[C#.NET 拾遺補漏]01:字符串操作_網頁設計公司

網頁設計公司推薦不同的風格,搶佔消費者視覺第一線

透過選單樣式的調整、圖片的縮放比例、文字的放大及段落的排版對應來給使用者最佳的瀏覽體驗,所以不用擔心有手機版網站兩個後台的問題,而視覺效果也是透過我們前端設計師優秀的空間比例設計,不會因為畫面變大變小而影響到整體視覺的美感。

字符串操作在任意編程語言的日常編程中都隨處可見,今天來匯總一下 C# 中關於字符串的一些你可能遺忘或遺漏的知識點。

逐字字符串

在普通字符串中,反斜杠字符是轉義字符。而在逐字字符串(Verbatim Strings)中,字符將被編程器按照原義進行解釋。使用逐字字符串只需在字符串前面加上 @ 符號。

// 逐字字符串:轉義符
var filename = @"c:\temp\newfile.txt";
Console.WriteLine(filenaame);

// 逐字字符串:多行文本
var multiLine = @"This is a
multiline paragraph."
;
Console.WriteLine(multiLine);

// 非逐字字符串
var escapedFilename = "c:\temp\newfile.txt";
Console.WriteLine(escapedFilename);

輸出:

c:\temp\newfile.txt
This is a
multiline paragraph.
c: emp
ewfile.txt

逐字字符串中唯一不被原樣解釋的字符是雙引號。由於雙引號是定義字符串的關鍵字符,所以在逐字字符串中要表達雙引號需要用雙引號進行轉義。

varstr = @"""I don't think so"", he said.";
Console.WriteLine(str);
// 輸出:"I don't think so", he said.

在逐字字符串中也可以 $ 符號實現字符串內插值。

Console.WriteLine($@"Testing \n 1 2 {5 - 2}");
// 輸出:Testing \n 1 2 3

数字格式化轉換

典型的的格式化方法為:

string.Format("{index[:format]}", number)

可使用“0”和“#”佔位符進行補位。“0” 表示位數不夠位數就補充“0”,小數部分如果位數多了則會四舍五入;“#”表示佔位,用於輔助“0”進行補位。

標準格式化用法:

// “0”描述:佔位符,如果可能,填充位
string.Format("{0:000000}",1234); // 結果:001234

// “#”描述:佔位符,如果可能,填充位
string.Format("{0:######}",1234); // 結果:1234
string.Format("{0:#0####}",1234); // 結果:01234
string.Format("{0:0#0####}",1234); // 結果:0001234

// "."描述:小數點
string.Format("{0:000.000}", 1234); // 結果:1234.000
string.Format("{0:000.000}", 4321.12543); // 結果:4321.125

// ","描述:千分表示
string.Format("{0:0,0}", 1234567); //結果:1,234,567

// "%"描述:格式化為百分數
string.Format("{0:0%}",1234); // 結果:123400%
string.Format("{0:#%}", 1234.125); // 結果:123413%
string.Format("{0:0.00%}",1234); // 結果:123400.00%
string.Format("{0:#.00%}",1234.125); // 結果:123412.50%

內置快捷字母格式化用法:

// E-科學計數法表示
(25000).ToString("E"); // 結果:2.500000E+004

// C-貨幣表示,帶有逗號分隔符,默認小數點后保留兩位,四舍五入
(2.5).ToString("C"); // 結果:¥2.50

// D[length]-十進制數
(25).ToString("D5"); // 結果:00025

// F[precision]-浮點數,保留小數位數(四舍五入)
(25).ToString("F2"); // 結果:25.00

// G[digits]-常規,保留指定位數的有效数字,四舍五入
(2.52).ToString("G2"); // 結果:2.5

// N-帶有逗號分隔符,默認小數點后保留兩位,四舍五入
(2500000).ToString("N"); // 結果:2,500,000.00

// X-十六進制,非整型將產生格式異常
(255).ToString("X"); // 結果:FF

ToString 也可以自定義補零格式化:

(15).ToString("000");              // 結果:015
(15).ToString("value is 0"); // 結果:value is 15
(10.456).ToString("0.00"); // 結果:10.46
(10.456).ToString("00"); // 結果:10
(10.456).ToString("value is 0.0"); // 結果:value is 10.5

轉換為二進制、八進制、十六進制輸出:

南投搬家公司費用,距離,噸數怎麼算?達人教你簡易估價知識!

搬家費用:依消費者運送距離、搬運樓層、有無電梯、步行距離、特殊地形、超重物品等計價因素後,評估每車次單

int number = 15;
Convert.ToString(number, 2); // 結果:1111
Convert.ToString(number, 8); // 結果:17
Convert.ToString(number, 16); // 結果:f

自定義格式化器:

public class CustomFormat : IFormatProvider, ICustomFormatter
{
public string Format(string format, object arg, IFormatProvider formatProvider)
{
if (!this.Equals(formatProvider))
{
return null;
}
if (format == "Reverse")
{
return string.Join("", arg.ToString().Reverse());
}
return arg.ToString();
}

public object GetFormat(Type formatType)
{
return formatType == typeof(ICustomFormatter) ? this : null;
}
}

使用自定義格式化器:

String.Format(newCustomFormat(), "-> {0:Reverse} <-", "Hello World");
// 輸出:-> dlroW olleH <-

字符串拼接

將數組中的字符串拼接成一個字符串:

var parts = new[] { "Foo", "Bar", "Fizz", "Buzz"};
var joined = string.Join(", ", parts);
// joined = "Foo, Bar, Fizz, Buzz"

以下四種方式都可以達到相同的字符串拼接的目的:

string first = "Hello";
string second = "World";
string foo = first + " " + second;
string foo = string.Concat(first, " ", second);
string foo = string.Format("{0} {1}", firstname, lastname);
string foo = $"{firstname} {lastname}";

字符串內插法

簡單用法:

var name = "World";
var str =$"Hello, {name}!";
// str = "Hello, World!"

帶日期格式化:

var date = DateTime.Now;
var str = $"Today is {date:yyyy-MM-dd}!";

補齊格式化(Padding):

var number = 42;

// 向左補齊
var str = $"The answer to life, the universe and everything is {number, 5}.";
// str = "The answer to life, the universe and everything is ___42." ('_'表示空格)

// 向右補齊
var str = $"The answer to life, the universe and everything is ${number, -5}.";
// str = "The answer to life, the universe and everything is 42___."

結合內置快捷字母格式化:

var amount = 2.5;
var str = $"It costs {amount:C}";
// str = "¥2.50"

var number = 42;
var str = $"The answer to life, the universe and everything is {number, 5:f1}.";
// str = "The answer to life, the universe and everything is ___42.1"

參考:

1.《C# 7.0 in a Nutshell》

2. https://bit.ly/2U1eIK9

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前面我們對K8s的基本組件與概念有了個大致的印象,並且基於K8s實現了一個初步的CI/CD流程,但對裏面涉及的各個對象(如Namespace, Pod, Deployment, Service, Ingress, PVC等)及各對象的管理可能還缺乏深入的理解與實踐,接下來的文章就讓我們一起深入K8s的各組件內部來一探究竟吧。下圖是基於個人的理解梳理的一個K8s結構圖,示例了各個組件(只包含了主要組件)如何協同。

後續幾篇文章圍繞該圖涉及組件進行整理介紹,本文主要探究Namespace及與Namespace管理相關的資源限制ResourceQuota/LimitRange部分。

Namespace

理解

Namespace即命名空間,主要有兩個方面的作用:

  1. 資源隔離:可為不同的團隊/用戶(或項目)提供虛擬的集群空間,共享同一個Kubernetes集群的資源。比如可以為團隊A創建一個Namespace ns-a,團隊A的項目都部署運行在 ns-a 中,團隊B創建另一個Namespace ns-b,其項目都部署運行在 ns-b 中,或者為開發、測試、生產環境創建不同的Namespace,以做到彼此之間相互隔離,互不影響。我們可以使用 ResourceQuota 與 Resource LimitRange 來指定與限制 各個namesapce的資源分配與使用
  2. 權限控制:可以指定某個namespace哪些用戶可以訪問,哪些用戶不能訪問

