,語音識別和圖像識別等多項機器學習和深度學習領域。

基礎框架

分為三層:應用層、接口層和核心層

應用層

提供了機器學習相關的訓練庫、預測庫和針對Python、C++和Java等變成語言的編程環境,類似於web系統的前端,主要實現了對計算圖的構造。

接口層

對Tensorflow功能模塊的封裝,便於其它語言平台的調用。

核心層

最重要的部分,包括設備層、網絡層、數據操作層和圖計算層,執行應用層的計算。

1.設備層

包括Tensorflow在不同硬件設備上的實現,主要支持CPU、GPU和Mobile等設備,在不同硬件設備上實現計算命令的轉換,給上層提供統一的接口,實現程序的跨平台功能。

2.網絡層

網絡層主要包括RPC和RDMA通信協議,實現不同設備之間的數據傳輸和更新,這些協議都會在分佈式計算中用到。

3.數據操作層

以tensor為處理對象,實現tensor的各種操作和計算。

4.圖計算層

包括分佈式計算圖和本地計算圖的實現,實現圖的創建、編譯、優化和執行等。

設計理念

可以將Tensorflow理解為一張計算圖中“張量的流動”,其中,Tensor(張量)代表了計算圖中的邊,Flow(流動)代表了計算圖中節點所做的操作而形成的數據流動。

其設計理念是以數據流為核心,當構建相應的機器學習模型后,使用訓練數據在模型中進行數據流動,同時將結果以反向傳播的方式反饋給模型中的參數,以進行調參,使用調整后的參數對訓練數據再次進行迭代計算。

編程特點

有兩個編程特點:

  1. 圖的定義和圖的運行完全分開

在tensorflow中,需要預先定義各種變量,建立相關的數據流圖,在數據流圖中創建各種變量之間的計算關係,完成圖的定義,需要把運算的輸入數據放進去后,才會形成輸出值。

  1. 圖的計算在會話中執行

tensorflow的相關計算在圖中進行定義,而圖的具體運行壞境在會話(session)中,開啟會話后,才能開始計算,關閉會話就不能再進行計算了。

舉個例子:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()


a = 3
b = 4
c = 5
y = tf.add(a*b, c)
print(y)

a = tf.constant(3, tf.int32)
b = tf.constant(4, tf.int32)
c = tf.constant(5, tf.int32)
y = tf.add(a*b, c)
print(y)
session = tf.compat.v1.Session()
print(session.run(y))
session.close()

可以看出,在圖創建后,並在會話中執行數據計算,最終輸出結果。

設計的好處就是:學習的過程中,消耗最多的是對數據的訓練,這樣設計的話,當進行計算時,圖已經確定,計算就只剩下一個不斷迭代的過程。

基本概念

Tensor

張量,是tensorflow中最主要的數據結構,張量用於在計算圖中進行數據傳遞,創建了張量后,需要將其賦值給一個變量或佔位符,之後才會將該張量添加到計算圖中。

session

會話,是Tensorflow中計算圖的具體執行者,與圖進行實際的交互。一個會話中可以有多個圖,會話的主要目的是將訓練數據添加到圖中進行計算,也可以修改圖的結構。

調用模式推薦使用with語句:

with session:
    session.run()

Variable

變量,表示圖中的各個計算參數,通過調整這些變量的狀態來優化機器學習算法。創建變量應使用tf.Variable(),通過輸入一個張量,返回一個變量,變量聲明后需進行初始化才能使用。

舉例說明:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

tensor = tf.ones([1, 3])
test_var = tf.Variable(tensor)
# 初始化變量
init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print("tensor is ", session.run(tensor))
    # print("test_var is ", session.run(test_var))
    session.run(init_op)
    print("after init, test_var is", session.run(test_var))

Placeholder

佔位符,用於表示輸入輸出數據的格式,聲明了數據位置,允許傳入指定類型和形狀的數據,通過會話中的feed_dict參數獲取數據,在計算圖運行時使用獲取的數據進行計算,計算完畢后獲取的數據就會消失。

舉例說明:

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
z = tf.add(x, y)
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print(session.run([z], feed_dict={x: [1, 2], y: [2, 3]}))

Operation

操作,是圖中的節點,輸入輸出都是Tensor,作用是完成各種操作,包括:

  1. 數學運算:add, sub, mul, div, exp …
  2. 數組運算:concat, slice, split, rank …
  3. 矩陣運算:matmul, matrixinverse …
  4. 神經網絡構建:softmax, sigmoid, relu …
  5. 檢查點:save, restore …
  6. 隊列和同步:enqueue, dequeue, mutexacquire, mutexrelease …
  7. 張量控制:merge, switch, enter, leave …

Queue

隊列,圖中有狀態的節點。包含入列(endqueue)和出列(dequeue)兩個操作,入列返回計算圖中的一個操作節點,出列返回一個tensor值。

其中,隊列有兩種:

1. FIFOQueue

按入列順序出列的隊列,在需要讀入的訓練樣本有序時使用。舉個例子:

fifo_queue = tf.compat.v1.FIFOQueue(10, 'int32')
init = fifo_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5, 6], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(fifo_queue.size())
    for item in range(queue_size):
        print('fifo_queue', session.run(fifo_queue.dequeue()))

2. RandomShuffleQueue

以隨機順序出列的隊列,讀入的訓練樣本無序時使用。舉個例子:

rs_queue = tf.compat.v1.RandomShuffleQueue(capacity=5, min_after_dequeue=0, dtypes='int32')
init = rs_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(rs_queue.size())
    for i in range(queue_size):
        print('rs_queue', session.run(rs_queue.dequeue()))

