復育紐約綠能 非營利組織盼捐助_貨運

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摘錄自2020年05月17日世界新聞網報導

受新冠疫情影響,紐約市何時重啟海灘仍未知,但預料市內公園將迎大批夏日人潮;對此,城市公園基金會(CPF)近日宣布設立「紐約市綠色救濟與恢復基金」,希望通過籌款維護公園與復育環境綠能。

城市公園基金會是由社區家庭、團體成員等組成的非營利組織,500多名正職員工與上百名合約工為市內1萬5000畝綠地提供美化與照護。但在新冠疫情中,基金會收入大減60%,導致不少員工被迫放假或遭解雇,同時有數十個季節性職位被取消,造成高達15萬小時的景觀維護和園藝護理工作機會的流失。

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對此,城市公園基金會日前宣布設立「紐約市綠色救濟與恢復基金」(NYC Green Relief & Recovery Fund),希望透過籌款舒緩緊張資金,保留必要工作與人力。

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疫情打擊生計 肯亞髮型設計師垃圾場回收假髮_包裝設計

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摘錄自2020年8月4日自由時報報導

一位肯亞的髮型設計師萬佳(Julia Wanja),在首都奈羅比的垃圾場裡那些可以清洗、再次販賣給顧客的假髮。

根據《路透》報導,萬佳原本的生意受到武漢肺炎(COVID-19)疫情影響,這讓萬佳及她的三個孩子的生計成了問題。萬佳透過清理和轉售垃圾場的二手假髮增加收入,早從2008年開始,她就發現到人們對二手假髮的需求增加。有位萬佳的顧客表示,「新假髮比二手假髮貴,人們沒有那麼多錢」,他認為只要假髮被清洗乾淨了,大家不會在意假髮怎麼來的。

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拾荒者進入垃圾場都必須符合帶口罩的規定,一位與萬佳一起分類垃圾的拾荒者吉薩加(Denis Githaiga)表示,「我們禁止任何人不帶口罩進入這裡」;官方的垃圾車將家庭與商業製造的廢物傾倒於垃圾場中,而可能受到病毒感染的醫療用品則會直接被焚化。

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聯發科最新旗艦級 5G 系統單晶片天璣1200 發表,以頂級效能、AI 影像與高品質 5G 連線為主打_網頁設計公司

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聯發科今日(1/20)以線上發表的方式公布了自家最新一代旗艦級 5G 系統單晶片天璣 1200 與 1100,皆採台積電 5nm 製程,標榜在 5GAI、拍照、影片、遊戲等全方面帶來頂級表現,滿足消費者超快速無線連結體驗,為快速增長的5G全球行動市場注入新動力,終端產品將於今年度陸續問市。

聯發科最新旗艦級 5G 系統單晶片天璣1200 發表,以頂級效能、AI 影像與高品質 5G 連線為主打

天璣 1200 整合聯發科 5G 數據機,測試並通過德國萊因 (TÜV Rheinland) 認證,在 6 大維度、72 個應用場景支援高效 5G 連線,帶給使用者全方位的高品質 5G 體驗。邁入 5G 時代,AI 多媒體成為主流應用,天璣 1200 以強勁的平台效能為基礎,結合自家 AI 多媒體技術,例如三重曝光的單幀逐行 Staggered 4K HDR 影像技術,為使用者帶來更豐富的拍照、影像、直播等多媒體創作方式,以及更精緻的行動視覺享受。

天璣 1200 採用台積電 6 奈米製程,CPU 以 1 + 3 + 4 的旗艦級三叢架構設計,包含 1 個主頻達 3.0GHz 的 Arm Cortex-A78 大核,搭配九核 GPU 和六核聯發科 APU 3.0,以及雙通道 UFS 3.1,一舉大幅提升。所採用的獨立 AI 處理器 APU 3.0,可充分發揮混合精度優勢,靈活運用整數精度與浮點數精度運算,達到更高的 AI 能效;結合 AI 多工調度機制,通過 AI 降噪、AI 曝光、AI 物體追蹤等技術的高度融合,為使用者帶來「疾速夜拍」和「超級全景夜拍」等拍照新體驗。

