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12萬就能買德國旅行車 試駕大眾蔚領

這時你可以選擇切到S擋,這時你就可以激活一下蔚領的潛在運動基因,讓它活潑一些,也讓自己小小放肆一回。而蔚領的懸挂行程得到了增加,正常行駛沒有什麼問題,遇上爛路的話你只能包容一下了。作為一輛跨界屬性的車型,沒有一個體面的後備廂,是沒有說服力的。

六年時間,無論是對於人還是事,都是一段不短的時間了。如果說一輛車花了六年時間來研發,那它推出市場后的反響,直接就能定義它是否成功了。這對於一汽大眾蔚領來說,它面對的處境是很相似的。

近期一汽大眾的大新聞莫過於和奧迪間的瓜葛,但回到產品上來說,新上市的蔚領也是吸引了不少眼球。蔚領的定位其實有點模糊,長着旅行車的身版,標配沒卵用的行李架,又有摻了點跨界風。而它的外觀最大的亮點,我覺得應該是在於它的尾燈造型了。但是相對於現在套娃風來說,還算有點誠意了。

EA211 1.4T發動機+DQ2007速乾式雙離合變速箱,這套動力單元的搭載給人的感覺就和豆漿油條一樣,基於pQ34平台,一切的配方都是那麼熟悉。

所以蔚領一上手,你還是會不由自主的覺得,這是一輛大眾。D擋模式下,你要車子很快的走起來,那就得來多點油,雖然扭矩有小幅提升,但低扭輸出還是差不多。這時你可以選擇切到S擋,這時你就可以激活一下蔚領的潛在運動基因,讓它活潑一些,也讓自己小小放肆一回。

蔚領的內飾個人而言還是可以接受的,雖然都是一片硬塑料,拋開質感而言,說得過去。

蔚領提供了1.4T和1.6L兩款發動機型號可選,目前的售價區間為12.59-16.29萬元。能接受兩廂車造型,憧憬一家大小在周末出外休閑的朋友,現在就多了一個選擇了。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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豪華新標杆 這台又新又帥的合資SUV讓奔馳寶馬震驚了

看起來漂亮些嗎。我告訴他,是性能。性能是一台豪車最內在的地方,而豪車之間差距最大的則在於動力系統和科技水平,比如說XT5的2。0T發動機動力強大198KW/400牛米,這樣的強大動力推動XT5動力綽綽有餘,而同級別的奧迪Q5僅為169kw,奔馳GLC更是僅有135kw。

目前的中國豪車市場上,奧迪Q5和寶馬X3車型偏老,遲遲未換代的尷尬一直存在,老舊的設計以及技術平台使得它們的性能表現差強人意,而GLC雖然新上市,但是加價過高,性價比比較低。

但是XT5的出現打破了這種局面,XT5一經上市便引爆市場,銷量超過了德系老將寶馬X3,XT5的到來為這個市場吹進了一股新風,而XT5出現之後,其他的產品似乎變得黯淡無光,而在小編看來XT5也確實是這個價位最值得推薦的SUV車型。為什麼呢?

龐大尺寸 有容乃大

外觀設計是豪華SUV的消費者十分注重的一個方面,一個氣派的造型設計很大程度上決定了它的成功與否,而XT5的外觀設計十分有特點,氣派不失時尚。4812*1903*1685也全面碾壓BBA車型。4813mm的長度是什麼概念呢?百萬級SUV奔馳GLE長度也不過是4813mm而已。花一台GLC的錢買一台GLE級別的SUV,你說划不划算呢?

而大尺寸帶來的最直接的好處就是大空間,XT5的空間表現十分驚人。相比之下奧迪Q5/奔馳GLC表現就相形見絀了。得益於2857mm的超長軸距,XT5的內部乘坐空間十分寬敞,每個乘客擁有的都不止是一席之地。

而且XT5的裝載空間也十分巨大,XT5在常規狀態下行李箱容積便已經達到了584升,而放倒後排座椅之後容積更是高達1634升,相當於一部廂式小貨車的空間了,不過還不止如此。XT5有着多種車內空間的組合方式,支持4/6比例放倒的後排座椅可以靈活兼顧坐人和拉貨的需求,空間靈活性做得十分優秀。

反觀對手奧迪Q5和奔馳GLC的裝載空間,奧迪Q5的行李箱容積為540升,軸距也僅為2807mm,而奔馳GLC甚至都沒有公開它的尾箱容積數據。

澎湃動力 智能四驅

有人問我豪車和普通車型差別到底在哪?看起來漂亮些嗎?我告訴他,是性能。

性能是一台豪車最內在的地方,而豪車之間差距最大的則在於動力系統和科技水平,比如說XT5的2.0T發動機動力強大198KW/400牛米,這樣的強大動力推動XT5動力綽綽有餘,而同級別的奧迪Q5僅為169kw,奔馳GLC更是僅有135kw。在動力上的差距就尤其明顯了。

再比如XT5的智能雙離合適時四驅系統使得車輛的動力能夠在前後軸之間實現0~100%的扭矩分配,在運動和經濟以及通過性上取得完美均衡。為什麼前後軸的0~100%扭矩分配這麼重要呢?車輛在不同狀態下前後軸需要的動力是不一樣的,比如在山路就需要把更多動力分配給後輪,提高操控靈活性;在雪地就需要更多的實現前後50:50的動力分配來保證穩定性,而在高速則可以變成前驅車達到節油目的,XT5的四驅系統就能夠實現0~100%的扭矩分配。

而奔馳GLC的4matci四驅系統和奧迪Q5的quattro四驅系統屬於全時四驅,不管在什麼狀態下都是四驅,而我們日常使用實際上是用不到四輪驅動的,而四驅會帶來高油耗,因此奔馳/奧迪的全時四驅車型能夠省油嗎?

如果你說你只看四驅系統實力不在乎油耗,奧迪能打敗XT5嗎?不能!奧迪Q5的quattro四驅系統最多只能將85%的動力傳遞給後輪,前輪最多也只能接受70%的動力,相比XT5來說,弱爆了~

總結:

為什麼XT5的性價比/性能會如此突出呢?眾所周知BBA在中國的價格一直虛高,花了40萬隻能買到30萬的品質,但是許多人對BBA盲目追捧,即使是X3這樣的老產品也能有春天,而這些價格虛高的產品也一定程度上凸顯了XT5的性價比,因而一直保持高裝備水平的XT5的也就更加顯得划算了。

XT5的出現是必然,豪華SUV市場就應該是百花齊放的,而配置高動力強勁內外裝備也足夠奢華的XT5獲得成功是必然,XT5的出現為豪華SUV市場樹立了一個新的標杆,使用最具性價比的價格打造一檯面面俱到的優秀SUV,到目前也只有凱迪拉克XT5做到了。動力性和空間上的優勢是德系豪車無法相比的,想要追上XT5,德系還需要再換一次代才行!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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你真的了解EF嗎?關於EntityFramework的優化

接上一篇文章。現在寫程序,做項目不是說功能做完就完事了,在平常的開發過程中對於性能的考慮也是極其重要的。

關於ef的那些事,今天就來說說吧。首先必須得知道.net ef在程序中的五種狀態變化過程與原理。

主要來說說查詢部分的性能優化,在所有查詢中,客戶端查詢出來的數據一般來說是不需要進行跟蹤的。也就是說查詢只是給用戶看,不做其他任何操作。對於基於B/S模式的項目網站開發,應該是無狀態的,也就是ef中的遊離態(Unchanged)(個人理解)。如果是C/S可能還需要進行其他連接的狀態。通俗的說,在開發過程不用去檢測某一個屬性或者類是否被修改或者刪除。

例如:

AsNoTracking:它的作用就是在查詢的過程中不被緩存,也就是不被保留,查出來就完事了,這樣的狀態就變成了Detached遊離態

//AsNoTracking:它的性能比ToList快大約4.8倍,不被緩存的數據。
var item=db.Book.AsNoTracking().First(m=>m.Id==1);
Console.WriteLine(db.Entry(item).State); //輸出Detached(遊離態)

去掉AsNoTracking

var item=db.Book.First(m=>m.Id==1);
Console.WriteLine(db.Entry(item).State); //輸出UnChanged(持久態)

也就是加上AsNoTracking做出來的查詢操作,就和數據庫斷絕了關係(個人理解)這樣對性能也是一個極好的優化。

然後來說說在項目中對ef整體框架優化的使用。

C#是一門面向對象的語言無外乎就是封裝、繼承、多態。。。類可以繼承類,同樣接口也可以繼承接口。面向對象的思想就是每張表都應該有一個父類,只寫一遍,其他類繼承就好了不用重複去寫。

建立一個空白的解決方案,添加一個名為BaseEntity的類,你可以把它看做是所有類的基礎類(父類)。

重點來說說這個BaseEntity為什麼要作為基礎類,它的用意何在。

先看看裏面的寫了些什麼吧!