代碼參考:

以上。

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中國工信部:將制定停止產銷傳統能源汽車的時間表

新華社9日報導,中國工信部副部長辛國斌表示,一些國家已經制定了停止生產銷售傳統能源汽車的時間表。他說,目前工信部也啟動了相關研究、將會同相關部門制定中國的時間表。

報導指出,從現在到2025年將是汽車產業變革最為劇烈的幾年,傳統汽車節能減排要求越來越高,新能源汽車發展加快的同時對技術要求也越來越高,智能聯網將對整個產業巨大影響。辛國斌及專家建議中國車企應深刻認識這種趨勢、及時調整策略。

Thomson Reuters上個月底引述消息人士報導,根據最新提案,明年底中國境內車商8%銷售必須是電動車或油電混合車種、2019年升至10%、2020年升至12%。報導指出,這項規定預計將自2019年起開始落實執行、較原先規劃晚一年。

英國跟隨法國以及馬德里、墨西哥城和雅典等城市的抗空汙腳步,7月宣布將自2040年起禁止販售汽油和柴油新車。英國最大汽車製造商Jaguar Land Rover(JLR)9月7日宣布,2020年起旗下所有新車都將具備電動或油電混合驅動選項。德國車廠BMW也宣布將自2020年起開始量產電動車、預估到2025年將有12種純電動車款。

BBC News 10日報導,上述最新消息將對中國石油需求帶來連鎖效應。中國目前是全球第二大石油消費國。依據目前的規劃,中國希望在2025年將電動車/油電混合車銷售佔比至少拉升至五分之一。

根據DNV GL首度發布的「能源轉型展望」報告,受電動車滲透率持續上揚的影響,石油供應將在2020-2028年期間轉趨持平、隨後大幅下降,2034年將遭天然氣超越。

這份報告預估電動車、內燃引擎車將在2022年達到「成本平價」,預估到2033年全球半數輕型新車銷售量都將是電動車。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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three.js使用gpu選取物體並計算交點位置

光線投射法

使用three.js自帶的光線投射器(Raycaster)選取物體非常簡單,代碼如下所示:

var raycaster = new THREE.Raycaster();
var mouse = new THREE.Vector2();

function onMouseMove(event) {
    // 計算鼠標所在位置的設備坐標
    // 三個坐標分量都是-1到1
    mouse.x = event.clientX / window.innerWidth * 2 - 1;
    mouse.y = - (event.clientY / window.innerHeight) * 2 + 1;
}

function pick() {
    // 使用相機和鼠標位置更新選取光線
    raycaster.setFromCamera(mouse, camera);

    // 計算與選取光線相交的物體
    var intersects = raycaster.intersectObjects(scene.children);
}

它是採用包圍盒過濾,計算投射光線與每個三角面元是否相交實現的。

但是,當模型非常大,比如說有40萬個面,通過遍歷的方法選取物體和計算碰撞點位置將非常慢,用戶體驗不好。

但是使用gpu選取物體不存在這個問題。無論場景和模型有多大,都可以在一幀內獲取到鼠標所在點的物體和交點的位置。

使用GPU選取物體

實現方法很簡單:

1.  創建選取材質,將場景中的每個模型的材質替換成不同的顏色。

2. 讀取鼠標位置像素顏色,根據顏色判斷鼠標位置的物體。

具體實現代碼:

1. 創建選取材質,遍歷場景,將場景中每個模型替換為不同的顏色。

let maxHexColor = 1;

// 更換選取材質
scene.traverseVisible(n => {
    if (!(n instanceof THREE.Mesh)) {
        return;
    }
    n.oldMaterial = n.material;
    if (n.pickMaterial) { // 已經創建過選取材質了
        n.material = n.pickMaterial;
        return;
    }
    let material = new THREE.ShaderMaterial({
        vertexShader: PickVertexShader,
        fragmentShader: PickFragmentShader,
        uniforms: {
            pickColor: {
                value: new THREE.Color(maxHexColor)
            }
        }
    });
    n.pickColor = maxHexColor;
    maxHexColor++;
    n.material = n.pickMaterial = material;
});

 

PickVertexShader:

void main() {
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4(position, 1.0);
}

 

PickFragmentShader:

uniform vec3 pickColor;

void main() {
    gl_FragColor = vec4(pickColor, 1.0);
}

 

2.  將場景繪製在WebGLRenderTarget上,讀取鼠標所在位置的顏色,判斷選取的物體。

let renderTarget = new THREE.WebGLRenderTarget(width, height);
let pixel = new Uint8Array(4);

// 繪製並讀取像素
renderer.setRenderTarget(renderTarget);
renderer.clear();
renderer.render(scene, camera);
renderer.readRenderTargetPixels(renderTarget, offsetX, height - offsetY, 1, 1, pixel); // 讀取鼠標所在位置顏色

// 還原原來材質,並獲取選中物體
const currentColor = pixel[0] * 0xffff + pixel[1] * 0xff + pixel[2];

let selected = null;

scene.traverseVisible(n => {
    if (!(n instanceof THREE.Mesh)) {
        return;
    }
    if (n.pickMaterial && n.pickColor === currentColor) { // 顏色相同
        selected = n; // 鼠標所在位置的物體
    }
    if (n.oldMaterial) {
        n.material = n.oldMaterial;
        delete n.oldMaterial;
    }
});

說明:offsetX和offsetY是鼠標位置,height是畫布高度。readRenderTargetPixels一行的含義是選取鼠標所在位置(offsetX, height – offsetY),寬度為1,高度為1的像素的顏色。

pixel是Uint8Array(4),分別保存rgba顏色的四個通道,每個通道取值範圍是0~255。

完整實現代碼:

使用GPU獲取交點位置

實現方法也很簡單:

1. 創建深度着色器材質,將場景深度渲染到WebGLRenderTarget上。

2. 計算鼠標所在位置的深度,根據鼠標位置和深度計算交點位置。

具體實現代碼:

1. 創建深度着色器材質,將深度信息以一定的方式編碼,渲染到WebGLRenderTarget上。

深度材質:

const depthMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: DepthVertexShader,
    fragmentShader: DepthFragmentShader,
    uniforms: {
        far: {
            value: camera.far
        }
    }
});

DepthVertexShader:

precision highp float;

uniform float far;

varying float depth;

void main() {
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4(position, 1.0);
    depth = gl_Position.z / far;
}

DepthFragmentShader:

precision highp float;

varying float depth;

void main() {
    float hex = abs(depth) * 16777215.0; // 0xffffff

    float r = floor(hex / 65535.0);
    float g = floor((hex - r * 65535.0) / 255.0);
    float b = floor(hex - r * 65535.0 - g * 255.0);
    float a = sign(depth) >= 0.0 ? 1.0 : 0.0; // depth大於等於0,為1.0;小於0,為0.0。

    gl_FragColor = vec4(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0, a);
}

重要說明:

a. gl_Position.z是相機空間中的深度,是線性的,範圍從cameraNear到cameraFar。可以直接使用着色器varying變量進行插值。

b. gl_Position.z / far的原因是,將值轉換到0~1範圍內,便於作為顏色輸出。

c. 不能使用屏幕空間中的深度,透視投影后,深度變為-1~1,大部分非常接近1(0.9多),不是線性的,幾乎不變,輸出的顏色幾乎不變,非常不準確。

d. 在片元着色器中獲取深度方法:相機空間深度為
gl_FragCoord.z,屏幕空間深度為
gl_FragCoord.z /  gl_FragCoord.w

e. 上述描述都是針對透視投影,正投影中gl_Position.w為1,使用相機空間和屏幕空間深度都是一樣的。

f. 為了盡可能準確輸出深度,採用rgb三個分量輸出深度。gl_Position.z/far範圍在0~1,乘以0xffffff,轉換為一個rgb顏色值,r分量1表示65535,g分量1表示255,b分量1表示1。

 

完整實現代碼:

 

2. 讀取鼠標所在位置的顏色,將讀取到的顏色值還原為相機空間深度值。

a. 將“加密”處理后的深度繪製在WebGLRenderTarget上。讀取顏色方法

let renderTarget = new THREE.WebGLRenderTarget(width, height);
let pixel = new Uint8Array(4);

scene.overrideMaterial = this.depthMaterial;

renderer.setRenderTarget(renderTarget);

renderer.clear();
renderer.render(scene, camera);
renderer.readRenderTargetPixels(renderTarget, offsetX, height - offsetY, 1, 1, pixel);

說明:offsetX和offsetY是鼠標位置,height是畫布高度。readRenderTargetPixels一行的含義是選取鼠標所在位置(offsetX, height – offsetY),寬度為1,高度為1的像素的顏色。

pixel是Uint8Array(4),分別保存rgba顏色的四個通道,每個通道取值範圍是0~255。

 

b. 將“加密”后的相機空間深度值“解密”,得到正確的相機空間深度值。

if (pixel[2] !== 0 || pixel[1] !== 0 || pixel[0] !== 0) {
    let hex = (this.pixel[0] * 65535 + this.pixel[1] * 255 + this.pixel[2]) / 0xffffff;

    if (this.pixel[3] === 0) {
        hex = -hex;
    }

    cameraDepth = -hex * camera.far; // 相機坐標系中鼠標所在點的深度(注意:相機坐標系中的深度值為負值)
}

 

3. 根據鼠標在屏幕上的位置和相機空間深度,插值反算交點世界坐標系中的坐標。

let nearPosition = new THREE.Vector3(); // 鼠標屏幕位置在near處的相機坐標系中的坐標
let farPosition = new THREE.Vector3(); // 鼠標屏幕位置在far處的相機坐標系中的坐標
let world = new THREE.Vector3(); // 通過插值計算世界坐標

// 設備坐標
const deviceX = this.offsetX / width * 2 - 1;
const deviceY = - this.offsetY / height * 2 + 1;

// 近點
nearPosition.set(deviceX, deviceY, 1); // 屏幕坐標系:(0, 0, 1)
nearPosition.applyMatrix4(camera.projectionMatrixInverse); // 相機坐標系:(0, 0, -far)

// 遠點
farPosition.set(deviceX, deviceY, -1); // 屏幕坐標系:(0, 0, -1)
farPosition.applyMatrix4(camera.projectionMatrixInverse); // 相機坐標系:(0, 0, -near)

// 在相機空間,根據深度,按比例計算出相機空間x和y值。
const t = (cameraDepth - nearPosition.z) / (farPosition.z - nearPosition.z);

// 將交點從相機空間中的坐標,轉換到世界坐標系坐標。
world.set(
    nearPosition.x + (farPosition.x - nearPosition.x) * t,
    nearPosition.y + (farPosition.y - nearPosition.y) * t,
    cameraDepth
);
world.applyMatrix4(camera.matrixWorld);

 

完整代碼:

相關應用

使用gpu選取物體並計算交點位置,多用於需要性能非常高的情況。例如:

1. 鼠標移動到三維模型上的hover效果。

2. 添加模型時,模型隨着鼠標移動,實時預覽模型放到場景中的效果。

3. 距離測量、面積測量等工具,線條和多邊形隨着鼠標在平面上移動,實時預覽效果,並計算長度和面積。

4. 場景和模型非常大,光線投射法選取速度很慢,用戶體驗非常不好。

這裏給一個使用gpu選取物體和實現鼠標hover效果的圖片。紅色邊框是選取效果,黃色半透明效果是鼠標hover效果。

 

 

 

看不明白?可能你不太熟悉three.js中的各種投影運算。下面給出three.js中的投影運算公式。

 

three.js中的投影運算

1. modelViewMatrix = camera.matrixWorldInverse * object.matrixWorld

2. viewMatrix = camera.matrixWorldInverse

3. modelMatrix = object.matrixWorld

4. project = applyMatrix4( camera.matrixWorldInverse ).applyMatrix4( camera.projectionMatrix )

5. unproject = applyMatrix4( camera.projectionMatrixInverse ).applyMatrix4( camera.matrixWorld )

6. gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * position
                      = projectionMatrix * camera.matrixWorldInverse * matrixWorld * position
                      = projectionMatrix * viewMatrix * modelMatrix * position

 

參考資料:

1. 完整實現代碼:

2. 基於three.js的開源三維場景編輯器:

3. OpenGL中使用着色器繪製深度值:https://stackoverflow.com/questions/6408851/draw-the-depth-value-in-opengl-using-shaders

4. 在glsl中,獲取真實的片元着色器深度值:https://gamedev.stackexchange.com/questions/93055/getting-the-real-fragment-depth-in-glsl

 

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我的程序員之路——大學和2012年

  我於2007年參加高考,順利考入一所男女比例嚴重失調的師範大學,主修計算機科學與技術。其實高中的時候本來想選生物的,可惜報生物的人太少,就沒有開班,後面選修了化學。原計劃是想學高分子材料相關專業的,怎奈高考分數太低,沒有考上相關的大學。第二志願填寫的是計算機相關的學校,當初並不知道這個專業是編程,以為是修理電腦的。因為自家電腦老是這個那個的問題,所以就義無反顧的報考了計算機專業。填志願的時候沒有什麼偉大的理想,也沒有什麼周密的計劃,就是隨意的這麼一填,沒想到現在就靠這個吃飯了。

一、課程

1)疑惑

  本校的這門計算機科學與技術是偏向綜合的,既要學軟件相關的知識,又要學硬件相關的知識。剛進入大一的時候,對一些課程感到疑惑,例如數學、物理、英語、模擬電路等課程,修電腦怎麼要學這些課程,後來才知道,其實我們學的不是修電腦,而是編程。

2)為分數而學習

  由於對編程並不熱愛,因此上課其實也不是很上心,剛開始就是為了分數而學習,完全領會不到這些課程的意義。比較上心的就是C語言了,譚浩強出的那本。一開始完全沒有基礎,寫代碼很吃力,而且那時候筆記本電腦還沒普及,也很少有機會上機調試。雖然學校有機房,但離的比較遠,基本是不會去的。後面練習的多了,慢慢也就會了,應付考試是沒問題的,但寫的代碼不夠有靈性。大二學了數據結構,比較難理解,也是靠課後練習,當時純粹是應試,所以過段時間就都忘了。包括後面的網絡、離散數學、排列組合等等,都是為了考個好成績才學的。

3)學習氛圍

  大一和大二被安排在遠離繁華都市的偏僻海邊的新校區,在這裏沒有量販KTV、沒有大型超市、沒有巨型商場。此處雖然資源有限,但是卻非常適合學習。不過,大家高中時候都學累了,進入大學后就都很放鬆。很多人喜歡去網絡文化交流中心包夜,最誇張的是隔壁班的一個同學,居然一去就是幾個月。在這種環境中,想要心無雜念的深入學習計算機真的蠻難的,況且自己也不熱愛,所以經常告訴自己學這個只是為了以後能有個混口飯吃的技能。

  後面大三回到老校區,遇到了專升本的那幫人,他們的學習熱情與我們正好相反。他們真的是熱愛這個專業,有次放學路過,發現他們把任課老師圍了起來,正在向老師諮詢這個那個的問題,他們肯定是已經明白了學習的意義,所以才能這麼投入。

4)教授

  我們文科學院的教授講課都非常有趣,可以用引人入勝來形容,上他們的課相對會有勁很多,尤其是歷史課,可以聽到很多故事。反觀我們理科院的教授,就不那麼有趣了,很多時候都是蠻枯燥的,上課很容易走神。他們的水平都很高,就是講課的時候很難讓我們理解,當時有一門離散數學,讓我印象深刻,大部分人都不會。課堂氛圍比較好的是操作系統課的那位老師,他講的蠻通俗的,有時候上課還能互動互動。

5)操作課

  大二有一門網頁設計課,授課老師讓我們用Dreamwever製作一張靜態網頁,模板就是他的博客首頁,他博客的訪問量一度飆升。這門課提起了大家的興趣,都在宿舍開筆記本製作,還會對比,看誰做的相似度最高,有的人做的很不錯。看來大家還是喜歡這種能看到效果的操作課,像數據庫、數據結構那種理論課,都提不起大家的興趣。

