澳洲東部大雨無法解旱 科學家:仍需持續降雨

摘錄自2020年2月11日中央社報導

澳洲東部近日下起傾盆大雨,為飽受乾旱打擊的地區帶來希望。然而,科學家今(11日)警告,仍需要持續降雨,才能終結長達數年的乾旱。

暴風雨天候在澳洲東部造成連日混亂與破壞,雪梨北部一名男子在汽車被沖出道路後失蹤,但有數百人在洪水中獲救。

水文學家相信,本週洪水氾濫是接下來將要發生事態的前兆,許多城市淹水,但鄉間地區仍竭力對抗旱象惡化。在最近一次大雨期間,雪梨附近的水壩水位已大幅上升,部分地區經歷過去30年來的最大降雨。

但在新南威爾斯州面臨「枯竭」的多數乾旱城鎮,水壩水位的上升「微不足道」,新南威爾斯水務局(WaterNSW)發言人表示,大部分雨水流進河流,而非流入水壩。

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聚甘新

使用IDEA+Gradle構建Spring5源碼並調試(手把手教程全圖解)

一、前言

  說一說我要寫這篇文章的初衷吧,前段時間有小夥伴在微信群求教怎樣構建spring源碼,他在網上找了n個教程跟着後面花了两天時間都沒構建好,正好我最近因工作原因從mac換成windows,開發環境要從零開始搭建和配置,想着也大概有一年多沒看過Spring源碼了,閱讀Spring源碼的好處我就不在此啰嗦了,我就藉此機會寫一篇構建Spring源碼的過程,希望能讓後面的朋友少走彎路,少踩坑。<br/>   開始之前,先說一下我的電腦是新的,也就是所有開發工具和環境都是最新下載和配置的,另外我沒使用梯&子走捷徑,也就是說本文的源碼構建速度是在正常使用網絡情況下,我自己達到的最佳速度,不代表任何人。本文使用到的開發工具及版本說明如下:

  • IntelliJ IDEA 2020.1
  • gradle-6.4.1
  • Spring-framework最新版(5.3.0-SNAPSHOT)

  現在,讓我們正式開始Spring源碼的構建之旅。

二、Spring源碼構建之旅

下載配置Gradle

  這個不是本文的重點又比較簡單,你得靠自己先去配置好,如果你實在不會,在文章後面留言,我下次專門給你們寫這個教程。

下載Spring源碼

1、在github上下載Spring最新版源碼,如下圖所示: 

2、下載完成以後解壓到你自己本地文件夾。 

  我知道因為不可描述原因,大家下載gradle和spring源碼可能比較耗時間,所以我把下載好的放在網盤了,需要的可以自己下載: Spring5源碼直通車 提取碼:srbm

修改配置

  重點來了,下載好源碼以後,我們要開始源碼構建了,在構建之前,我們先打開spring-framework-master,看我截圖的四個文件。下面來一一說明。 

 

1、import-into-idea.md:這是官方提供的spring源碼導入idea的步驟和注意說明,我已經翻譯過了,可以移步:IDEA導入Spring源碼調試必看

2、修改settings.gradle文件,下載依賴的網絡速度之不可描述原因,懂得人都懂,我們加上阿里雲的maven倉庫。

maven { url "https://maven.aliyun.com/repository/public" }

修改好之後如下圖所示:

3、修改gradle.properties文件,我都加了詳細註釋

version=5.3.0-SNAPSHOT
## 設置此參數主要是編譯下載包會佔用大量的內存,可能會內存溢出
org.gradle.jvmargs=-Xmx2048M
## 開啟 Gradle 緩存
org.gradle.caching=true
## 開啟并行編譯
org.gradle.parallel=true
## 啟用新的孵化模式
org.gradle.configureondemand=true
## 開啟守護進程 通過開啟守護進程,下一次構建的時候,將會連接這個守護進程進行構建,而不是重新fork一個gradle構建進程
org.gradle.daemon=true

  

修改好之後如下圖所示:

4、修改build.gradle文件,加上使用阿里雲倉庫,提高下載速度。

maven { url 'https://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/' }
maven { url 'https://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/jcenter'}

  

修改好之後如下圖所示:

 

準備構建

1、再次為了證明我是從零開始的,我把gradle的倉庫依賴截圖給大家看,gradle的本地倉庫依賴位置是C:\Users\admin.gradle\caches\modules-2\files-2.1或者D:\work\tools\gradle\gradle-6.4.1\caches\modules-2\files-2.1,具體位置看你自己的設置。我的倉庫現在是空的,沒有任何下載好的依賴,截圖如下: 

2、預編譯spring-oxm,根據import-into-idea.md要求,我們需要先預編譯spring-oxm和spring-core,使用命令./gradlew :spring-oxm:compileTestJava,構建速度和截圖如下:

 

3、同上,預編譯spring-core,使用命令./gradlew :spring-core:compileTestJava,如下圖所示:    

至此,準備工作就完成的差不多了,接下來我們需要導入到IDEA,繼續往下看。<br><br><br>

 

IDEA導入Spring源碼

1、下面開始使用idea導入Spring源碼,File -> New -> Project from Existing Souces… 

2、選擇spring-framework-master項目

 

3、選擇使用gradle編譯,點擊finish。 

 

4、可以發現IDEA會自動開始構建編譯spring源碼。 

 

5、不要着急,還有最後一步,選擇File -> Settings -> Gradle,如下圖所示調整: 

 

6、去給對象問候一聲,或者去抽根煙(吸煙有害健康),或者遠處眺望一會,稍安勿躁,等回來時發現,不要網上說的一個小時、40分鐘、20分鐘,只要8m22s就完成Spring源碼的構建編譯工作,怎麼樣?還可以吧? 