以前用int或者long作為主鍵自增長的數據類型,這樣後期數據非常龐大的時候可能會無法預估難免可能會出現重複的數據,這個時候對於整個系統來說就無法保障了。

Guid給我做出了一個計算,它是32位的数字加字母的組合,而且是特別長的不會重複的自增數,可以這樣去理解。

DateTime就是每條數據的創建時間,IsRemove就是作為數據邏輯刪除的標識,也就是說,每個類(表)都會存在這三個字段屬性。你可以通過DateTime對沒張表進行排序的操作。

using System;
namespace Book.Models
{
    public class BaseEntity
    {
        public Guid Id { get; set; }=Guid.NewGuid(); //計算32位,字母加数字,特別長的,不重複的,自增數
        public DateTime DateTime { get; set; }=DateTime.Now;    //每條數據的創建時間
        public bool IsRemove { get; set; }  //偽刪除的標識
    }
}

創建BookType類

using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace Book.Models
{
    public class BookType:BaseEntity
    {
        [StringLength(20)]
        public string Name { get; set; }
    }
}

創建Book類

using System.ComponentModel.DataAnnotations;

namespace Book.Models
{
    public class Book:BaseEntity
    {
        [StringLength(50),Required]
        public string Name { get; set; }
        public decimal Price { get; set; }
    }
}

這兩個類都會繼承BaseEntity

在App.Config裏面寫上你自己的數據庫連接字符串

這樣的目的就是去生成數據庫,只做生成數據庫的操作。這裏只是在Models層寫了一次,在後期加上表示層還有在寫一遍!

接下來就是去通過指令遷移到數據庫,操作有三步:

  1. 啟動遷移:enable-migrations
  2. 添加遷移:add-migration ‘參數’
  3. 更新數據庫:update-database(如果你需要添加或者修改某個字段屬性,只需要進行第二步和第三步的操作即可!)

記住默認項目要選擇你的Models,如果是多個項目(我這裡是只有一個)就必須要把Models設為啟動項目,不然遷移指令可能不會起到作用

這樣就表示你的數據庫遷移的工作已經完成了,你可以在數據庫進行查看

 接下來的工作就是準備分層的工作,什麼是分層?怎麼分?好處是什麼?

我的理解:聽某一個大佬說,代碼是一層一層寫的不是一行一行寫的。個人覺得拿捏了。原諒我沒去百度。。。

一直覺得對於面向對象的思想,一直覺得自己才疏學淺,學的只是皮毛,真是非常的慚愧。

剛好借這個機會來通過分層一起來學習學習。三層,在之前的學習中對於三層也只是找到表示層(UI)、業務邏輯層(BLL)、數據訪問層(DAL)。

個人覺得,這樣確實是解耦了,但是,並沒有將業務邏輯層的“業務邏輯”這一詞的功能發揮到極致,就只是簡單的從UI層get一下BLL層,BLL層簡單的get一下DAL層。。。(個人覺得並沒有解什麼耦。。。來自菜鳥的思考)

那我們可不可以封一個接口層,通過面向對象的繼承來去調整一下呢?

首先得明確接口是可以繼承接口的!

創建一個數據接口層IDAL,結構如下:引用Models層

 為什麼寫這個接口呢?原因很簡單,就是將增刪改查等操作進行一個封裝,並且這不是普通的增刪改查,看代碼:

你可以把它看做是增刪改查的基礎接口,這個接口是一個泛型(比如你的商品表,用戶表等等…),它必須得基礎BaseEntity,並且這個T必須繼承與BaseEntity,也就是必須是BaseEntity的派生類。

關於IQueryable的好處註釋以寫!

這四個方法就是增刪改查,就算你有幾百張表,應該也只要寫一次增刪改查的操作就ok(也是來自菜鳥理解)

using System;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace IDAL
{
    //接口封裝增刪改查的方法它,是個泛型,並且要給一個約束,這個T必須是BaseEntity的派生類也就是子類,別的不行
    public interface IBaseService<T> where T:BaseEntity
    {
        void Add(T t);
        void Edit(T t);
        void Remove(Guid id);
        T GetOne(Guid id); //查詢某一個對象
        //IQueryable得到的是一個集合,它不會立刻給你去生成Sql語句,直到你需要拿到指定的某個結果后,再去給你生成Sql語句,比如根據條件,分頁,排序等操作獲得的集合數據
        IQueryable<T> GetAll();
    }
}

既然有了接口,那麼肯定是要實現這個接口才能調用裏面的增刪改查的四個方法吧!既然如此,那麼就再寫一個DAL類庫,去實現這個接口層。

結構如下:引用EF以及Models和IDAL層,並且寫一個BaseService類去實現IBaseService接口裡面的方法

BaseService代碼如下:

using IDAL;
using System;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace DAL
{
    public class BaseService<T> : IBaseService<T> where T:BaseEntity    //指明這個T是誰,就是繼承BaseEntity的類
    {
        public void Add(T t)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public void Edit(T t)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public IQueryable<T> GetAll()
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public T GetOne(Guid id)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }

        public void Remove(Guid id)
        {
            throw new NotImplementedException();
        }
    }
}

前面的 IBaseService<T>就是你實現的是哪個接口,後面的Where就是告訴這個接口要實現的T(泛型已經指定了是繼承BaseEntity的派生類)是誰。。。

可能這裏的Where作用還需要去理解一下,個人理解就是約束、條件之類的作用。

怎麼寫方法?代碼如下:

using IDAL;
using System;
using System.Data.Entity;
using System.Linq;
using Book.Models;

namespace DAL
{
    public class BaseService<T> : IBaseService<T> where T:BaseEntity,new()    //指明這個T是誰,就是繼承BaseEntity的類
    {
        private BookContext _db=new BookContext();
        public void Add(T t)
        {
            //db.Books.Add(t);
            _db.Set<T>().Add(t); //Set<>就是返回一個DbSet實例,為什麼是T ,作用就是動態的訪問,無論是Book還是BookTypes,你給我什麼我就用T接就好了
            _db.SaveChanges();
        }

        public void Edit(T t)
        {
            _db.Entry(t).State = EntityState.Modified;   //直接通過主題去作修改
            _db.SaveChanges();
        }

        public IQueryable<T> GetAll()
        {
            return _db.Set<T>().Where(m => !m.IsRemove).AsNoTracking(); //脫離持久態,變為遊離態,並且過濾掉了已被刪除的數據
        }

        public T GetOne(Guid id)
        {
            return GetAll().First(m => m.Id == id); //直接通過GetAll在通過id查到你想要的數據
        }

        public void Remove(Guid id)
        {
            var t=new T()
            {
                Id = id
            };  //這裡是偽刪除,T不能直接new,也是給個約束條件 new()即可,代表它有構造函數
            _db.Entry(t).State = EntityState.Unchanged; //也是根據狀態去刪除 
            t.IsRemove = true;
            _db.SaveChanges();
        }
    }
}

這些增刪改查方法寫完后,就要去繼承了。原理實際上和BaseEntity差不多

既然增刪改查的方法都寫好了,那麼怎麼去才能調用到它呢?這個時候為什麼還需要去寫IBook和IBookType呢?。首先我們在之前是寫了IBaseService這個接口並且寫了對應的增刪改查方法,但是具體的實現是在DAL層所有,這兩個接口只需要繼承對應的IBaseService就好了,具體實現也是在DAL層,至於DAL層怎麼去寫,請看下面的內容。

這個時候泛型 T就其作用了,我們可以去寫對應的接口繼承IBaseService就好了。。

 代碼如下:

IBookService:

namespace IDAL
{
    public interface IBook:IBaseService<Book.Models.Book>
    {
        
    }
}

IBookTypeService:

using Book.Models;

namespace IDAL
{
    public interface IBookTypeService:IBaseService<BookType>
    {
        
    }
}

DAL層結構:

為什麼還要繼承BaseService?首先BaseService具體實現了繼承IBaseService的方法,所以,我們只需要繼承一下就可以調用到BaseService的增刪改查的方法了!

