.Net Core微服務入門全紀錄(一)——項目搭建

前言

寫這篇博客主要目的是記錄一下自己的學習過程,只能是簡單入門級別的,因為水平有限就寫到哪算哪吧,寫的不對之處歡迎指正。
代碼放在:https://github.com/xiajingren/NetCoreMicroserviceDemo

什麼是微服務?

關於微服務的概念解釋網上有很多…
個人理解,微服務是一種系統架構模式,它和語言無關,和框架無關,和工具無關,和服務器環境無關…
微服務思想是將傳統的單體系統按照業務拆分成多個職責單一、且可獨立運行的接口服務。至於服務如何拆分,沒有明確的定義。
幾乎任何後端語言都能做微服務開發。
微服務也並不是完美無缺的,微服務架構會帶來更多的問題,增加系統的複雜度,引入更多的技術棧…

創建項目

一個客戶端,一個產品服務,一個訂單服務。3個項目都是asp.net core web應用程序。創建項目的時候記得啟用一下Docker支持,或者後面添加也行。

為產品、訂單服務添加一些基礎代碼,就簡單的返回一下 服務名稱,當前時間,服務的ip、端口。

在Docker中運行服務

為了方便,我使用Docker來運行服務,不用Docker也行,關於docker的安裝及基本使用就不介紹了。

  • build鏡像:

在項目根目錄打開PowerShell窗口執行:docker build -t productapi -f ./Product.API/Dockerfile .

Successfully代表build成功了。

  • 運行容器:

執行:docker run -d -p 9050:80 --name productservice productapi

執行:docker ps查看運行的容器:

沒問題,使用瀏覽器訪問一下接口:

也沒問題,其中的ip端口是Docker容器內部的ip端口,所以端口是80,這個無所謂。

  • 產品服務部署好了,下面部署一下訂單服務,也是同樣的流程,就把指令簡單貼一下吧:

build鏡像:docker build -t orderapi -f ./Order.API/Dockerfile .
運行容器:docker run -d -p 9060:80 --name orderservice orderapi
瀏覽器訪問一下:

OK,訂單服務也部署完成了。

客戶端調用

客戶端我這裏只做了一個web客戶端,實際可能是各種業務系統、什麼PC端、手機端、小程序。。。這個明白就好,為了簡單就不搞那麼多了。

  • 因為客戶端需要http請求服務端接口,所以需要一個http請求客戶端,我個人比較習慣RestSharp,安利一波:https://github.com/restsharp/RestSharp

  • 添加基礎代碼:

IServiceHelper.cs:

    public interface IServiceHelper
    {
        /// <summary>
        /// 獲取產品數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetProduct();

        /// <summary>
        /// 獲取訂單數據
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        Task<string> GetOrder();
    }

ServiceHelper.cs:

    public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9060";//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string serviceUrl = "http://localhost:9050";//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            var Client = new RestClient(serviceUrl);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

Startup.cs:

    public class Startup
    {
        public Startup(IConfiguration configuration)
        {
            Configuration = configuration;
        }

        public IConfiguration Configuration { get; }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to add services to the container.
        public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
        {
            services.AddControllersWithViews();
            
            //注入IServiceHelper
            services.AddSingleton<IServiceHelper, ServiceHelper>();
        }

        // This method gets called by the runtime. Use this method to configure the HTTP request pipeline.
        public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
        {
            if (env.IsDevelopment())
            {
                app.UseDeveloperExceptionPage();
            }
            else
            {
                app.UseExceptionHandler("/Home/Error");
            }
            app.UseStaticFiles();

            app.UseRouting();

            app.UseAuthorization();

            app.UseEndpoints(endpoints =>
            {
                endpoints.MapControllerRoute(
                    name: "default",
                    pattern: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}");
            });
        }
    }

HomeController.cs:

    public class HomeController : Controller
    {
        private readonly ILogger<HomeController> _logger;
        private readonly IServiceHelper _serviceHelper;

        public HomeController(ILogger<HomeController> logger, IServiceHelper serviceHelper)
        {
            _logger = logger;
            _serviceHelper = serviceHelper;
        }

        public async Task<IActionResult> Index()
        {
            ViewBag.OrderData = await _serviceHelper.GetOrder();
            ViewBag.ProductData = await _serviceHelper.GetProduct();

            return View();
        }

        public IActionResult Privacy()
        {
            return View();
        }

        [ResponseCache(Duration = 0, Location = ResponseCacheLocation.None, NoStore = true)]
        public IActionResult Error()
        {
            return View(new ErrorViewModel { RequestId = Activity.Current?.Id ?? HttpContext.TraceIdentifier });
        }
    }

Index.cshtml:

@{
    ViewData["Title"] = "Home Page";
}

<div class="text-center">
    <h1 class="display-4">Welcome</h1>
    <p>
        @ViewBag.OrderData
    </p>
    <p>
        @ViewBag.ProductData
    </p>
</div>

代碼比較簡單,這裏就不用docker了,直接控制台啟動,使用瀏覽器訪問:

  • 一切正常。進行到這裏,各個服務也獨立運行了,客戶端也能正常調用了,貌似算是完成一個簡易的微服務了。但是,微服務架構最重要的原則就是——“高可用”。以上的做法明顯不能滿足高可用性,因為任何一個服務掛掉,所有依賴這個服務的業務系統都會受影響。

停止一下訂單服務:docker stop orderservice

訂單服務停止,導致客戶端業務系統無法獲取訂單數據。
要解決這個問題,很容易想到:集群。

簡單的服務集群

既然單個服務實例有掛掉的風險,那麼部署多個服務實例就好了嘛,只要大家不同時全掛就行。

  • 使用docker運行多個服務實例:
docker run -d -p 9061:80 --name orderservice1 orderapi
docker run -d -p 9062:80 --name orderservice2 orderapi
docker run -d -p 9051:80 --name productservice1 productapi
docker run -d -p 9052:80 --name productservice2 productapi

現在訂單服務和產品服務都增加到3個服務實例。

  • 那麼稍微改造一下客戶端代碼吧:
    ServiceHelper.cs:
public class ServiceHelper : IServiceHelper
    {
        public async Task<string> GetOrder()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9060", "http://localhost:9061", "http://localhost:9062" };//訂單服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/orders", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }

        public async Task<string> GetProduct()
        {
            string[] serviceUrls = { "http://localhost:9050", "http://localhost:9051", "http://localhost:9052" };//產品服務的地址,可以放在配置文件或者數據庫等等...

            //每次隨機訪問一個服務實例
            var Client = new RestClient(serviceUrls[new Random().Next(0, 3)]);
            var request = new RestRequest("/products", Method.GET);

            var response = await Client.ExecuteAsync(request);
            return response.Content;
        }
    }

當然拿到這些服務地址可以自己做複雜的負載均衡策略,比如輪詢,隨機,權重等等 都行,甚至在中間弄個nginx也可以。這些不是重點,所以就簡單做一個隨機吧,每次請求來了隨便訪問一個服務實例。

  • 瀏覽器測試一下:

    可以看到請求被隨機分配了。但是這種做法依然不安全,如果隨機訪問到的實例剛好掛掉,那麼業務系統依然會出問題。
    簡單處理思路是:
    1.如果某個地址請求失敗了,那麼換一個地址接着執行。
    2.如果某個地址的請求連續多次失敗了,那麼就移除這個地址,下次就不會訪問到它了。
    。。。。。。
    業務系統實現以上邏輯,基本上風險就很低了,也算是大大增加了系統可用性了。

  • 然後思考另一個問題:

實際應用中,上層的業務系統可能非常多,為了保證可用性,每個業務系統都去考慮服務實例掛沒掛掉嗎?
而且實際應用中服務實例的數量或者地址大多是不固定的,例如雙十一來了,流量大了,增加了一堆服務實例,這時候每個業務系統再去配置文件里配置一下這些地址嗎?雙十一過了又去把配置刪掉嗎?顯然是不現實的,服務必須要做到可靈活伸縮。

  • 這時候就引入一個名詞:服務註冊與發現

未完待續…

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redis 數據刪除策略和逐出算法

數據存儲和有效期

redis 工作流程中,過期的數據並不需要馬上就要執行刪除操作。因為這些刪不刪除只是一種狀態表示,可以異步的去處理,在不忙的時候去把這些不緊急的刪除操作做了,從而保證 redis 的高效

數據的存儲

在redis中數據的存儲不僅僅需要保存數據本身還要保存數據的生命周期,也就是過期時間。在redis 中 數據的存儲結構如下圖:

獲取有效期

Redis是一種內存級數據庫,所有數據均存放在內存中,內存中的數據可以通過TTL指令獲取其狀態

刪除策略

在內存佔用與CPU佔用之間尋找一種平衡,顧此失彼都會造成整體redis性能的下降,甚至引發服務器宕機或內存泄漏。

定時刪除

創建一個定時器,當key設置過期時間,且過期時間到達時,由定時器任務立即執行對鍵的刪除操作

優點

節約內存,到時就刪除,快速釋放掉不必要的內存佔用

缺點

CPU壓力很大,無論CPU此時負載多高,均佔用CPU,會影響redis服務器響應時間和指令吞吐量

總結

用處理器性能換取存儲空間

惰性刪除

數據到達過期時間,不做處理。等下次訪問該數據,如果未過期,返回數據。發現已經過期,刪除,返回不存在。這樣每次讀寫數據都需要檢測數據是否已經到達過期時間。也就是惰性刪除總是在數據的讀寫時發生的。

expireIfNeeded函數

對所有的讀寫命令進行檢查,檢查操作的對象是否過期。過期就刪除返回過期,不過期就什麼也不做~。

執行數據寫入過程中,首先通過expireIfNeeded函數對寫入的key進行過期判斷。

/*
 * 為執行寫入操作而取出鍵 key 在數據庫 db 中的值。
 *
 * 和 lookupKeyRead 不同,這個函數不會更新服務器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到時返回值對象,沒找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyWrite(redisDb *db, robj *key) {

    // 刪除過期鍵
    expireIfNeeded(db,key);

    // 查找並返回 key 的值對象
    return lookupKey(db,key);
}

執行數據讀取過程中,首先通過expireIfNeeded函數對寫入的key進行過期判斷。

/*
 * 為執行讀取操作而取出鍵 key 在數據庫 db 中的值。
 *
 * 並根據是否成功找到值,更新服務器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到時返回值對象,沒找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {
    robj *val;

    // 檢查 key 釋放已經過期
    expireIfNeeded(db,key);

    // 從數據庫中取出鍵的值
    val = lookupKey(db,key);

    // 更新命中/不命中信息
    if (val == NULL)
        server.stat_keyspace_misses++;
    else
        server.stat_keyspace_hits++;

    // 返回值
    return val;
}

執行過期動作expireIfNeeded其實內部做了三件事情,分別是:

  • 查看key判斷是否過期
  • 向slave節點傳播執行過期key的動作併發送事件通知
  • 刪除過期key
/*
 * 檢查 key 是否已經過期,如果是的話,將它從數據庫中刪除。
 *
 * 返回 0 表示鍵沒有過期時間,或者鍵未過期。
 *
 * 返回 1 表示鍵已經因為過期而被刪除了。
 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {

    // 取出鍵的過期時間
    mstime_t when = getExpire(db,key);
    mstime_t now;

    // 沒有過期時間
    if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */

    /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
    // 如果服務器正在進行載入,那麼不進行任何過期檢查
    if (server.loading) return 0;

    // 當服務器運行在 replication 模式時
    // 附屬節點並不主動刪除 key
    // 它只返回一個邏輯上正確的返回值
    // 真正的刪除操作要等待主節點發來刪除命令時才執行
    // 從而保證數據的同步
    if (server.masterhost != NULL) return now > when;

    // 運行到這裏,表示鍵帶有過期時間,並且服務器為主節點

    /* Return when this key has not expired */
    // 如果未過期,返回 0
    if (now <= when) return 0;

    /* Delete the key */
    server.stat_expiredkeys++;

    // 向 AOF 文件和附屬節點傳播過期信息
    propagateExpire(db,key);

    // 發送事件通知
    notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
        "expired",key,db->id);

    // 將過期鍵從數據庫中刪除
    return dbDelete(db,key);
}

判斷key是否過期的數據結構是db->expires,也就是通過expires的數據結構判斷數據是否過期。
內部獲取過期時間並返回。

/*
 * 返回字典中包含鍵 key 的節點
 *
 * 找到返回節點,找不到返回 NULL
 *
 * T = O(1)
 */
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    unsigned int h, idx, table;

    // 字典(的哈希表)為空
    if (d->ht[0].size == 0) return NULL; /* We don't have a table at all */

    // 如果條件允許的話,進行單步 rehash
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    // 計算鍵的哈希值
    h = dictHashKey(d, key);
    // 在字典的哈希表中查找這個鍵
    // T = O(1)
    for (table = 0; table <= 1; table++) {

        // 計算索引值
        idx = h & d->ht[table].sizemask;

        // 遍歷給定索引上的鏈表的所有節點,查找 key
        he = d->ht[table].table[idx];
        // T = O(1)
        while(he) {

            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;

            he = he->next;
        }

        // 如果程序遍歷完 0 號哈希表,仍然沒找到指定的鍵的節點
        // 那麼程序會檢查字典是否在進行 rehash ,
        // 然後才決定是直接返回 NULL ,還是繼續查找 1 號哈希表
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }

    // 進行到這裏時,說明兩個哈希表都沒找到
    return NULL;
}

優點

節約CPU性能,發現必須刪除的時候才刪除。

缺點

內存壓力很大,出現長期佔用內存的數據。

總結

用存儲空間換取處理器性能

定期刪除

周期性輪詢redis庫中時效性數據,採用隨機抽取的策略,利用過期數據佔比的方式刪除頻度。

優點

CPU性能佔用設置有峰值,檢測頻度可自定義設置

內存壓力不是很大,長期佔用內存的冷數據會被持續清理

缺點

需要周期性抽查存儲空間

定期刪除詳解

redis的定期刪除是通過定時任務實現的,也就是定時任務會循環調用serverCron方法。然後定時檢查過期數據的方法是databasesCron。定期刪除的一大特點就是考慮了定時刪除過期數據會佔用cpu時間,所以每次執行databasesCron的時候會限制cpu的佔用不超過25%。真正執行刪除的是 activeExpireCycle方法。

時間事件

對於持續運行的服務器來說, 服務器需要定期對自身的資源和狀態進行必要的檢查和整理, 從而讓服務器維持在一個健康穩定的狀態, 這類操作被統稱為常規操作(cron job

在 Redis 中, 常規操作由 redis.c/serverCron() 實現, 它主要執行以下操作

1 更新服務器的各類統計信息,比如時間、內存佔用、數據庫佔用情況等。

2 清理數據庫中的過期鍵值對。

3 對不合理的數據庫進行大小調整。

4 關閉和清理連接失效的客戶端。

5 嘗試進行 AOF 或 RDB 持久化操作。

6 如果服務器是主節點的話,對附屬節點進行定期同步。

7 如果處於集群模式的話,對集群進行定期同步和連接測試。

因為 serverCron() 需要在 Redis 服務器運行期間一直定期運行, 所以它是一個循環時間事件: serverCron() 會一直定期執行,直到服務器關閉為止。