Kubernetes 安裝成功后,默認會創建三個namespace:

  • default:默認的namespace,如果創建Kubernetes對象時不指定 metadata.namespace,該對象將在default namespace下創建
  • kube-system:Kubernetes系統創建的對象放在此namespace下,我們前面說的kube-apiserver,etcd,kube-proxy等都在該namespace下
  • kube-public:顧名思義,共享的namespace,所有用戶對該namespace都是可讀的。主要是為集群做預留,一般都不在該namespace下創建對象

實踐

1.查看namesapce

kubectl get namespaces
kubectl get namesapce
kubectl get ns               # 三個操作等效
kubectl get ns --show-labels # 显示namespace的label

使用namesapces,namesapce,ns都是可以的。如下列出了當前集群中的所有namespace

[root@kmaster ~]# kubectl get ns
NAME                   STATUS   AGE
default                Active   34d
develop                Active   17d
ingress-nginx          Active   33d
kube-node-lease        Active   34d
kube-public            Active   34d
kube-system            Active   34d
kubernetes-dashboard   Active   31d
pre-release            Active   17d

可以使用 kubectl describe 命令來查看某個namespace的概要信息,如

[root@kmaster ~]# kubectl describe ns default
Name:         default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
Status:       Active

No resource quota.

No resource limits.

2.創建namespace

有兩種方式:通過yaml定義文件創建或直接使用命令創建。

# 方式1. 通過yaml定義文件創建
[root@kmaster ~]# vim test-namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: test     # namespace的名稱
  labels:
    name: ns-test
[root@kmaster ~]# kubectl create -f ./test-namespace.yaml  

# 方式2. 直接使用命令創建
[root@kmaster ~]# kubectl create ns test

3.在namesapce中創建對象

# 1. 在yaml中通過metadata.namesapce 指定
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy my-nginx -o yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    run: my-nginx
  name: my-nginx
  namespace: test  # 指定namespace
spec:
  ...
# 2. 在命令中通過 -n 或 --namesapce 指定
[root@kmaster ~]# kubectl run dev-nginx --image=nginx:latest --replicas=3 -n test

4.設定kubectl namesapce上下文

kubectl上下文即集群、namespace、用戶的組合,設定kubectl上下文,即可以以上下文指定的用戶,在上下文指定的集群與namespace中進行操作管理。查看當前集群kubectl上下文

# 查看當前kubectl上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config view
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: DATA+OMITTED
    server: https://192.168.40.111:6443
  name: kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: kubernetes
    user: kubernetes-admin
  name: kubernetes-admin@kubernetes
current-context: kubernetes-admin@kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: kubernetes-admin
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED

可見當前上下文為kubernetes-admin@kubernetes (current-context: kubernetes-admin@kubernetes)。

創建一個kubectl上下文

[root@kmaster ~]# kubectl config set-context test --namespace=test --cluster=kubernetes --user=kubernetes-admin
Context "test" created.

再次執行 kubectl config view 將可以看到上面創建的test上下文。

切換上下文

# 設置當前上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config use-context test
Switched to context "test".
# 查看當前所在的上下文
[root@kmaster ~]# kubectl config current-context
test

指定了上下文,後續操作都在該上下文對應的namespace中進行,不需要再顯式指定namespace。在上下文中創建對象

# 在當前上下文中創建對象
[root@kmaster ~]# kubectl run my-nginx --image=nginx:latest --replicas=2
kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1 or kubectl create instead.
deployment.apps/my-nginx created
# 查看創建的對象,不需要指定namespace
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy
NAME       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
my-nginx   2/2     2            2           25m
[root@kmaster ~]# kubectl get pod
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
my-nginx-667764d77b-ldb78   1/1     Running   0          24m
my-nginx-667764d77b-wpgxw   1/1     Running   0          24m

刪除上下文

[root@kmaster ~]# kubectl config delete-context test
deleted context test from /root/.kube/config

也可以使用如下命令直接切換默認的namespace

# 將默認namespace設置為test
[root@kmaster ~]# kubectl config set-context --current --namespace=test

5.刪除namesapce

可以使用 kubectl delete ns <namespace名稱> 來刪除一個namesapce,該操作會刪除namespace中的所有內容。

[root@kmaster ~]# kubectl delete ns test

Resource Quota

Resource Quota即資源配額,限定單個namespace中可使用集群資源的總量,包括兩個維度:

※Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!

日本、大陸,發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路,而且先進國家空氣品質相當好,電動車節能減碳可以減少空污

  1. 限定某個對象類型(如Pod)可創建對象的總數;
  2. 限定某個對象類型可消耗的計算資源(CPU、內存)與存儲資源(存儲卷聲明)總數

如果在 namespace 中為計算資源 CPU 和內存設定了 ResourceQuota,用戶在創建對象(Pod、Service等)時,必須指定 requests 和 limits;如果在創建或更新對象時申請的資源與 namespace 的 ResourceQuota 衝突,則 apiserver 會返回 HTTP 狀態碼 403,以及對應的錯誤提示信息。當集群中總的容量小於各個 namespace 資源配額的總和時,可能會發生資源爭奪,此時 Kubernetes 將按照先到先得的方式分配資源。

對象數量限制

聲明格式為: count/<resource>.<group>, 如下列出各類對象的聲明格式

count/persistentvolumeclaims 
count/services
count/secrets
count/configmaps
count/replicationcontrollers
count/deployments.apps
count/replicasets.apps
count/statefulsets.apps
count/jobs.batch
count/cronjobs.batch
count/deployments.extensions

計算資源限制

定義CPU、內存請求(requests)、限制(limits)使用的總量,包括

  • limits.cpu:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 限制 resources.limits.cpu 總和不能超過該值
  • limits.memory:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的內存限制 resources.limits.memory 總和不能超過該值
  • requests.cpu:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 請求 resources.requrest.cpu 總和不能超過該值
  • requests.memory:namespace中,所有非終止狀態的 Pod 的 CPU 請求 resources.requests.memory 總和不能超過該值

存儲資源限制

定義存儲卷聲明請求的存儲總量或創建存儲卷聲明數量的限制,包括

  • requests.storage:namespace中,所有存儲卷聲明(PersistentVolumeClaim)請求的存儲總量不能超過該值
  • persistentvolumeclaims:namespace中,可以創建的存儲卷聲明的總數不能超過該值
  • <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage:namespace中,所有與指定存儲類(StorageClass)關聯的存儲卷聲明請求的存儲總量不能超過該值
  • <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims:namespace中,所有與指定存儲類關聯的存儲卷聲明的總數不能超過該值

除此之外,還可以對本地臨時存儲資源進行限制定義

  • requests.ephemeral-storage:namespace中,所有 Pod 的本地臨時存儲(local ephemeral storage)請求的總和不能超過該值
  • limits.ephemeral-storage:namespace中,所有 Pod 的本地臨時存儲限定的總和不能超過此值

實踐

查看是否開啟 Resource Quota 支持,默認一般是開啟的。如果沒有,可在啟動 apiserver 時為參數 –enable-admission-plugins 添加 ResourceQuota 配置項。

1.創建ResourceQuota

# 創建namespace
[root@kmaster ~]# kubectl create namespace test
# 編輯ResourceQuota定義文檔
[root@kmaster ~]# vim quota-test.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: quota-test
  namespace: test
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: 2Gi
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: 4Gi
    requests.nvidia.com/gpu: 4
    pods: "3"
    services: "6"
# 創建ResourceQuota
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f quota-test.yaml
# 查看
[root@kmaster ~]# kubectl get quota -n test
NAME         CREATED AT
quota-test   2020-05-26T10:31:10Z
[root@kmaster ~]# kubectl describe quota quota-test -n test
Name:                    quota-test
Namespace:               test
Resource                 Used  Hard
--------                 ----  ----
limits.cpu               0     4
limits.memory            0     4Gi
pods                     0     3
requests.cpu             0     2
requests.memory          0     2Gi
requests.nvidia.com/gpu  0     4
services                 0     6

