看車識女人 ,這些都不知道怎麼追你的女神?

實用省油的車就如勤儉持家的人,這類的姑娘特別適合過日子,談的差不多就娶回家吧。第四類:狂野彪悍女常見車型:奔馳G級 路虎極光越野車或者說SUV是一直都被認為是很MAN的車,大塊頭、陽剛。但是在我們身邊也能看到駕駛彪悍SUV的女人。

看車識女人 你喜歡的姑娘開什麼車就用什麼方法追

如今,女司機已經成為了一個強大的群體,她們開着各式各樣的車,技術有賽車手級別的,當然也有很多殺手和萌蠢妹紙。從小巧可愛的甲殼蟲、Smart、MINI到大塊頭的公交車、大巴車甚至是拖車,隨處都有女司機的身影。而女司機在選車的時候一般情況跨度都要比男士大得多,這裏面有霸氣狂野型的、有含蓄內斂的、有呆萌可愛型的……或許在姑娘們心中,選一輛自己中意的車跟選男盆友差不多吧,今天小編就盤點分析了一下不同性格的女孩朋友們一般都會開什麼車。

第一類:大牌奢華女

常見座駕:保時捷Boxster 瑪莎拉蒂Ghibli

這兩款車是很多奢華女心意的車型,同時路上也的確能看到很多開這兩款車的美女,她們妝容精緻,穿着名牌,通常言談舉止都很傲嬌,因為保時捷和瑪莎拉蒂就如同她們愛馬仕的包包一樣,是身份的體現。

雖然Boxster和Ghibli都是這兩個品牌的入門級車型,但是有幾個姑娘管你扭矩多少,什麼動態底盤,牌子檔次夠就OK啦!(知道大家想說什麼,但我一女同事就是自己副業開店買了輛敞篷718!)開這些車的姑娘,自己本身已經十分優秀,就像《歡樂頌》里的安迪,要是你沒有強大的氣場和成功的事業以及超高的撩妹技能,估計很難Hold住哦!

第二類:可愛文藝女

常見座駕:大眾甲殼蟲 Smart MINI

這三款車絕對女車主比男車主多多了,她們小巧精緻、造型可愛,很多姑娘看到它們都會說,“老公~~人家好喜歡好喜歡哦~~”

而且車內車外絕對貼滿了各種不靈不靈的水鑽,車內有各種娃娃。開這三款車的女人,甭管她多少歲,絕對愛撒嬌,內心永遠是個小公舉。

對這樣的女孩,就要用溫柔戰略,送點小禮物,說點小情話,來點小驚喜,接下來還要我教你嗎?

第三類:經濟實用女

常見車型:大眾pOLO 本田飛度

pOLO和飛度都是在國內非常暢銷的車型,男女車主都很多。這兩款車都小巧而經濟,擁有很好的口碑。駕駛這類車的女人,一般都是經濟實用女,偶爾小資。

她們的財力有些完全買得起更貴的車,但她們覺得車就是代步工具,能用就行。實用省油的車就如勤儉持家的人,這類的姑娘特別適合過日子,談的差不多就娶回家吧。

第四類:狂野彪悍女

常見車型:奔馳G級 路虎極光

越野車或者說SUV是一直都被認為是很MAN的車,大塊頭、陽剛。但是在我們身邊也能看到駕駛彪悍SUV的女人。比如奔馳G系,范爺范冰冰以及李宇春都是它的車主,小編也曾在北京某著名路邊燒烤攤看到駕駛着G63的美女吃烤串。還有極光,也是很多女司機的座駕,外形時尚靚麗,但終究是輛路虎,越野世家的牌子可不是吹的。

駕駛這類車的姑娘一般擁有強大的氣場和強烈的征服欲,頭腦也都不簡單,想要搞定她們,必須得一物降一物,即能鎮得住她們,也會把她們當心肝寶貝寵,再強大的女人,她也還是個女人。

第五類:品質精英女

常見車型:奔馳C級 雷克薩斯ES

這兩款也都擁有很多的女車主,並且女車一般都選的是低配,女人一般不講究動力。無論是C級還是ES,它們都擁有典雅精緻的外觀,漂亮的內飾設計以及精細的做工。這些女車主她們絕對不會穿奇裝異來吸引眼球,即便喝多也不會瘋瘋癲癲,穿的衣服可能不見得是高定,但絕對符合當今流行趨勢,如同車一樣,典雅!精緻!這樣的白領精英女注重品味,講究生活方式,所以你一定要有和她相同的愛好以及可聊的話題。

比如2016年秋冬會流行的維多利亞時代的浪漫風格,剪影風的裝飾和層次的荷恭弘=叶 恭弘邊,能為女性帶來哪些新的不同,或者Taylor Swift會把誰又寫進新歌里。晚上,幫她訂好米其林餐廳最好的位置,邀請她共進晚餐。(記住,這類女人和第一種完全不同,她們大多比第一種文化水平更高、見過更大的世面,所以別讓自己漏餡兒了)。好了,祝各位老少爺們成功哦!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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加速7.5s+8.1L油耗,用上了1.5T發動機的本田CR-V究竟有多強?