在 Redis 2.6 版本中, 程序規定 serverCron() 每秒運行 10 次, 平均每 100 毫秒運行一次。 從 Redis 2.8 開始, 用戶可以通過修改 hz選項來調整 serverCron() 的每秒執行次數, 具體信息請參考 redis.conf 文件中關於 hz 選項的說明

查看hz

way1 : config get hz  # "hz" "10"
way2 : info server  # server.hz 10

serverCron()

serverCron()會定期的執行,在serverCron()執行中會調用databasesCron() 方法(serverCron()還做了其他很多事情,但是現在不討論,只談刪除策略)

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
    // 略去多無關代碼

    /* We need to do a few operations on clients asynchronously. */
    // 檢查客戶端,關閉超時客戶端,並釋放客戶端多餘的緩衝區
    clientsCron();

    /* Handle background operations on Redis databases. */
    // 對數據庫執行各種操作
    databasesCron();   /* !我們關注的方法! */

databasesCron()

databasesCron() 中 調用了 activeExpireCycle()方法,來對過期的數據進行處理。(在這裏還會做一些其他操作~ 調整數據庫大小,主動和漸進式rehash)

// 對數據庫執行刪除過期鍵,調整大小,以及主動和漸進式 rehash
void databasesCron(void) {

    // 判斷是否是主服務器 如果是 執行主動過期鍵清除
    if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)
        // 清除模式為 CYCLE_SLOW ,這個模式會盡量多清除過期鍵
        activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

    // 在沒有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 執行時,對哈希表進行 rehash
    if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
        static unsigned int resize_db = 0;
        static unsigned int rehash_db = 0;
        unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
        unsigned int j;

        /* Don't test more DBs than we have. */
        // 設定要測試的數據庫數量
        if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;

        /* Resize */
        // 調整字典的大小
        for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
            tryResizeHashTables(resize_db % server.dbnum);
            resize_db++;
        }

        /* Rehash */
        // 對字典進行漸進式 rehash
        if (server.activerehashing) {
            for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
                int work_done = incrementallyRehash(rehash_db % server.dbnum);
                rehash_db++;
                if (work_done) {
                    /* If the function did some work, stop here, we'll do
                     * more at the next cron loop. */
                    break;
                }
            }
        }
    }
}

activeExpireCycle()

大致流程如下

1 遍歷指定個數的db(默認的 16 )進行刪除操作

2 針對每個db隨機獲取過期數據每次遍歷不超過指定數量(如20),發現過期數據並進行刪除。

3 如果有多於25%的keys過期,重複步驟 2

除了主動淘汰的頻率外,Redis對每次淘汰任務執行的最大時長也有一個限定,這樣保證了每次主動淘汰不會過多阻塞應用請求,以下是這個限定計算公式:

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */ ``... ``timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

也就是每次執行時間的25%用於過期數據刪除。

void activeExpireCycle(int type) {
    // 靜態變量,用來累積函數連續執行時的數據
    static unsigned int current_db = 0; /* Last DB tested. */
    static int timelimit_exit = 0;      /* Time limit hit in previous call? */
    static long long last_fast_cycle = 0; /* When last fast cycle ran. */

    unsigned int j, iteration = 0;
    // 默認每次處理的數據庫數量
    unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
    // 函數開始的時間
    long long start = ustime(), timelimit;

    // 快速模式
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
        // 如果上次函數沒有觸發 timelimit_exit ,那麼不執行處理
        if (!timelimit_exit) return;
        // 如果距離上次執行未夠一定時間,那麼不執行處理
        if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
        // 運行到這裏,說明執行快速處理,記錄當前時間
        last_fast_cycle = start;
    }

    /* 
     * 一般情況下,函數只處理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 個數據庫,
     * 除非:
     *
     * 1) 當前數據庫的數量小於 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
     * 2) 如果上次處理遇到了時間上限,那麼這次需要對所有數據庫進行掃描,
     *     這可以避免過多的過期鍵佔用空間
     */
    if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
        dbs_per_call = server.dbnum;

    // 函數處理的微秒時間上限
    // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默認為 25 ,也即是 25 % 的 CPU 時間
    timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
    timelimit_exit = 0;
    if (timelimit <= 0) timelimit = 1;

    // 如果是運行在快速模式之下
    // 那麼最多只能運行 FAST_DURATION 微秒 
    // 默認值為 1000 (微秒)
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
        timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */

    // 遍曆數據庫
    for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
        int expired;
        // 指向要處理的數據庫
        redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);

        // 為 DB 計數器加一,如果進入 do 循環之後因為超時而跳出
        // 那麼下次會直接從下個 DB 開始處理
        current_db++;

        do {
            unsigned long num, slots;
            long long now, ttl_sum;
            int ttl_samples;

            /* If there is nothing to expire try next DB ASAP. */
            // 獲取數據庫中帶過期時間的鍵的數量
            // 如果該數量為 0 ,直接跳過這個數據庫
            if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) {
                db->avg_ttl = 0;
                break;
            }
            // 獲取數據庫中鍵值對的數量
            slots = dictSlots(db->expires);
            // 當前時間
            now = mstime();

            // 這個數據庫的使用率低於 1% ,掃描起來太費力了(大部分都會 MISS)
            // 跳過,等待字典收縮程序運行
            if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
                (num*100/slots < 1)) break;

            /* 
             * 樣本計數器
             */
            // 已處理過期鍵計數器
            expired = 0;
            // 鍵的總 TTL 計數器
            ttl_sum = 0;
            // 總共處理的鍵計數器
            ttl_samples = 0;

            // 每次最多只能檢查 LOOKUPS_PER_LOOP 個鍵
            if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
                num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;

            // 開始遍曆數據庫
            while (num--) {
                dictEntry *de;
                long long ttl;

                // 從 expires 中隨機取出一個帶過期時間的鍵
                if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
                // 計算 TTL
                ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
                // 如果鍵已經過期,那麼刪除它,並將 expired 計數器增一
                if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
                if (ttl < 0) ttl = 0;
                // 累積鍵的 TTL
                ttl_sum += ttl;
                // 累積處理鍵的個數
                ttl_samples++;
            }

            /* Update the average TTL stats for this database. */
            // 為這個數據庫更新平均 TTL 統計數據
            if (ttl_samples) {
                // 計算當前平均值
                long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
                
                // 如果這是第一次設置數據庫平均 TTL ,那麼進行初始化
                if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
                /* Smooth the value averaging with the previous one. */
                // 取數據庫的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
                db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
            }

            // 我們不能用太長時間處理過期鍵,
            // 所以這個函數執行一定時間之後就要返回

            // 更新遍歷次數
            iteration++;

            // 每遍歷 16 次執行一次
            if ((iteration & 0xf) == 0 && /* check once every 16 iterations. */
                (ustime()-start) > timelimit)
            {
                // 如果遍歷次數正好是 16 的倍數
                // 並且遍歷的時間超過了 timelimit
                // 那麼斷開 timelimit_exit
                timelimit_exit = 1;
            }

            // 已經超時了,返回
            if (timelimit_exit) return;

            // 如果已刪除的過期鍵占當前總數據庫帶過期時間的鍵數量的 25 %
            // 那麼不再遍歷
        } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
    }
}

hz調大將會提高Redis主動淘汰的頻率,如果你的Redis存儲中包含很多冷數據佔用內存過大的話,可以考慮將這個值調大,但Redis作者建議這個值不要超過100。我們實際線上將這個值調大到100,觀察到CPU會增加2%左右,但對冷數據的內存釋放速度確實有明顯的提高(通過觀察keyspace個數和used_memory大小)。

可以看出timelimit和server.hz是一個倒數的關係,也就是說hz配置越大,timelimit就越小。換句話說是每秒鐘期望的主動淘汰頻率越高,則每次淘汰最長佔用時間就越短。這裏每秒鐘的最長淘汰佔用時間是固定的250ms(1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100),而淘汰頻率和每次淘汰的最長時間是通過hz參數控制的。