或者使用kubectl命令,如

[root@kmaster ~]# kubectl create quota quota-test --hard=count/deployments.extensions=2,count/replicasets.extensions=4,count/pods=3,count/secrets=4 --namespace=test

我們在namespace test中創建了一個ResourceQuota,限制CPU、內存請求為2、2GB,限制CPU、內存限定使用為4、4GB,限制Pod個數為3 等。

我們來嘗試創建一個如下定義的Deployment來測試一下,

# 創建一個測試deploy
[root@kmaster ~]# vim quota-test-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: quota-test-deploy
spec:
 selector:
    matchLabels:
      purpose: quota-test
 replicas: 3
 template:
   metadata:
     labels:
       purpose: quota-test
   spec:
     containers:
     - name: quota-test
       image: nginx
       resources:
         limits:
           memory: "2Gi"
           cpu: "1"
         requests:
           memory: "500Mi"
           cpu: "500m"
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f quota-test-deploy.yaml -n test
# 查看pod
[root@kmaster ~]# kubectl get pod -n test
NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE
quota-test-deploy-6b89fdc686-2dthq   1/1     Running   0          3m54s
quota-test-deploy-6b89fdc686-9m2qw   1/1     Running   0          3m54s
# 查看deploy狀態
[root@kmaster ~]# kubectl get deploy quota-test-deploy -n test -o yaml
  message: 'pods "quota-test-deploy-6b89fdc686-rmktq" is forbidden: exceeded quota:
        quota-test, requested: limits.memory=2Gi, used: limits.memory=4Gi, limited:
        limits.memory=4Gi'

replicas: 3定義創建三個Pod副本,但只成功創建了兩個Pod,在deploy的status部分(最後一條命令結果),我們可以看到message提示第三個Pod創建時被拒絕,因為內存已達到限定。我們也可以將limits.memory調整為1Gi,將replicas調整為4,來驗證對Pod個數的限制。可看到最終只起了三個Pod,status部分message提示 pods "quota-test-deploy-9dc54f95c-gzqw7" is forbidden: exceeded quota:quota-test, requested: pods=1, used: pods=3, limited: pods=3

Resource Limit Range

理解

Resource Quota 是對namespace中總體的資源使用進行限制,Resource Limit Range 則是對具體某個Pod或容器的資源使用進行限制。默認情況下,namespace中Pod或容器的資源消耗是不受限制的,這就可能導致某個容器應用內存泄露耗盡資源影響其它應用的情況。Limit Range可以用來限定namespace內Pod(或容器)可以消耗資源的數量。

使用LimitRange對象,我們可以:

  1. 限制namespace中每個Pod或容器的最小與最大計算資源
  2. 限制namespace中每個Pod或容器計算資源request、limit之間的比例
  3. 限制namespace中每個存儲卷聲明(PersistentVolumeClaim)可使用的最小與最大存儲空間
  4. 設置namespace中容器默認計算資源的request、limit,並在運行時自動注入到容器中

如果創建或更新對象(Pod、容器、PersistentVolumeClaim)對資源的請求與LimitRange相衝突,apiserver會返回HTTP狀態碼403,以及相應的錯誤提示信息;如果namespace中定義了LimitRange 來限定CPU與內存等計算資源的使用,則用戶創建Pod、容器時,必須指定CPU或內存的request與limit,否則將被系統拒絕;當namespace總的limit小於其中Pod、容器的limit之和時,將發生資源爭奪,Pod或者容器將不能創建,但不影響已經創建的Pod或容器。

實踐

創建一個測試namespace test-limitrange,

# 創建測試namespace
[root@kmaster ~]# kubectl create namespace test-limitrange
# 切換默認的namespace
[root@kmaster ~]# kubectl config set-context --current --namespace=test-limitrange

創建LimitRange定義文件 lr-test.yaml

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: lr-test
spec:
  limits:
  - type: Container       #資源類型
    max:
      cpu: "1"            #限定最大CPU
      memory: "1Gi"       #限定最大內存
    min:
      cpu: "100m"         #限定最小CPU
      memory: "100Mi"     #限定最小內存
    default:
      cpu: "900m"         #默認CPU限定
      memory: "800Mi"     #默認內存限定
    defaultRequest:
      cpu: "200m"         #默認CPU請求
      memory: "200Mi"     #默認內存請求
    maxLimitRequestRatio:
      cpu: 2              #限定CPU limit/request比值最大為2  
      memory: 1.5         #限定內存limit/request比值最大為1.5
  - type: Pod
    max:
      cpu: "2"            #限定Pod最大CPU
      memory: "2Gi"       #限定Pod最大內存
  - type: PersistentVolumeClaim
    max:
      storage: 2Gi        #限定PVC最大的requests.storage
    min:
      storage: 1Gi        #限定PVC最小的requests.storage

該文件定義了在namespace test-limitrange 中,容器、Pod、PVC的資源限制,在該namesapce中,只有滿足如下條件,對象才能創建成功

  • 容器的resources.limits部分CPU必須在100m-1之間,內存必須在100Mi-1Gi之間,否則創建失敗
  • 容器的resources.limits部分CPU與resources.requests部分CPU的比值最大為2,memory比值最大為1.5,否則創建失敗
  • Pod內所有容器的resources.limits部分CPU總和最大為2,內存總和最大為2Gi,否則創建失敗
  • PVC的resources.requests.storage最大為2Gi,最小為1Gi,否則創建失敗

如果容器定義了resources.requests沒有定義resources.limits,則LimitRange中的default部分將作為limit注入到容器中;如果容器定義了resources.limits卻沒有定義resources.requests,則將requests值也設置為limits的值;如果容器兩者都沒有定義,則使用LimitRange中default作為limits,defaultRequest作為requests值

創建與查看LimitRange,

# 創建LimitRange
[root@kmaster ~]# kubectl apply -f lr-test.yaml
# 查看
[root@kmaster ~]# kubectl describe limits lr-test
Name:                  lr-test
Namespace:             test-limitrange
Type                   Resource  Min    Max  Default Request  Default Limit  Max Limit/Request Ratio
----                   --------  ---    ---  ---------------  -------------  -----------------------
Container              cpu       100m   1    200m             900m           2
Container              memory    100Mi  1Gi  200Mi            800Mi          1500m
Pod                    cpu       -      2    -                -              -
Pod                    memory    -      2Gi  -                -              -
PersistentVolumeClaim  storage   1Gi    2Gi  -                -              -

我們可以創建不同配置的容器或Pod對象來驗證,出於篇幅不再列出驗證步驟。

總結

本文對K8s的Namespace及針對Namespace的資源限制管理ResourceQuota,LimitRange進行了較為深入的探索,其中ResourceQuota對整個Namespace的資源使用情況進行限制,LimitRange則對單個的Pod或容器的資源使用進行限制。Namespace的權限控制可基於RBAC來實現,後續再單獨進行梳理介紹。

原文地址:http://blog.jboost.cn/k8s4-namespace.html

相關閱讀:

  1. Kubernetes筆記(一):十分鐘部署一套K8s環境
  2. Kubernetes筆記(二):了解k8s的基本組件與概念
  3. Kubernetes筆記(三):Gitlab+Jenkins Pipeline+Docker+k8s+Helm自動化部署實踐(乾貨分享!)