BookService代碼:

using Book.Models;
using IDAL;

namespace DAL
{
    public class BookService:BaseService<Book.Models.Book>, IBookService
    {
        
    }
}

BookTypeService代碼:

using Book.Models;
using IDAL;

namespace DAL
{
    public class BookTypeService:BaseService<BookType>,IBookTypeService
    {
        
    }
}

以上操作完成后,我們只需要實例化DAL層的Service方法就可以調用在UI層增刪改查了。

寫到這裏只是最最基礎的底層,如果還要完善需要進一步的改善改善。。。

如果有錯誤的地方請提出來,本人也是學生,大家都是抱着學習的心態去記錄和鞏固自己的知識點。。。。。

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容器技術之Docker私有鏡像倉庫harbor

  前文我們聊到了docker的私有鏡像倉庫docker-distribution的搭建和簡單的使用,回顧請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13058338.html;從前文的搭建和使用過程來看,docker-distribution搭建的倉庫非常簡陋,它甚至連一個用戶認證都沒有,更別提多用戶;今天我們來介紹另外一款docker倉庫工具harbor;harbor這款工具相對docker-distribution來講功能上豐富了許多;它支持多租戶,可擴展的API和web ui ,支持跨多個harbor實例的鏡像複製,支持身份集成和基於角色的訪問控制等等特徵;接下來我們來安裝看看harbor吧;

  首先我們要去官網下載安裝器,目前最新版本是2.0;下載地址https://github.com/goharbor/harbor/releases/tag/v2.0.0;harbor的安裝器有在線和離線兩個版本,在線包通常較小,適用於網絡環境較好地環境中使用,離線包是所有的安裝文件和腳本等等打包在一起的;

  1、上傳已經下載好的安裝器到服務器

  2、解壓安裝器,並進入到解壓后的目錄中

[root@docker_node01 ~]# tar xf harbor-offline-installer-v2.0.0.tgz -C /usr/local/
[root@docker_node01 ~]# ls /usr/local/
bin  etc  games  harbor  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  src
[root@docker_node01 ~]# cd /usr/local/harbor/
[root@docker_node01 harbor]# ls
common.sh  harbor.v2.0.0.tar.gz  harbor.yml.tmpl  install.sh  LICENSE  prepare
[root@docker_node01 harbor]# 

  3、編輯harbor.yml.tmpl文件,更改必要的配置

  提示:以上我只修改了hostname的值,後面的我都是用默認值;有關這個配置文件的說明,可參考官方文檔說明去配置;這裏需要注意一點使用https需要自己手動的去申請證書,沒有證書文件harbor是不能夠正常安裝的;

  4、把harbor.yml.tmpl重命名為harbor.yml

[root@docker_node01 harbor]# ls
common.sh  harbor.v2.0.0.tar.gz  harbor.yml.tmpl  install.sh  LICENSE  prepare
[root@docker_node01 harbor]# mv harbor.yml.tmpl harbor.yml
[root@docker_node01 harbor]#

  5、運行install.sh

  提示:如果運行install.sh腳本出現以上錯誤,我們需要先安裝好docker-compose;

  6、安裝docker-compose

[root@docker_node01 harbor]# yum install docker-compose -y
Loaded plugins: fastestmirror
base                                                                                                                                                | 3.6 kB  00:00:00     
docker-ce-stable                                                                                                                                    | 3.5 kB  00:00:00     
epel                                                                                                                                                | 4.7 kB  00:00:00     
extras                                                                                                                                              | 2.9 kB  00:00:00     
updates                                                                                                                                             | 2.9 kB  00:00:00     
(1/3): updates/7/x86_64/primary_db                                                                                                                  | 2.1 MB  00:00:00     
(2/3): epel/x86_64/updateinfo                                                                                                                       | 1.0 MB  00:00:01     
(3/3): epel/x86_64/primary_db                                                                                                                       | 6.8 MB  00:00:03     
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: mirrors.aliyun.com
 * extras: mirrors.aliyun.com
 * updates: mirror.bit.edu.cn
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package docker-compose.noarch 0:1.18.0-4.el7 will be installed
--> Processing Dependency: python36-cached_property >= 1.2.0 for package: docker-compose-1.18.0-4.el7.noarch
--> Processing Dependency: python36-docker >= 2.6.1 for package: docker-compose-1.18.0-4.el7.noarch
……省略部分內容
Installed:
  docker-compose.noarch 0:1.18.0-4.el7                                                                                                                                     

Dependency Installed:
  python36-PyYAML.x86_64 0:3.13-1.el7                 python36-cached_property.noarch 0:1.5.1-2.el7             python36-chardet.noarch 0:3.0.4-1.el7                      
  python36-docker.noarch 0:2.6.1-3.el7                python36-docker-pycreds.noarch 0:0.2.1-2.el7              python36-dockerpty.noarch 0:0.4.1-18.el7                   
  python36-docopt.noarch 0:0.6.2-8.el7                python36-idna.noarch 0:2.7-2.el7                          python36-jsonschema.noarch 0:2.5.1-4.el7                   
  python36-pysocks.noarch 0:1.6.8-7.el7               python36-requests.noarch 0:2.14.2-2.el7                   python36-six.noarch 0:1.14.0-2.el7                         
  python36-texttable.noarch 0:1.6.2-1.el7             python36-urllib3.noarch 0:1.25.6-1.el7                    python36-websocket-client.noarch 0:0.47.0-2.el7            

Complete!
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:docker-compose是docker容器的單機編排工具;

  7、再運行install.sh腳本

[root@docker_node01 harbor]# ./install.sh 

[Step 0]: checking if docker is installed ...

Note: docker version: 19.03.8

[Step 1]: checking docker-compose is installed ...

Note: docker-compose version: 1.18.0

[Step 2]: loading Harbor images ...
dbaf2c918102: Loading layer [==================================================>]   34.5MB/34.5MB
1f3458bb7308: Loading layer [==================================================>]  8.435MB/8.435MB
74e91bd5ca15: Loading layer [==================================================>]  6.317MB/6.317MB
82da861dccd3: Loading layer [==================================================>]  14.61MB/14.61MB
8d62f2bfdf94: Loading layer [==================================================>]  28.25MB/28.25MB
40510e398799: Loading layer [==================================================>]  22.02kB/22.02kB
6941a908d292: Loading layer [==================================================>]  49.17MB/49.17MB
Loaded image: goharbor/notary-signer-photon:v2.0.0
bd70463b9e5a: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
d3927e3c53ea: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
a3b2acbb8f7d: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
de14f7f144ce: Loading layer [==================================================>]   9.71MB/9.71MB
94c03f31b276: Loading layer [==================================================>]  10.53MB/10.53MB
Loaded image: goharbor/clair-adapter-photon:v2.0.0
935e17d700d1: Loading layer [==================================================>]   8.44MB/8.44MB
eef8d67e9248: Loading layer [==================================================>]   42.3MB/42.3MB
a181769f3c52: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
4b801e4d76d7: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
7f7c81a33722: Loading layer [==================================================>]  43.12MB/43.12MB
Loaded image: goharbor/chartmuseum-photon:v2.0.0
4076b322e7f5: Loading layer [==================================================>]  49.89MB/49.89MB
da16bbe3a170: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
f8967a1d9155: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6b7eaf984fde: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
4406aea83cb2: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
78566a971bf2: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
e4e05e2ffdad: Loading layer [==================================================>]  12.29kB/12.29kB
f3bcf1de026d: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
Loaded image: goharbor/harbor-log:v2.0.0
101133a0a2e6: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
40eb3ab360dd: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
172ace267ace: Loading layer [==================================================>]  20.94MB/20.94MB
cb361129c579: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
f0221c34f9dc: Loading layer [==================================================>]  8.721MB/8.721MB
1880cedc9407: Loading layer [==================================================>]  30.48MB/30.48MB
Loaded image: goharbor/harbor-registryctl:v2.0.0
15f399ca8b42: Loading layer [==================================================>]  8.441MB/8.441MB
182251d62618: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
c72ce5e8bba9: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6cb620513867: Loading layer [==================================================>]  20.94MB/20.94MB
8f68617c13e6: Loading layer [==================================================>]  21.76MB/21.76MB
Loaded image: goharbor/registry-photon:v2.0.0
464d98f962d2: Loading layer [==================================================>]  115.2MB/115.2MB
6f577ce93b49: Loading layer [==================================================>]  12.15MB/12.15MB
468b747374fb: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
c7d4e40274a2: Loading layer [==================================================>]  49.15kB/49.15kB
349c2528bf8f: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
50765adb1994: Loading layer [==================================================>]  13.03MB/13.03MB
Loaded image: goharbor/clair-photon:v2.0.0
f3ae9281f64f: Loading layer [==================================================>]  16.04MB/16.04MB
79de921bba64: Loading layer [==================================================>]  28.25MB/28.25MB
a4826ccd0680: Loading layer [==================================================>]  22.02kB/22.02kB
527c0492bb8a: Loading layer [==================================================>]   50.6MB/50.6MB
Loaded image: goharbor/notary-server-photon:v2.0.0
da380ff7675f: Loading layer [==================================================>]  39.44MB/39.44MB
3e72063a3c12: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
87063a362784: Loading layer [==================================================>]   59.9kB/59.9kB
12042912d563: Loading layer [==================================================>]  61.95kB/61.95kB
Loaded image: goharbor/redis-photon:v2.0.0
497d39fd8ed4: Loading layer [==================================================>]  10.28MB/10.28MB
Loaded image: goharbor/nginx-photon:v2.0.0
db89bcd4a7aa: Loading layer [==================================================>]  12.22MB/12.22MB
a3c69d8e6487: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
22888c961e12: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
15c04c0d67b3: Loading layer [==================================================>]   46.5MB/46.5MB
5e59e5738914: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
2fb21742e876: Loading layer [==================================================>]   51.2kB/51.2kB
ebe005c22385: Loading layer [==================================================>]  47.32MB/47.32MB
e91a77a1cc5d: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
Loaded image: goharbor/harbor-core:v2.0.0
c9ad3414e408: Loading layer [==================================================>]  63.57MB/63.57MB
0aea7ae12d77: Loading layer [==================================================>]  60.58MB/60.58MB
c3be2cda3349: Loading layer [==================================================>]  5.632kB/5.632kB
970c1e4372ae: Loading layer [==================================================>]  2.048kB/2.048kB
51e00ddbcdac: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
27d44e884cd0: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
3086c2ee0489: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
efd18d9ef79c: Loading layer [==================================================>]  10.24kB/10.24kB
Loaded image: goharbor/harbor-db:v2.0.0
ad0a4ed99dd0: Loading layer [==================================================>]  12.22MB/12.22MB
50121125e459: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6d05b39a8c44: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
5380ddc5210f: Loading layer [==================================================>]  35.68MB/35.68MB
e8053e60aee7: Loading layer [==================================================>]   36.5MB/36.5MB
Loaded image: goharbor/harbor-jobservice:v2.0.0
9fefe33a31db: Loading layer [==================================================>]  9.741MB/9.741MB
a52a9b417697: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
9b6c54642038: Loading layer [==================================================>]  3.072kB/3.072kB
6a32c528face: Loading layer [==================================================>]  20.34MB/20.34MB
526552ecb5a3: Loading layer [==================================================>]  9.317MB/9.317MB
bc3e72205f25: Loading layer [==================================================>]  30.48MB/30.48MB
Loaded image: goharbor/trivy-adapter-photon:v2.0.0
51193d3ba093: Loading layer [==================================================>]  77.29MB/77.29MB
398b7c3413c0: Loading layer [==================================================>]  48.31MB/48.31MB
cb902b44bae6: Loading layer [==================================================>]   2.56kB/2.56kB
11d3bf655c22: Loading layer [==================================================>]  1.536kB/1.536kB
3d373d988076: Loading layer [==================================================>]  18.43kB/18.43kB
755d5115a4fd: Loading layer [==================================================>]  3.751MB/3.751MB
5d456b2e2b47: Loading layer [==================================================>]  249.3kB/249.3kB
Loaded image: goharbor/prepare:v2.0.0
2128feaae029: Loading layer [==================================================>]  10.28MB/10.28MB
c1e2c6faf4a4: Loading layer [==================================================>]  8.487MB/8.487MB
8728e424e45b: Loading layer [==================================================>]  178.7kB/178.7kB
243de4b81324: Loading layer [==================================================>]  157.2kB/157.2kB
1909dd7d54dc: Loading layer [==================================================>]  33.28kB/33.28kB
e91e103cac7d: Loading layer [==================================================>]  17.41kB/17.41kB
ef43ac036ce0: Loading layer [==================================================>]  15.36kB/15.36kB
3205feaa4e7b: Loading layer [==================================================>]  3.584kB/3.584kB
Loaded image: goharbor/harbor-portal:v2.0.0