因此當redis中的過期key比率沒有超過25%之前,提高hz可以明顯提高掃描key的最小個數。假設hz為10,則一秒內最少掃描200個key(一秒調用10次*每次最少隨機取出20個key),如果hz改為100,則一秒內最少掃描2000個key;另一方面,如果過期key比率超過25%,則掃描key的個數無上限,但是cpu時間每秒鐘最多佔用250ms。

當REDIS運行在主從模式時,只有主結點才會執行上述這兩種過期刪除策略,然後把刪除操作”del key”同步到從結點。

if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)  // 判斷是否是主節點 從節點不需要執行activeExpireCycle()函數。
        // 清除模式為 CYCLE_SLOW ,這個模式會盡量多清除過期鍵
        activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

隨機個數

redis.config.ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 決定每次循環從數據庫 expire中隨機挑選值的個數

逐出算法

如果不限制 reids 對內存使用的限制,它將會使用全部的內存。可以通過 config.memory 來指定redis 對內存的使用量 。

下面是redis 配置文件中的說明

 543 # Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.
 544 # When the memory limit is reached Redis will try to remove keys
 545 # according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).
 546 #
 547 # If Redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is
 548 # set to 'noeviction', Redis will start to reply with errors to commands
 549 # that would use more memory, like SET, LPUSH, and so on, and will continue
 550 # to reply to read-only commands like GET.
 551 #
 552 # This option is usually useful when using Redis as an LRU or LFU cache, or to
 553 # set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).
 554 #
 555 # WARNING: If you have replicas attached to an instance with maxmemory on,
 556 # the size of the output buffers needed to feed the replicas are subtracted
 557 # from the used memory count, so that network problems / resyncs will
 558 # not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output
 559 # buffer of replicas is full with DELs of keys evicted triggering the deletion
 560 # of more keys, and so forth until the database is completely emptied.
 561 #
 562 # In short... if you have replicas attached it is suggested that you set a lower
 563 # limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for replica
 564 # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
 
將內存使用限制設置為指定的字節。當已達到內存限制Redis將根據所選的逐出策略(請參閱maxmemory策略)嘗試刪除數據。

如果Redis無法根據逐出策略移除密鑰,或者策略設置為“noeviction”,Redis將開始對使用更多內存的命令(如set、LPUSH等)進行錯誤回復,並將繼續回復只讀命令,如GET。

當將Redis用作LRU或LFU緩存或設置實例的硬內存限制(使用“noeviction”策略)時,此選項通常很有用。

警告:如果將副本附加到啟用maxmemory的實例,則將從已用內存計數中減去饋送副本所需的輸出緩衝區的大小,這樣,網絡問題/重新同步將不會觸發收回密鑰的循環,而副本的輸出緩衝區將充滿收回的密鑰增量,從而觸發刪除更多鍵,依此類推,直到數據庫完全清空。

簡而言之。。。如果附加了副本,建議您設置maxmemory的下限,以便系統上有一些空閑RAM用於副本輸出緩衝區(但如果策略為“noeviction”,則不需要此限制)。

驅逐策略的配置

Maxmemery-policy volatile-lru

當前已用內存超過 maxmemory 限定時,觸發主動清理策略

易失數據清理

volatile-lru:只對設置了過期時間的key進行LRU(默認值)

volatile-random:隨機刪除即將過期key

volatile-ttl : 刪除即將過期的

volatile-lfu:挑選最近使用次數最少的數據淘汰

全部數據清理

allkeys-lru : 刪除lru算法的key

allkeys-lfu:挑選最近使用次數最少的數據淘汰

allkeys-random:隨機刪除

禁止驅逐

(Redis 4.0 默認策略)

noeviction : 永不過期,返回錯誤當mem_used內存已經超過maxmemory的設定,對於所有的讀寫請求都會觸發redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函數以清理超出的內存。注意這個清理過程是阻塞的,直到清理出足夠的內存空間。所以如果在達到maxmemory並且調用方還在不斷寫入的情況下,可能會反覆觸發主動清理策略,導致請求會有一定的延遲。

清理時會根據用戶配置的maxmemory-policy來做適當的清理(一般是LRU或TTL),這裏的LRU或TTL策略並不是針對redis的所有key,而是以配置文件中的maxmemory-samples個key作為樣本池進行抽樣清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默認配置為5,如果增加,會提高LRU或TTL的精準度,redis作者測試的結果是當這個配置為10時已經非常接近全量LRU的精準度了,並且增加maxmemory-samples會導致在主動清理時消耗更多的CPU時間,建議:

1 盡量不要觸發maxmemory,最好在mem_used內存佔用達到maxmemory的一定比例后,需要考慮調大hz以加快淘汰,或者進行集群擴容。

2 如果能夠控制住內存,則可以不用修改maxmemory-samples配置;如果Redis本身就作為LRU cache服務(這種服務一般長時間處於maxmemory狀態,由Redis自動做LRU淘汰),可以適當調大maxmemory-samples。

這裏提一句,實際上redis根本就不會準確的將整個數據庫中最久未被使用的鍵刪除,而是每次從數據庫中隨機取5個鍵並刪除這5個鍵里最久未被使用的鍵。上面提到的所有的隨機的操作實際上都是這樣的,這個5可以用過redis的配置文件中的maxmemeory-samples參數配置。

數據逐出策略配置依據

使用INFO命令輸出監控信息,查詢緩存int和miss的次數,根據業務需求調優Redis配置。

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上一篇完成了博客的分頁查詢文章列表頁面的數據綁定和分頁功能,本篇將繼續完成剩下的幾個頁面。

在開始主題之前重新解決上一篇的最後一個問題,當點擊了頭部組件的/posts鏈接時直接強制刷新了頁面,經過查看文檔和實踐有了更好的解決方案。

先將頭部組件Header.razor中的NavLink恢復成<NavLink class="menu-item" href="posts">Posts</NavLink>,不需要點擊事件了。

然後在Posts.razor中添加生命周期函數OnParametersSetAsync(),在初始化完成后執行。

/// <summary>
/// 初始化完成后執行
/// </summary>
/// <returns></returns>
protected override async Task OnParametersSetAsync()
{
    if (!page.HasValue)
    {
        page = 1;
        await RenderPage(page);
    }
}

判斷當前page參數是否有值,有值的話說明請求肯定是來自於翻頁,當page沒有值的時候就說明是頭部的菜單點進來的。那麼此時給page賦值為1,調用API加載數據即可。

分類列表

Categories.razor是分類列表頁面,上篇文章已經實現了從API獲取數據的方法,所以這裏就很簡單了,指定接受類型,然後在生命周期初始化OnInitializedAsync()中去獲取數據。

@code{
    /// <summary>
    /// categories
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryCategoryDto>> categories;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        categories = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryCategoryDto>>>($"/blog/categories");
    }
}

當獲取到數據的時候進行綁定,沒有數據的時候還是显示加載中的組件<Loading />讓他轉圈圈。

@if (categories == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap categories">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;Categories&nbsp;-</h2>
            <div class="categories-card">
                @if (categories.Success && categories.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in categories.Result)
                    {
                        <div class="card-item">
                            <div class="categories">
                                <a href="/category/@item.DisplayName/">
                                    <h3>
                                        <i class="iconfont iconcode" style="padding-right:3px"></i>
                                        @item.CategoryName
                                    </h3>
                                    <small>(@item.Count)</small>
                                </a>
                            </div>
                        </div>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