而這次加入1。5T發動機,就讓CR-V在現今的緊湊型SUV中立於不敗地位,燃油經濟性以及動力都可以達到一個相當優秀的地步,外觀上的改變也是能吸引更多的年輕用戶。不過競爭對手中的馬自達CX-4以及CX-5在燃油經濟性以及性能並不輸給CRV-V,以及奇駿在空間上的優點,CR-V要想突破這番困局還是需要視乎具體售價以及具體價格,若是能維持現今2。

編者總結:

毫無疑問,2.0L發動機被取代是毫無疑問的,畢竟現今服役的2.0L發動機有着不短的“年頭”。而這次加入1.5T發動機,就讓CR-V在現今的緊湊型SUV中立於不敗地位,燃油經濟性以及動力都可以達到一個相當優秀的地步,外觀上的改變也是能吸引更多的年輕用戶。不過競爭對手中的馬自達CX-4以及CX-5在燃油經濟性以及性能並不輸給CRV-V,以及奇駿在空間上的優點,CR-V要想突破這番困局還是需要視乎具體售價以及具體價格,若是能維持現今2.0L的價格,相信能給對手造成不少的衝擊。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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中德電動汽車充電項目取得新進展 第三階段正式啟動

德國Spiegel Institut Mannheim對半公共充電樁用戶的充電和駕駛行為進行了研究,提出了提高充電效率、付費方式便捷化等建議。本研討會的另一重要議題是介紹並啟動項目第三階段的研究工作。作為項目第三階段的主要研究機構,普華永道思略特在研討會上向與會人員介紹了項目第三階段的主要課題內容和部分課題的初步研究成果。

在中德兩國政府以及大眾汽車、寶馬、戴姆勒、北汽的大力支持下,“中德電動汽車充電項目”於2016年11月8日在北京召開了第二階段總結暨第三階段啟動會。來自相關政府部門、行業協會、電力企業、中德車企和研究機構的代表出席了會議。國家發改委產業協調司机械裝備處處長吳衛和德國聯邦環境、自然保護、建築和核安全部主管排放控制,設備安全與交通司副司長Dr. Norbert Salomon出席會議並致辭。

“中德電動汽車充電項目”第二階段於2015年3月在北京啟動,於2015年12月底完成。項目選取北京地區住宅小區的公共停車區域、寫字樓、政府機關事業單位以及公共商業物業等(半)公共領域開展充電解決方案研究。參与項目運營的電動汽車包括奧迪 A3 e-tron、北汽EV200、大眾汽車electric up!、寶馬i3、奔馳Smart ED、華晨寶馬之諾1E 和騰勢。

“中德電動汽車充電項目”第二階段針對(半)公共領域充電開展了三個課題的研究,即“電動汽車用戶信息研究”、“半公共區域電動汽車充電設施商業模式實證研究”和“基於電動汽車發展的北京市(半)公共區域充電地點選擇和可行性分析”。清華大學、中國汽車技術研究中心以及德國Spiegel Institut Mannheim作為課題研究機構,在會上分別彙報了研究成果。

清華大學研究團隊以北京為例開展研究,得出的基本結論是在中國推廣半公共充電有其可行性。此外,通過對車位及充電設施使用開放度的分析,研究團隊認為,在保證合理商業運營及管理模式的前提下,對寫字樓、公共商業物業甚至是政府及事業單位中低峰時段的車位加以利用也有其可行性,值得积極探索。

中國汽車技術研究中心研究團隊從充電基礎設施商業運營模式角度,建議政府適時出檯面向運營環節的補貼、停車費用減免等政策,使半公共充電成為私人充電的有效補充和替代。同時要鼓勵運營商积極創新、嘗試新型業務和商業模式,通過擴展業務範圍及實現與其他相關業務的協同發展來拓寬收入來源,有效縮短投資回收周期。同時,中國汽車技術研究中心研究團隊也提出在半公共區域單獨報裝充電設施、建設充電專屬車位等其他相關建議。

德國Spiegel Institut Mannheim對半公共充電樁用戶的充電和駕駛行為進行了研究,提出了提高充電效率、付費方式便捷化等建議。

本研討會的另一重要議題是介紹並啟動項目第三階段的研究工作。作為項目第三階段的主要研究機構,普華永道思略特在研討會上向與會人員介紹了項目第三階段的主要課題內容和部分課題的初步研究成果。

項目第三階段的研究課題主要圍繞未來長里程電動汽車的充電需求及其與環境的相互影響。課題分為六大模塊:長里程電動車需求預測、消費者充電需求及充電行為分析、相關政策法規及技術參數分析、電動汽車發展與電力供應的相互影響、電動汽車發展對住建行業的主要影響,以及充電基礎設施發展分析等。

其中,普華永道思略特在研討會上針對“電動汽車發展與電力供應的相互影響”模塊的一些初步成果也進行了彙報與討論。普華永道思略特分析,由於中國呈現電力過剩的特點,電動汽車不但不會對發電端造成壓力,還能消耗過剩電能。從用電負荷分析,在無序充電的情景下,2020~2025年電動汽車引起的用電負荷增加量佔全國裝機量的比例較少,在全國層面造成的影響較小;當電動汽車佔比達到較高水平時,部分省市峰值用電負荷將顯著增加,為電網帶來一定壓力。另外,隨着電動汽車的發展,部分小區將出現配電系統升級的需求。

針對電網如何能夠更好地支持電動汽車產業的發展,普華永道思略特給出了三點建議:建立跨行業溝通平台,推動各利益相關方的合作,积極促進各方達成共識並提高資源利用效率;更好的發揮價格指導作用,激勵消費者,並加快發展智能化、信息化技術,實現有序充電;研究制定傳導機制,解決因電動汽車發展帶來的配電網備擴容成本問題,確保有效傳遞電力企業或者產權方承擔的成本增加。

最後,中德雙方均對“中德電動汽車充電項目”第二階段研究成果表示肯定,並期待第三階段的研究成果能夠更加豐富。中德兩國政府將會繼續支持中德電動汽車充電項目的持續推進。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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又大又硬!每個男人都想擁有的硬派SUV

G-class擁有的超強非鋪裝行駛能力,折服了不少喜歡越野但又想買買菜的買家。前中后三把電控差速鎖,在野外擁有了全時四驅,你唯一需要擔心的就是自己的車技了。從軍車轉型至民用車,G-class一共發展了三代車型,而換代車型也即將在明年亮相。

全車方方正正,車燈也是極其簡單的圓形,價格不是一般消費者能承擔得起的,擁有三把差速鎖,超強的越野能力,整車所帶來硬派的風格,卻是它最大的魅力。

沒錯,要說的就是奔馳G-class。字母G本義是德語Gelndewagen的縮寫,也就是越野車的意思。從1979年誕生到現在,G-class還是一副方盒子的模樣。模樣沒變,其非承載式車身和梯形大梁的設定也沒變。