支援晶片級單幀逐行 Staggered 4K HDR 影像技術,在使用者錄製 4K 影片時,對每格畫面進行 3 次曝光融合處理,讓影片畫質增加 40% 動態範圍,顯著提升色彩、對比度、及細節。同時,結合 HDR10+ 影像編碼技術,完整輸出 Staggered HDR 影音效果,處理過程中影像不經過壓縮還原,保留最佳品質,並可適用於電視、手機、平板等不同終端裝置播放,為消費者帶來驚豔的 HDR 體驗。另外,天璣 1200 支援 AI 多人即時分割,讓使用者輕鬆打造多人背景替換、多路人移除等電影級拍攝特效,加上多景深智慧對焦、AI 串流媒體畫質增強等影像技術,讓 4K 影音創作有更多可能性。

在 5G 方面,可支援獨立 (SA) 和非獨立 (NSA) 組網模式、5G 雙載波聚合 (2CC CA)、動態頻譜共用 (DSS) 等,內建聯發科 5G UltraSave 省電技術,以及 5G SA/NSA 雙模組網下的雙卡 5G 待機、雙卡 VoNR 語音服務等。天璣 1200 不僅支持全球 5G 營運商的 Sub-6GHz 全頻段和大頻寬,還為使用者打造全景全時的 5G 無縫連線體驗,推出「5G 高鐵模式」、「5G 電梯模式」等應用,透過智慧場景感知、訊號的快速捕捉及追蹤、自動偵測並切換網路,讓終端裝置擁有高效且穩定的 5G 性能;結合聯發科 5G UltraSave省電技術,帶來更低功耗的 5G 通訊。

搭載了全新升級的 HyperEngine 3.0 遊戲引擎,再次升級遊戲網路體驗,在 5G 網路連線下可實現遊戲通話雙卡並行,使用者可以在主卡玩手遊的同時接聽副卡來電,遊戲持續不斷線。超級熱點和高鐵遊戲模式則針對不同的遊戲環境進行網路最佳化,有效降低遊戲網路延遲。對於遊戲玩家而言,HyperEngine 3.0 的操控引擎能讓多指操控時的觸控採樣率保持穩定的高幀數,且 HyperEngine 3.0 的智慧負載調控引擎新增遊戲高顯示更新率下省電功能、智慧健康充電、Wi-Fi 6 省電模式,用以平衡效能與功耗,延長續航和電池壽命。

※綠能、環保無空污,成為電動車最新代名詞,目前市場使用率逐漸普及化

台中景泰電動車行只是一個單純的理由,將來台灣的環境,出門可以自由放心的深呼吸,讓空氣回歸自然的乾淨,減少污染,留給我們下一代有好品質無空污的優質環境

聯發科 HyperEngine 佈局圖形關鍵技術光線追蹤(Ray Tracing),為遊戲廠商、開發者、終端提供強大的圖形處理能力,為手遊玩家帶來媲美真實的遊戲畫面,引領行動端圖形技術趨勢。另外,天璣 1200 支援即將發表的藍牙 LE Audio (Bluetooth Low Energy Audio,藍牙低功耗音訊)  標準,擴充至雙鏈路音訊串流,帶來比傳統 TWS 耳機更加穩定及高品質的音訊,並降低 20% 延遲及功耗,延長耳機的續航力。聯發科表示,在 2021 年會從技術端、產品端、品牌端持續創新、投入,持續在全球領域推動 5G 發展與創新,讓天璣系列為 5G 終端市場開創更多可能,為使用者帶來更卓越、更豐富的使用體驗。

 

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高通正式推出 Snapdragon 870 5G 行動平台,小米、MOTO、一加等品牌將使用_網頁設計公司