[Step 3]: preparing environment ...

[Step 4]: preparing harbor configs ...
prepare base dir is set to /usr/local/harbor
WARNING:root:WARNING: HTTP protocol is insecure. Harbor will deprecate http protocol in the future. Please make sure to upgrade to https
Clearing the configuration file: /config/log/logrotate.conf
Clearing the configuration file: /config/log/rsyslog_docker.conf
Clearing the configuration file: /config/nginx/nginx.conf
Clearing the configuration file: /config/core/env
Clearing the configuration file: /config/core/app.conf
Clearing the configuration file: /config/registry/passwd
Clearing the configuration file: /config/registry/config.yml
Clearing the configuration file: /config/registry/root.crt
Clearing the configuration file: /config/registryctl/env
Clearing the configuration file: /config/registryctl/config.yml
Clearing the configuration file: /config/db/env
Clearing the configuration file: /config/jobservice/env
Clearing the configuration file: /config/jobservice/config.yml
Generated configuration file: /config/log/logrotate.conf
Generated configuration file: /config/log/rsyslog_docker.conf
Generated configuration file: /config/nginx/nginx.conf
Generated configuration file: /config/core/env
Generated configuration file: /config/core/app.conf
Generated configuration file: /config/registry/config.yml
Generated configuration file: /config/registryctl/env
Generated configuration file: /config/registryctl/config.yml
Generated configuration file: /config/db/env
Generated configuration file: /config/jobservice/env
Creating harbor-log ... done
loaded secret from file: /data/secret/keys/secretkey
Generated configuration file: /compose_location/docker-compose.yml
Clean up the input dir

Creating harbor-db ... done
Creating harbor-core ... done
[Step 5]: starting Harbor ...
Creating nginx ... done
Creating registry ... 
Creating harbor-db ... 
Creating redis ... 
Creating harbor-portal ... 
Creating registryctl ... 
Creating harbor-core ... 
Creating harbor-jobservice ... 
Creating nginx ... 
 ----Harbor has been installed and started successfully.----
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:從上面的信息可以看到harbor導入了很多鏡像,然後基於各個鏡像間的關係提供配置文件,然後按照一定的依賴關係順序啟動為容器;我們用docker images 可以來看看它導入了那些鏡像

[root@docker_node01 harbor]# docker images
REPOSITORY                      TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
goharbor/chartmuseum-photon     v2.0.0              4db8d6aa63e9        3 weeks ago         127MB
goharbor/redis-photon           v2.0.0              c89ea2e53cc0        3 weeks ago         72.2MB
goharbor/trivy-adapter-photon   v2.0.0              6122c52b7e48        3 weeks ago         103MB
goharbor/clair-adapter-photon   v2.0.0              dd2210cb7f53        3 weeks ago         62MB
goharbor/clair-photon           v2.0.0              f7c7fcc52278        3 weeks ago         171MB
goharbor/notary-server-photon   v2.0.0              983ac10ed8be        3 weeks ago         143MB
goharbor/notary-signer-photon   v2.0.0              bee1b6d75e0d        3 weeks ago         140MB
goharbor/harbor-registryctl     v2.0.0              c53c32d58d04        3 weeks ago         102MB
goharbor/registry-photon        v2.0.0              afdc1b7ada36        3 weeks ago         84.5MB
goharbor/nginx-photon           v2.0.0              17892f03e56c        3 weeks ago         43.6MB
goharbor/harbor-log             v2.0.0              5f8ff08e795c        3 weeks ago         82MB
goharbor/harbor-jobservice      v2.0.0              c68a2495bf55        3 weeks ago         116MB
goharbor/harbor-core            v2.0.0              3aa3af64baf8        3 weeks ago         138MB
goharbor/harbor-portal          v2.0.0              e0b1d3c894c4        3 weeks ago         52.4MB
goharbor/harbor-db              v2.0.0              5c76f0296cec        3 weeks ago         154MB
goharbor/prepare                v2.0.0              7266d49995ed        3 weeks ago         158MB
[root@docker_node01 harbor]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                                COMMAND                  CREATED             STATUS                   PORTS                       NAMES
909486114bab        goharbor/nginx-photon:v2.0.0         "nginx -g 'daemon of…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   0.0.0.0:80->8080/tcp        nginx
201af4781190        goharbor/harbor-jobservice:v2.0.0    "/harbor/entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               harbor-jobservice
d926598a1b4b        goharbor/harbor-core:v2.0.0          "/harbor/entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               harbor-core
b655e8bb9da3        goharbor/harbor-portal:v2.0.0        "nginx -g 'daemon of…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   8080/tcp                    harbor-portal
596d050acf8b        goharbor/registry-photon:v2.0.0      "/home/harbor/entryp…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   5000/tcp                    registry
88a6b3335d25        goharbor/harbor-registryctl:v2.0.0   "/home/harbor/start.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)                               registryctl
cf8db1840524        goharbor/harbor-db:v2.0.0            "/docker-entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   5432/tcp                    harbor-db
5d522f8f3c38        goharbor/redis-photon:v2.0.0         "redis-server /etc/r…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   6379/tcp                    redis
020fbf3571a2        goharbor/harbor-log:v2.0.0           "/bin/sh -c /usr/loc…"   2 minutes ago       Up 2 minutes (healthy)   127.0.0.1:1514->10514/tcp   harbor-log
[root@docker_node01 harbor]# 

  提示:可以看到本地倉庫中多了很多鏡像,同時也啟動了很多容器;其中名為nginx的容器把80端口暴露到數組機上了;到此harbor就安裝好了;接下來我們訪問宿主機的80端口看看是否能夠訪問到harbor

  提示:以上就是harbor的web 頁面,默認用戶名是admin密碼是Harbor12345

  登錄harbor web頁面

  提示:我們就可以基於這個web頁面來做管理了;接下來我們先創建一個用戶和項目,然後在通過docker push上傳鏡像到harbor上

  創建用戶

  提示:填寫好以上信息,點擊確定用戶就創建好了;

  創建項目

   提示:如果創建的項目是私有的,把訪問級別後面的公開對勾取消即可

  從別的docker主機上上傳鏡像到harbor

  提示:使用非https的倉庫必須要在daemon.json文件中配置insecure-registries來聲明不安全的鏡像倉庫地址;

  提示:這裏提示我們未授權;接下來我們去web管理頁面授權qiuhom是test項目的成員;

  提示:現在我們把qiuhom這個用戶設置為test這個項目的管理員,現在我們在以qiuhom的身份推鏡像到test項目中,看看是否能夠成功把進行推送到harbor上?