G-class擁有的超強非鋪裝行駛能力,折服了不少喜歡越野但又想買買菜的買家。前中后三把電控差速鎖,在野外擁有了全時四驅,你唯一需要擔心的就是自己的車技了。

從軍車轉型至民用車,G-class一共發展了三代車型,而換代車型也即將在明年亮相。沒錯,還是那個模樣,但整車車重減輕了200kg,動力系統除了六缸機外,還會提供4.0L V8雙渦輪增壓發動機。

G-class硬派的風格着實讓不少車迷痴迷,要是能買上一輛,基本就是人生贏家的存在了。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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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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保值率有啥用?看了才知道這些十幾萬的國產SUV這麼值錢

無論是從消費者口中還是市場銷量,無一不證明傳祺GS4擁有過人的產品實力。首先是原創度極高的外觀設計,年輕運動的造型風格拉攏了多少追求個性的年輕人,在整個自主SUV市場可是非常搶眼。與此同時,傳祺GS4的空間表現、動力總成,均在同級中有不錯的產品賣點,加上實惠的購車、養車成本。

二手車市場中流傳着這麼一句話:新車落地打八折。不管你是豪車還是家用車,只要是用過一段時間,先在新車的售價基礎上砍掉20%再談。因此,很多精打細算的消費者也會在準備購車前,未雨綢繆,盡量多方打聽某款車型的保值率,以便未來出手時能預測虧損區間。但是,保值率是什麼,你真的了解嗎?



長安CS75

新車價:9.28-15.88萬

保值率:57.70%

長安作為一家自主品牌的老大哥,旗下的CS系列均有口皆碑。其中,最受好評的還是長安CS75,沉穩大氣的外觀形象,雖然看起來中庸點,但卻非常符合國人骨子里對於傳統SUV的想象,寬敞又舒適的大空間也為長安CS75贏得一片掌聲。

除此之外,同級別非常有誠意的配置,成熟可靠的強勁動力,綜合起來真的不比合資SUV差。一句話下來,但凡SUV應該具備的特質,長安CS75都一個不漏地呈現給消費者,這也難怪長安CS75在二手車市場依然那麼搶手,保值率居高不下自然是常態。更何況,近期長安CS75 1.5T車型的上市,無疑進一步降低了購車門檻和成本。



傳祺GS4

新車價:9.98-15.38萬元

保值率:58.90%

上市不足兩年的傳祺GS4,一舉成為當今最受關注度的自主SUV之一。無論是從消費者口中還是市場銷量,無一不證明傳祺GS4擁有過人的產品實力。首先是原創度極高的外觀設計,年輕運動的造型風格拉攏了多少追求個性的年輕人,在整個自主SUV市場可是非常搶眼。

與此同時,傳祺GS4的空間表現、動力總成,均在同級中有不錯的產品賣點,加上實惠的購車、養車成本。這樣既有顏值又有實力,性價比還不低的傳祺GS4,又豈有賣不好的道理。另外,步入今年以來,傳祺GS4的市場表現愈加穩定,月銷兩三萬輛穩居SUV市場亞軍,以上有利因素都造就了傳祺GS4較高的保值率。值得一提的是,隨着傳祺GS4 6AT變速箱車型的上市,相信消費者對於其購買熱情只會有增無減。



哈弗H6

新車價:8.88-16.28萬

保值率:56.40%

提到自主SUV的保值率,是無法如何是避不開神車哈弗H6的。事實上,關於哈弗H6保值率高的原因也不難理解,只要了解它一個月賣出去的天量,再算一算哈弗H6在神州大地的保有量規模,你會發現其它的國產車簡直是渣渣的存在。

當然,哈弗H6的熱銷不是憑空而來,其一是抓對了早期自主SUV市場的空白期,可以算是第一個吃大螃蟹的自主SUV,為哈弗H6今時今日的頭把交椅奠定了良好的群眾基礎。其二是哈弗H6基本上完全針對國人的審美點出發打造,無論外觀還是空間,都讓人非常容易接受。此外,哈弗H6多到數不清的車型(紅藍標,運動升級版…),一定程度上幫助了哈弗H6滿足不同需求的消費者,再加上終端方面的讓利促銷。哈哈哈,如此才會延續哈弗H6越賣越好的節奏,哪怕是在二手車市場也是一車難求。

總結

以上推薦的幾款國產SUV,只是在保值率較高中比較有代表性的幾位。事實上,隨着國產SUV整體品質的提升,以及市場保有量的不斷擴大,許多有顏值有實力的國產SUV也越來越值錢,告別了以往二市車市場無人問津的尷尬。相比之下,國產轎車仍需加把勁啊。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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國產三巨頭15台轎車/SUV點評 總有一台適合你

38萬11月銷量10105輛H8、H9的上市問題產能問題等導致兩個好数字的產品銷量表現不佳,但H7很快就邁進萬輛俱樂部,也許能讓長城在中型SUV身上看到了希望。比起H6高達七萬多輛的銷量,H7的萬台銷量的意義一點也不小。15萬-20萬元這個價位區間一直被合資把持着,被稱為自主品牌難以逾越的天花板,而H7的定價正是位於這個區間,並且取得了初步的成功,這個成功不僅對於長城,甚至對於整個自主品牌都是極大的鼓勵。

為什麼有些車甚至不停加價都供不應求,而有些車一再優惠卻門可羅雀?為什麼同是國產車企,以下這些車型卻月月熱賣?

很多網友在評論中留言:“美編你覺得CS15這車怎樣?”“CS35現在還值得買嗎?”“CS75哪個配置好啊?”“H6那麼多款我應該買哪款?”“吉利博越很好看但我們這邊老是沒車怎麼辦?”

面對這些潮水般的相似問題,美編恨自己不能變成千手觀音回復大夥,於是整理出這篇長長的文章來作為解答。如果這裏剛好解答了你或者你的朋友類似的問題,在評論區留言或者把這篇文章傳遞給他們好不好?