作者:雨歌,一枚仍在學習路上的IT老兵
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原文鏈接:Docker 容器優雅終止方案

作為一名系統重啟工程師(SRE),你可能經常需要重啟容器,畢竟 Kubernetes 的優勢就是快速彈性伸縮和故障恢復,遇到問題先重啟容器再說,幾秒鐘即可恢復,實在不行再重啟系統,這就是系統重啟工程師的殺手鐧。然而現實並沒有理論上那麼美好,某些容器需要花費 10s 左右才能停止,這是為啥?有以下幾種可能性:

  1. 容器中的進程沒有收到 SIGTERM 信號。
  2. 容器中的進程收到了信號,但忽略了。
  3. 容器中應用的關閉時間確實就是這麼長。

對於第 3 種可能性我們無能為力,本文主要解決 1 和 2。

如果要構建一個新的 Docker 鏡像,肯定希望鏡像越小越好,這樣它的下載和啟動速度都很快,一般我們都會選擇一個瘦了身的操作系統(例如 AlpineBusybox 等)作為基礎鏡像。

問題就在這裏,這些基礎鏡像的 init 系統也被抹掉了,這就是問題的根源!

init 系統有以下幾個特點:

  • 它是系統的第一個進程,負責產生其他所有用戶進程。
  • init 以守護進程方式存在,是所有其他進程的祖先。
  • 它主要負責:
    • 啟動守護進程
    • 回收孤兒進程
    • 將操作系統信號轉發給子進程

1. Docker 容器停止過程

對於容器來說,init 系統不是必須的,當你通過命令 docker stop mycontainer 來停止容器時,docker CLI 會將 TERM 信號發送給 mycontainer 的 PID 為 1 的進程。

  • 如果 PID 1 是 init 進程 – 那麼 PID 1 會將 TERM 信號轉發給子進程,然後子進程開始關閉,最後容器終止。
  • 如果沒有 init 進程 – 那麼容器中的應用進程(Dockerfile 中的 ENTRYPOINTCMD 指定的應用)就是 PID 1,應用進程直接負責響應 TERM 信號。這時又分為兩種情況:
    • 應用不處理 SIGTERM – 如果應用沒有監聽 SIGTERM 信號,或者應用中沒有實現處理 SIGTERM 信號的邏輯,應用就不會停止,容器也不會終止。
    • 容器停止時間很長 – 運行命令 docker stop mycontainer 之後,Docker 會等待 10s,如果 10s 后容器還沒有終止,Docker 就會繞過容器應用直接向內核發送 SIGKILL,內核會強行殺死應用,從而終止容器。

2. 容器進程收不到 SIGTERM 信號?

如果容器中的進程沒有收到 SIGTERM 信號,很有可能是因為應用進程不是 PID 1,PID 1 是 shell,而應用進程只是 shell 的子進程。而 shell 不具備 init 系統的功能,也就不會將操作系統的信號轉發到子進程上,這也是容器中的應用沒有收到 SIGTERM 信號的常見原因。

問題的根源就來自 Dockerfile,例如:

FROM alpine:3.7
COPY popcorn.sh .
RUN chmod +x popcorn.sh
ENTRYPOINT ./popcorn.sh

ENTRYPOINT 指令使用的是 shell 模式,這樣 Docker 就會把應用放到 shell 中運行,因此 shell 是 PID 1。

解決方案有以下幾種:

方案 1:使用 exec 模式的 ENTRYPOINT 指令

與其使用 shell 模式,不如使用 exec 模式,例如:

FROM alpine:3.7
COPY popcorn.sh .
RUN chmod +x popcorn.sh
ENTRYPOINT ["./popcorn.sh"]

這樣 PID 1 就是 ./popcorn.sh,它將負責響應所有發送到容器的信號,至於 ./popcorn.sh 是否真的能捕捉到系統信號,那是另一回事。

舉個例子,假設使用上面的 Dockerfile 來構建鏡像,popcorn.sh 腳本每過一秒打印一次日期:

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#!/bin/sh

while true
do
    date
    sleep 1
done

構建鏡像並創建容器:

 → docker build -t truek8s/popcorn .
 → docker run -it --name corny --rm truek8s/popcorn

打開另外一個終端執行停止容器的命令,並計時:

 → time docker stop corny

因為 popcorn.sh 並沒有實現捕獲和處理 SIGTERM 信號的邏輯,所以需要 10s 左右才能停止容器。要想解決這個問題,就要往腳本中添加信號處理代碼,讓它捕獲到 SIGTERM 信號時就終止進程:

#!/bin/sh

# catch the TERM signal and then exit
trap "exit" TERM

while true
do
    date
    sleep 1
done

注意:下面這條指令與 shell 模式的 ENTRYPOINT 指令是等效的:

ENTRYPOINT ["/bin/sh", "./popcorn.sh"]

方案 2:直接使用 exec 命令

如果你就想使用 shell 模式的 ENTRYPOINT 指令,也不是不可以,只需將啟動命令追加到 exec 後面即可,例如:

FROM alpine:3.7
COPY popcorn.sh .
RUN chmod +x popcorn.sh
ENTRYPOINT exec ./popcorn.sh

這樣 exec 就會將 shell 進程替換為 ./popcorn.sh 進程,PID 1 仍然是 ./popcorn.sh

方案 3:使用 init 系統

如果容器中的應用默認無法處理 SIGTERM 信號,又不能修改代碼,這時候方案 1 和 2 都行不通了,只能在容器中添加一個 init 系統。init 系統有很多種,這裏推薦使用 tini,它是專用於容器的輕量級 init 系統,使用方法也很簡單:

  1. 安裝 tini
  2. tini 設為容器的默認應用
  3. popcorn.sh 作為 tini 的參數

具體的 Dockerfile 如下:

FROM alpine:3.7
COPY popcorn.sh .
RUN chmod +x popcorn.sh
RUN apk add --no-cache tini
ENTRYPOINT ["/sbin/tini", "--", "./popcorn.sh"]

現在 tini 就是 PID 1,它會將收到的系統信號轉發給子進程 popcorn.sh

如果你想直接通過 docker 命令來運行容器,可以直接通過參數 --init 來使用 tini,不需要在鏡像中安裝 tini。如果是 Kubernetes 就不行了,還得老老實實安裝 tini。

3. 使用 tini 后應用還需要處理 SIGTERM 嗎?

最後一個問題:如果移除 popcorn.sh 中對 SIGTERM 信號的處理邏輯,容器會在我們執行停止命令后立即終止嗎?

答案是肯定的。在 Linux 系統中,PID 1 和其他進程不太一樣,準確地說應該是 init 進程和其他進程不一樣,它不會執行與接收到的信號相關的默認動作,必須在代碼中明確實現捕獲處理 SIGTERM 信號的邏輯,方案 1 和 2 乾的就是這個事。

普通進程就簡單多了,只要它收到系統信號,就會執行與該信號相關的默認動作,不需要在代碼中显示實現邏輯,因此可以優雅終止。

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作者:薛勤,互聯網從業者,編程愛好者。 本文首發自公眾號:代碼藝術(ID:onblog)未經許可,不可轉載

非常高興的告訴大家,我已經入職阿里巴巴一百天了。一百天,是一個非常有紀念性的日子,也許你已經忘記你的百天照咋拍的,但是你的女盆友一定會提醒你別忘了百天紀念日給她買禮物。

加入阿里一百天了,這段時間我做了啥呢?

其實說來,加入阿里一百天我就完成了一件事,那就是自己負責的項目經過開發、測試於4月3日正式上線了,當我寫下通告全組的上線郵件時,心情還是不免有些激動的!

剛加入阿里的前三周吧,我基本上是全身心投入到學習中,這個學習不是學習什麼書本知識,而是去學習我所在小組負責的項目和業務。然後,去參加答辯,讓同事們去檢驗你的學習成果,順便考察你的學習能力和業務理解能力。

有的同學看到這裏,可能會嗤之以鼻,覺得只有研究技術才是最高大上的,曾經,我也是這樣想的。但是,真的讓你去研究開發什麼技術,你用什麼去研究、去開發呢?你真的了解技術背後的設計原理與業務場景嗎?

技術是為業務服務的,相信大家對這句話也有些了解。只有當業務遇到發展瓶頸時,技術才能體現出它的價值。

舉個例子,為什麼會有消息中間件呢?讓你去做消息中間價的研發工作,你怎麼去做?你第一步不得是去找業務溝通實際需求場景嗎?

有需求才有供應。不然,憑空想象嘛?