直接循環返回的數據列表categories.Result,綁定數據就好,當獲取失敗或者沒有返回數據的時候显示錯誤提示組件<ErrorTip />

標籤列表

Categories.razor是標籤列表頁面,和分類列表HTML結構差不多一樣的,除了返回類型和接口地址不一樣,將上面代碼複製過來改改即可。

@code{
    /// <summary>
    /// tags
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryTagDto>> tags;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        tags = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryTagDto>>>($"/blog/tags");
    }
}
@if (tags == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;Tags&nbsp;-</h2>
            <div class="tag-cloud-tags">
                @if (tags.Success && tags.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in tags.Result)
                    {
                        <a href="/tag/@item.DisplayName/">@item.TagName<small>(@item.Count)</small></a>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

友鏈列表

FriendLinks.razor是友情鏈接列表頁面,實現方式和上面兩個套路一模一樣。

@code {
    /// <summary>
    /// friendlinks
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<FriendLinkDto>> friendlinks;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // 獲取數據
        friendlinks = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<FriendLinkDto>>>($"/blog/friendlinks");
    }
}
@if (friendlinks == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap categories">
            <h2 class="post-title">-&nbsp;FriendLinks&nbsp;-</h2>
            <div class="categories-card">
                @if (friendlinks.Success && friendlinks.Result.Any())
                {
                    @foreach (var item in friendlinks.Result)
                    {
                        <div class="card-item">
                            <div class="categories">
                                <a target="_blank" href="@item.LinkUrl">
                                    <h3>@item.Title</h3>
                                </a>
                            </div>
                        </div>
                    }
                }
                else
                {
                    <ErrorTip />
                }
            </div>
        </div>
    </div>
}

文章列表(分類)

Posts.Category.razor是根據分類查詢文章列表頁面,他接受一個參數name,我們要根據name去API查詢數據然後綁定頁面即可。

這裏的參數name實際上就是從標籤列表傳遞過來的DisplayName的值,它是一個比較友好的名稱,我們還要通過這個值去查詢真正的分類名稱進行展示,所以這裏需要調用兩個API,這點在設計API的時候沒有考慮好,我們其實可以將這兩個API合併變成一個,後續再進行優化吧,這裏就請求兩次。

添加兩個接收參數:分類名稱和返回的文章列表數據。

/// <summary>
/// 分類名稱
/// </summary>
private string categoryName;

/// <summary>
/// 文章列表數據
/// </summary>
private ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>> posts;

然後在OnInitializedAsync()初始化方法中調用API獲取數據,賦值給變量。

/// <summary>
/// 初始化
/// </summary>
protected override async Task OnInitializedAsync()
{
    // TODO:獲取數據,可以在API中合併這兩個請求。
    var category = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<string>>($"/blog/category?name={name}");
    posts = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>>>($"/blog/posts/category?name={name}");

    if (category.Success)
    {
        categoryName = category.Result;
    }
}

有了數據,直接在頁面上進行循環綁定。

@if (posts == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            @if (categoryName != null)
            {
                <h2 class="post-title">-&nbsp;Category&nbsp;·&nbsp;@categoryName&nbsp;-</h2>
            }
        </div>
        <div class="post-wrap archive">
            @if (posts.Success && posts.Result.Any())
            {
                @foreach (var item in posts.Result)
                {
                    <h3>@item.Year</h3>
                    @foreach (var post in item.Posts)
                    {
                        <article class="archive-item">
                            <NavLink href="@("/post"+post.Url)">@post.Title</NavLink>
                            <span class="archive-item-date">@post.CreationTime</span>
                        </article>
                    }
                }
            }
            else
            {
                <ErrorTip />
            }
        </div>
    </div>
}

文章列表(標籤)

Posts.Tag.razor是根據標籤查詢文章列表,這個和分類查詢文章列表實現方式一樣,直接上代碼。

@code {
    /// <summary>
    /// 標籤名稱參數
    /// </summary>
    [Parameter]
    public string name { get; set; }

    /// <summary>
    /// 標籤名稱
    /// </summary>
    private string tagName;

    /// <summary>
    /// 文章列表數據
    /// </summary>
    private ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>> posts;

    /// <summary>
    /// 初始化
    /// </summary>
    protected override async Task OnInitializedAsync()
    {
        // TODO:獲取數據,可以在API中合併這兩個請求。
        var tag = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<string>>($"/blog/tag?name={name}");
        posts = await Http.GetFromJsonAsync<ServiceResult<IEnumerable<QueryPostDto>>>($"/blog/posts/tag?name={name}");

        if (tag.Success)
        {
            tagName = tag.Result;
        }
    }
}
@if (posts == null)
{
    <Loading />
}
else
{
    <div class="container">
        <div class="post-wrap tags">
            @if (tagName != null)
            {
                <h2 class="post-title">-&nbsp;Tag&nbsp;·&nbsp;@tagName&nbsp;-</h2>
            }
        </div>
        <div class="post-wrap archive">
            @if (posts.Success && posts.Result.Any())
            {
                @foreach (var item in posts.Result)
                {
                    <h3>@item.Year</h3>
                    @foreach (var post in item.Posts)
                    {
                        <article class="archive-item">
                            <NavLink href="@("/post"+post.Url)">@post.Title</NavLink>
                            <span class="archive-item-date">@post.CreationTime</span>
                        </article>
                    }
                }
            }
            else
            {
                <ErrorTip />
            }
        </div>
    </div>
}

以上完成了以上幾個頁面的數據綁定,頁面之間的跳轉已經關聯起來了,然後還剩下文章詳情頁,大家可以先自己動手完成它,今天就到這裏,未完待續…

開源地址:https://github.com/Meowv/Blog/tree/blog_tutorial

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看完這些黑科技,我覺得寶馬的真實身份其實是科技公司!

寶馬通過一台基於全新BMW 5系的原型車展示了未來高度自動駕駛汽車極為個性化、智能化的駕駛感受。在高度自動駕駛狀態下,駕駛者的雙手和雙腳都得到了解放,無需手握方向盤和控制油門、剎車。同時,BMW實時交通信號系統還可以預測前方下一組信號燈情況,讓駕駛者更好地進行選擇。

(拉斯維加斯/北京)2017年1月5日,一年一度的科技盛會、2017國際消費电子展在拉斯維加斯拉開帷幕。寶馬集團攜一系列前瞻理念和科技成果亮相,展現了其在智能互聯、未來汽車內部設計、控制與显示系統、自動駕駛等創新領域蓬勃的創造力。

寶馬集團正在成為引領数字出行生活的重要力量。在其願景中,自動駕駛技術將為駕駛者帶來更多選擇和自由;豐富的智能互聯服務圍繞人的需求,將車輛與用戶的数字生活無縫對接,讓出行和生活更高效、便捷、充滿樂趣。重要的是,這些離我們的生活並不遙遠,近年在CES上亮相的手勢控制、遠程3D環視影像等,均迅速應用於量產車型,體現了寶馬在行業內的領先地位。

這不是科幻大片,是你未來的汽車

在CES展台,寶馬集團通過BMW i Inside Future未來內室研究項目展示出,未來配備自動駕駛技術的汽車,其座艙將根據用戶需求,在休息室、辦公室和娛樂室之間實現自由切換。

未來,車內空間的氛圍和控制方式將取決於駕駛模式。在主動駕駛模式下,主動駕駛的功能將處於車內中心位置。在高度自動駕駛模式下,系統將显示更多的舒適、信息娛樂和通訊功能。導航系統可以推薦適合高度或完全自動駕駛的行車路線,並在到達路口時發出提醒。未來,自動駕駛將首先應用於高速或單向行駛道路。

對人機交互模式的創新是未來車輛的重要課題。寶馬在最近的兩屆CES上都帶來了創新的人機交互系統——手勢控制和AirTouch手勢控制系統。其中手勢控制已經應用於量產的新BMW 7系和全新BMW 5系車型。今年,寶馬又帶來了BMW HoloActive觸控系統,將人機交互體驗提升至新的高度。

BMW HoloActive觸控系統的原理與平視显示系統類似,通過反射原理在中控台位置投射出一塊“懸浮”屏幕,駕駛者通過指尖“點擊”虛擬屏幕來控制車輛,呈現出科幻大片的既視感。這套系統通過高敏感度的攝像頭捕捉駕駛者指尖的動作。在超聲波裝置的配合下,客戶的手指可以感受到輕微的壓力,模擬了傳統觸控屏的體驗,讓操作更符合人們的習慣。

未來的車輛內,駕駛者和乘客可以各自享受音樂而不互相干擾。首次展出的音效裝置BMW Sound Curtain通過座椅頭枕發射出不同的聲音信號,為座位上的用戶提供個性化的專屬娛樂信息。一個可摺疊的大尺寸屏幕可從車內頂篷延伸出來,進一步豐富後排乘客的車內互聯生活。

擁有一台高度互聯的自動駕駛汽車是一種怎樣的體驗?