長安CS75

指導價:9.28-15.88萬

11月銷量:21978輛

長安CS75面對榮威RX5以及吉利博越的熱銷,絲毫沒有影響其銷量,11月份銷量更是達到了21978輛,這也可以說明消費群體不同,長安CS75更實用外觀設計也偏沉穩。也不能忽略購置稅減半金融政策,臨近年底,也能刺激消費者購車慾望,而長安CS75也最大功臣莫過於1.5T車型,帶動着長安CS75銷量一路攀升。

長安CX70

指導價:6.89-8.49萬

11月銷量:10125

長安CX70從銷量過萬以來,一直維持在一萬輛/月左右。銷量難突破主因,應該是缺乏自動擋車型。畢竟現在成熟路況駕馭自動擋會更舒適,就算是新手駕馭也不會手忙腳亂。其次還是同尺寸配置更高的自主品牌車型越來越多,產品競爭力也越來越強,CX70真該升級換代了。

長安CS35

指導價:7.89-9.89萬

11月銷量:13902輛

2012年10月底上市至今4年過去了,CS35外觀就沒有改變過,不斷優化的小細節包括內飾的變化,好開的手動車型,易用舒適的駕駛體驗乃至各種實用的配置,讓CS35即使面對後來者哈弗H2、瑞風S3雖然銷量有所下降但依然有着不錯的成績。

長安CS15

指導價:5.79-7.79萬

11月銷量:10430輛

看完CS15你會明白,為什麼CS35沒有進行外觀改款了—兩款車車身尺寸相當,CS15價格還便宜些,雖然從型號來說跟CS35相差了20代(CS15→ CS35,開玩笑的)但其實對於真正買車的用戶來說他們差別真的是價格和配置了。CS15還有望搭載1.0T發動機,配合DCT雙離合變速箱,能爆發出最多功率82千瓦和170牛·米的最大扭矩,相比2016年頭髮布車型上那套1.5L發動機的78.5最大功率和145牛·米最大扭矩,動力強勁不少。11月份CS15銷量也突破了1萬輛。自動擋車型的上市也直接提高長安CS15銷量,畢竟擁堵的城市路況駕駛自動擋更加舒適,年輕消費群體也更愛自動擋車型。

悅翔(系列)

指導價:4.69(V3)-8.69萬(V7)

11月銷量:10263輛

長安悅翔系列可謂是國產轎車中不錯的車型,美編身邊也有幾個朋友在用,相比艾瑞澤5和新遠景來說,這個車系特點是保留了長安一貫以來皮實耐用的特點,手動擋車型即使是女司機也能很好駕馭。

逸動

指導價:8.09-24.99萬

11月銷量:10571

相比皮實耐用的悅翔來說,逸動更經典老道的外形,以及勉強夠用的配置,很大程度上限制了銷量增長,所以本月逸動銷量同比下跌了33%。或許長安應該向最近頻繁曝光的吉利學習,提高更新換代的速度以及新增多些配置,至少能讓人覺得誠意滿滿。但整體來說逸動綜合能力並不差。

11月,長安汽車旗下已經有8款車型銷量過萬,這個成績也相當不錯。希望長安汽車加緊對新車型的開發,趁着市場反應熱烈推出CS95這樣的重量級車型,其次在轎車市場多增加配置乃至像奔奔mini那樣提供越級的換擋撥片,應該可以更好刺激目前成熟的消費市場,畢竟作為老牌車企,相信長安的技術儲備還是很驚人的。

我是一條細長的分割線

難怪長城這麼积極的公布銷量數據,因為H6在11月份的銷量竟然為70292台,七萬多台是什麼概念啊,抵得上一些小廠一年的總銷量了。除了H6之外,H2、H7的銷量也算是爆表了。而且今年長城的累計銷量已經達到了92萬輛,距離2017年還有一個月,長城今年完成百萬銷量的目標應該是板上釘釘的事情。下面我們開始對重點車型點評。

哈弗H6

指導價:8.88-16.28萬

11月銷量70292輛

10月份H6的銷量為56667輛,那時候我和朋友們都在討論,這應該就是最高了,就算以後藉著購置稅結束的大潮,它也不會增長太多了。萬萬沒想到啊,一個月之後就被打臉了,今年1-11月哈弗H6已經累銷售50萬零188輛,同比增長51.26%,這也就意味着,就算12月份H6的銷量為0(開玩笑這當然是不可能的),也不能阻止H6成為中國SUV的銷量冠軍,作為中國乃至世界上銷量最好的SUV,H6的銷量神話將會被人傳頌。

如果把H6比作一個人的話,那麼H6絕對是個“人精”,無論外在內在都在不停變化適應各種人群,眾口難調在H6身上真的是個反面例子,因為到目前為止,算上H6藍標、紅標運動版以及H6 Couple、H6升級版,就是在產在銷的車型,已經達到了63款!加上停售車型,市面上能夠買到的哈弗H6已經有85款,實在誇張!

所以H6銷量有這樣的銷量是完全有基礎的,例如H6 coupe它和H6完全不是同一台車,但是它的銷量也會被統計在H6的銷量範圍之內。據估計H6 coupe月銷量佔H6銷量的20%-30%。

哈弗H7

指導價:14.98-19.38萬

11月銷量10105輛

H8、H9的上市問題產能問題等導致兩個好数字的產品銷量表現不佳,但H7很快就邁進萬輛俱樂部,也許能讓長城在中型SUV身上看到了希望。比起H6高達七萬多輛的銷量,H7的萬台銷量的意義一點也不小。

15萬-20萬元這個價位區間一直被合資把持着,被稱為自主品牌難以逾越的天花板,而H7的定價正是位於這個區間,並且取得了初步的成功,這個成功不僅對於長城,甚至對於整個自主品牌都是極大的鼓勵。