[root@docker_node02 ~]# docker push node01.docker-registry.io/test/nginx:1.14-alpine
The push refers to repository [node01.docker-registry.io/test/nginx]
076c58d2644f: Pushed 
b2cbae4b8c15: Pushed 
5ac9a5170bf2: Pushed 
a464c54f93a9: Pushed 
1.14-alpine: digest: sha256:a3a0c4126587884f8d3090efca87f5af075d7e7ac8308cffc09a5a082d5f4760 size: 1153
[root@docker_node02 ~]# 

  提示:這次推送鏡像沒有報錯,我們去web頁面中看看鏡像是否推送到test項目中去了?

  驗證:在harborweb界面看看是否有我們推上去的鏡像?

  用其他docker主機下載harbor上的鏡像

  提示:可以看到現在我們搭建的harbor是可以正常下載和上傳鏡像的;管理鏡像我們可以通過web頁面管理即可,我這裏就不去演示了;接下來我們再來說說在命令行用docker-compose啟動harbor和停止harbor吧

  停止harbor

  提示:用docker-compose停止harbor需要先進入到harbor目錄下,然後執行docker-compose stop 這條命令會去尋找docker-compose.yml文件,根據文件中定義的服務來停止容器;這個有點類似docker build命令,找Dockerfile文件,而docker-compose 是找docker-compose.yml;這裏還需要注意一點的是這個文件名必須是docker-compose.yml;

  啟動harbor

  提示:啟動huabor同停止harbor一樣都必須在docker-compose.yml文件所在目錄下執行docker-compose start 或docker-compose up -d ;

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.NET開發者省份分佈排名

 

什麼叫.NET開發者省份分佈排名呢? 顧名思義,這幾個詞大家都認識,.NET開發者都集中在城市,涵蓋一線城市到五線城市。排名的方法非常簡單粗暴,就是根據本公眾號(dotnet跨平台)的省份訂閱讀者數量排名的微信大數據分析。

本號從2015年初的三位數訂閱到現在五位數的訂閱,目前總數6.2w,增長一直平緩從未有過暴增,這显示了傳播和反饋的自主選擇,目前每天還在增長。同時我注意到一個現象:由於公眾號內容都是.NET Core相關的,對.NET 不感興趣的人,壓根就讀不下去。

從訂閱年齡看,高達99%的人落在18歲到60歲的區間且分佈正態,這正是我國勞動人口的年齡, 25歲以下只有20%,所以訂閱並不是以大學生為主,這也反映了現在高校中.NET 的教學比較少或者還是以.NET Framework的老舊內容;60歲以上極少,而所謂的“大專家”群體落在這個區間。

從地域分佈看,訂閱讀者分佈在300多個地級市,幾乎完整覆蓋全國。我的微信好友還不到5000個,遠遠達不到這個廣度,因此傳播是自發形成的。

排名中也提供了海外訂閱的比例。我們從中可以看到海外華人佔比3.22%,按人口比例還是很突出的,有大量的.NET開發到北美打拚,那邊的.NET環境要比國內好很多

這些數據都是藉助於微信的大數據,其實後台是根據註冊IP判斷地址的,會有少量遷移但不影響結果。這裏的6萬樣本相對於程序員群體來說,聚焦於.NET開發領域這個數據根據統計學原理,差異的顯著性已經足夠,具體我不展開了。

下面我們來看下主要省份排名:

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熬夜之作:一文帶你了解Cat分佈式監控

Cat 是什麼?

CAT(Central Application Tracking)是基於 Java 開發的實時應用監控平台,包括實時應用監控,業務監控。

CAT 作為服務端項目基礎組件,提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多語言客戶端,已經在美團點評的基礎架構中間件框架(MVC 框架,RPC 框架,數據庫框架,緩存框架等,消息隊列,配置系統等)深度集成,為美團點評各業務線提供系統豐富的性能指標、健康狀況、實時告警等。

CAT 很大的優勢是它是一個實時系統,CAT 大部分系統是分鐘級統計,但是從數據生成到服務端處理結束是秒級別,秒級定義是 48 分鐘 40 秒,基本上看到 48 分鐘 38 秒數據,整體報表的統計粒度是分鐘級;第二個優勢,監控數據是全量統計,客戶端預計算;鏈路數據是採樣計算。

Github: https://github.com/dianping/cat

Cat 功能亮點

  • 實時處理:信息的價值會隨時間銳減,尤其是事故處理過程中
  • 全量數據:全量採集指標數據,便於深度分析故障案例
  • 高可用:故障的還原與問題定位,需要高可用監控來支撐
  • 故障容忍:故障不影響業務正常運轉、對業務透明
  • 高吞吐:海量監控數據的收集,需要高吞吐能力做保證
  • 可擴展:支持分佈式、跨 IDC 部署,橫向擴展的監控系統

為什麼要用 Cat?

場景一:用戶反饋 App 無法下單,用戶反饋無法支付,用戶反饋商品無法搜索等問題

場景一的問題在於當系統出現問題后,第一反饋的總是用戶。我們需要做的是什麼,是在出問題后研發第一時間知曉,而不是讓用戶來告訴我們出問題了。

Cat 可以出故障后提供秒級別的異常告警機制,不用再等用戶來反饋問題了。

場景二:出故障后如何快速定位問題

一般傳統的方式當出現問題后,我們就會去服務器上看看服務是否還存活。如果存活就會看看日誌是否有異常信息。

在 Cat 後台的首頁,會展示各個系統的運行情況,如果有異常,則會大片飄紅,非常明顯。最直接的方式還是直接查看 Problem 報表,這裡會為我們展示直接的異常信息,快速定位問題。

場景三:用戶反饋訂單列表要 10 幾秒才展示,用戶反饋下單一直在轉圈圈

場景三屬於優化相關,對於研發來說,優化是一個長期的過程,沒有最好只有更好。優化除了需要有對應的方案,最重要的是要對症下藥。

所謂的對症下藥也就是在優化之前,你得先知道哪裡比較慢。RPC 調用慢?數據庫查詢慢?緩存更新慢?

Cat 可以提供詳細的性能數據,95 線,99 線等。更細粒度的就是可以看到某個請求或者某個業務方法的所有耗時邏輯,前提是你做了埋點操作。

Cat 報表

Cat 目前有五種報表,每種都有特定的應用場景,下面我們來具體聊聊這些報表的作用。

Transaction 報表

適用於監控一段代碼運行情況,比如:運行次數、QPS、錯誤次數、失敗率、響應時間統計(平均影響時間、Tp 分位值)等等場景。

埋點方式:

public void shopService() {
    Transaction transaction = Cat.newTransaction("ShopService", "Service");
    try {
        service();
        transaction.setStatus(Transaction.SUCCESS);
    } catch (Exception e) {
        transaction.setStatus(e); // catch 到異常,設置狀態,代表此請求失敗
        Cat.logError(e); // 將異常上報到cat上
        // 也可以選擇向上拋出: throw e;
    } finally {
        transaction.complete();
    }
}

可以在基礎框架中對 Rpc, 數據庫等框架進行埋點,這樣就可以通過 Cat 來監控這些組件了。

業務中需要埋點也可以使用 Cat 的 Transaction,比如下單,支付等核心功能,通常我們對 URL 進行埋點就可以了,也就包含了具體的業務流程。

Event 報表

適用於監控一段代碼運行次數,比如記錄程序中一個事件記錄了多少次,錯誤了多少次。Event 報表的整體結構與 Transaction 報表幾乎一樣,只缺少響應時間的統計。

埋點方式:

 Cat.logEvent("Func", "Func1");

Problem 報表

Problem 記錄整個項目在運行過程中出現的問題,包括一些異常、錯誤、訪問較長的行為。

如果有人反饋你的接口報 500 錯誤了,你進 Cat 后就直接可以去 Problem 報表了,錯誤信息就在 Problem 中。

Problem 報表不需要手動埋點,我們只需要在項目中集成日誌的 LogAppender 就可以將所有 error 異常記錄,下面的段落中會講解如何整合 LogAppender。

Heartbeat 報表

Heartbeat 報表是 CAT 客戶端,以一分鐘為周期,定期向服務端彙報當前運行時候的一些狀態。

系統指標有系統的負載信息,內存使用情況,磁盤使用情況等。

JVM 指標有 GC 相關信息,線程相關信息。

Business 報表

Business 報表對應着業務指標,比如訂單指標。與 Transaction、Event、Problem 不同,Business 更偏向於宏觀上的指標,另外三者偏向於微觀代碼的執行情況。

這個報表我也沒怎麼用過,用的多的還是前面幾個。

Cat 在 Kitty Cloud 中的應用

Kitty Cloud 的基礎組件是 Kitty,Kitty 裏面對需要的一些框架都進行了一層包裝,比如擴展,增加 Cat 埋點之類的功能。

Cat 的集成

Kitty 中對 Cat 封裝了一層,在使用的時候直接依賴 kitty-spring-cloud-starter-cat 即可整合 Cat 到項目中。

 <dependency>
       <groupId>com.cxytiandi</groupId>
       <artifactId>kitty-spring-cloud-starter-cat</artifactId>
       <version>Kitty Version</version>
 </dependency>