理解需求是研發技術的第一步,你還需要具備非常深厚的專業知識和研發經驗。不然,你造出來的輪子千瘡百孔,你覺得會有人用嗎?而且,你自己恐怕也意識不到你的輪子究竟有哪些孔洞需要去補,沒有一定的積累,造輪子除了爽之外沒有多少技術提升。

你有沒有發現,造輪子就是一種知識變現。很多人光着急着去變現了,而忘記去積累。這些人,我送他們一句話:先沸騰、再折騰。

想去造火箭是好事,說明你有上進心,但是,首先你得擰好螺絲。

當你離開校園,走進更高層次的圈子,經過不同思想火花的碰撞,你就會發現你很多堅持的、認為的,是錯的。

我之前寫過很多所謂的技術產品,比如分佈式限流、Web服務器等等,現在看來,都是玩具,用來樂呵樂呵虎虎人不錯。

回到正題,在阿里僥倖過了答辯之後,我成功接手了一個項目的開發工作。師兄指定我自己去做,不懂得再去問。

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在師兄熱情的指導下,我順利理解了需求文檔,然後在數據庫新建表結構,接下來就是開發。

到這一步,我已經懂了要做什麼,但是怎麼去做,兩眼一抹黑。

公司項目不同於個人項目,最大的特點就是有自己的規範,用什麼記錄日誌,用什麼項目結構,用什麼必備的框架,都得安排上。

並不是直接用你的 IDE 創建個 Spring Boot 項目就完了,要是有這麼簡單那還是阿里嗎?這裡有一個小竅門,就是我們在課堂學習時的關鍵一步,看例題。

師兄給了我一句非常不錯的建議,先搭建系統的框架,寫一些接口,編寫整體邏輯,後面再慢慢去寫細節。事實證明,這個開發手段相當高明。

我寫代碼有個習慣,對一段自己沒有把握的代碼,先去寫單元測試,後來才知道這種方法很火,英文名叫 TDD,中文名叫測試驅動開發,是敏捷開發中的一項核心技術。

經過兩周時間,項目初步開發完成,我自己先對系統的一些接口進行模擬測試(自測),然後去打通我的上游,與上游一起進行流程測試(聯調),主流程沒有問題后,提交測試單(提測),測試人員會與我進行交接,開個會,拉個群。到了第二天,你會發現郵件爆滿,全是測試人員提交的缺陷單。

在這段溝通中,你須得有強大的心理素質和抗壓能力,以及較高的情商和交際能力,不然,頻繁的報錯會讓你懷疑自己的能力,心理素質不強者,甚至自暴自棄,覺得自己不適合這個行業。

很榮幸,我的缺陷單突破兩位數,可以說是慘不忍睹,原因就是沒有進行充分的自測,太過於依賴測試人員,實際上,這個想法完完全全就是錯的。這也是我第一次完成項目最大的經驗積累。

就在離項目上線還有一天的時間,突然爆出來個評估錯誤,需要對某一模塊進行重構。要知道,發現這個問題的存在已經耗費了很長時間。當意識到原來的設計方案已經走不通了,師兄立馬緊急研究新的方案,從開始研究到最後確定,只用了幾分鐘而已。

方案確定了,資源也正在申請,開發當然就由我來完成了。由於對新方案所涉及的技術一點不懂,但是明天一定要做完,只能晚上加班閱讀相關文檔了。

我先是去官網查看該技術的官方文檔,心裏有數之後再去 Github 看它的代碼,這裏不建議大家在 Github 網站在線查看,還是推薦 clone 到本地,看看 demo 就差不多搞明白了。第二天,如期完成開發和測試。

項目上線后,我心中依舊還是留有許多遺憾,比如一些功能由於後面的需求越來越多導致日誌記錄雜亂。

沒工作前我特別討厭說程序員就是只會拷貝和粘貼,沒想到自己也這麼幹了,其實我覺得拷貝沒有關係,有關係的是對拷貝的代碼壓根心裏沒數,當你對這段代碼進行修修補補時就很容易出問題。也許你已經懂了這段代碼的含義,但是拷貝的方案就是最好的方案嗎?這次我比較遺憾的就是沒有去重構我拷貝的這段代碼。

一百天的分享就告一段落,如果覺得文章不錯,可以訂閱我的個人公眾號“代碼藝術”(ID:onblog),你會收到我所創作的最新推送!

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目錄

  • Macroscopic
    • Forest Fire Model
  • Microscopic
    • Temporal Network
    • Temporal PageRank
  • Mesoscopic

轉自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773

網絡的形成不是一蹴而就的,就像一個人的人際關係並非出生就是完整的,而是在成長過程中通過接觸他人結識新朋友而逐步形成的。以時間為變量,網絡結構的變化過程就是我們需要研究的。這個 Lecture 以三個層次進行研究討論,分別是

  • macro level: models, densification
  • meso level: motifs, communities
  • micro level: node, link properties (degree, centrality)

Macroscopic

從宏觀的角度我們主要研究節點數和邊的數目隨時間的變化趨勢、網絡直徑的變化以及節點度分佈的變化。
首先定義節點和邊為時刻 \(t\) 的函數 \(N(t), E(t)\),若在下一時刻 \(t+1\) 節點數翻倍,那邊的數量會如何變化?大量實驗表明,邊和節點的數量關係服從 densification power law,即 \(E(t) \propto N(t)^a,\ a\in[1,2]\)。也就是說邊的數量增長的速度遠快於節點的增長速度。如果 \(a=1\) 說明是線性增長,即每個點的 out-degree 一樣;而當 \(a=2\) 時則為完全圖。
那麼網絡直徑怎麼變化呢?出乎意料地減小了。比如你想認識 Jure,以你現有的人際關係可能得通過你們組的學長的大學同學的室友的高中同學才能實現。但如果你的人際關係中加入了你們組學長的大學同學的室友,那你就只需要通過他的高中同學就能跟 Jure 搭上線了,距離一下就縮短了不是嗎。然而這隻是我們的願景,雖然實驗表明網絡直徑的確減小了,但通過 E-R 模型模擬出的結果恰恰相反。因此除了 densification 還有其它因素使得網絡直徑縮小。
經歷過 Lecture 2 后,提到其他因素,第一反應應該就是 degree 了吧。那麼對比真實網絡的演變和一個與真實網絡具有相同度分佈的隨機圖的演變,如下圖,效果出奇地好。那麼我們來研究下這個 degree 和 densification 的關係,不過首先我們得明確一點,即 degree sequence 通常服從 power law 分佈。

第一種可能是度的指數為 \(r_t\) 且為一個常數。如果 \(r_t=r\in[1,2]\),那麼 \(a=2/r\)。其實這裏我一直不知道 \(a\) 怎麼得到的,這一段的講解我看了不下5遍都沒聽到他講為什麼,而是在解釋 \(r < 2\) 時 power law 的期望不存在(無限)。最終我發現 slide 里用詞是 “fact”,也就是說這是一個普遍規律?好吧,不管了,我就這麼理解了。

另一種可能是 \(r_t\) 隨着節點數變化。如果 \(r_t=\frac{4n_t^{x-1}-1}{2n_t^{x-1}-1}\),那麼 \(a=x\),這裏的 \(x\) 是 densification 的指數。好吧,依舊是 “fact”。但是這裏的兩張圖可以看一下,左邊是節點的度的分佈,右邊是隨着節點數增加度的指數的變化。不難看出度的指數在下降,也就是說隨着圖的規模增大,度很高的節點越來越多。在 power law 中,度的期望為 \(E[X] = \frac{r_t-1}{r_t-2}x_m\)。因此要讓 densification 增加,即讓平均度增加就需要使 \(r_t\) 與圖的規模成比例降低。

Forest Fire Model

Forest Fire 模型可以描述具有“隨着節點數增加,邊密度增大而圖直徑減小”特點的圖。這個模型的 idea 很簡單,在一個 party 上如果你想認識更多的人,你會怎麼做?首先結交一個派對上的朋友,通過這個人的人際關係逐漸認識他的朋友,然後再通過朋友的朋友結識更多的人。
這個模型有兩個參數:\(p\) 表示向前傳遞,\(r\) 表示向後傳遞。這兩個值分別表示在有向圖中走 in-link 和 out-link 的概率。那麼 Forest Fire 模型的整個流程如下