補充,這是另一個小夥伴按照我的方法后構建速度,9m3s。    

到這兒,使用IDEA+Gradle構建Spring5源碼就已經全部完成。

三、驗證

  實踐是檢驗真理的唯一標準,那麼怎樣驗證我們上面的構建是否成功呢,很簡單,寫個demo測試一下就好了,下面進入驗證過程。

1、在spring-framework-master項目下新建我們自己的測試module,如下圖所示: 

2、選擇使用gradle

3、輸入自己的module名

4、既然要驗證,那我們肯定需要依賴spring的模塊,我們在我們剛剛新建的模塊下build.gradle文件中修改使用阿里雲倉庫,同時依賴spring-context模塊。

implementation(project(":spring-context"))

修改后如下如所示:

5、刷新依賴,重新編譯,速度同樣飛快。 

6、我們先寫一個配置類

package com.mazhichu.spring.config;

import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @ClassName: MazhichuConfig
* @Description: 配置
* @Author: Moore
* @Date: 2020-06-08 12:30
* @Version: V1.0
*/
@Configuration
@ComponentScan("com.mazhichu")
public class MazhichuConfig {
}

7、寫一個實體Bean

package com.mazhichu.spring.repository;

import org.springframework.stereotype.Repository;
/**
* @ClassName: Hello
* @Description: bean
* @Author: Moore
* @Date: 2020-06-08 12:30
* @Version: V1.0
*/
@Repository
public class Hello {
	public void hello(){
		System.out.println("Hello,ma_zhichu!");
	}
}

  

8、編寫測試類,運行,如下圖所示: 

總結

至此,使用IDEA+Gradle構建Spring5源碼並簡單調試的教程就到這兒,本文所有內容都來自本人親自實踐,如果對你實實在在有幫助,點贊就是最大的鼓勵,如果你在構建過程中遇到任何問題,也歡迎留言告訴我,我看到後會第一時間幫你解答。如果你期待更好的文章,歡迎關注我的公眾號“碼之初”,謝謝!

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受樂視影響,法拉第縮小工廠規模

根據路透社的報導,中國影視廠商樂視網旗下子公司,豪華電動車新創公司法拉第未來(Faraday Future),已經決定縮減在美國興建車廠的規模。組裝廠規模將由原來佔地300 萬平方英尺,大幅縮減至65 萬平方英尺,生產車款數量亦會由7 款大減至2 款。

報導指出,法拉第曾於2015 年表示,總投資金額達到13 億美元,在內華達州北拉斯維加斯的組裝廠年產可高達15 萬輛,而且2017 年底投產。不過根據目前的狀況顯示,法拉第目前該工廠得預定產能每年將少於1 萬輛,而且還必須延後到2019 年才開始正式量產。

由於受到前一段時間母公司樂視網財務困境的影響,法拉第工廠一度傳出高層離職、欠供應商貨款、甚至是停工歇業的消息。雖然,在母公司獲得人民幣168 億元的資金援助後,工廠重新啟動。不過,可能也是因為這樣的原因,使得樂事網不得不宣布縮小其工廠的規模與未來的生產能量。

在2017 年的CES 展上,法拉第推出首輛量產車款FF91 之後,由於具備高度智慧連網功能,以及搭載時下最熱門的自動駕駛技術。並且全車配備3D 雷達、10 個高感度相機、13 個長距離和短距離雷達以及12 個超聲波感測器,可以說性能超越市面上包括賓利、法拉利和特斯拉的所有電動車。但即便如此,分析師仍認為,法拉第FF91 的推出依舊是遠水救不了近火。

有統計指出,未來幾年內,樂視網在法拉第汽車上的資金缺口約在人民幣460 億元以上。而根據樂視網在2017 年1 月13 日發布的公告表示,引入包括融創中國在內的多家戰略投資,投資金額為人民幣168 億元的資金,則將汽車業務排除在外。換言之,樂事網的汽車豪賭,未來還需要再另籌資金。所以,在FF91 售價高達人民幣200 萬元,再加上樂視網資金仍有隱憂的情況下,法拉第工廠能不能順利在2019 年生產、上路,恐怕還有變數。

(合作媒體:。圖片出處:Faraday Future)

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Tesla將試產Model 3,同時放眼印度市場

 

美商特斯拉(Tesla)執行長 Elon Musk 透露,Model 3 將於本月展開試產;進一步的,Tesla 更預計今夏進軍印度市場。而在以 Model 3 為主力的營運之之外,Tesla 也表示已投入開發自動駕駛卡車。

Model 3近期試產

Musk 於 2 月 5 日接受外媒訪問時透露,Tesla 目前正在投入發展自動駕駛卡車,可減少耗油、提高安全性,甚至有機會改變物流的經濟架構。若成功上路,預期會為貨物運輸帶來革新。但 Musk 估計,在監管機構對此技術認可之前,大概需要累積 60 億英里的自動駕駛資料,因此發展主力仍是 Model 3。