H7+H7L,7座+5座,同時還有豐富的配置,超高的顏值,精緻的內飾,實惠的價格,所以H7也取得了很好的銷量,H7L的車身尺寸4900*1925*1785mm,軸距為2850mm,這樣H7L看起來更加大氣,當GS8宣稱要做同級別標杆的時候,H7的銷量已經上萬了。所以就現在而言,H7算是國內首款比較成功的中型SUV。

哈弗H2

指導價:8.68-12.88萬

11月銷量26039輛

H2目前也是哈弗最成功的車型之一,雖然兩萬多的銷量沒有辦法和自己大哥H6的銷量比,但是和“外人”比起來,26039輛銷量也是非常成功的。H2是美編比較喜歡的一款車型,雖然H6看着感覺更實惠,但是比起H6,我更願意選擇H2。同時伴隨着H2s的上市,H2的銷量還會走高。

哈弗H5

指導價:9.48-16.38萬

11月銷量2082輛

H5的銷量比較穩定,這車其實說配置也勉強夠用,幾乎萬年不變的外觀真的沒什麼特別。這樣的銷量一是和它越野的定位有關係,另外就是H5全系是2.0L和2.0T發動機,不會受到購置稅優惠的影響。其實H5絕對是哈弗裏面性價比最高的車型之一,非承載式車身+分時四驅,有一定的越野能力,但是價格卻比較實惠。

哈弗H8

指導價:18.88-25.68萬

11月銷量676輛

哈弗H8是一款銷量不高的車型。不過H8雖然銷量不高,畢竟這是哈弗走向高端的第一步,間接的拉升了哈弗的品牌形象,同時為H7的成功積累了不少經驗。

至於長城的轎車,也沒啥好說的,除了能在路上看到幾年前的C30之外,C50幾乎很難在市面上看得到,變成了一台限量版車型。因為長城SUV的重心傾斜,轎車已經被邊緣化了…..

我是一條細長的分割線

和國內“偏科生”哈弗不一樣的是,吉利屬於那種體美勞全面發展、各項素質綜合能力都比較好的學生,吉利在11月的銷量首次突破10萬輛大關,轎車和SUV均衡發展,其中有6款車型月銷量上萬。

吉利11月份的總銷量為102422輛,去年同期為51367,同比增長99.4%,銷量幾乎翻倍。旗下主力車型個個生龍活虎的,銷量增長很快。

帝豪

指導價:6.98-24.98萬

11月份銷量28842輛

帝豪11月銷量28842輛,10月份的銷量25015輛,9月份的銷量20198輛,每月3000-5000輛增幅很嚇人,自主轎車能拿出將近3萬輛的銷量,實在驚天地泣鬼神。我們都知道自主轎車在和合資轎車的對抗中,幾乎全軍覆沒,像朗逸、軒逸、福睿斯、英朗等這些合資轎車,月銷三萬台以上都不是什麼難事。

但是自主轎車月銷量能上萬的車型目前也只有帝豪、逸動、艾瑞澤5、遠景、比亞迪F3等,不過這些車子的月銷量僅僅在在萬台以上,要知道三五十萬的奧迪A6L、寶馬5系也能月銷上萬啊!轎車前10的銷量幾乎沒有自主轎車。

因轎車競爭太激烈,合資轎車價格下壓的太狠,幾乎是密不透風的車型定位,自主品牌的轎車生存壓力太大、所以自主品牌在轎車領域的投入也就較少,導致轎車領域自主品牌呼聲越來越低。不過帝豪的熱賣讓自主轎車的旗幟重新立起,在合資車型上不至於全軍覆沒。畢竟有着幾年歷史的帝豪口碑很不錯,所以得到了大家的熱捧。

博越

指導價:9.88-15.78萬

11月份銷量18402輛

博越11月銷量18402輛,10月銷量16779輛,9月銷量14053輛,8月銷量10130輛,可以看出來博越隨着產能的逐步釋放,銷量也在穩步上升。作為現階段自主品牌中綜合實力最強的SUV之一,博越的熱銷是板上釘釘的事情。

不過還是因為吉利產能的限制,導致吉利旗下的博越也是不能按時交車,等車是家常便飯,甚至還出現了變相加價的行為,如果吉利可以儘快把產能問題解決了,那麼博越的銷量還會更高。

遠景SUV

指導價:7.49-10.19萬

11月份銷量10942輛

其實遠景SUV從公布售價的時候就註定了銷量不會太差,因為7.49萬元的起售價。還標配ESp、上坡輔助、陡坡緩降、真皮方向盤、日間行車燈等,同時車內空間足夠大,動力系統也比較可靠,底盤調教也很過關,所以月銷上萬不是夢。

帝豪GL

指導價:7.88-11.38萬

11月份銷量10010輛

作為吉利3.0時代的重要作品之一,帝豪GL不負眾望,這款被大家普遍看好的車型找到了它應該處於的位置,達到了上萬的水準。GL憑藉較大的車身,更高的顏值,更寬裕的乘坐空間,取得了不錯的成績。

另外還有遠景轎車、帝豪GS和博瑞,都有着不錯的表現。而且現在吉利的產能也特別吃緊,訂單甚至都排到了兩三個月開外了,所以只要吉利能把產能問題解決了,銷量還會進一步走高,畢竟國內的汽車市場容量真的是太大了。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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Oracle數據遷移後由列的直方圖統計信息引起的執行計劃異常

(一)問題背景

在使用impdp進行數據導入的時候,往往在導入表和索引的統計信息的時候,速度非常慢,因此我在使用impdp進行導入時,會使用exclude=table_statistics排除表的統計信息,從而加快導入速度,之後再手動收集統計信息。

                                              圖.impdp導入數據的時導入統計信息速度非常慢

導入語句如下:

impdp user/password directory=DUMPDIR dumpfile=TEST01.dmp logfile=TEST01.log remap_schema=TEST_USER:TEST_USER123 exclude=table_statistics

手動收集統計信息語句如下:

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

最近使用以上方法將數據還原到測試環境后,發現與生產環境執行計劃存在偏差,本來應該走全表掃描的,卻走了索引範圍掃描。經過確認,是由於列的直方圖統計信息未收集引發的執行計劃偏差。