寶馬通過一台基於全新BMW 5系的原型車展示了未來高度自動駕駛汽車極為個性化、智能化的駕駛感受。在高度自動駕駛狀態下,駕駛者的雙手和雙腳都得到了解放,無需手握方向盤和控制油門、剎車。同時,BMW實時交通信號系統還可以預測前方下一組信號燈情況,讓駕駛者更好地進行選擇。

在自動泊車功能展示中,抵達停車場時,車輛自動與泊車管理服務進行連接,显示屏會提示駕駛者可以使用預約的停車位。駕駛者與乘客下車后,車輛隨即啟動自動泊車功能。BMW雲端互聯將在車輛停好後向駕駛者推送提示信息。通過全新BMW 5系中首次配備的環視影像系統,用戶還可以通過BMW雲端互聯應用實時查看車輛情況。

在自動駕駛帶來的閑暇時間里,駕駛者可以盡情享受豐富的智能互聯功能。例如,在車輛行進途中,前排乘客可以通過BMW增強手勢控制系統、獲取途經場所的信息,如娛樂場所的節目單,還可以直接訂票。

在開放式移動雲的支持下,BMW 雲端互聯可以整合豐富的應用,讓人們在車內便捷地處理各種事務。比如已經在家用電腦上推出的個人数字助理“微軟小娜(Cortana)”也可以在BMW汽車上使用。在駕駛過程中,用戶可以通過語音控制讓小娜推薦就餐地點並預定位置。

通過與亞馬遜prime Now速遞服務合作,未來在行車途中預約收取快遞也成為可能。設想一下,用戶正前往一個生日聚會,但忘了購買禮物,通過這一功能,用戶可以從容地在車內在線購物。prime Now與開放式移動雲將根據車輛位置、路線和實時交通信息計算出最佳交付地點;車輛到達交付點之後,prime Now的員工將把貨物送到用戶的手中。BMW 雲端互聯無疑為智能、便捷的数字生活帶來了巨大的想象空間。BMW 雲端互聯已於2016年12月在中國正式上線,未來這些功能也將逐步升級到現有版本中。

BMW不僅在車庫,還可以在客廳——智能出行和智能生活相結合

在2017 CES上,寶馬集團還將全新的智能互聯科技從車內延伸到用戶的家中,標志著BMW 雲端互聯與家居環境的結合。未來,通過創新的智能終端BMW Conncted Window,用戶在家也可以享受BMW雲端互聯的豐富功能。

當用戶開始新的一天時,BMW Connected Window的界面將显示溫暖的問候,與此同時,用戶每天的出行日程會按照時間軸進行显示,出行目的地,建議出發時間、天氣情況等信息一目瞭然。BMW Connected Window的虛擬界面通過手勢來操作,與觸摸屏一樣直觀。更新信息也可以通過BMW 雲端互聯方便地添加到日程中並與其他智能設備保持同步,幫助用戶胸有成竹地開始新一天的生活。

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吉利大法好!沃爾沃去年銷量創紀錄,換髮第二春!

2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。

沃爾沃汽車集團近日發布2016年銷售業績显示,2016年沃爾沃汽車全球共實現銷量534,332輛,同比增長6.2%,連續三年創銷量紀錄。2016年沃爾沃汽車在全球各大市場銷量齊頭並進,在中國和北美兩大市場均實現了兩位數增幅,西歐市場表現強勁,沃爾沃汽車全球復興第二階段持續加速。

S90

沃爾沃全新90系車型2016年銷量飄紅,其中XC90車型銷量較2015年激增了125%,印證了沃爾沃全新的設計語言及創新科技在全球取得成功,為未來沃爾沃全新車型的上市,打下堅實的基礎。同時,沃爾沃XC60車型年銷量達到161,092輛,自2008年投放市場以來,連續九年屢創銷量紀錄。

XC90

2016年沃爾沃汽車在中國市場銷量達90,930輛,同比增長11.5%。中國依然是沃爾沃汽車全球最大單一市場。其中,國產沃爾沃XC60和S60L是沃爾沃汽車在中國市場最暢銷的車型。

沃爾沃汽車2016年在美國市場銷量增幅達18.1%,是美國增速最快的豪華汽車品牌之一,實現年銷量82,726輛。其中沃爾沃XC90和XC60最受美國消費者歡迎,市場表現出眾。得益於德國、英國、法國和意大利等主要市場強勁業績的推動,2016年沃爾沃汽車在西歐銷量增長4.1%,達到206,144輛。

沃爾沃汽車2016年實現銷量破紀錄的同時,通過全球復興和品牌重新定位持續強化與其他豪華品牌的競爭優勢。2016年沃爾沃汽車進一步確立了在自動駕駛、電氣化及安全領域的領先地位,建立了新的商業聯盟,並不斷推出全新的產品,打造立足全球的生產製造基地。

2016年沃爾沃汽車斥資5億美元在美國南卡羅來納州興建工廠,將生產基於SpA架構的車型,初期將聘用2,000餘名員工。2016年沃爾沃汽車發布了中國製造戰略,在提升產能的同時,將中國打造成了面向全球市場的生產和出口基地。沃爾沃大慶工廠生產旗艦級全新S90系家族,成都工廠生產現款60系及未來全新60系車型,基於CMA架構的全新40系車型正在規劃中,將在距上海以南350公里的路橋工廠投產。

2016年9月,隨着沃爾沃全新V90 Cross Country旅行越界車的上市,沃爾沃全新90系車型已全部完成換代。其中XC90車型更是榮獲120多個國際大獎,充分展現了沃爾沃全新SpA架構在設計、技術等方面的領先優勢。

V90 Cross Country

未來幾年,沃爾沃汽車將以每年兩款全新車型的速度完成全部產品換代。2017年將推出基於SpA架構的全新XC60車型,以及基於CMA架構的首款40系產品——全新XC40車型;在新能源領域,2016年沃爾沃汽車發布了全方位的電氣化戰略,將在全系車型中引入插電式混合動力系統,並在2019年之前推出首款純電動車,到2025年將實現新能源車型累計銷量100萬輛。

2016年沃爾沃汽車與優步(Uber)公司攜手合作開發自動駕駛技術,與瑞典奧托立夫公司(Autoliv)合作建立了合資公司——Zenuity,致力於設計和開發自動駕駛軟件及高級駕駛輔助系統,將為快速發展的全球市場提供自動駕駛軟件等服務。這也是豪華汽車品牌首次與一線供應商聯手開發相關技術,將為汽車行業帶來重大變革。

2017年沃爾沃汽車將在瑞典總部哥德堡進一步推動Drive Me自動駕駛測試項目。作為目前全球最先進、最前沿的自動駕駛測試項目,沃爾沃汽車將提供100輛XC90自動駕駛汽車用於普通居民在真實的日常環境中出行使用。未來,沃爾沃汽車還將在中國與英國啟動DriveMe自動駕駛測試項目。