Tesla 已於 2 月 1 日動員供應商,預計在 2 月 20 日試產 Model 3。Model 3 是 Tesla 首輛大眾車款,去年發表至今已獲得 37 萬筆訂單,原本規劃在今年7月開始量產。在搭載的車用電池規格方面,Musk 也透過推特證實,Model 3 的電池容量不會超過 100kWh。

由於 Model 3 的車體較輕,電動機更省電,使用相同容量的車用電池時,仍可延伸續航力。Musk 曾表示,標準版 Model 3 的基礎續航里程有 350 公里左右,全配車款則可行駛 480 公里。

Tesla 汽車的 2016 年產能約為 10 萬輛,Musk 目標在 2018 年時將產能提高到 50 萬輛。

Tesla進軍印度市場,前景看好

據路透社報導,Musk 日前在推特上回文考慮今夏進軍印度市場,但尚未透露更多細節。

印度汽車市場於 2016 年已發展到 740 億美元,Musk 會對印度市場感興趣並不意外。Musk 在 2017 年的目標為擴張全球事業版圖,包括葡萄牙、台灣、南韓、紐西蘭、近期也準備發展阿拉伯聯合大公國的市場,相較於印度,上述汽車市場都較小,由此可見 Musk 想為 Model 3 拓展布局的野心。

印度城市的空氣品質近來有惡化趨勢,汽車排放廢氣是一大原因,而電動車則可能帶來幫助。Tesla 進軍印度與印度總理莫迪的「數位印度」願景相符,也可望幫助帶動印度的經濟成長。國外媒體雖估計 Model 3 一直到 2018 年才可能會在印度正式上市,但印度市場對電動車的強烈需求卻已可以預期。

(首圖來源:Tesla)

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特斯拉概念產業:AI無人駕駛車、電動車用電池組

美國創業家Elon Musk對於新科技產業的想法與策略向來是全球關注的焦點。在成功推出電動車品牌特斯拉(Tesla)後,已帶動電動車用電池產業興起;他又在於杜拜舉辦之世界政府峰會(World Government Summit)上提到,未來可將人工智慧(AI)整合入汽車產業,推動無人駕駛功能。

Model 3試產,貿聯-KY獲利創新高

近期消息指出,Tesla平價電動車Model 3將於三月試產,下半年量產。電池模組線束之主要台系供應商貿聯-KY因而受惠,法人預期其股價大漲,營收兩位數成長。

Tesla成立之初,即配合貿聯-KY電池模組配線出貨。法人分析,身為唯一的供應商,貿聯-KY在生產成本、供貨穩定度和合作信賴度下,處於供應鏈之地位難被取代,也成為特斯拉概念股的一大受益者。

AI自駕車,以及人類與機械結合

2016年2月,谷歌(Google)母公司Alphabet Inc.旗下之波士頓動力(Boston Dynamics)發表第二代人形機器人Atlas,Musk事後提及AI發展的危險性,人類恐成為AI的居家寵物。由於在未來機器人可以完全取代人力,可預見未來將會有大量人口失業。對於AI導入目前技術,Musk認為目前首要議題是無人駕駛,AI或許能在自動駕駛方面提供幫助。

對於人類與AI共存的問題,Musk表示,由於電腦可以在每秒之間傳輸一兆位元的數據,而人類僅可以在行動裝置上每秒傳達10位元之資訊, AI大量繁衍是可以想見的趨勢。若人類想與AI共生,在腦中裝入寬頻介面成為賽博格(Cyborg)或許會有所幫助。

(圖片來源:Heisenberg Media via Flickr CC2.0)

 

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01 . ELK Stack簡介原理及部署應用

簡介

ELK並不是一款軟件,是一整套解決方案,是由ElasticSearch,Logstash和Kibana三個開源工具組成:通常是配合使用,而且先後歸於Elastic.co公司名下,簡稱ELK協議棧.

日誌的收集和處理

在日常運維工作中,對於系統和業務日誌的處理尤為重要。日誌主要包括系統日誌,應用日誌,應用程序日誌和安全日誌。系統運維和開發人員可以通過日誌了解服務器軟硬件信息,檢查配置過程中的錯誤及錯誤發生的原因。經常分析日誌可以了解服務器的負荷,性能安全性,從而及時採取措施糾正錯誤。

通常,日誌被分散的存儲在不同的設備上,如果你管理上百台服務器,你還在使用依次登錄每台機器的傳統方法查閱日誌是很繁瑣且效率低下的。當務之急是使用集中化的日誌管理,例如: 開源的syslog,將所有服務器上的日誌收集匯總。集中化管理日誌后,日誌的統計和檢索又成為一件比較麻煩的事情.

一個完整的集中式日誌系統,是離不開以下幾個主要特點的

# 1. 收集 - 能夠收集多種來源的日誌數據
# 2. 傳輸 - 能夠穩定的把日誌數據傳輸到中央系統
# 3. 存儲 - 如何存儲日誌數據
# 4. 分析 - 可以支持UI分析
# 5. 警告 - 能夠提供錯誤報告
日誌分析工具

1 . grep,awk,wc,rsyslog,syslog-ng: 對於龐大的機器數量,要達到要求更高的查詢,排序和統計等使用這樣的方法難免有點力不從心.