(二)列的直方圖統計信息

什麼是列的直方圖統計信息呢?在Oracle數據庫中,Oracle默認列上的值是在最小值與最大值之間均分佈的,當在計算cardinatity時,會以均勻分佈的方式計算,但是在實際生活中某些場景下數據並非均勻分佈。舉個列子,某公司有員工10000人,表A的列COL1記錄員工的績效(分別是:A、B、C、D,A最好,D最差),那麼可能A佔了15%,B佔了60,C佔了20%,D佔了5%。很明顯在該場景下數據並非均勻分佈,假如以均勻分佈的方式去統計員工的績效,可能會導致執行計劃失准。

當列的數據分佈不均勻的時候,就需要統計列上的數據分佈情況,從而走出正確的執行計劃,列的直方圖統計信息就是記錄列上的數據分佈情況的。


(三)異常模擬

STEP1:創建測試表test01

create table test01
(id number,
name varchar2(10)
);
create index idx_test01_id on test01(id);

向test01中插入測試數據

begin
insert into test01 values(1,'a');

for i in 1..10 loop
insert into test01 values(2,'b');
end loop;

for i in 1..100 loop
insert into test01 values(3,'c');
end loop;

for i in 1..1000 loop
insert into test01 values(4,'d');
end loop;

commit;
end;

查看數據分佈情況:

SQL> SELECT ID,NAME,COUNT(*) FROM test01 GROUP BY ID,NAME ORDER BY COUNT(*);

ID          NAME       COUNT(*)
---------- ---------- ----------
1           a          1       
2           b          10
3           c          100
4           d          1000


STEP2:收集統計信息,因為上面查詢過id列,故在收集統計信息的時候,會收集直方圖的統計信息

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

查看是否已經收集了直方圖信息,發現id列上已經收集

SQL> SELECT a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
2 FROM dba_tab_columns a
3 WHERE a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER     TABLE_NAME   COLUMN_NAME   LOW_VALUE     HIGH_VALUE    NUM_BUCKETS   HISTOGRAM
--------- -----------  ------------  ------------  ------------  -----------  ---------------
LIJIAMAN  TEST01       ID            C102          C105          4             FREQUENCY
LIJIAMAN  TEST01       NAME          61            64            1             NONE

查看直方圖,已經將id列的4個值放入了4個bucket中:

SQL> SELECT * FROM dba_tab_histograms a WHERE a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER        TABLE_NAME    COLUMN_NAME    ENDPOINT_NUMBER    ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
-----------  ------------  -------------  ---------------    -------------- ----------------------
LIJIAMAN     TEST01        ID                           1                 1 
LIJIAMAN     TEST01        ID                          11                 2 
LIJIAMAN     TEST01        ID                         111                 3 
LIJIAMAN     TEST01        ID                        1111                 4 
LIJIAMAN     TEST01        NAME                         0    5.036527952778 
LIJIAMAN     TEST01        NAME                         1    5.192296858534


STEP3:查看id=1和id=4的執行計劃,當id=1時,走索引範圍掃描,當id=4時,走全表掃描

id列存在直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列存在直方圖統計信息,當id=4時,走全表掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |    1 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 262542483 

-----------------------------------------------------------------------
 | Id  | Operation           | Name   | Rows | Bytes | Cost | Time     |
-----------------------------------------------------------------------
 |   0 | SELECT STATEMENT    |        | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
 | * 1 |   TABLE ACCESS FULL | TEST01 | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
 ------------------------------------------
 * 1 - filter("ID"=4)

STEP4:接下來模擬數據遷移,排除統計信息

導出表test01

expdp lijiaman/lijiaman directory=DUMPDIR tables=LIJIAMAN.TEST01 dumpfile =test01.dmp

刪除原來的表:

SQL> drop table test01;
Table dropped

再次導入表,排除統計信息:

impdp lijiaman/lijiaman directory=DUMPDIR dumpfile =test01.dmp exclude=table_statistics

查看錶的統計信息,不存在統計信息:

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
   2  FROM     dba_tab_columns a
   3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER          TABLE_NAME      COLUMN_NAME     LOW_VALUE    HIGH_VALUE   NUM_BUCKETS HISTOGRAM
 -------------- --------------- --------------- ------------ ------------ ----------- ---------------
 LIJIAMAN       TEST01          ID                                                    NONE
 LIJIAMAN       TEST01          NAME                                                  NONE

STEP5:手動收集統計信息

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

發現統計信息已經收集,但是不存在直方圖的統計信息

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
  2  FROM     dba_tab_columns a
  3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER     TABLE_NAME  COLUMN_NAME  LOW_VALUE   HIGH_VALUE  NUM_BUCKETS HISTOGRAM
--------- ----------- -----------  ----------- ----------- ----------- ---------------
LIJIAMAN  TEST01      ID           C102        C105                  1 NONE
LIJIAMAN  TEST01      NAME         61          64                    1 NONE

STEP6:再次查看id=1和id=4的執行計劃,當id=1或id=4時,都走索引範圍掃描

id列未收集直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列未收集直方圖統計信息,當id=4時,走索引範圍掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1
 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |  278 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |  278 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=4)

STEP7:再次收集統計信息,因為使用過了id列作為查詢條件,故再次收集統計信息時,會收集id列的直方圖信息:

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

可以看到,此時已經收集了id列的直方圖統計信息:

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
  2  FROM     dba_tab_columns a
  3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER                          TABLE_NAME                     COLUMN_NAME                    LOW_VALUE     HIGH_VALUE    NUM_BUCKETS HISTOGRAM
------------------------------ ------------------------------ ------------------------------ ------------- ------------- ----------- ---------------
LIJIAMAN                       TEST01                         ID                             C102          C105                    4 FREQUENCY
LIJIAMAN                       TEST01                         NAME                           61            64                      1 NONE

執行計劃已經按照我們想要的方式走:

id列重新收集直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列重新收集直方圖統計信息,當id=4時,走全表掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |    1 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 262542483 