  大三的時候,還有一門多媒體,這門課會教點PS的內容,讓我們整天P一個胖子,摳圖啥的,大家有時候還是會有點興趣。

6)ACM

  ACM是一項編程競賽,大一的時候,有學長過來做宣講,說拿到好名次能為以後找工作提供很大的便利,一下子就勾起了一大批人的興趣,大家爭相報名參加。因為名次的含金量高,所以這項編程競賽難度也很大。ACM考的是算法,並且他的題目都是英文的,有專門的刷題網站,很多人一看要做題目,興緻就降低了很多,後面又看到題目難度很大,有些題目有點奧數的味道,漸漸的越來越多的人選擇退出。我當時也堅持了一段時間,不過自己的數學建模能力實在太弱,最終也還是放棄了。隔壁班有個同學堅持了,還能拿到名次,畢業的時候直接進了騰訊。

二、實習

1)ERP系統

  大三下半年輔導員給了我一個機會,讓我和一個學長一起做個校外的項目,雖然這個項目做到一半終止了,但對我的影響是很大的。當時是用的軟件編輯器是VS2005,打算做個ERP系統,學長是在英特爾上班的,他把那套成熟的軟件開發模式帶了過來。第一次使用項目管理系統readmine,第一次使用版本控制系統SVN,第一次使用C#開發系統,第一次製作一個完整的項目,第一次採集需求等各種第一次,讓我感覺自己好像已經進入了職場。每個月還能有500塊的收入,我用第一個月的收入買了塊500G的移動硬盤。不得不說,這次實習經歷,直接改變了我未來的職業規劃,促使我踏上了程序員這條道路。

2)商城系統

  時間很快到了大四,那一年我的一個初中同學聯繫到了我,和我說他同學搞了個軟件項目,正好缺人,想讓我也加入。當時學長的那個ERP項目已經被腰斬,正好沒事,馬上就答應了。抽了一天時間,坐了很久的公交,到了他們租的一套公寓里,了解到他們想搞個商城系統,正好也是用C#開發,模仿當時的一套開源系統來做。這次的經歷讓我接觸到了前端,確切的說是JavaScript,因為CSS和HTML由團隊的另外一個成員做。與此同時,我也迷上了前端,因為在完成某個效果時,能帶給我巨大的成就感和滿足感。不過,一直到6年後,才有機會轉型成全職前端。

3)戶外旅遊網

  商城系統團隊後面由於種種客觀原因無奈解散了,當時正好有一家戶外旅遊網在我們大學里招實習生維護公司的網站。我就報名了,學校在徐匯區,而這家公司在虹口區,兩者相距蠻遠的,地鐵都要坐一個多小時,然後下地鐵再走到公司。這家公司還有另外一個同事管網站這塊,不過他只能算半個,因為他主要管旅遊產品那塊。舊網站是用ASP開發的,我過來后老闆讓我先做點邊邊角角的事情,然後讓我開發一個和開心網類似的社交網站。這次是獨立完成了這個項目,包括數據庫設計、頁面製作、產品規劃等,我的另一篇文章《》就詳細記錄了其中的開發過程。實習期間,還拿了公司傳單在學校里發,中午的時候,在人流量最多的地方發,對自己也是一種挑戰。

三、2012年

  轉眼四年過去了,我也畢業了。但一直到畢業的時候,還沒意識到大學四年是用來打基礎的,導致剛畢業那會兒軟件基礎很薄弱。

  實習的那家旅遊公司也和我簽約了,但由於個人原因,我辭掉了這份工作。經一個朋友推薦,我回到了家附近,位於上海郊區,在那裡找到了一家軟件外包公司。這家公司主要給政府做PPT和網站,規模很小,全公司只有8個人,我從那離職7年多了,另外那7人還在。

  這裏我建議剛畢業的學生有機會去規模大點的公司,還是要把握中,因為上規模的公司在組織架構、技術沉澱、規章制度等各方面都比較成熟,並且還有比較好的人脈網,社會終歸是由人組成的,你的人脈越廣,好的機會也會越多。

四、新的開始

1)面試

  2011年9月我來到了這家小外包公司面試,我記得那天是周末,過去的時候公司里一個人都沒的。公司老闆面的我,沒涉及多少技術,就說了當前開發用的是我比較熟悉的C#語言,還介紹了一下公司的業務,主要做些和政府相關的項目,然後就讓我第二天來上班了。這裏說個很巧的事情,公司周五有個同事離職,而我過來就是替代此人的,我結婚那天才發現這個同事就是我老婆關係很近的表姐,真是無巧不成書。

  這家公司很少加班,朝八晚五,基本到點就走,包中飯,老財務早上會去菜場買菜,然後在公司燒。活挺輕鬆的,不過就是工資太低,公積金也不交,試用期是2000一個月,轉正後也只有3500,就這樣我幹了一年半。

  其實當時還有另外一次面試,另一個朋友推薦的,一家大公司,在上海市中心南京西路上。我面試后感覺自己能力還不夠,並且離家太遠,當時不怎麼想太折騰,於是就婉拒了他們的複試。安心的在這家小公司鍛煉,希望能快速的成長。

2)上手

  說個題外話,剛進入這家公司的時候,我開通了個人博客,不過對自己不夠自信,怕被別人嘲諷,一直到3年後的2014年才撰寫了自己的第一篇博文。其實現在想想,平時寫點技術和項目的總結,對自己的成長會有很大的幫助。

  剛開始給我安排的都是些遺留項目,就是簡單的改改頁面中的細節,難度不大。有一次,老闆問我壓力大不大,我很爽快的回答不大。後面讓我獨立的完成一些項目,總體來說沒有什麼大難度。政府項目都比較有規律,後台的模塊大部分都能套用,前台的頁面只是換個皮膚,大框架也比較類似。不過,這段時間對CSS、HTML和JavaScript有了新的認識,公司真正意義上的開發除了我就是另外一個同事,因此很多時候做特效都得自己想辦法解決。這段時間搜索引擎發揮了巨大的作用,公司有段時間不能上百度,google又上不去,就改用了Bing,搜索質量感覺比百度要好一點。