  1. 新加入節點 v,隨機選取一個已有節點 w 並將其與 v 連接;
  2. 根據服從參數 \(p\)\(r\) 的幾何分佈隨機 sample 兩個值 \(x, y\)。使得其平均為 \(p/(1-p)\)\(r/(1-r)\)
  3. 選取 w 的 \(x\) 個 out-links 和 \(y\) 個 in-links 與 v 相連;
  4. 對步驟3中加入的節點使用步驟2的操作一直到沒有新節點加入。

在參數選得好的情況下這個模型能很好的滿足 densification 增加而 diameter 減小的條件,然而事實是這個參數選取的甜區很小。

Microscopic

微觀上我們關注隨時間變化網絡中的邊會如何演變以及它對網絡上信息傳遞的影響。

Temporal Network

時序網絡是在固定的節點集上的一系列靜態有向圖,不過它們是有時序關係的。如果將這一系列靜態圖合併成一張圖,那每條邊都有 timestamp,比如節點 A,B 在時刻 1,3,4 有連接,而時刻 2 無連接。分開看的話就像是這個網絡的演變歷史。
我們可以通過 Dijkstra 算法的變種 TPSP-Dijkstra 來找最短的 temporal path。什麼是 temporal path?比如我現在從 A 點坐車到 D 點,A 到 B 9點有車,B 到 C 10點有車,C 到 D 9點半有車,每趟車行程半小時,那我到 D 點得多久?答案是到不了,因為我會錯過 C 到 D 的車。如果 C 到 D 是 12點發車,那我就能趕上,且距離為一個半小時車程。為什麼不是三個半小時?因為距離不考慮等待時間呀。雖然距離一直是一個半小時車程,但第一種情況下我無法到達 D,因此距離就是無窮了。
那麼 TPSP-Dijkstra 怎麼做的呢?大概思路是每次鬆弛的時候先判斷在該時刻鬆弛的邊是否可達。具體偽碼如下

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得到 temporal path 后就可以計算 temporal closeness \(c_{clos}(x,t)=\frac1{\sum_yd(y,x|t)}\),分母的 \(d(y,x|t)\) 表示從時刻 0 到 t,y 到 x 的最短 temporal path。這個近似度可以用來衡量節點 x 在前 t 個時刻內與其他節點有多 close。

Temporal PageRank

Internet 也是瞬息萬變的,有些網站紅極一時然後慢慢“退燒”到最後無人問津,也是一個 temporal 的過程。它的 importance 會逐漸下降,那 PageRank 怎麼做的呢?首先需要明確一點,temporal path 中每條邊的 timestamp 得是遞增的。其次,在講 PageRank 的時候我們說它其實就是一個 random walk 的過程。那麼我們也以 random walk 的方式來考慮 temporal 的情況。

\[P[(u,x,t_2)|(v,u,t_1)]=\beta^{|\Gamma_u|},\ \beta\in(0,1] \\ \Gamma_u=\{(u,y,t’)|t’\in[t_1,t_2],y\in V\}\]

我們來理解一下上面的表述。\(\Gamma\) 是時刻 \(t_1\)\(t_2\) 期間從 u 到 y 所有 temporal edge。而上面那個概率表示 \(t_1\) 時刻從 v 到 u 后再在 \(t_2\) 時刻從 u 到 x 的概率。隨着 \(t_1\)\(t_2\) 的時間跨度變大,\(|\Gamma|\) 會變多,從而導致上面的指數分佈概率變小。這很 make sense。那麼來看看 Temporal PageRank 的具體定義吧

\[r(u,t) = \sum\limits_{v\in V}\sum\limits_{k=0}^t(1-\alpha)\alpha^k\sum\limits_{z\inZ(v,u|t),|z|=k}P[z|t] \]

其中 \(Z(v,u|t)\) 是到時刻 \(t\) 為止從 v 到 u 所有可能的 temporal walk。而 \(\alpha\) 是開始一個新的 walk 的概率。(然而這裏這個 \((1-\alpha)\alpha\) 並不是很理解,如果有朋友看懂了請私信我指點迷津。)
如果這裏的時間拓展到無窮,即整個演變的最後一刻,那麼 Temporal PageRank 就變成了一個在拓展了時間線的圖上的普通 PageRank 了,然後 \(\beta^{|\Gamma_u|}\) 就變成了均勻分佈。為什麼?你把時間線展開,然後每個點和特定時刻連通的點相連,如圖。這樣只要按照普通 PageRank 的方式來做就可以得到各個時刻下所有節點的 rank。

Mesoscopic

這個部分 Jure 沒有講,我自己看的,內容其實不多。介於宏觀的整個網絡和微觀的節點及邊之間的結構就是 motif 了,那 meso 就是研究 temporal motif 的。slides 里的定義寫得“花里胡哨”,其實就是在普通的 k 個點 l 條邊的 motif 的邊上標上“先後關係”,且限制 motif 內邊的時間跨度 \(\delta\)。如圖

後面就是一些 case study 和應用實例,自己看看 slides 吧 ~

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小心吃虧 這些4-7萬熱點車乞丐版真不值得買_網頁設計公司

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所謂乞丐版就是車系中最低配的版本,那麼為什麼小編說買車不要買乞丐版呢?主要是因為乞丐版配置低,這裏不關指的是舒適性配置,還包括安全配置等。

安全

有人說,這個車是五星級安全呢,但是你以為全系都是5星安全嗎?除去那幾個加分項呢?

廠家宣傳的安全測試成績主要以C-NCAp測試成績為主,而車輛也是廠家送測的,所以參加測試的車輛自然是該車系中的頂配車型,我們再看看C-NCAp測試中的三個加分項

1、安全帶提醒裝置 0.5分~1分

2、側面安全氣囊和氣簾 1分

3、电子穩定性控制系統 1分

加起來就是3分,很多頂配車型都是帶有這三個配置的,但是低配車型沒有,所以頂配車能夠拿到5星安全成績,

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低配的就不好說了。

而ESp的重要性也無需小編多費口舌了。

配置

而配置上也是差別待遇,乞丐版的車配置也少得可憐,有的沒有遙控鑰匙、中控鎖甚至是ABS都沒有,它們更多的作用還是為了拉低售價。

比如:

比亞迪F3

指導價:4.39-7.79萬

比亞迪F3的2016款車型的乞丐版(比亞迪F3 2016款 1.5L 手動舒適型)車型只有駕駛席方向盤上可憐巴巴的一個安全氣囊,副駕駛的位置是沒有安全氣囊的,卻還使用了仿皮座椅,只能說比亞迪太懂消費者的心理了——裡子我不管,看得到的一定要好。

帝豪燃油版

指導價:6.98-10.08萬

帝豪 2017款 三廂百萬款 1.5L 手動時尚型作為全系最低配車型,其6.98萬的售價十分吸引人,也為帝豪消費者拉低了准入門檻,但是這款車型卻是帝豪全系唯一沒有配備ESp的車型。

寶駿560

指導價:6.98-9.48萬

寶駿560的指導價為指導價:6.98-9.48萬,為什麼價格是6.98萬起了呢?並非寶駿官方降價了,而是推出了一個6.98萬的版本,6.98萬買這麼大的SUV看似划算,而且這個低配版還有ESp車身穩定系統,但是和F3乞丐版一樣只有1個安全氣囊,不知道你們怎麼想的反正我不能接受。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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26萬起 干翻奧迪Q3的日系全新SUV你買嗎?_如何寫文案

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動力規格偏低動力上有1。6T/2。0T兩款發動機可供選擇,匹配6MT/7擋雙離合變速箱,四驅車型匹配奔馳的4matic四驅系統,動力系統和奔馳密切的關係也意味着動力系統的表現不會讓人失望。總結:QX30可以說是奔馳GLA的一個海外兄弟,這也是英菲尼迪和奔馳合作密切的結果,對於不喜歡BBA爛大街的人來說,QX30是一個好選擇,和同價位的車型相比QX30在動力系統和內飾做工外觀上都有一定的優勢,唯一讓人糾結的可能就是不那麼大眾化的品牌和低矮的車身不太像SUV了。

英菲尼迪QX30是英菲尼迪最新的小型SUV車型,這款SUV車型預計即將在廣州車展上市,預售價26萬-39萬,和奔馳GLA同平台的英菲尼迪QX30在這個價位的市場里表現如何呢?是否有與奧迪Q3/謳歌CDX等競爭對手一決高下的實力?現在就讓小編美美先來帶大家看看這款新SUV吧!