隨着全球復興進度的加快及全新商業模式的拓展,沃爾沃汽車不僅是全球豪華汽車製造商,還將成為了一家全球高端移動出行公司。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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車主們說這款有着跑車外觀的車 油耗出奇地低

只是高速時的風噪略大、儲物空間比較少,應該在四個門板多做一些儲物格。關於空間,我的身高176cm,把駕駛位置調好后,我在後排還有一拳多的腿部空間。而我的車型是2。0L的平均百公里油耗是7。8L。車主:Bestss購買車型:三廂 1。

10多萬的合資A級車選擇非常多,要論最個性、最具動感外觀的車型,馬自達3昂克賽拉絕對是最具實力的車型之一。下面我們就來看看這款車的車主們都對它有哪些評價。

長安馬自達-馬自達3 Axela昂克賽拉

指導價:11.49-15.99萬

車主:人稱啊明

購買車型:三廂 1.5L自動豪華型

裸車價格:12.89萬

每一個男人都有一個跑車夢,昂克賽拉的外觀很像跑車,還有聰明的變速箱、讓人滿意的低油耗、起步快等優點,所以我最終選擇了這款車。

它的操控真的不錯,給人的感覺是穩、實、准,轉向手感不錯,採用了四輪獨立懸架,支撐性好,在同級車型中性價比很高。

目前我的車行駛了快8000公里了,平均百公里油耗只有7.1L!創馳藍天技術真不是蓋的。

車主:佛山小偉

購買車型:三廂 2.0L自動旗艦型

裸車價格:14.99萬

我對“魂動”的設計外觀和駕駛體驗最滿意,它指向精準、換擋果斷、動力也充沛。只是高速時的風噪略大、儲物空間比較少,應該在四個門板多做一些儲物格。

關於空間,我的身高176cm,把駕駛位置調好后,我在後排還有一拳多的腿部空間。而我的車型是2.0L的平均百公里油耗是7.8L。

車主:Bestss

購買車型:三廂 1.5L手動豪華型

裸車價格:12.29萬

外觀和內飾就不用我多說了,大多數買昂克賽拉的人都是奔着漂亮的外觀去的!它的1.5L缸內直噴發動機動力夠用,2000轉以後的動力有比較大的爆發。

行駛起來胎噪有些大,可能是輪胎側重抓地力的原因,還有就是車漆有些薄。

目前我的車行駛了15000公里了,我對它比較滿意,目前的平均油耗是7.2L,油耗不算高!

編者點評:

昂克賽拉是一款性格鮮明的車型,它堅持採用四輪獨立懸挂、偏向性能的輪胎、AT變速箱等,讓它的操控性出色,如果你喜歡駕駛感受好的A級車,昂克賽拉絕對是一個不錯的選擇。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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20萬就能買到全新寶馬轎車?!因為它真的來了

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1。5T 136馬力+6速自動變速箱,2。0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1。5T車型的百公里油耗最低可以達到5。5L。新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2。

寶馬1系三廂自從誕生的那一刻就備受關注,吸睛無數,小編也和大家一樣,時刻關注着寶馬1系三廂的所有信息。畢竟,哪個男人心裏沒有這一個藍天白雲夢,開寶馬也是很多人的心愿。

但是寶馬作為豪華品牌,價格不是每個消費者都能承受的起的。寶馬進口1系的價格不是很貴,但是國人就是對兩廂車有一定的排斥心理,比較鍾愛三廂車,所以即使進口1系兩廂的價格足夠便宜,但是買單的人照樣不多。

當然,寶馬3系是三廂車,但是3系的價格在30萬左右,還是有點小貴。所以在20萬級別這個領域,出現了一個市場空缺。如果能有一台20萬的三廂寶馬,這應該是極好的選擇。

看看奧迪A3就知道了,作為豪華品牌的A3將價格做到了20萬元左右,在這個沒有直接競爭對手的領域,A3的銷量好的一塌糊塗,A3在11月份交出了9883輛的銷量,將近萬輛的銷量足以看出來這個細分市場有很大的潛力。

所以寶馬義不容辭的推出了國產版的1系三廂。

寶馬1系三廂版基於Compact Sedan概念車打造出來的,新車的設計借鑒了概念車的設計元素,同時也具有着寶馬家族化的設計風格,前大燈的造型與3系比較相似,側麵線條比較平直,從外觀看像是縮小的3系,看起來短小精悍,富有運動感。

內飾看起來還是那麼熟悉的感覺,畢竟也是採用了寶馬家族化的設計特徵,中控台造型很有層次感,並配備了8.8英寸液晶屏,同時還有大面積的鍍鉻裝飾,可以增強內飾的精緻感。

新車基於UKL前驅平台打造,1系三廂將會是前驅車型,新車的動力系統或為1.5T 136馬力+6速自動變速箱,2.0T 192馬力/231馬力+8擋手自一體變速箱,其中官方聲稱1.5T車型的百公里油耗最低可以達到5.5L。

新車將會有無鑰匙啟動、抬頭显示、倒車影像、全景天窗、LED大燈、pM2.5濾清器等,這些都是國人比較看重的配置。新車的預售價為20.5萬起,這就意味着也許不到20萬的價格就可以買到帥氣的三廂寶馬,估計很多消費者都會心動吧!如果實際售價能比預售價還低一點的話,那麼A3就會瞬間感到壓力了。

競爭對手

奧迪A3

指導價:18.49-28.10萬

A3在國內的成就有目共睹,但是它真正的競爭對手預計會在2月份正式上市銷售,憑藉著“藍天白雲”在國內的號召力,A3將會面臨很大壓力,那麼它能否守住自己的陣地,就讓我們拭目以待吧!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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售價降低還換裝1.5T 這款合資轎車不輸思域

輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。內飾:基本沒有變化內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

前言

本田思域可謂是現今緊湊型轎車的當紅辣子雞,即使需要加價也難以阻擋人們對它的喜愛之情,其中最吸引他們的就是思域上那款動力油耗表現出色的1.5T發動機以及極高的配置。而最近本田為我們帶來2017款本田傑德,這輛大兩廂汽車更換了十代思域上的1.5T發動機,功率雖然有所降低,但是配置更為豐富,那麼它具體又有着怎樣的升級呢?又是否值得購買呢?

傑德定位非常獨特,你可以將它當做一輛旅行車,也可以將其當做是MpV。而本田定位它是一輛緊湊型汽車,在筆者的眼中它是一輛大兩廂車,首先來自老款思域的平台讓它有着轎車般的駕駛感受,其次6座的布局實在和7座MpV有差異。這次2017款傑德的定價為12.99-17.99萬,購買門檻比起之前更低了。

外觀:更換了LED光源以及新增配色,更為精神

2017款傑德增加了新翠綠、波爾多紅等車身顏色,更為個性以及好看。在前臉方面進氣格柵增加了少許鍍鉻裝飾,看着更為時尚,而這種家族史設計使得傑德前臉更像是雅閣。

而集成了LED日間行車燈的LED大燈非常醒目,亮度相當高,不過這是1.5T中高配車型的專利,1.8L以及1.5T最低配都與這LED大燈無緣。

尾燈也同樣使用了LED燈源,辨識率更高,關鍵的一點是視覺效果更佳。除此以外,傑德使用了雙邊共雙出的排氣管設計,看着有一點性能味。

離地間隙提升了10mm,舊款托底的毛病減弱不少,但是有一點需要注意,傑德是一輛兩廂車,對於兩廂車而言這個離地間隙已經是很大的了。輪轂方面使用的是美規思域Si上的18英寸旋風式輪轂,樣式非常漂亮。