3)挑戰

  要說這段時間比較有挑戰的項目應該就是一個重陽節登高的報名活動,就是個表單頁面,然後填手機號、姓名等信息,最後返回一個報名號給用戶。這個頁面的併發量比較高,5000個報名量基本在兩三個小時內就能全部搶完,對於我這個菜鳥來說,要處理這並不算高的併發還是有點挑戰的。我清晰的記得上線前的一天晚上輾轉反側,很擔心會出大事故,像頁面打不開、報錯等等,因為這邊沒有專業的測試,全憑自己測試,這就很難保證質量。還好,沒出大事故,但還是出現了兩個或多個領到了同一個報名號的問題,最後另外兩個同事一個個的打電話通知他們,換了新號碼給他們,這件事就算這麼過去了。

  活動上線后的第二天,和別人聊天的時候,他正好提到了這個活動,我跟他說這個活動我做的,還是蠻自豪的。

4)跑客戶

  外包公司免不了要跑到客戶那邊去,了解需求或修改BUG。有些客戶就在附近,走過去就行,有些就比較遠了,不僅如此,遇到颳風下雨烈日的天氣,還得跑出去,日晒雨淋的還是蠻苦的。

  有一次蠻坑的,跑到長寧區,基本一個下午就沒了,背個電腦過去,然後發現是他們Excel模板用的不對,只能呵呵了,再跑回來,基本已經快到五點下班時間了,一天就沒了。還有一次跑到太倉去,老闆想開發新客戶,然後當天開車來回,有時候回公司已經六七點了。我運氣比較好,遇到的客戶都是蠻客氣的,也很配合,聽說太倉那個客戶,後面有個老頭總是刁難我們。

5)離職

  我離職的主要原因還是工資的問題,實在太低,後面有個朋友找我,他那邊在創業,有個很好的項目,讓我過去幫忙,工資還開雙倍,我馬上就答應了。這個時候是2012年的12月份,馬上要過年了,雖然有點年終獎,但很少,所以也就不在意了。

  與公司同事相處的還是很融洽的,他們也都很理解我,我在離職前特地請大家去吃了頓小肥羊火鍋,算是散夥飯。今年技術有所提升,人際關係的處理上也愈加成熟。

五、兼職

  這家公司的活蠻輕鬆的,上家實習的旅遊公司又不想再去外面招人,就找到了我,讓我兼職乾著,每個月給個固定的2000元。

1)職能

  主要就是維護網站,其中最忙的是兩次改版。尤其是2011年的12月份,我晚上下班后改頁面,周末去虹口和公司的人對需求,對頁面,那段時間非常的辛苦。當時很年輕,也不覺得,只感覺自己的生活很充實。但有時候,我白天上班的時候旅遊網出了問題,就只能遠程修改一下了。有一次最嚴重,周五的時候,頁面打不開了,下午就請假,直接打了200多的車過去,然後周末就一直在那邊改代碼。現在讓我做兼職我肯定是不願意的。

 

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Docker從入門到掉坑(三):容器太多,操作好麻煩

前邊的兩篇文章裏面,我們講解了基於docker來部署基礎的SpringBoot容器,如果閱讀本文之前沒有相關基礎的話,可以回看之前的教程。

不知道大家在初次使用docker的時候是否有遇到這種場景,每次部署微服務都是需要執行docker run xxx,docker kill xxx 等命令來操作容器。假設說一個系統中依賴了多個docker容器,那麼對於每個docker容器的部署豈不是都需要手動編寫命令來啟動和關閉,這樣做就會增加運維人員的開發工作量,同時也容易出錯。

Docker Compose 編排技術

在前邊的文章中,我們講解了Docker容器化技術的發展,但是隨着我們的Docker越來越多的時候,對於容器的管理也是特別麻煩,因此Docker Compose技術也就誕生了。

Docker Compose技術是通過一份文件來定義和運行一系列複雜應用的Docker工具,通過Docker-compose文件來啟動多個容器,網上有很多關於Docker-compose的實戰案例,但是都會有些細節地方有所遺漏,所以下邊我將通過一個簡單的案例一步步地帶各位從淺入深地對Docker-compose進行學習。

基於Docker Compose來進行對SpringBoot微服務應用的打包集成

我們還是按照老樣子來構建一套基礎的SpringBoot微服務項目,首先我們來看看基礎版本的項目結構:

首先是我們pom文件的配置內容:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.sise.idea</groupId>
    <artifactId>springboot-docker</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <name>spring-boot-docker</name>
    <url>http://maven.apache.org</url>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.0.3.RELEASE</version>
    </parent>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.16.18</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <finalName>springboot-docker</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

 

然後是java程序的內容代碼,這裏面有常規的controller,application類,代碼如下所示:

啟動類Application

package com.sise.docker;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/20
 */
@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class);
    }
}

 

控制器 DockerController

package com.sise.docker.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/20
 */
@RestController
@RequestMapping(value = "/docker")
public class DockerController {


    @GetMapping(value = "/test")
    public String test(){
        System.out.println("=========docker test=========");
        return "this is docker test";
    }
}

 

yml配置文件:

server:
  port: 7089

 

接下來便是docker-compose打包時候要用到的配置文件了。這裏採用的方式通常都是針對必要的docker容器編寫一份dockerfile,然後統一由Docker Compose進行打包管理,假設我們的微服務中需要引用到了MySQL,MongoDB等應用,那麼整體架構如下圖所示:

那麼我們先從簡單的單個容器入手,看看該如何對SpringBoot做Docker Compose的管理,下邊是一份打包SpringBoot進入Docker容器的Dockerfile文件:

#需要依賴的其他鏡像
FROM openjdk:8-jdk-alpine
# Spring Boot應用程序為Tomcat創建的默認工作目錄。作用是在你的主機”/var/lib/docker”目錄下創建一個臨時的文件,並且鏈接到容器中#的”/tmp”目錄。
VOLUME /tmp

#是指將原先的src文件 添加到我們需要打包的鏡像裏面
ADD target/springboot-docker.jar app.jar

#設置鏡像的時區,避免出現8小時的誤差
ENV TZ=Asia/Shanghai

#容器暴露的端口號 和SpringBoot的yml文件暴露的端口號要一致
EXPOSE 7089

#輸入的啟動參數內容 下邊這段內容相當於運行了java -Xms256m -Xmx512m -jar app.jar 
ENTRYPOINT ["java","-Xms256m","-Xmx512m","-jar","app.jar"]

 

接着便是加入docker-compose.yml文件的環節了,下邊是腳本的內容:

#docker引擎對應所支持的docker-compose文本格式
version: '3'
services:

  #服務的名稱
  springboot-docker:
    build:
      context: .
      # 構建這個容器時所需要使用的dockerfile文件
      dockerfile: springboot-dockerfile
    ports:
      # docker容器和宿主機之間的端口映射
      - "7089:7089"

 

docker-compose.ym配置文件有着特殊的規則,通常我們都是先定義version版本號,然後便是列舉一系列與容器相關的services內容。

接下來將這份docker服務進行打包,部署到相關的linux服務器上邊,這裏我採用的是一台阿里雲上邊購買的服務器來演示。

目前該文件還沒有進行打包處理,所以沒有target目錄,因此dockerfile文件構建的時候是不會成功的,因此需要先進行mvn的打包:

mvn package

 

接着便是進行Docker-Compose命令的輸入了:

[root@izwz9ic9ggky8kub9x1ptuz springboot-docker]# docker-compose up -d
Starting springboot-docker_springboot-docker_1 ... done
[root@izwz9ic9ggky8kub9x1ptuz springboot-docker]# 

 

你會發現這次輸入的命令和之前教程中提及的docker指令有些出入,變成了docker-compose 指令,這條指令是專門針對Docker compose文件所設計的,加入了一個-d的參數用於表示後台運行該容器。由於我們的docker-compose文件中知識編寫了對於SpringBoot容器的打包,因此啟動的時候只會显示一個docker容器。

為了驗證docker-compose指令是否生效,我們可以通過docker–compose ps命令來進行驗證。

這裏邊我們使用 docker logs [容器id] 指令可以進入容器查看日誌的打印情況:

 

docker logs ad83c82b014d

 

最後我們通過請求之前寫好的接口便會看到相關的響應:

 

基礎版本的SpringBoot+Docker compose案例已經搭建好了,還記得我在開頭畫的那張圖片嗎:

通常在實際開發中,我們所面對的docker容器並不是那麼的簡單,還有可能會依賴到多個容器,那麼這個時候該如何來編寫docker compose文件呢?

下邊我們對原先的SpringBoot項目增加對於MySQLMongoDB的依賴,為了方便下邊的場景模擬,這裏我們增加兩個實體類:

用戶類

package com.sise.docker.domain;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/23
 */
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Data
public class User {

    private Integer id;

    private String username;
}

 

汽車類:

package com.sise.docker.domain;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.data.annotation.Id;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/23
 */
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Car {

    @Id
    private Integer id;

    private String number;
}

 

增加對於mongodb,mysql的pom依賴內容

 <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.21</version>
        </dependency>

 

編寫相關的dao層:

package com.sise.docker.dao;

import com.sise.docker.domain.Car;
import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/23
 */
@Repository
public interface CarDao extends MongoRepository<Car, Integer> {
}
 

package com.sise.docker.dao;

import com.sise.docker.domain.User;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/23
 */
@Repository
public class UserDao {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;


    public void insert() {
        String time = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
        String sql = "insert into t_user (username) values ('idea-" + time + "')";
        jdbcTemplate.update(sql);
        System.out.println("==========執行插入語句==========");
    }

    class UserMapper implements RowMapper<User> {

        @Override
        public User mapRow(ResultSet resultSet, int i) throws SQLException {
            User unitPO = new User();
            unitPO.setId(resultSet.getInt("id"));
            unitPO.setUsername(resultSet.getString("username"));
            return unitPO;
        }
    }
}

 

在控制器中添加相關的函數入口:

package com.sise.docker.controller;

import com.sise.docker.dao.CarDao;
import com.sise.docker.dao.UserDao;
import com.sise.docker.domain.Car;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.Random;

/**
 * @author idea
 * @data 2019/11/20
 */
@RestController
@RequestMapping(value = "/docker")
public class DockerController {

    @Autowired
    private UserDao userDao;
    @Autowired
    private CarDao carDao;

    @GetMapping(value = "/insert-mongodb")
    public String insertMongoDB() {
        Car car = new Car();
        car.setId(new Random().nextInt(15000000));
        String number = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
        car.setNumber(number);
        carDao.save(car);
        return "this is insert-mongodb";
    }

    @GetMapping(value = "/insert-mysql")
    public String insertMySQL() {
        userDao.insert();
        return "this is insert-mysql";
    }

    @GetMapping(value = "/test2")
    public String test() {
        System.out.println("=========docker test222=========");
        return "this is docker test";
    }
}