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name   | Rows | Bytes | Cost | Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |        | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
| * 1 |   TABLE ACCESS FULL | TEST01 | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 1 - filter("ID"=4)

(四)總結

在使用expdp/impdp進行導出/導入數據的時,統計信息是非常重要的,對於大部分統計信息,我們可以在導入結束之後收集獲得。但是對於列的直方圖統計信息,Oracle默認收集的方式是auto,即Oracle會根據用戶對列的使用情況進行判斷是否收集直方圖統計信息,然而數據剛遷移完成,在表還未使用的情況下收集統計信息,往往收集不到列的直方圖信息,這就造成了執行計劃異常,這種情況通常在下一次收集統計信息之後會有所改變。

參考文檔:

DBMS_STATS With METHOD_OPT =>’..SIZE auto’ May Not Collect Histograms (Doc ID 557594.1)

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都是六萬多,這三個漂亮的、配置高的SUV哪個是你的菜

如果車長真的達到4420mm,軸距也不會只有2510mm。雖然都是“3”,但是瑞虎3和DX3是截然不同的兩種設計風格。DX3走的完全是時尚路線,瑞虎3則成熟穩重許多。沒有改款前的內飾看起來比較過時,如今2016款的造型還說的過去。變得更加有層次感,看起來也年輕許多了。

六萬多的裸車,想買一台不錯的車子,只有考慮自主品牌的車子了,因為這個價位合資車幾乎沒有什麼好的選擇,要麼就是丑到家,要麼就是配置很寒磣。

但是如果選擇自主品牌的話,那麼路一下子就會變得特別寬,可以有很多不錯的選擇,尤其是對於自主品牌密集布局的SUV領域。所以小編選出了下面三台車子,看看哪台是你的菜。

東南汽車-東南DX3

指導價:6.79-10.09萬

DX3的車身尺寸為4354*1840*1670mm,軸距為2610mm,因為DX7的外觀獲得了不少消費者的讚譽,所以這次DX3的設計還是由賓尼法利納設計中心完成。不得不說,DX3的外觀確實比較驚艷,犀利的前臉,凌厲的腰線,懸浮式車頂設計,這一切都讓DX3看起來非常時尚。

內飾和外觀一樣,不僅好看,更重要的是原創性也非常高。據DX3的設計師設計透露,DX3的內飾設計風格為“永恆之美”,反正我也不知道什麼叫做永恆之美,只知道看起來挺時尚的。不過內飾的配色也很豐富,可以提供棕+黑、紅+黑兩種配色。

DX3的空間表現很好,後排空間較為寬裕,在同級別中處於中等偏上的水準。它的動力系統為1.5L 120馬力+5擋手動,1.5T 156馬力+CVT變速箱。其實如果預算比較吃緊的話,1.5L的發動機就可以滿足日常家用了,即使是最低配,也會配備車身穩定系統、胎壓監測、上坡輔助、陡坡緩降、后視鏡電動調節。安全配置和實用配置都有,所以對於資金不充足的消費者來說,低配就夠了。

奇瑞汽車-瑞虎3

指導價:6.89-9.29萬

瑞虎3的車身尺寸為4420*1760*1670mm,軸距為2510mm。不要被數據蒙蔽了,其實虎3的車長是加上那個外掛的備胎了。如果車長真的達到4420mm,軸距也不會只有2510mm。雖然都是“3”,但是瑞虎3和DX3是截然不同的兩種設計風格。DX3走的完全是時尚路線,瑞虎3則成熟穩重許多。

沒有改款前的內飾看起來比較過時,如今2016款的造型還說的過去。變得更加有層次感,看起來也年輕許多了。尤其是中控大屏,可以立馬增加中控的檔次感。

瑞虎3的動力系統為1.6L 126馬力+5擋手動/CVT變速箱。老款的瑞虎3沒有車身穩定系統,遭到了吐槽,現在瑞虎3終於標配了ESp,性價比提升了很多。同時奇瑞的瑞虎系列也有了一定的歷史了,質量還是挺讓人放心的,不管是手動擋還是CVT車型,質量方面都有着比較穩定的表現。

凱翼汽車-凱翼X3

指導價:6.66-9.69萬

凱翼X3的車身尺寸為4335*1796*1665mm,軸距為2530mm。凱翼X3也是小型SUV,車身尺寸在同級別並不佔什麼優勢,雖然凱翼X3的外觀經過了重新的設計,變得年輕時尚許多,但是在車身側面和車尾,仍有一些瑞虎3的影子。

中控內飾極其簡約,沒有什麼複雜的線條做映襯,可以看出來設計師是盡量追求簡介的設計風格,中控台的按鍵數目屈指可數。不過中控台的用料很不錯。部分區域採用了搪塑工藝,手感較好。

凱翼X3的動力系統為1.6L 126馬力+5擋手動/CVT,動力表現和瑞虎3較為相近。其實就配置而言,凱翼X3的配置要低於DX3和瑞虎3的。不過凱翼X3也有着自己的特色,比如更加討人喜歡的外觀。

總結:相對來說DX3和瑞虎3的性價比都很高,配置很實在,DX3的外觀看起來更年輕,瑞虎3則更適合比較穩重的消費者,至於凱翼X3,如果你覺得瑞虎3的外觀有點過於成熟的話,那麼可以看看凱翼X3,雖然它的性價比沒有瑞虎3那麼高。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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Kubernetes日誌的6個最佳實踐

本文轉自Rancher Labs

Kubernetes可以幫助管理部署在Pod中的上百個容器的生命周期。它是高度分佈式的並且各個部分是動態的。一個已經實現的Kubernetes環境通常涉及帶有集群和節點的幾個系統,這些系統託管着幾百個容器,而這些容器不斷地基於工作負載啟動、毀滅。