然後在 application 配置文件中配置 Cat 的服務端地址信息,多個英文逗號分隔:

cat.servers=47.105.66.210

在項目的 resources 目錄下創建 META-INF 目錄,然後在 META-INF 中創建 app.properties 文件配置 app.name。此名稱是在 Cat 後台显示的應用名

app.name=kitty-cloud-comment-provider

最後需要配置一下 Cat 的 LogAppender,這樣應用在記錄 error 級別的日誌時,Cat 可以及時進行異常告警操作。

在 logback.xml 增加下面的配置:

 <appender name="CatAppender" class="com.dianping.cat.logback.CatLogbackAppender"></appender>
 <root level="INFO">
     <appender-ref ref="CatAppender" />
 </root>

更詳細的內容請移步 Cat 的 Github 主頁進行查看。

MVC 框架埋點

基於 Spring Boot 做 Web 應用開發,我們最常用到的一個 Starter 包就是 spring-boot-starter-web。

如果你使用了 Kitty 來構建微服務的框架,那麼就不再需要直接依賴 spring-boot-starter-web。而是需要依賴 Kitty 中的 kitty-spring-cloud-starter-web。

kitty-spring-cloud-starter-web 在 spring-boot-starter-web 的基礎上進行了封裝,會對請求的 Url 進行 Cat 埋點,會對一些通用信息進行接收透傳,會對 RestTemplate 的調用進行 Cat 埋點。

在項目中依賴 kitty-spring-cloud-starter-web:

<dependency>
      <groupId>com.cxytiandi</groupId>
      <artifactId>kitty-spring-cloud-starter-web</artifactId>
      <version>Kitty Version</version>
</dependency>

啟動項目,然後訪問你的 REST API。可以在 Cat 的控制台看到 URL 的監控信息。

點擊 URL 進去可以看到具體的 URL 信息。

再進一步可以看到整個 URL 的信息,比如數據庫的查詢,緩存的操作,Http 的調用等。後端同學在優化性能的時候就直接從 URL 下手可以將整個請求的鏈路耗時的情況都分析清楚。

Mybatis 埋點

Kitty 中 Mybatis 是用的 Mybatis Plus, 主要是對數據庫相關操作的 SQL 進行了 Cat 埋點,可以很方便的查看 SQL 的耗時情況。

依賴 kitty-spring-cloud-starter-mybatis:

 <dependency>
     <groupId>com.cxytiandi</groupId>
     <artifactId>kitty-spring-cloud-starter-mybatis</artifactId>
     <version>Kitty Version</version>
 </dependency>

其他的使用方式還是跟 Mybatis Plus 一樣,具體參考 Mybatis Plus 文檔:https://mp.baomidou.com

只要涉及到數據庫的操作,都會在 Cat 中進行數據的展示。

點擊 SQL 進去還可以看到是哪個 Mapper 的操作。

再進一步就可以看到具體的 SQL 語句和消耗的時間。

有了這些數據,後端研發同學就可以對相關的 SQL 進行優化了。

Redis 埋點

如果需要使用 Spring Data Redis 的話,直接集成 kitty-spring-cloud-starter-redis 就可以,kitty-spring-cloud-starter-redis 中對 Redis 的命令進行了埋點,可以在 Cat 上直觀的查看對應的命令和消耗的時間。

添加對應的 Maven 依賴:

<dependency>
     <groupId>com.cxytiandi</groupId>
     <artifactId>kitty-spring-cloud-starter-redis</artifactId>
     <version>Kitty Version</version>
 </dependency>

直接使用 StringRedisTemplate:

@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
stringRedisTemplate.opsForValue().set("name", "yinjihuan");

Cat 中可以看到 Redis 信息。

點擊 Redis 進去可以看到有哪些命令。

再進去可以看到命令的詳細信息,比如操作的 key 和消耗的時間。

MongoDB 埋點

Kitty 中對 Spring Data Mongodb 做了封裝,只對 MongoTemplate 做了埋點。使用時需要依賴 kitty-spring-cloud-starter-mongodb。

<dependency>
    <groupId>com.cxytiandi</groupId>
    <artifactId>kitty-spring-cloud-starter-mongodb</artifactId>
    <version>Kitty Version</version>
</dependency>

在發生 Mongo 的操作后,Cat 上就可以看到相關的數據了。

點進去就可以看到是 MongoTemplate 的哪個方法發生了調用。

再進一步就可以看到具體的 Mongo 參數和消耗的時間。

還有 Dubbo, Feign,Jetcache,ElasticSearch 等框架的埋點就不細講了,感興趣的可以移步 Github 查看代碼。

Cat 使用小技巧

埋點工具類

如果要對業務方法進行監控,我們一般會用 Transaction 功能,將業務邏輯包含在 Transaction 裏面,就能監控這個業務的耗時信息。

埋點的方式也是通過 Cat.newTransaction 來進行,具體可以參考上面 Transaction 介紹時給出的埋點示列。

像這種埋點的方式最好是有一個統一的工具類去做,將埋點的細節封裝起來。

public class CatTransactionManager {
    public static <T> T newTransaction(Supplier<T> function, String type, String name, Map<String, Object> data) {
        Transaction transaction = Cat.newTransaction(type, name);
        if (data != null && !data.isEmpty()) {
            data.forEach(transaction::addData);
        }
        try {
            T result = function.get();
            transaction.setStatus(Message.SUCCESS);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            Cat.logError(e);
            if (e.getMessage() != null) {
                Cat.logEvent(type + "_" + name + "_Error", e.getMessage());
            }
            transaction.setStatus(e);
            throw e;
        } finally {
            transaction.complete();
        }
    }
}

工具類使用:

public SearchResponse search(SearchRequest searchRequest, RequestOptions options) {
    Map<String, Object> catData = new HashMap<>(1);
    catData.put(ElasticSearchConstant.SEARCH_REQUEST, searchRequest.toString());
    return CatTransactionManager.newTransaction(() -> {
        try {
            return restHighLevelClient.search(searchRequest, options);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }, ElasticSearchConstant.ES_CAT_TYPE, ElasticSearchConstant.SEARCH, catData);
}

通過使用工具類,不再需要每個監控的地方都是設置 Transaction 是否 complete,是否成功這些信息了。

註解埋點

為了讓 Transaction 使用更方便,我們可以自定義註解來做這個事情。比如需要監控下單,支付等核心業務方法,那麼就可以使用自定義的 Transaction 註解加在方法上,然後通過 AOP 去統一做監控。

定義註解:

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
public @interface CatTransaction {
    /**
     * 類型, 默認為Method
     * @return
     */
    String type() default "";
    /**
     * 名稱, 默認為類名.方法名
     * @return
     */
    String name() default "";
    /**
     * 是否保存參數信息到Cat
     * @return
     */
    boolean isSaveParamToCat() default true;
}

定義切面:

@Aspect
public class CatTransactionAspect {
    @Around("@annotation(catTransaction)")
    public Object aroundAdvice(ProceedingJoinPoint joinpoint, CatTransaction catTransaction) throws Throwable {
        String type = catTransaction.type();
        if (StringUtils.isEmpty(type)){
            type = CatConstantsExt.METHOD;
        }
        String name = catTransaction.name();
        if (StringUtils.isEmpty(name)){
            name = joinpoint.getSignature().getDeclaringType().getSimpleName() + "." + joinpoint.getSignature().getName();
        }
        Map<String, Object> data = new HashMap<>(1);
        if (catTransaction.isSaveParamToCat()) {
            Object[] args = joinpoint.getArgs();
            if (args != null) {
                data.put("params", JsonUtils.toJson(args));
            }
        }
        return CatTransactionManager.newTransaction(() -> {
            try {
                return joinpoint.proceed();
            } catch (Throwable throwable) {
               throw new RuntimeException(throwable);
            }
        }, type, name, data);
    }

}

註解使用:

@CatTransaction
@Override
public Page<ArticleIndexBO> searchArticleIndex(ArticleIndexSearchParam param) {
}

你可能關心的幾個問題

Cat 能做鏈路跟蹤嗎?

Cat 主要是一個實時監控系統,並不是一個標準的全鏈路系統,主要是 Cat 的 logview 在異步線程等等一些場景下,不太合適,Cat 本身模型並不適合這個。Cat 的 Github 上有說明:在美團點評內部,有 mtrace 專門做全鏈路分析。

但是如果在 Mvc,遠程調用等這些框架中做好了數據的無縫傳輸,Cat 也可以充當一個鏈路跟蹤的系統,基本的場景足夠了。

Cat 也可以構建遠程消息樹,可以看到請求經過了哪些服務,每個服務的耗時等信息。只不過服務之間的依賴關係圖在 Cat 中沒有。

下圖請求從網關進行請求轉發到 articles 上面,然後 articles 裏面調用了 users 的接口。

Cat 跟 Skywalking 哪個好用?