內飾:基本沒有變化

內飾方面也僅僅進行了一些小改動,基本保持着舊款的設計。但是增加了配色,導航也終於被加入到車機裏面。

依舊使用着数字显示式儀錶盤,這是一種用過都說好的設計,数字显示的時速一目瞭然,而且較高的位置真有點抬頭显示的感覺。

配置:提升不少,但尚未完美

這次配置上的提升是比較明顯的,讓傑德競爭力一下子提升不少,增加了LED大燈、日間行車燈、LED尾燈、18英寸輪轂、併線輔助系統、車道偏離系統、主動剎車、自適應巡航系統等,而且1.5T車型全系標配了全景天窗。

傑德似乎是想要向思域看齊,但傑德卻沒有思域上的自動駐車以及电子手剎,稍顯遺憾,而且作為最低配車型並沒有配備ESp車身穩定系統。總的而言,傑德在配置上以及性價比上提升不少。

動力:最大的亮點

一直以來,傑德都是被當做是老款思域的重造產物,使用了同樣的平台,同樣的動力總成。底盤表現非常出色,但1.8L自然吸氣發動機卻難以挑起重擔,油耗以及耐用度優秀,卻給人白開水的感覺。這次加入的1.5T發動機,就像是辣椒一樣一下子把這款大兩廂車變得勁爆刺激味蕾。最大功率115千瓦,最大扭矩203牛米,比起思域上略有下降,依然是優秀水平,可以理解為思域上的1.5T低功率版本。

和這款1.5T渦輪增壓發動機相配合的依然是CVT變速箱,和思域一樣,根據思域上平均8.5L的實測油耗,我們有理由相信使用同款發動機的傑德油耗也能同樣優秀。

這一次2017款本田傑德的上市把之前的一些小問題幾乎都解決了,更低的價格、換上了更強悍的動力總成、加入了導航、更豐富的舒適性配置以及安全配置,這樣看來傑德是越趨完美。加上同價位並沒有相似的競爭對手,傑德可能會成為東本的第二個思域。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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為何有點小錢的人都不願買國產車?

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2016年汽車圈發生了很多事,其中令叫獸印象最深的是自主品牌的叫好聲四起,銷量上也取得了空前的突破。不過當叫獸冷靜下來理智的想一想,當下自主品牌真的是形勢一片大好,即將崛起了嗎?

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好開、省油還有科技感,教授把這輛車推薦給挑剔的朋友們

聽了的介紹,三位老同學都下定決心要買17款新蒙迪歐了,我想既然他們都將是17款新蒙迪歐的車主了,所以約了他們提車三個月之後回來探討一些用車的經驗。三個月後,和三位老同學再次相聚,討論一下蒙迪歐的用車心得。智行第一位同學,也就是那位駕齡不長的女司機,她說讓她印象最深刻的還是17款新蒙迪歐的LKA車道保持輔助系統,一旦車輛在無意識情況下偏離車道,系統將通過震動方向盤和儀錶盤信息提醒,並輔助她重回當前行駛車道,這讓她在高速公路上行駛時避免了偏離車道所造成的危險。

身邊的朋友知道喜歡玩車

於是經常能收到他們的諮詢

什麼十萬買啥車、二十萬買啥車

諸如此類的問題

其實都可以輕鬆應對的

然而就像廣東話說的

“上得山多終遇虎”

也會有天被問題難住

三個月前的同學聚會

有三位老同學說他們感情好

想買同一輛車,都要二十萬出頭而且夠大氣的

首先女同學是一名女司機

作為職業女性的她,要經常跑高速

而且她還是新手

所以她要我推薦一輛好開、安全的車給她

第二位同學則是環保主義者

什麼都不管,就要油耗低

(大哥,外觀大氣的車好難找油耗低的吧)

第三位同學是一名技術宅

典型的IT男

需要一輛有技術含量的車子

聽了他們的要求后,第一時間是吐槽根本沒有這樣的車。但兢兢業業鍥而不舍的我在網上做了大量的搜索之後,發現有一輛車非常適合這三位老同學,那就是長安福特的17款新蒙迪歐。

17款新蒙迪歐指導價17.98萬起,首先在價格上是符合要求的,然後在外觀上,馬丁式的家族前臉、LED大燈、2850mm的長軸距、以及肌肉感十足的車身線條,時尚個性又不失沉穩的外觀能讓不同年齡層的人接受。

內飾方面,採用了對稱式的布局,整體的內飾簡潔明了,多媒體系統也已經升級到第三代的SYNC操作系統,操作更加流暢,功能也更加完善。除此以外,旋鈕式換擋的設計也讓車內的檔次感提升不少。

行駛方面,拿2.0T車型來說,最大馬力達到245ps,搭配調校成熟的6AT手自一體變速箱,動力表現充沛且平順,絲毫不用擔心有小馬拉大車的感覺;底盤方面採用了多連桿獨立后懸架,整體偏向於舒適的調校,對細碎顛簸的過濾十分徹底。可以看出,實際的行駛表現也很符合蒙迪歐的定位。

聽了的介紹,三位老同學都下定決心要買17款新蒙迪歐了,我想既然他們都將是17款新蒙迪歐的車主了,所以約了他們提車三個月之後回來探討一些用車的經驗。

三個月後,和三位老同學再次相聚,討論一下蒙迪歐的用車心得。

智行

第一位同學,也就是那位駕齡不長的女司機,她說讓她印象最深刻的還是17款新蒙迪歐的LKA車道保持輔助系統,一旦車輛在無意識情況下偏離車道,系統將通過震動方向盤和儀錶盤信息提醒,並輔助她重回當前行駛車道,這讓她在高速公路上行駛時避免了偏離車道所造成的危險。

除此以外,對於這位新手司機來說,帶行人識別功能的智能感應制動保護系統、以及只需控制油門和剎車,即可輕鬆把車停在理想位置的主動泊車輔助系統和ACC全速智能自適應巡航控制系統都讓她駕駛蒙迪歐的過程更加輕鬆。另外,車廂內的10個安全氣囊的環繞式防護也讓她駕駛的過程中更加安心。

智擎

至於那位作為環保主義者的老同學,關注油耗的他對17款新蒙迪歐的EcoBoost雙渦流渦輪增壓直噴發動機贊不絕口,因為先進的雙渦流渦輪增壓技術能有效緩解低速時的遲滯性,使峰值扭矩提早爆發,帶來更佳的燃油經濟性。

而為了達到更好的節能環保效果,他選擇了Hybrid車型,17款新蒙迪歐的混合動力版本採用阿特金森循環發動機配合電動機,並搭載eCVT電控無級變速器,讓燃油與電力良好融合,高效環保,帶來煥然一新的駕駛體驗與樂趣。

智聯

最後一位老同學就是做IT男的技術宅,他最滿意的就是17款新蒙迪歐搭載的福特派TM互聯技術,只需要在手機中下載福特派TM應用,就可以遠程控制車輛並且通過手機來查看燃油剩餘量等車輛概況,十分方面。

在多媒體功能方面,車主可以通過藍牙或者USB數據線將手機和車輛相連,來拓展多媒體的功能,同時,17款新蒙迪歐的多媒體系統支持智能聲控以及智能中文手寫輸入,支持多字連寫,讓人機之間的交互變得更加簡單。

總結

其實早就知道17款新蒙迪歐的三大亮點能夠讓我的這三位老同學滿足,“智行”讓駕駛更加輕鬆而且安全、“智擎”在提供充沛動力的同時又保證了良好的燃油經濟性、“智聯”則結合了時下流行的智能手機,既提供了用車的便利,又豐富了多媒體功能。三管齊下,相信不只是我的這三位老同學,廣大的消費者都會被17款新蒙迪歐吸引到。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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