外觀

動感時尚

外觀上英菲尼迪QX30的整體輪廓和奔馳GLA有着十分高的相似度,但是這設計風格上更加圓潤更加流線,整體比奔馳GLA更加的有設計感,這也是英菲尼迪設計上出彩的地方。

QX30的外觀看上去十分有動感,造型十分有俯衝感,長長的車頭低矮的車身都比較吸引人,大燈和尾燈的造型相互呼應,C柱的造型十分有標誌性,一眼就能看出是英菲尼迪車型。

內飾

豪華感和運動感不錯

內飾上英菲尼迪QX30整體設計也是比較大方,

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整個內飾偏向於營造豪華感和運動感,非對稱的中控台設計能夠體現出偏向駕駛者的設計理念,內飾的用料比較高級,相對競爭對手有一定優勢。

空間

滿足日常家用需求

空間上QX30雖然尺寸不大,但是軸距長達2700mm,所以在內部空間尤其是腿部空間上其實沒什麼值得擔心的,各方面表現都還不錯,家用完全足夠了,行李廂空間不算大,但是空間設計十分規整,很有豪華車的感覺。

動力

規格偏低

動力上有1.6T/2.0T兩款發動機可供選擇,匹配6MT/7擋雙離合變速箱,四驅車型匹配奔馳的4matic四驅系統,動力系統和奔馳密切的關係也意味着動力系統的表現不會讓人失望。

總結:

QX30可以說是奔馳GLA的一個海外兄弟,這也是英菲尼迪和奔馳合作密切的結果,對於不喜歡BBA爛大街的人來說,QX30是一個好選擇,和同價位的車型相比QX30在動力系統和內飾做工外觀上都有一定的優勢,唯一讓人糾結的可能就是不那麼大眾化的品牌和低矮的車身不太像SUV了。

很貴?

我也覺得QX30貴,其實是26萬的起售價太高了,買不起哇

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5T則全部是CVT,從舒適性到旗艦型每個階段的價格貴了5000,而且,同一級別的自動擋比手動擋貴了1。7萬元,但是其它配置是一樣的,也就是說,你多花了1。7萬元買了一個渦輪和一個CVT自動變速箱。其中,勁彩版採用雙色車身配色,其實它就相當於旗艦型的雙色車身配色,只不過價格貴了2000塊錢。

11月1日,東南汽車宣布旗下的最新小型SUV-東南DX3正式上市銷售,新車指導價為6.79-10.19萬元,共兩種動力、10款車型。

在東南DX7取得了不錯的銷量之後,東南汽車再接再厲又推出了一款全新的、定位低於DX7的小型SUV-DX3。

DX3的車身尺寸為4354*1840*1670mm,軸距為2610mm,和DX7一樣,DX3的設計由賓尼法利納設計中心完成,外觀原創度非常高。其中前臉延續了DX concept概念車的設計風格,C柱部分運用了懸浮式車頂設計,腰線凌厲,造型非常時尚。

內飾和外觀一樣,原創性也很高。設計風格為“永恆之美”,新車內飾還可提供棕+黑和紅+黑兩種配色選擇,看起來很時尚。

DX3的車身尺寸在小型SUV領域佔有一定優勢,得益於不小的尺寸,新車的乘坐空間表現也不錯,座椅的包裹性一般,屬於比較寬大的類型,基本滿足多種體格的人,舒適度較高。

動力系統為1.5L 120馬力+5擋手動,1.5T 156馬力+CVT變速箱。其中1.5L車型的動力只能滿足一般日常行駛,甚至會有點偏弱,至於1.5T車型,那動力肯定是可以滿足日常行駛了,畢竟加了渦輪,動力會明顯的改善。

寫到這裏不少朋友肯定要問這麼多車型到底買哪個配置比較合適呢?小編就給大家分析一下。

其實細心觀察之後,你會發現其實DX3的車型特別有規律,那就是1.5L發動機全部配備5擋手動變速箱,

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1.5T則全部是CVT,從舒適性到旗艦型每個階段的價格貴了5000,而且,同一級別的自動擋比手動擋貴了1.7萬元,但是其它配置是一樣的,也就是說,你多花了1.7萬元買了一個渦輪和一個CVT自動變速箱。

其中,勁彩版採用雙色車身配色,其實它就相當於旗艦型的雙色車身配色,只不過價格貴了2000塊錢。這樣就好理解了吧,那我們接着往下說。

DX3的整體配置較高,全系標配主/副駕駛座氣囊、胎壓監測、ESp、上坡輔助、陡坡緩降、座椅高低調節、后視鏡電動調節等很實用的配置(這是最低配舒適型的配置),雖然低配的車型配置能夠滿足日常使用,但是如果多加5000塊錢,就可以到豪華型,或者再加5000,就可以到尊貴型。配置差異見下錶,下錶為舒適性、豪華型、尊貴型配置差異表:(其中同型號CVT車型的配置和手動擋車型的配置是一樣的,所以就直接拿手動擋說事)

在高一級別的車型,也就是旗艦型,配置更為豐富,尊貴型多加5000塊錢,配置比尊貴型要多出前排側氣囊、前/後排頭部氣囊、全景天窗。從多出的配置來看,也值5000塊錢。

所以,對於舒適性、豪華型、尊貴型號、旗艦型來說,如果資金不足,那麼就最低配就可以,它的配置可以滿足日常使用。同時在資金允許的範圍之內,盡量上高配車型,對於要求配置的消費者來說,旗艦型是最好的選擇。至於1.5L和1.5T車型,如果要求動力或者必須要自動變速箱,那麼就選擇1.5T+CVT車型,只是這比同等配置的手動擋車型貴了1.7萬元。

至於勁彩版車型,只是為個性消費者準備的,雖然外觀很酷,但是代價就是貴了2000塊錢。

DX3的顏值較高,價格實惠,所以還是一款很有競爭力的車子。如果後期再來了一些現金優惠就更好了。上市后DX3的主要競爭對手為長安CS35、哈弗H2、比亞迪元等。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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5L兩款發動機。奔馳(進口)-奔馳GLC(進口)預計售價:55萬元新款的GLC coupe基本沿用了概念版車型的設計,有着很濃烈跨界風格,整體相比GLC圓融不少,特別是在C柱的地方,有很大不同之處,運動感也比GLC更強。內飾依然是濃烈的奔馳風,稍微增加了一些運動的元素。

轉眼到了11月,金九銀十也過去,而即將來到是一年一度的廣州車展,一般來說,臨近年底又是最後一個國內的大車展,所以,在這個月會有不少的新車發布。粗略的算了一下,應該會至少40款的新車上市,SUV就有20款的新車。今天就先來看看這個月即將上市的合資/進口SUV。

東風標緻-標緻4008

預計售價:17.5萬起

相比之前的4008,新的國產4008在外觀上有很大改變,幾乎看不到舊款4008的樣子。國產的新4008採用了標緻新的家族設計語言,變得更加協調,感覺整個車身厚實很多,獅眼造型大燈讓前臉變更加有神,相比之前標緻的個性造型,如今的個性接受度更高。除了造型之外,國產的4008軸距比海外版的全新3008軸距加長了55cm,車內的縱向空間得到進一步提升。而在配置上,全套ADAS智能駕駛輔助系統是最大的亮點,但估計不會全系標配。4008將會提供1.6THp和1.8THp兩款動力的車型,均可能匹配六速手自一體變速箱。

斯巴魯-新傲虎

預計售價:待定

新款傲虎和舊款的傲虎在外觀上和內飾上的變化並不是很大,只是做了些微調,例如,輪圈的顏色變成了深灰色。根據外海版的動力匹配,預計新款傲虎會搭載2.5L和3.6L兩款的發動機。新款傲虎最大的亮點是國內市場首次配備EyeSight駕駛輔助系統,該系統包括了防碰撞制動系統,疲勞之類的警報和提醒,自適應巡航系統,起步油門誤操作預防四大功能,讓傲虎在安全性上得到了進一步的提升,新款售價估計和現款的相差不大。