Skywalking 也是一款非常優秀的 APM 框架,我還沒用過,不過看過一些文檔,功能點挺全的 ,界面也挺好看。最大的優勢是不用像 Cat 一樣需要埋點,使用字節碼增強的方式來對應用進行監控。

之所以列出這個小標題是因為如果大家還沒有用的話肯定會糾結要選擇落地哪個去做監控。我個人認為這兩個都可以,可以自己先弄個簡單的版本體驗體驗,結合你想要的功能點來評估落地哪個。

用 Cat 的話最好有一套基礎框架,在基礎框架中埋好點,這樣才能在 Cat 中詳細的显示各種信息來幫助我們快速定位問題和優化性能。

感興趣的 Star 下唄:https://github.com/yinjihuan/kitty-cloud

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Cypress系列(14)- 環境變量詳解

如果想從頭學起Cypress,可以看下面的系列文章哦

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html

 

前言

  • 環境變量,其實就是根據環境的變化,變量會有不同的值
  • 比如最常見的:開發環境、測試環境、生產環境的 URL 肯定不一樣,我們可以根據不同的環境選擇不同的環境變量
  • 這就是為什麼我們要學習環境變量的原因

 

環境變量在以下情況會很有用

  • 不同開發人員,對應的值也可能不同
  • 不同環境下的值是不同的,入:dev、test、prod
  • 某些值會頻繁變化,而且高度動態
  • 環境變量很容易會更改,尤其是在持續集成(CI)中運行時

 

栗子

不要在測試中進行硬編碼(寫死,常量),需要改的時候需要動代碼,比如:

cy.request('https://api.acme.corp') // 這將在其他環境中無法使

 

使用環境變量后

cy.request(Cypress.env('EXTERNAL_API')) // 指向動態環境變量

 

當不同環境運行時,如果需要訪問不同的 URL 我們只需要改環境變量即可了,而不用動到代碼

 

baseUrl

  • 前面我們說到可以通過環境變量設置測試套件訪問的 URL,這是其中一種方式
  • 而 Cypress 早就替我們想好了如何解決這問題,可以通過配置 baseUrl 來取代環境變量的方式
  • 當你配置了 baseUrl ,測試套件中的 cy.visit() 、 cy.request() 都會自動以 baseUrl 的值作為前綴
  • 並且,當你需要訪問某些網址或者發起接口請求時,在代碼中就可以不用再指定請求的 host 或者 url 了

 

如何配置 baseUrl

  • 細心的小夥伴已經知道,前面我講 Cypress 全局配置項的時候已經提到過 baseUrl 了
  • 只需要在 cypress.json 文件進行配置就可以啦,如下

 

代碼中調用

cy.visit("")

// 錯誤寫法  cy.visit()

記住調用 visit 或 request 時,再怎麼樣也要傳個空字符串 “” ,不能啥都不填哦

 

通過環境變量來覆蓋 baseUrl

即使配置了 baseUrl ,我們也可以通過環境變量來覆蓋它

CYPRESS_baseUrl=https://staging.app.com cypress run

 

設置環境變量

一共有五種方式

  1. 在 cypress.json 文件中設置
  2. 創建一個 cypress.env.json 文件
  3. 導出為 CYPRESS_* 
  4. 在 CLI 中傳遞為 –env (命令行運行中添加)
  5. 在插件中設置一個環境變量

 

—————————–>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 點擊右側目錄即可跳轉

 

最常見的做法

  • 使用一種策略進行本地開發,但在 CI(持續集成)中運行時使用另一種策略
  • 在測試運行時,可以使用 Cypress.env() 訪問環境變量的值

 

cypress.json 中設置

在 cypress.json 的 env 鍵下設置的任何 key:value 都是環境變量

 

cypress.json 代碼

 

測試文件代碼

// 打印所有環境變量
Cypress.env()

// 打印某個環境變量的值
Cypress.env("foor")

 

測試結果

 

優缺點

優點 缺點
適用於需要源碼託管(git)並在所有計算機保持相同的值 只適用於在所有計算機上應該有相同的值

 

創建 cypress.env.json 文件

該文件的描述

  • 可以創建自己的 cypress.env.json 文件,Cypress 將會自動檢查它
  • 並且裏面的值會覆蓋 cypress.json 中重名的環境變量
  • 它創建在 cypress.json 同級目錄下

 

用這個文件有啥用

如果將cypress.env.json 添加到.gitgnore文件中,那麼文件中的值對於每個開發人員的計算機都是不同的

 

cypress.env.json 文件代碼

 

測試文件代碼

 

測試結果

在 cypress.json 中也有一個 key 的環境變量,所以在 cypress.env.json 的 key 的值覆蓋了它的值

 

優缺點

優點 缺點
專用文件,只存放環境變量 需要單獨多處理一個新的文件
可以從其他構建過程中生成此文件 可能會過度干預 1 或 2 個環境變量
不同計算機的環境變量可能不同  

 

CYPRESS_*

重點!

  • 計算機中任何以 CYPRESS_ 或 cypress_ 開頭的環境變量都會自動被 Cypress 識別出來
  • 會直接覆蓋 cypress.json 和 cypress.env.json 文件中重名的環境變量
  • Cypress在添加環境變量時,會自動去掉 CYPRESS_ 前綴

 

在系統添加環境變量

 

總結

  • 我測試過發現並沒有生效,也不知道為啥,需要後面再研究研究
  • 其實並不推薦這種寫法,當環境變量無效時,再改起來就很麻煩了

 

–env

重點!

  • 可以通過命令行將環境變量作為命令行參數傳進來
  • 它的優先級最高,會覆蓋其他地方設置的重名環境變量 
  • 可以為 cypress open 或 cypress run 添加 –env 參數

 

cmd 命令

在 Cypress 安裝目錄下,cmd敲

yarn cypress:open --env host=poloyy.com,key=命令行參數環境變量

yarn cypress:run --env host=poloyy.com,key=命令行參數環境變量

 

測試文件代碼

 

測試結果

 

優缺點

優點 缺點
不需要對文件或配置項進行任何更改 使用 –env 並不友好
簡單明了的設置環境變量  
優先級最高,覆蓋其他形式設置的環境變量  

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上位機開發之西門子PLC-S7通信實踐

 

寫在前面:

就目前而言,在中國的工控市場上,西門子仍然佔了很大的份額,因此對於上位機開發而言,經常會存在需要與西門子PLC進行通信的情況。然後對於西門子PLC來說,通信方式有很多,下面簡單列舉一下:

 

(1)  S7通信:PLC作為服務器,上位機作為客戶端

(2)  開放式TCP通信:PLC作為服務器,上位機作為客戶端

(3)  開放式TCP通信:PLC作為客戶端,上位機作為服務器

(4)   ModbusTCP通信:PLC作為服務器,上位機作為客戶端

(5)   ModbusTCP通信:PLC作為客戶端,上位機作為服務器

(6)   ModbusRTU通信:PLC作為主站,上位機作為從站

(7)   ModbusRTU通信:PLC作為從站,上位機作為主站

(8)   Simatic Net OPCDA通信

(9)   Simatic Net OPCUA通信

(10) KepServer OPCDA通信

(11) KepServer OPCUA通信

由於篇幅有限,這次僅以西門子S7通信為例,說明下如何基於S7通信協議實現與西門子PLC之間的通信。

 

1. PLC軟件安裝及配置

目前西門子PLC主要使用的軟件包括STEP7-MicroWIN SMART、SIMATIC STEP7以及TIA Portal。TIA Portal已經完全兼容STEP 7,因此以後應該是STEP 7-MicroWIN SMART作為小型PLC的編程軟件,TIA作為中大型PLC的編程軟件,這裏主要以博途為例進行說明:

如果大家需要軟件的,可以關注左上方公眾號,或者搜索微信公眾號:dotNet工控上位機,關注后發送關鍵詞:200SMART編程軟件即可獲取STEP 7-MicroWIN SMART V2.5軟件,發送關鍵詞:博圖V15即可獲取TIA V15.1編程軟件。

軟件安裝完成后,PLC的配置也很簡單,如果大家手頭沒有實際的PLC,也可以通過仿真的方式搭建PLC環境,具體可以參考文章:戳↓

基於S7-PLCSIM Advanced搭建S7通信仿真環境

 

無論使用何種方式,以下兩個地方需要進行配置一下:

PLC配置一:需要將PLC的允許來自遠程對象的PUT/GET通信訪問勾選。

PLC配置二:對於DB塊的訪問,需要取消勾選優化訪問。

 

2. 通信平台測試

(1)完成以上配置后,就可以通過自己開發的喜科堂通信測試平台軟件進行測試,導航欄中選擇西門子PLC,然後輸入正確的IP地址,在CPU類型中選擇自己的CPU類型:

圖表 1新閣通信測試平台

 

(1)輸入完成之後,點擊建立連接,建立連接之後,日誌欄會有連接成功提示。

(2)在讀寫測試中,輸入相應的變量地址及變量類型,即可實現相關變量的通信讀寫及測試。

圖表 2新閣通信測試平台測試

 

3. 項目級別應用

通信測試平台僅僅只是用於測試通信是否正常,實現正常的單變量數據讀取和寫入。但是如果是項目級別開發,還需要有一套更完善的通信架構,這裏我採用的是自主開發的上位機通信配置一體化軟件(簡稱CMS配置軟件)。

(1)通過PLC設備右擊選擇西門子PLC,在打開的窗體中設置好相關參數:

設備名稱:根據實際情況填寫(無特殊字符即可)

設備備註:根據實際情況填寫(無特殊字符即可)

IP地址:根據實際PLC的IP地址填寫

機架號、插槽號:根據實際PLC的情況填寫

PLC類型:根據實際PLC的情況填寫

連接超時:PLC連接時的超時時間,默認是2000ms

容錯次數:判斷連接故障的容錯次數,默認為1,即表示某次讀取出錯,即判斷連接故障,根據實際情況可以適當放大

重連周期:通信過程中,出現斷線時,重連的周期,默認是5000ms

圖表 3創建PLC

 

(2)在PLC設備下,右擊添加通信組,根據需要填寫相應的存儲區及起始地址及長度:

圖表 4添加通信組

 

(3)通信組下面,根據實際情況配置相應的變量,輸入開始地址及變量類型即可,變量地址會自動變換,這裏可以輸入比例係數及偏移量,用於做線性變換使用:

圖表 5添加變量

 

(4)對於變量配置,左下角會有一個報警歸檔配置,主要用於配置該變量的報警類型、歸檔方式及設定限制:

圖表 6報警歸檔配置

 

(5)完成上述配置后,可以點擊保存配置,再點擊啟動運行,即可實現實時通信:

圖表 7實時通信

 

(6)同時可以通過另存為,存儲為一個配置文件的形式,再基於配置dll,可以通過快速方式實現配置解析及通信數據解析,這樣整個項目的通信框架即可搭建完成。

 

4. 整體總結

本文主要針對西門子PLC的通信配置、通信配置及項目應用做了較為詳細的描述,希望可以給一些想要去開發西門子PLC項目的同學一些幫助。這樣的一套思路同樣適用於其他品牌的PLC,我們旨在節約大家開發項目中在通信方面的時間,而將更多的精力投放在項目工藝開發中。

 

寫在後面:

很多小夥伴想要CMSPro軟件來進行學習,因此綜合考慮,現提供CMSPro軟件試用版供大家學習使用,試用版功能方面可能會存在部分刪減,但是可以滿足大部分小夥伴的學習需求,目前僅針對本公眾號粉絲,具體獲取方式,通過關注本公眾號:dotNet工控上位機,發送關鍵詞:CMSPro試用,即可獲取。同時我們的通信庫xktComm.dll也提供試用版,大家可以通過nuget搜索xktComm,安裝使用,最後祝大家工作生活愉快。

 

更多精彩內容:

(點擊即可閱讀)

西門子PLC上位機軟件開發歷程

上位機C#通過TCP/IP和庫卡機器人通訊

上位機C#通過OPCUA和西門子PLC通信

基於C#實現本地數據上傳至雲服務器

上位機開發之三菱Q系列PLC通信實踐

 

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環境資訊中心綜合外電;黃鈺婷 翻譯;林大利 審校;稿源:Mongabay

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運動與豪華的完美平衡:全新保時捷Panamera亮相廣州車展

6秒,最高時速可達306 km/h。此外,首次配備的全新8速保時捷雙離合器變速箱(porsche Doppelkupplung II)可提供不間斷的動力傳輸,同時有效降低油耗。重新設計的底盤使全新panamera在擁有豪華轎車巡航舒適性的同時,兼具跑車的賽道性能。

上海/廣州。11月18日,保時捷攜旗下全系頂級跑車亮相第14屆廣州國際汽車展覽會,以享譽全球的運動基因和創新科技,詮釋超凡性能與日常實用性的完美平衡。與此同時,擁有保時捷純正跑車基因的豪華轎車全新panamera更是首次於公眾面前華麗亮相,展示其卓越運動性和豪華舒適性。此外,保時捷旗下中置發動機跑車最新力作全新718系列、中置跑車鼻祖——550 Spyder和Cayenne platinum Edition亦同台亮相。保時捷為廣大車友傾情呈現的這場跑車盛宴,不僅詮釋了賽道激情與跑車文化的無窮魅力,更體現出保時捷不懈追求巔峰性能、至臻設計和馭風樂趣的獨特價值以及對中國市場的高度重視。

繼2015年中國首次躍居保時捷全球最大單一市場,2016年保時捷中國繼續保持穩定增長的勢頭,於前十個月實現超過55,000台新車交付量。“保時捷中國之所以能保持如此良好的業績得益於我們全面的產品線以及不斷拓展的專業經銷商網絡。”保時捷中國總裁及首席執行官方智勇先生(Franz Jung)表示,“隨着中國豪華車細分市場結構的調整和消費者需求的成熟化,我們將繼續推出更具競爭力的產品,不斷積累和提升保時捷的品牌價值。此次亮相廣州車展的全新panamera即是保時捷對華承諾的最好印證。”

全新panamera再續輝煌

7年前,保時捷在上海全球首發panamera車型,並成功打入運動型四門豪華轎車的細分市場。迄今,已有超過150,000台panamera銷往世界各地,其中中國市場的總銷量超過46,000台,佔全球總銷量的30%以上,使得中國成為panamera目前為止全球最大的單一市場。新車亮相廣州車展,再次印證保時捷對中國市場的高度重視與長期承諾。

此次,亮相廣州車展的兩款全新panamera車型——panamera 4S 和panamera Turbo,兼備豪華舒適感和超凡運動性能,在低耗油及低排放,與高功率及高扭矩這兩組相互對立的特性之間實現了完美平衡,彰顯了無可比擬的性能和澎湃的動力。全新panamera 4S搭載2.9升V6雙渦輪增壓發動機,最大輸出功率為440 hp,峰值扭矩為550 Nm。百公里加速僅需4.4秒(搭配Sport Chrono組件僅需4.2秒),最高時速可達289 km/h。全新panamera Turbo搭載4.0升V8雙渦輪增壓發動機,最大輸出功率為550 hp,峰值扭矩為770 Nm。百公里加速為3.8秒;配備Sport Chrono組件后,百公里加速時間可縮短至3.6秒,最高時速可達306 km/h。此外,首次配備的全新8速保時捷雙離合器變速箱(porsche Doppelkupplung II)可提供不間斷的動力傳輸,同時有效降低油耗。

重新設計的底盤使全新panamera在擁有豪華轎車巡航舒適性的同時,兼具跑車的賽道性能。保時捷主動懸挂管理系統(pASM)和採用全新三腔室設計的自適應空氣懸架在華作為全新panamera 4S及Turbo車型的標準配置,帶來了出色的駕駛動態表現與駕乘舒適性。

除了性能升級之外,全新panamera於外觀方面也進行了更為鮮明的改動:修長而動感的車身比例、犀利的跑車輪廓、具有運動風格的側翼以及流暢的車頂線條,突顯了一款純正保時捷的特色。車尾堪稱全新 panamera 的一大亮點:帶一體式四點制動燈的三維LED尾燈賦予其獨一無二的夜間效果。

全新panamera不僅在外觀上平衡運動性與豪華性,其內飾設計也基於面向未來的理念,布局簡潔直觀且充滿科技感。保時捷先進駕駛艙(porsche Advanced Cockpit)使用觸摸液晶屏,傳統按鍵被觸摸式面板取代,彰顯了品牌純粹的未來跑車理念。得益於整車尺寸的變化,這款豪華四門轎車營造出同級領先的寬敞乘坐空間,同時也擁有豪華車型級別中最靈活可變的空間布局。行李廂容積可以更為靈活地從495升增至1,304升。車內標配的全景式天窗、帶觸摸式12.3英寸高分辨率显示屏、帶離子空氣凈化器的四區域自動恆溫空調和BOSE®環繞聲音響系統,以及Burmester®高端3D環繞聲音響系統、後座娛樂設施等一系列全新的選裝配置,進一步彰顯了panamera豪華、典雅的品質與格調。

面向未來,首推保時捷智慧互聯(porsche Connect)全新科技

為了踐行對智慧互聯的長期承諾,從全新panamera開始,保時捷將推出“保時捷智慧互聯”這一全新科技。該科技基於多點觸控和手寫輸入的全新保時捷通訊管理系統(pCM 4.1)以及智慧互聯模組升級版(Connect plus),提供在線信息娛樂服務、實時導航和禮賓服務。並通過Apple® Carplay,高效集成智能手機的諸多移動互聯應用程序。保時捷還將在2017年上半年推出保時捷ID、保時捷智慧互聯門戶、保時捷智慧互聯商店和保時捷智慧互聯支持。並將持續致力於構建一個獨一無二、高端的互聯生態體系,以進一步豐富保時捷車主的互聯駕乘體驗。

保時捷於11月16日洛杉磯國際車展首發了行政加長版車型以及搭載3.0升V6渦輪增壓發動機的panamera。至今,全新panamera車型在華已擴充至7款,並均已在中國接受預定。此次廣州車展發布的panamera 4S和panamera Turbo預計將於2017年初進入中國市場;其餘5款車型預計在明年下半年登陸全國各大保時捷中心。

更多全新panamera的衍生車型將會陸續進入中國市場。

全新panamera車型製造商建議零售價:

2016廣州車展呈現的保時捷車型:

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