2 . 商業化的splunk: Splunk作為企業級的分佈式機器數據的平台,擁有強大的分佈式配置,包括跨數據中心的集群配置,Splunk提供兩種集群,indexer集群和Search Head集群.具體情況請看Splunk文章.

3 . 開源的:

# 1 FaceBook公司的Scribe
# 2 Apache的Chukwa
# 3 Linkedin的Kafka
# 4 Cloudera的Fluentd
# 5 ELK
Elasticsearch

ElasticSearch是一個基於Lucene的開源分佈式搜索服務器.是一個實時的分佈式搜索和分析引擎,他可以用於全文搜索,結構化搜索以及分析,他是一個建立在全文搜索引擎Apache lucene基礎上的搜索引擎,使用Java語言編寫,並作為Apache許可條款下的開放源碼發布,是第二流行的企業搜索引擎。設計用於雲計算中,能夠達到實時搜索,穩定,可靠,快速,安裝使用方便,在elasticsearch中,所有節點的數據是均等的.

主要特點

# 1 實時分析
# 2 分佈式實時文件存儲,並將每一個字段都編入索引
# 3 文檔導向,所有的對象全部是文檔
# 4 高可用性,易擴展,支持集群(cluster),分片和複製(hards和Replicas
# 5 接口友好,支持JSON

Logstash

logstash是一個具有實時渠道能力的數據收集引擎,使用JRuby語言編寫,其做着是世界著名的運維工程師喬丹西塞,他是一個完全開源工具,可以對你的日誌進行收集,過濾

# 主要特點:
#        1> 幾乎可以訪問任何數據
#        2> 可以和多種外部應用結合
#        3> 支持彈性擴展

# 它主要由三個主要部分組成,見下圖.
#        1> Shipper - 發送日誌數據
#        2> Broker -  收集數據,缺省內置Redis
#        3> Indexer - 數據寫入

Kibana

Kibana是一款基於Apache開源協議,使用JavaScript語言編寫,為Elasticsearch提供分析和可視化的Web平台,他可以在Elasticsearch的索引中查找,交互數據,並生成各種維度的表圖.

Filebeat

ELK協議棧的新成員,一個輕量級開源日誌數據搜集器,基於Logstash-Forwarder源代碼開發,是對他的替代。是需要在採集日誌數據server上安裝filebeat,並指定日誌目錄或日誌文件后,Filebeat就能讀取數據,迅速發送到Logstash進行解析,亦或直接發送到Elasticsearch進行集中式存儲和分析

ELK協議棧體繫結構

最簡單架構

在這種架構中,只有一個Logstash,Elasticsearch和Kibana實例。Logstash通過輸入插件從多種數據源(比如日誌文件,標準輸入Stdin等)獲取數據,再經過過濾插件加工數據,然後經過Elasticsearch輸出插件輸出到Elasticsearch,通過Kibana展示.

Logstash作為日誌收集器

這種架構是對上面架構的擴展,把一個Logstash數據搜集節點擴展到多個,分佈於多台機器,將解析好的數據發送到Elasticsearch server進行存儲,最後在Kibana查閱,生成日誌報表等.

這種結構因為需要在各個服務器上部署Logstash,而它比較消耗CPU和內存資源,所以比較適合資源豐富的服務器,否則容易造成服務器性能下降,甚至可能導致無法正常工作.

Beats作為日誌搜集器

這種架構引入Beats作為日誌搜集器。目前Beats包括四種

# 1> Packetbeat (搜集網絡流量數據)
# 2> Topbeat (搜集系統,進程和文件系統級別的CPU和內存使用情況等數據)
# 3> Filebeat (搜集文件數據)
# 4> Winlogbeat (搜集Windows事件日誌數據)

Beats將搜集到的數據發送到Logstash,經Logstash解析,過濾后,將其發送到Elasticsearch存儲,並由Kibana呈現給用戶.

這種架構解決了Logstash在各服務器節點上佔用系統資源高的問題,相比Logstash,Beats所佔系統的CPU和內存幾乎可以省略不計,另外,Beats和Logstash之間保持SSL/TLS加密傳輸,客戶端和服務器雙向認證,保證了通信安全

因此這種架構適合對數據安全性要求較高,同時各服務器性能比較敏感的場景.

基於Filebeat架構的配置部署詳解

前面提到Filebeat已經完全替代了Logstash-Forwarder 成為新一代的日誌採集器,同時鑒於它輕量、安全等特點,越來越多人開始使用它。這個章節將詳細講解如何部署基於 Filebeat 的 ELK 集中式日誌解決方案,具體架構見下圖.

引入消息隊列機制的架構

Beats 還不支持輸出到消息隊列,所以在消息隊列前後兩端只能是 Logstash 實例。這種架構使用 Logstash 從各個數據源搜集數據,然後經消息隊列輸出插件輸出到消息隊列中。目前 Logstash 支持 Kafka、Redis、RabbitMQ 等常見消息隊列。然後 Logstash 通過消息隊列輸入插件從隊列中獲取數據,分析過濾后經輸出插件發送到 Elasticsearch,最後通過 Kibana 展示。見下圖

這種架構適合於日誌規模比較龐大的情況,但由於Logstash日誌解析節點和Elasticsearch的符合比較重,可將他們配置為集群模式,以分擔負荷,引入消息隊列,均衡了網絡傳輸,從而降低了網絡閉塞,尤其丟失數據的可能性,但依然存在Logstash佔用系統資源過多的問題.