東風雷諾-科雷傲

預計售價:待定

相比舊款的科雷傲,2017款的科雷傲明顯顏值提高了不少,雷諾也終於意識到自己的設計風格不符合這個時代了。國產的科雷傲和海外版的保持一致的外觀造型,變得時尚了不少。車身造型也讓人感覺較為沉穩。內飾較為規矩,

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讓人感覺較為沉穩,大方得體。定速巡航,电子手剎,全景天窗,內飾氛圍燈等等將會在新車上配備,國產科雷傲將會搭載了2.0L和2.5L兩款發動機。

奔馳(進口)-奔馳GLC(進口)

預計售價:55萬元

新款的GLC coupe基本沿用了概念版車型的設計,有着很濃烈跨界風格,整體相比GLC圓融不少,特別是在C柱的地方,有很大不同之處,運動感也比GLC更強。內飾依然是濃烈的奔馳風,稍微增加了一些運動的元素。GLC Coupe將會搭載2.0T發動機,有望匹配奔馳最新的9速手自一體變速箱,並且在調校上會有所不同,因此會推出多款車型。

英菲尼迪(進口)-英菲尼迪QX30

預售價:26.00-39.00萬

近年來,這種跨界的SUV風格越來越受歡迎,而QX30就是如此,QX30是和奔馳GLA同平台打造,定位為豪華緊湊型SUV。外觀採用了很多流線感設計,內飾也是如此,讓人會有種舒暢感。新車將搭載1.6T和2.0T兩款發動機,與之匹配6速手動變速箱和7速雙離合變速箱,1.6T的車型會有不同動力調校,分別是有112馬力和156馬力兩種版本。

現代(進口)-格銳

預計售價:25.6-37.98萬

新格銳相比舊款的格銳在外觀上做一些改變,例如,大燈的造型,讓格銳的看起來更“犀利”,其他地方並沒有多大變化,內飾的造型設計則和現款保持一致。而新款的亮點是配置得到一定的提升,7英寸的液晶屏,倒車影像,信息娛樂系統,車道偏離等等都將會配備在新格銳的身上。而動力上估計仍然搭載2.0T、3.0L汽油發動機和2.2T柴油發動機。

總結:隨着SUV的市場越來越激烈,不少的廠商在都加大自身產品的競爭力,可以看到,不少的即將上市的新款或新車,在各方面都有較大的提升。照現在的SUV市場,上面所提到的新車正式售價估計有望比預售價低,但也只是估計,真相如何,敬請期待。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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再給福克斯車主一次機會,他會買全新科魯茲嗎?_貨運

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開起來怎麼樣。運動個性潮流指向。會選擇福克斯的車主,相信對操控性也有非常高的要求。張濤會對全新科魯茲的操控感給出什麼樣的評價也是最為好奇的一點。“全新科魯茲開起來非常輕盈,轉向靈敏,底盤調教得偏運動,但沒有失去舒適性,擁有一個有質感的底盤。

在1個月前曾經招募過幾位不同性格和不同車型的車主朋友,約他們來一場性能3.0時代中級車的試駕活動,當時邀請的朋友中也正好有一位福克斯資深車主,並且算是汽車界的老手,而福克斯作為一代人心目中代表着性能2.0時代的家轎,有着不可撼動的地位。那麼我們找到它的資深車主來試駕到底是no zuo no die還是打臉福克斯?

這次參加試駕的福克斯車主剛好就是大家所熟悉的帥哥張濤,作為一枚資深的福克斯前車主,他試駕完全新科魯茲后,在視頻裏面也表達了他的感受,立刻帶大家解密,請觀看以下視頻:

新外觀能否撼動車主固有審美?

視頻里這位福克斯資深車主張濤給予了全新科魯茲外觀極大的肯定:“全新科魯茲這一代的硬朗造型,從上一代繼承了下來,在這個看臉的時代,全新科魯茲把上一代的造型發揮得更淋漓盡致。”

在外觀這點上,和張濤的想法是一樣的。作為雪佛蘭品牌中最具運動特質的3C家族之一的全新科魯茲,繼承兄輩科爾維特以及科邁羅的力量感,在凌厲的線條為整車帶來肌肉感的同時,也恰如其分地採用了一些曲線讓它看起來更時尚。這樣的全新科魯茲顯然更容易抓住年輕一代的消費者的心。

車主大讚空間寬!

說到內部空間,張濤表示:“全新科魯茲的空間算是比福克斯好一點,橫向空間感很強,不會讓人有局促的感覺。”

本人也坐在後排感受過,確實在A級車裡面,全新科魯茲的空間表現可說是非常優秀,2700mm的軸距為此而貢獻了不少,腿部空間伸展綽綽有餘,所以這是和張濤都大為讚賞的空間設定。

配置上打動人 車主都認可的配置

當談到配置時,張濤也給出了非常正面的評價:“全新科魯茲擁有一些實用的配置,如胎壓監測,全系車型標配的啟停功能,最高配置擁有連福克斯頂配都沒有的座椅加熱和電動調節功能。”

認為胎壓檢測這個功能標配是要為全新科魯茲點贊的,作為在國外標配的一個安全型的配置,胎壓監測已經逐步受到市場和消費者的重視,

※回頭車貨運收費標準

宇安交通關係企業,自成立迄今,即秉持著「以誠待人」、「以實處事」的企業信念

畢竟安全駕駛的重要性已經逐漸被國人所接受和認同。而座椅加熱和電動調節,自動啟停等功能也都是為了駕駛者貼心設計的,尤其是自動啟停功能更是大大降低了油耗和用車成本。據權威機構測試,此項技術的使用將使一輛普通轎車每年節省10%至15%的燃料。這點只能說雪佛蘭為消費者想得的確非常周到。

開起來怎麼樣?運動個性潮流指向?

會選擇福克斯的車主,相信對操控性也有非常高的要求。張濤會對全新科魯茲的操控感給出什麼樣的評價也是最為好奇的一點。

“全新科魯茲開起來非常輕盈,轉向靈敏,底盤調教得偏運動,但沒有失去舒適性,擁有一個有質感的底盤。”

也開過這台車,要說全新科魯茲標志著性能車3.0時代的來臨,確實沒有誇張,高速段開到120公里車身仍然保持很穩的狀態,變道時方向盤的轉向很精準,與一些虛位較大的車型相比,簡直省心,而這真正給予了駕駛者更多的信心。若要給全新科魯茲打個分,可以給到93以上的高分,怕給滿分會驕傲,所以還是要留一些進步的空間。

總結:

大家看到最後,相信都了解張濤對這台全新科魯茲給出了非常不錯的評價,而也很看好全新科魯茲的市場表現,即使最近全新福克斯也上市了不久,但是在空間上仍然是全新科魯茲佔優,並且綜合工況油耗也是全新科魯茲更省,而且全系標配的胎壓監測裝置等對於一些車主選車來說,都將是決定性因素。

(私底下和張濤深入溝通過,對於他來說,開了汽車那麼多年,從他的角度看,本次全新科魯茲試駕確實給到了他一些駕駛上的新鮮感,對於雪佛蘭造車,也顛覆了他對家轎的一些舊有觀念,感受到了全新科魯茲的一些配置驚喜,是一次全新的駕駛體驗。)

在體驗為先的性能3.0時代里,能否給消費者帶來真正的全方位用戶體驗才是制勝關鍵。對比起上一代還停留在標榜數據的性能2.0時代的福克斯,全新科魯茲已經不單單隻是冰冷的駕駛机械。這一天下來的駕駛,讓這位資深福克斯車主全面接觸這台中級車,雪佛蘭全新科魯茲在這位資深福克斯車主的心目中相信已經留下了不少深刻的印象。回到我們的問題:再給福克斯車主一次機會,他會買全新科魯茲嗎?答案似乎已經不言而喻。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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