 

對原先的docker-compose.yml文件添加相應的內容,主要是增加對於mongodb和mysql的依賴模塊,

#docker引擎對應所支持的docker-compose文本格式
version: '3'
services:

  #服務的名稱
  springboot-docker:
    container_name: docker-springboot
    build:
      context: .
      dockerfile: springboot-dockerfile
    ports:
      - "7089:7089"

    depends_on:
      - mongodb


  mongodb:
    #容器的名稱
    container_name: docker-mongodb
    image: daocloud.io/library/mongo:latest
    ports:
      - "27017:27017"

  mysql:
    #鏡像的版本
    image: mysql:5.7
    container_name: docker-mysql
    ports:
      - 3309:3306
    environment:
       MYSQL_DATABASE: test
       MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
       MYSQL_ROOT_USER: root
       MYSQL_ROOT_HOST: '%'

 

這裏頭我嘗試將application.yml文件通過不同的profile來進行區分:

應上篇文章中有讀者問到,不同環境不同配置的指定問題,這裡有一種思路,springboot依舊保持原有的按照profile來識別不同環境的配置,具體打包之後讀取的配置,可以通過springboot-dockerfile這份文件的ENTRYPOINT 參數來指定,例如下邊這種格式:

FROM openjdk:8-jdk-alpine

VOLUME /tmp

ADD target/springboot-docker.jar springboot-docker.jar

#設置鏡像的時區,避免出現8小時的誤差
ENV TZ=Asia/Shanghai

EXPOSE 7089
#這裏可以通過-D參數在對jar打包運行的時候指定需要讀取的配置問題
ENTRYPOINT ["java","-Xms256m","-Xmx512m","-Dspring.profiles.active=prod","-jar","springboot-docker.jar"]

 

最後便是我們的yml配置文件內容,由於配置類docker容器的依賴,所以這裏面對於yml的寫法不再是通過ip來訪問相應的數據庫了,而是需要通過service-name的映射來達成目標。

application-prod.yml

server:
  port: 7089

spring:
    data:
      mongodb:
        uri: mongodb://mongodb:27017
        database: test

    datasource:
             driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
             url: jdbc:mysql://mysql:3306/test?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8
             username: root
             password: root

 

當相關的代碼和文件都整理好了之後,將這份代碼發送到服務器上進行打包。

mvn package

 

接着我們便可以進行docker-compose的啟動了。

這裡有個小坑需要注意一下,由於之前我們已經對單獨的springboot容器進行過打包了,所以在執行docker-compose up指令的時候會優先使用已有的容器,而不是重新創建容器。

這個時候需要先將原先的image鏡像進行手動刪除,再打包操作:

[root@izwz9ic9ggky8kub9x1ptuz springboot-docker]# docker images
REPOSITORY                                           TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
springboot-docker                  latest              86f32bd9257f        4 hours ago         128MB
<none>                                               <none>              411616c3d7f7        2 days ago          679MB
<none>                                               <none>              77044e3ad9c2        2 days ago          679MB
<none>                                               <none>              5d9328dd1aca        2 days ago          679MB
springbootmongodocker_springappserver                latest              36237acf08e1        3 days ago          695MB

 

刪除鏡像的命令:

docker rmi 【鏡像id】

 

此時再重新進行docker-compose指令的打包操作即可:

 

docker-compose up

 

啟動之後,可以通過docker-compose自帶的一些指令來進行操作,常用的一些指令我都歸納在了下邊:

 

docker-compose [Command]

Commands:
  build              構建或重建服務
  bundle             從compose配置文件中產生一個docker綁定
  config             驗證並查看compose配置文件
  create             創建服務
  down               停止並移除容器、網絡、鏡像和數據卷
  events             從容器中接收實時的事件
  exec               在一個運行中的容器上執行一個命令
  help               獲取命令的幫助信息
  images             列出所有鏡像
  kill               通過發送SIGKILL信號來停止指定服務的容器
  logs               從容器中查看服務日誌輸出
  pause              暫停服務
  port               打印綁定的公共端口
  ps                 列出所有運行中的容器
  pull               拉取並下載指定服務鏡像
  push               Push service images
  restart            重啟YAML文件中定義的服務
  rm                 刪除指定已經停止服務的容器
  run                在一個服務上執行一條命令
  scale              設置指定服務運行容器的個數
  start              在容器中啟動指定服務
  stop               停止已運行的服務
  top                显示各個服務容器內運行的進程
  unpause            恢復容器服務
  up                 創建並啟動容器
  version            显示Docker-Compose版本信息

 

最後對相應的接口做檢測:

 

相關的完整代碼我已經上傳到了gitee地址,如果有需要的朋友可以前往進行下載。

代碼地址:https://gitee.com/IdeaHome_admin/wfw

 

實踐完畢之後,你可能會覺得有了docker-compose之後,對於多個docker容器來進行管理顯得就特別輕鬆了。

 

但是往往現實中並沒有這麼簡單,docker-compose存在着一個弊端,那就是不能做跨機器之間的docker容器進行管理

 

因此隨者技術的發展,後邊也慢慢出現了一種叫做Kubernetes的技術。Kubernetes(俗稱k8s)是一個開源的,用於管理雲平台中多個主機上的容器化的應用,Kubernetes的目標是讓部署容器化的應用簡單並且高效(powerful),Kubernetes提供了應用部署,規劃,更新,維護的一種機制。

 

Kubernetes這類技術對於小白來說入門的難度較高,後邊可能會抽空專門來寫一篇適合小白閱讀的k8s入門文章。

 

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