部署

架構圖

999

List
Package:
# elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
# filebeat-7.2.0-x86_64.rpm
# jdk-8u121-linux-x64.rpm
# kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
# logstash-7.2.0.tar.gz
IP hostname 軟件 配置要求 網絡 備註
192.168.144.131 ES/數據存儲 elasticsearch-7.2 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
192.168.144.128 Kibana/UI展示 kibana-7.2****logstash-7.2 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
192.168.144.135 Filebeat/數據採集 Filebeat-7.2/nginx 內存最低2GB/硬盤40GB Nat,內網
注意事項
# 1.一定要對時,時間校正,不然日誌出不來
# 2.啟動Elasticsearch必須切換成所創建的ELK用戶啟動,不然ES處於安全目的,會啟動報錯.
# 3.日誌從Filebeat到Logstash再到ES檢索到Kibana的讀取速度取決於機器配置
Elasticsearch安裝
# 1.初始化
setenforce 0
sed -i '/^SELINUX=/ s/enforcing/disabled/'  /etc/selinux/config
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
sed -i '/^GSSAPIAu/ s/yes/no/' /etc/ssh/sshd_config
sed -i '/^#UseDNS/ {s/^#//;s/yes/no/}' /etc/ssh/sshd_config
curl -o /etc/yum.repos.d/163.repo http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo &>/dev/null
curl  -o /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo
    yum -y install ntpdate
    ntpdate -b  ntp1.aliyun.com

# 2.設置Hostname解析
hostnamectl set-hostname elk-1
        ## 修改/etc/hosts 增加如下內容
        192.168.144.131     elk-1

# 4.java安裝
# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
# 如果使用rpm請到/etc/profile加上
# JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_121
# export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
yum -y install java-1.8.0-openjdk.x86_64

# 5.創建用戶和組並準備相關目錄並授權
groupadd  elk
useradd  elk  -g  elk
mkdir  -pv  /data/elk/{data,logs}
chown  -R  elk:elk  /data/elk/

# 6.軟件包解壓、授權
# 上傳軟件包
            通過scp 或者FTP方式上傳到/opt下
# 解壓軟件包到/opt目錄
tar xvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz -C  /opt/
# 授權
chown  -R  elk:elk  /opt/elasticsearch-7.2.0/  # 軟件包名

# 7.修改elk配置文件
[root@elk-1 ~]# vim /opt/elasticsearch-7.2.0/config/elasticsearch.yml
        # 集群名
        cluster.name:  elk
        # 節點名
        node.name: node-1
        # 存儲數據
        path.data:  /data/elk/data
        # 存放日誌
        path.logs:  /data/elk/logs
        # 鎖內存,盡量不使用交換內存
        bootstrap.memory_lock:  false
        # 網絡地址
        network.host: 0.0.0.0
        http.port: 9200
        # 發現集群hosts
        discovery.seed_hosts: ["elk-1"]
        # 設置集群master節點
        cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 8.修改/etc/security/limits.conf
        # *號不是註釋
        * soft nproc 65535
        * hard nproc 65535
        * soft nofile 65535
        * hard nofile 65535

ulimit -n 65535
ulimit -u 20480

# 9.修改/etc/sysctl.conf
        echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
        sysctl -p

# 10.啟動ES並檢查集群健康狀態
nohup runuser -l elk -c '/bin/bash /opt/elasticsearch-7.2.0/bin/elasticsearch' &
    # 這裏為了省事直接用的nohup 可以使用supervisord 對進程進行管理
[root@elk-1 ~]# curl -XGET 'elk-1:9200/_cluster/health?pretty'
{
  "cluster_name" : "elk",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 0,
  "active_shards" : 0,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}
Kibana安裝
# 1.解壓Kibana安裝包
tar xvf kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz  -C /opt/

# 2.修改Kibana配置文件
server.port:  5601   # Port
server.host:  0.0.0.0   # 訪問限制
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.144.131:9200"]        # ES主機IP:Port

# 3.啟動命令
[root@kibana ~]# nohup /opt/kibana-7.2.0-linux-x86_64/bin/kibana --allow-root &
[1] 14650
    # tailf nohup.out 即可實時查看日誌
Logstash安裝
[root@kibana ~]# rpm -ivh jdk-8u121-linux-x64.rpm
[root@kibana ~]# tar xvf logstash-7.2.0.tar.gz  -C /opt/
[root@kibana opt]# vim /opt/nginx.yml
# Sample Logstash configuration for creating a simple
# # Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
#
input {
    beats {
        port => 5044
        }
}

filter {
    grok {
        match => ["message","%{DATA:log_date} %{WORD:method} %{TIME:log_localtime} %{HOSTNAME:host_name} %{WORD:workd}\[%{WORD:ls}\]\: %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime2} %{WORD:year_tmp}\: %{WORD:name_2}\: %{WORD:request_leixin} %{WORD:request_num}\, %{WORD}\: %{WORD:app_id}\, %{WORD}\: %{IP:ip}\, %{WORD}\: %{INT}\, %{WORD}\: %{USERNAME:device_id}"]
        }
}

output {
    elasticsearch {
       hosts => ["http://192.168.144.131:9200"]
       index => "app_log-%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
     }
}