當在Kubernetes中處理大量的容器化應用和工作負載時,主動進行監控和調試錯誤十分重要。在容器、節點或集群級別,這些錯誤都能在容器中看到。Kubernetes的日誌機制是一個十分重要的組件,可以用來管理和監控服務以及基礎設施。在Kubernetes中,日誌可以讓你跟蹤錯誤甚至可以調整託管應用程序的容器的性能。

配置stdout(標準輸出)和stderr(標準錯誤)數據流

圖片來源:kubernetes.io

第一步是理解日誌是如何生成的。通過Kubernetes,日誌會被發送到兩個數據流——stdout和stderr。這些數據流將寫入JSON文件,並且此過程由Kubernetes內部處理。你可以配置將哪個日誌發送到哪個數據流中。而一個最佳實踐的建議是將所有應用程序日誌都發送到stdout並且所有錯誤日誌都發送到stderr。

決定是否使用Sidecar模型

Kubernetes建議使用sidecar容器來收集日誌。在這一方法中,每個應用程序容器將有一個鄰近的“streaming容器”,該容器將會將所有日誌流傳輸到stdout和stderr。Sidecar模型可以幫助避免在節點級別公開日誌,並且它可以讓你控制容器級別的日誌。

然而,這一模型的問題是它能夠適用於小容量的日誌記錄,如果面對大規模的日誌記錄,可能會造成大量資源被佔用。因此,你需要為每個正在運行的應用程序容器單獨運行一個日誌容器。在Kubernetes文檔中,將sidecar模型形容為“幾乎沒有很大的開銷”。需要由你決定是否嘗試這一模型並在選擇它之前查看它所消耗的資源類型。

替代方法是使用日誌代理,該代理在節點級別收集日誌。這樣可以減少開銷,並確保安全地處理日誌。Fluentd已成為大規模聚合Kubernetes日誌的最佳選擇。它充當Kubernetes與你要使用Kubernetes日誌的任意數量的端點之間的橋樑。你也可以選擇像Rancher這樣的Kubernetes管理平台,在應用商店已經集成了Fluentd,無需從頭開始安裝配置。

確定Fluentd可以更好地匯總和路由日誌數據后,下一步就是確定如何存儲和分析日誌數據。

選擇日誌分析工具:EFK或專用日誌記錄

傳統上,對於以本地服務器為中心的系統,應用程序日誌存儲在系統中的日誌文件中。這些文件可以在定義的位置看到,也可以移動到中央服務器。但是對於Kubernetes,所有日誌都發送到磁盤上/var/log的JSON文件中。這種類型的日誌聚合併不安全,因為節點中的Pod可以是臨時的也可以是短暫的。刪除Pod時,日誌文件將丟失。如果你需要嘗試對部分日誌數據丟失進行故障排除時,這可能很難。

Kubernetes官方推薦使用兩個選項:將所有日誌發送到Elasticsearch,或使用你選擇的第三方日誌記錄工具。同樣,這裏存在一個潛在的選擇。採用Elasticsearch路線意味着你需要購買一個完整的堆棧,即EFK堆棧,包括Elasticsearch、Fluentd和Kibana。每個工具都有其自己的作用。如上所述,Fluentd可以聚合和路由日誌。Elasticsearch是分析原始日誌數據並提供可讀輸出的強大平台。Kibana是一種開源數據可視化工具,可以從你的日誌數據創建漂亮的定製dashboard。這是一個完全開源的堆棧,是使用Kubernetes進行日誌記錄的強大解決方案。

儘管如此,有些事情仍然需要牢記。Elasticsearch除了由名為Elastic的組織構建和維護,還有龐大的開源社區開發人員為其做貢獻。儘管經過大量的實踐檢驗,它可以快速、強大地處理大規模數據查詢,但在大規模操作時可能會出現一些問題。如果採用的是自我管理(Self-managed)的Elasticsearch,那麼需要有人了解如何構建大規模平台。

替代方案是使用基於雲的日誌分析工具來存儲和分析Kubernetes日誌。諸如Sumo Logic和Splunk等工具都是很好的例子。其中一些工具利用Fluentd來將日誌路由到他們平台,而另一些可能有它們自己的自定義日誌代理,該代理位於Kubernetes中的節點級別。這些工具的設置十分簡單,並且使用這些工具可以花費最少的時間從零搭建一個可以查看日誌的dashboard。

使用RBAC控制對日誌的訪問

在Kubernetes中身份驗證機制使用的是基於角色訪問控制(RBAC)以驗證一個用戶的訪問和系統權限。根據用戶是否具有特權(authorization.k8s.io/decision )並向用戶授予原因(authorization.k8s.io/reason ),對在操作期間生成的審核日誌進行註釋。默認情況下,審核日誌未激活。建議激活它以跟蹤身份驗證問題,並可以使用kubectl進行設置。

保持日誌格式一致

Kubernetes日誌由Kubernetes架構中不同的部分生成。這些聚合的日誌應該格式一致,以便諸如Fluentd或FluentBit的日誌聚合工具更易於處理它們。例如,當配置stdout和stderr或使用Fluentd分配標籤和元數據時,需要牢記這一點。這種結構化日誌提供給Elasticsearch之後,可以減少日誌分析期間的延遲。

在日誌收集守護進程上設置資源限制

由於生成了大量日誌,因此很難在集群級別上管理日誌。DaemonSet在Kubernetes中的使用方式與Linux類似。它在後台運行以執行特定任務。Fluentd和filebeat是Kubernetes支持的用於日誌收集的兩個守護程序。我們必須為每個守護程序設置資源限制,以便根據可用的系統資源來優化日誌文件的收集。

結 論

Kubernetes包含多個層和組件,因此對其進行良好地監控和跟蹤能夠讓我們在面對故障時從容不迫。Kubernetes鼓勵使用無縫集成的外部“Kubernetes原生”工具進行日誌記錄,從而使管理員更輕鬆地獲取日誌。文章中提到的實踐對於擁有一個健壯的日誌記錄體繫結構很重要,該體繫結構在任何情況下都可以正常工作。它們以優化的方式消耗計算資源,並保持Kubernetes環境的安全性和高性能。

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