# 啟動 (如果起不來或者報錯一般都是配置文件語法錯誤之類的)
    /opt/logstash-7.2.0/bin/logstash -f /opt/配置文件名.yml
    ## 後台運行
    nohup  /opt/logstash-7.2.0/bin/logstash -f /opt/配置文件名.yml  &
Filebeat安裝
# 安裝filebeat RPM包
[root@filebeat ~]# rpm -ivh filebeat-7.2.0-x86_64.rpm

# 修改配置文件:
Filebeat到Logstash
(vim /etc/filebeat/filebeat.yml) shift + : 輸入set nu 显示行號
24:   enabled:  true                         # 更改為true以啟用輸入配置
28:   - /data/*.log                   # 替換為要抓取的日誌文件路徑,如果抓取nginx日誌,修改為/var/log/nginx/access.log,如果是日誌服務器,在下面再加上多行其他地方的日誌目錄即可
73:  reload.enabled:  true                  # 啟動Filebeat模塊
148: output.elasticsearch:                  # 加上註釋;
150:  hosts: ["localhost:9200"]              # 加上註釋;
158: output.logstash:                       # 去掉註釋;
160: hosts: ["192.168.144.128<logstash>:5044"]       # 去掉註釋,並修改localhost為logstash機器IP及對應端口號;


# 測試配置文件並啟動
filebeat  test  config  -e
systemctl  start filebeat && systemctl  enable filebeat

[root@filebeat ~]# cat /data/nginx.log        # 創建該目錄及文件,加入兩行日誌.
Sep  2 16:00:18 cc-prd-3-tk-13-pcs1 pcs[16118]: Mon Sep  2 16:00:18 2019: PCS: recv request, app_id: app_1w5B6O4R2o1k881k12177, ip: 223.104.145.136, os: 0, device_id: 02c3864050502d43dc514905133bcc9c
Sep  2 16:00:18 cc-prd-3-tk-13-pcs1 pcs[16118]: Mon Sep  2 16:00:18 2019: PCS: recv request, app_id: app_1w5B6O4R2o1k881k12177, ip: 223.104.145.136, os: 0, device_id: 02c3864050502d43dc514905133bcc9c

收集的日誌需要把有用的信息做切割,讓相應字段成為獨立的個一個字段,而不是一整條日誌是一個字段,那樣就沒法做分析,而做數據源切割很重要,否則日誌會過不來,或者日誌做不了分析,統計.

可以把源日誌拿到kibana上的grok上做切割,直到Structured Data能出現你想要的字段就可以放到logstash的配置文件中

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電動車鋰電池進展緩,新普宣布現金減資4成

新普宣布將現金減資4成、即退還股東每股4元現金,加上董事會決議擬配發現金股息6元,合計配發每股現金10元。新普近幾年來自筆記型電腦的成長趨緩,而電動車所需鋰電池進展緩慢,手機與平板使用單顆電池芯鋰電池模組毛利率相對較低、且有大陸同業與之競爭,外界認為這些是新普會大幅現金減資的主因。同時,新普大股東鴻海集團宣布要投資陸廠中國寧德時代新能源股權1.19%,外界也對新普未來在集團內電動車電池領域的所扮演的角色,先抱持觀察態度。

鴻海在29日公告,旗下子公司富泰華以人民幣逾10億元取得寧德時代新能源科技(CATL)股權約766.65萬股,持股比例約1.19%。外界解讀,鴻海以超過10億人民幣入股大陸動力電池大廠寧德時代,意在布局電動車電池市場。

寧德時代母公司是總部位於香港的鋰電池製造商新能源科技(ATL) ;ATL因原股東想撤資並在2005年被大股東之一的日商TDK全資收購。ATL集團旗下有東莞、東莞白馬、東莞松山湖、北京、青海西寧等不同產品線的生產基地,總部在福建的寧德時代(CATL)在集團內則主攻動力與儲能業務為主。全球動力電池市場中,松下透過特斯拉合作保持第一,比亞迪(BYD)次之,而寧德時代已超越LG化學位居全球第三。

(一)新普Q1財測,每股獲利1.71~1.89元:

新普昨日天舉行法人說明會,2016年合併營收年減9.5%至581.2億元,合併毛利率10%,稅前盈餘年減16.8%至38.96億元;稅後盈餘年減12.7%至28.02億元,EPS為9.09元。主要是大陸鋰電池同業在消費電子市場的競爭。

新普同時也發布2017年第1季財測,第1季合併營收約113~117億元,營業毛利約9.64~9.98億元,營業淨利4.6~4.73億元,稅前盈餘約7.31~8.1億元,稅後盈餘5.27~5.83億元,單季EPS約1.71~1.89元。

新普董事會決議現金減資40%,退還股東每股現金4元,並配發現金股息每股6元,股東參與現金減資及除息,每股可以拿回現金10元。

新普宣布減資40%,減資後現金水位仍達100億元以上;減資將能提升ROE(股東權益報酬率)與每股盈餘水準。法人以減資後流通股份18.5億元計算,預估新普2017年每股盈餘可望上揚至13元以上。

(二)新普Q1毛利率受到台幣升值影響,後續毛利率視電池芯漲價影響:

新普估第1季營收季減30~32%、年減幅度則為12~15%,外界預期應是iPhone等消費電子客戶的鋰電池供應比重將降低。

同時,新台幣第一季升值已接近7%,新普預期第1季毛利率8.3~8.5%,低於外界守穩在10%的原本預期。

至於第2季毛利率走向,因近期電池芯價格上揚,可能會對上半年毛利率有些影響。在營收方面,受惠於新款平板與平板型電腦將上市,新普第2季營收可望較首季營收季增5~10%。

(三)鴻海集團布局動力與儲能電池,新普定位尚待觀察:

鴻海集團已布局中國大陸電動車領域,例如兩年前與和諧汽車及騰訊,簽訂「互聯網+智能電動車」的戰略合作意向書,昨日也宣布透過子公司投資大陸鋰電池廠寧德時代(CATL)的1.19%的股權。

寧德時代在大陸汽車應用領域積極,2016年12月份與東風汽車簽訂戰略合作協定,2017年年初宣布投資3,000萬歐元參股芬蘭維美德汽車、並取得其22%股權,進軍歐洲汽車市場,而今年3月又與國能電動汽車瑞典公司(NEVS)簽署合作意向書,雙方將展開技術交流與研發的深入合作。

鴻海集團的鴻揚創投也是新普的大股東,鴻海集團持股新普股份4.44%。以過去業務與市場情況來看,新普與寧德時代算是競爭同業。

鴻海未來是否會去尋求新普、與新投資的寧德時代雙方合作的機會,還待觀察。

法人認為,新普今年現金減資提高每股獲利水準,下游手機與平板客戶銷售情況,以及電池芯漲價效應對於新普本業營收與毛利率影響較大。而鴻海集團布局大陸鋰電池業者的消息,對新普而言,先以中性看待。

(本文內容由授權使用。圖為電動車電池,圖片出處:Wikipedia)

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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Quartz.Net系列(七):Trigger之SimpleScheduleBuilder詳解

所有方法圖

 

 SimpleScheduleBuilder方法

RepeatForever:指定觸發器將無限期重複。

WithRepeatCount:指定重複次數

var trigger = TriggerBuilder.Create().WithSimpleSchedule(s=>s.WithIntervalInSeconds(1).RepeatForever()).Build();

 

            var trigger = TriggerBuilder.Create().WithSimpleSchedule(s=>s.WithIntervalInSeconds(1)
                                                                         .WithRepeatCount(10)).Build();

 

注:底層實現是repeatCount+1,也就是總共執行repeatCount+1次

        /// <summary>
        /// Specify a the number of time the trigger will repeat - total number of
        /// firings will be this number + 1.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <param name="repeatCount">the number of seconds at which the trigger should repeat.</param>
        /// <returns>the updated SimpleScheduleBuilder</returns>
        /// <seealso cref="ISimpleTrigger.RepeatCount" />
        /// <seealso cref="RepeatForever" />
        public SimpleScheduleBuilder WithRepeatCount(int repeatCount)
        {
            this.repeatCount = repeatCount;
            return this;
        }

 

 

WithInterval:以毫秒為單位指定重複間隔,由於是TimeSpan也可以指定時分秒

WithIntervalInHours:以小時為單位指定重複間隔

WithIntervalInMinutes:以分鐘單位指定重複間隔

WithIntervalInSeconds:以秒為單位指定重複間隔

            var trigger = TriggerBuilder.Create().WithSimpleSchedule(s=>s .WithIntervalInSeconds(1)
                                                                          .WithInterval(TimeSpan.FromDays(1))
                                                                          .WithIntervalInMinutes(1)
                                                                          .WithIntervalInHours(1)
                                                                          .WithRepeatCount(5))
                                                 .Build();

注:底層都是通過WithInterval實現的

        /// <summary>
        /// Specify a repeat interval in milliseconds.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <param name="timeSpan">the time span at which the trigger should repeat.</param>
        /// <returns>the updated SimpleScheduleBuilder</returns>
        /// <seealso cref="ISimpleTrigger.RepeatInterval" />
        /// <seealso cref="WithRepeatCount(int)" />
        public SimpleScheduleBuilder WithInterval(TimeSpan timeSpan)
        {
            interval = timeSpan;
            return this;
        }

        /// <summary>
        /// Specify a repeat interval in seconds.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <param name="seconds">the time span at which the trigger should repeat.</param>
        /// <returns>the updated SimpleScheduleBuilder</returns>
        /// <seealso cref="ISimpleTrigger.RepeatInterval" />
        /// <seealso cref="WithRepeatCount(int)" />
        public SimpleScheduleBuilder WithIntervalInSeconds(int seconds)
        {
            return WithInterval(TimeSpan.FromSeconds(seconds));
        }

靜態方法:

RepeatMinutelyForever

RepeatMinutelyForTotalCount

RepeatSecondlyForever

RepeatSecondlyForTotalCount

RepeatHourlyForever

RepeatHourlyForTotalCount

var trigger = TriggerBuilder.Create().WithSchedule(SimpleScheduleBuilder.RepeatSecondlyForTotalCount(2)).Build();

 

 /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with a 1 minute interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatMinutelyForever()
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromMinutes(1))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with an interval
        /// of the given number of minutes.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatMinutelyForever(int minutes)
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromMinutes(minutes))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with a 1 second interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatSecondlyForever()
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromSeconds(1))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with an interval
        /// of the given number of seconds.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatSecondlyForever(int seconds)
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromSeconds(seconds))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with a 1 hour interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatHourlyForever()
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromHours(1))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat forever with an interval
        /// of the given number of hours.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatHourlyForever(int hours)
        {
            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromHours(hours))
                .RepeatForever();

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with a 1 minute interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatMinutelyForTotalCount(int count)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromMinutes(1))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with an interval of the given number of minutes.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatMinutelyForTotalCount(int count, int minutes)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromMinutes(minutes))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with a 1 second interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatSecondlyForTotalCount(int count)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromSeconds(1))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with an interval of the given number of seconds.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatSecondlyForTotalCount(int count, int seconds)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromSeconds(seconds))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with a 1 hour interval.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatHourlyForTotalCount(int count)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromHours(1))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

        /// <summary>
        /// Create a SimpleScheduleBuilder set to repeat the given number
        /// of times - 1  with an interval of the given number of hours.
        /// </summary>
        /// <remarks>
        /// <para>Note: Total count = 1 (at start time) + repeat count</para>
        /// </remarks>
        /// <returns>the new SimpleScheduleBuilder</returns>
        public static SimpleScheduleBuilder RepeatHourlyForTotalCount(int count, int hours)
        {
            if (count < 1)
            {
                throw new ArgumentException("Total count of firings must be at least one! Given count: " + count);
            }

            SimpleScheduleBuilder sb = Create()
                .WithInterval(TimeSpan.FromHours(hours))
                .WithRepeatCount(count - 1);

            return sb;
        }

 

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石油公司看好電動車,預測2030年石油需求逐下滑

隨著相關技術逐漸成熟,如今已經不再只有相關業者看好電動車市場,就連石油大廠道達爾(Total)近日都承認,在這樣的發展下,石油的需求可能即將見頂,未來電動車的商機將不容小覷。

彭博社報導,道達爾的能源經濟學家Joel Couse 表示,隨著電動車市場持續擴大,估計至2030 年時,電動車將佔有新車市場15~30%,石油需求預計將在屆時達到頂峰,之後就不會再出現增長,甚至可能逐漸下滑。

這樣的話從石油主要生產商的口中說出有些令人感到意外,就連彭博新能源財經(BNEF)的主管Colin McKerracher 都表示,道達爾的分析是目前為止最看好電動車產業的預測,甚至超過彭博的預估值。

其實不只是道達爾,荷蘭皇家殼牌(Shell)也已經開始削減石油需求的長期預測。為了因應未來科技的走向,殼牌已經建立一個全新業務部門,針對多種綠能可能造成的經濟效益進行分析。

彭博新能源財經指出,在電動車的製程中,電池是成本中最昂貴的部分,幾乎可以佔到總成本的一半,高昂的成本價格也是造成許多車商在發展電動車時,會選擇高價車款為主打的原因。

然而隨著科技持續發展,電池價格開始逐年下降、效能持續提升,電動車已經開始能與燃油車在價格及性能上做競爭。儘管在全球汽車銷量中,電動車目前僅佔有約1% 的市場,但許多車商已經注意到這個趨勢,開始投入數十億美元進入電動車市場耕耘。

除了開始進入電動車市場的捷豹(Jaguar)、富豪(Volvo)之外,賓士(Mercedes-Benz)、通用(General)及許多車廠也將在2020 年時推出數十種電動車款,豐田(Toyota)更計劃在2050 年時,淘汰所有燃油車款,汽車市場「雪崩式」改變的時刻即將來到。

彭博新能源財經負責人Michael Liebreich 認為,至2020 年時,將會有120 種以上不同型號的電動車在市面上供消費者選擇,「到了那個時候,燃油車會變成很過時的東西。」 

(合作媒體:。圖片出處:publidc domain CC0)

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和通用競爭,Ford推首全電動車CUV

目前福特所販售的電動車皆為「合規車(compliance cars)」,也就是各大車廠為了符合美國州政府零排放規定而以一般汽車為基底改造而成的電動車。近日,福特技術長Raj Nair 表示他們將於2020 年推出首款全電動車,這款電動車將進行量產且定價相對低廉。

福特進入電動車市場的時間點明顯晚於其主要競爭對手—通用汽車。通用汽車已推出價格優惠又續航力充足的Chevy Bolt 電動車,而福特將「以量取勝」。Nair 在Business Insider 的訪問中強調,「這將是一款大眾化的電動車,我們必須同時達成高續航力與價格實惠的目標,否則這只會是一款瞄準小眾市場的奢侈品。」

這款交叉型(CUV)全電動車將於2020 年推出,Nair 保證福特的全電動車將以充電一次行駛超過480 公里的續航力以及交叉型車款的多功能特性來取得市場青睞。在交叉型與小型SUV 車款方面,Tesla 將於2019 至2020 年間推出Model Y。

除了這款全電動車之外,福特也承認他們正計畫推出其他類似的車款,但多半為油電混合車。這款電動車將於福特Flat Rock 工廠進行生產,並在2020 年於北美、歐洲與亞洲推出。

(合作媒體:。圖片出處:Ford Europe)

 

首圖來源:Ford Europe)

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