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行動裝置處理器知名大廠高通技術公司(Qualcomm)今日宣布推出 Qualcomm Snapdragon™ 870 5G 行動平台,是Snapdragon 865 Plus旗艦行動平台的升級產品,採用台積電的第二代7奈米鰭式場效電晶體製程技術所打造,搭載核心時脈速度高達3.2 GHz的增強版高通Kryo™ 585 CPU與 Adreno650 GPU。與 S888 將 5G 基頻晶片封裝進處理器不同,Snapdragon 870 一樣採用外掛 X55 基頻方式設計,可視為 Snapdragon 865 的升級版。

高通正式推出 Snapdragon 870 5G 行動平台

由於三星負責生產的 5 奈米 S888 處理器發生耗電與發熱等問題,加上台積電產能滿載暫時可能也無法接手高通 S888 訂單,高通目前可能有意藉 Snapdragon 870 延長 Snapdragon 865 壽命,也讓消費者如果對 Snapdragon 888 有疑慮的話還有其他產品可以選擇。目前確定搭 Qualcomm Snapdragon 870 處理器的品牌包括Motorola、iQOO、OnePlus、 OPPO和小米將會在 2021 第一季推出相關產品。

中國媒體實測高通 S888 處理器後,竟用「翻車」形容!功耗高也非常燙

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Google 打算阻止在未經認證手機運行「訊息」應用,或從 3 月底開始實施_網頁設計

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Google 訊息應用因為 RCS 和方便的網頁版等獨特功能,已經成為 Android 生態系統中除了社群軟體外頗受歡迎且不可缺少的應用程式,比許多手機廠商預載的訊息應用程式更加便利好用。不過看來在今年稍晚,Google 打算不再讓未經認證的手機運行這款應用。

Google 打算阻止在未經認證手機運行「訊息」應用,或從 3 月底開始實施

一款搭載 Android 系統的手機要正式被視為是 Android 認證設備,必須在產品發表前就完成了 Google 認證流程,然後才能安裝與提供整套的 Google Mobile Services (GMS)套裝應用,其中包含 Google Play 等屬於關鍵性的應用程式。在過去曾經可以藉由用戶手動安裝的方式在未經認證的 Android 上使用,值到 2 年前,Google 開始阻止未經認證的裝置,甚至不允許這些裝置登入 Google 帳號。

從廣義上來說, Google 訊息與未經認證的 Android 手機無關,因為在大多數設備上皆未預裝訊息應用程式,所以用戶必須從 Google Play 中手動下載安裝,但隨著 Google 訊息 7.2 測試版的推出,國外媒體 9to5Google 在應用程式代碼中發現一段新的通知訊息,表示從 3 月底開始,訊息應用將停止在未經認證的設備上運作。

這項政策改變的一個潛在原因在於最近 Google 在訊息應用中添加了點對點加密來強化安全性,在去年時,Google 重申華為手機用戶不應該將手機刷成 GMS 服務的,並且強調未經認證的設備因為沒有經過安全性驗證,因此訊息加密可能會因此而被破壞。

台北網頁設計公司這麼多該如何選擇?

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◎資料來源: 9to5Google 

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疑似 iPad mini 6 渲覽圖現身!採相機挖孔、螢幕下 Touch ID 技術_貨運

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除了 iPad Pro,新一代 iPad mini 系列也是很多人非常感興趣的新品,去年 Apple 沒有更新,因此今年就蠻有機會的,而就在稍早國外出現一組疑似 iPad mini 6 的渲染圖,不僅顯示螢幕邊框變更窄,還採螢幕下 Touch ID 與鏡頭(挖孔)設計,感覺超級讚。

疑似 iPad mini 6 渲覽圖現身

稍早外媒 Pigtou 分享一組 Apple iPad mini 6 的渲染圖,外觀跟現行的 iPad mini 5 有非常大不同,甚至用大躍進來形容也不為過。

螢幕部分邊框大幅變窄,佔比變更高,看起來有點類似 2020 iPad Pro,但正面自拍鏡頭變成嵌在螢幕下方,如果真是這樣,那 iPad mini 6 應該是目前首款採用這類面板的 Apple 行動裝置產品:

此外,iPad mini 6 圖片下方也顯示,這款會採用螢幕下指紋辨識技術,就跟謠傳的 iPhone 13 一樣,這點相信很多人也非常樂見。

尺寸部分,目前獲得的資訊是 203.2mm(長)x 134.8mm(寬)x 6.25mm(厚度),螢幕大約為 195mm x 126.6mm,根據他們計算,大約是 9.15 吋,這我就覺得怪怪的,iPad mini 的定位應該是小尺寸平版,iPad mini 5 也僅 7.9 吋,iPad mini 6 一下變到 9.15 吋,這幅度似乎有點太大。

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其餘硬體規格 Pigtou 就沒有說明,不過 iPad Air 4 搭載 A14 Bionic 晶片,iPad mini 6 也有很大機會使用相同的晶片。推出時間有可能會落在三月份,如果這渲染圖是真的,那應該下個月有機會看到實機間諜圖現身,我們也會隨時追蹤。

話說回來,iPad mini 6 假設真的變成這種設計(螢幕下鏡頭 + Touch ID),那價格我猜一定會提升不少。

資料來源:Pigtou

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外媒公布最佳 5 大分類 CPU 處理器推薦名單(全能、遊戲、生產力等)_包裝設計

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升級 CPU 處理器時,雖然價格越貴效能絕對是越好,但並不是每個人都預算無上限,而且需求也不一樣,有些人主要是為了玩遊戲、也有些人生產力居多,甚至是想要找各方面表現都不錯的處理器。為此,近日知名硬體外媒就公布目前最佳 CPU 處理器名單,從全能、遊戲、頂級、到生產力都有,應該可以提供你不錯參考。

最佳 5 大分類 CPU 處理器推薦名單

下方是外媒 TECHSPOT 公布的前 5 名最佳 CPU 處理器名單,另外他們也提醒,對於不急的人來說,其實可以先等等,因為三月 Intel 很可能會推出第 11 代 Rocket Lake 處理器,到時排名有可能會變動。

最佳全能 CPU 處理器

  • 獲選的是「Ryzen 5 3600 或 Core i5-10400F」

TECHSPOT 表示,Ryzen 5 3600 會是最佳選擇,但如果你不喜歡 AMD CPU,則可以考慮 i5-10400F,這兩顆的品質與價格都非常不錯,因此可以大幅降低組裝成本。除此之外,幾個月前 Ryzen 5 3600  還是 Amazon 銷售排名第一,至今仍然相當暢銷。

最佳遊戲 CPU 處理器

  • 獲選的是「i9-10900K、10700K 或 Ryzen 9 5900X」

對於追求最佳遊戲效能 CPU 的人,則可以把範圍縮小到 Ryzen 7 5800X、Ryzen 9 5900X 與 5950X,或Core i7-10700K 與 Core i9-10900K,這幾顆的遊戲效能都差不多,不過多數遊戲都不需要超過 8 核心,因此最有價值的選擇會是 Ryzen 7 5800X 或 i7-10700K。

另外有些人可能會想說,Ryzen 7 5800X 並沒有獲選,為什麼他們推薦?這是因為 Ryzen 9 5900X 就技術來說更有價值,但如果只是為了玩遊戲,選 5900X 似乎有點浪費錢。

最佳頂級桌上型 CPU 處理器

  • 獲選的是「AMD Ryzen Threadripper 3990X」

這不讓人意外,TECHSPOT 稱 AMD Ryzen Threadripper 3990X 是一個野獸,高達 64 核心、128 執行緒的規格,效能不容懷疑,但價格當然也非常不便宜。

如果你覺得這顆太貴,Threadripper 3970X 或 3960X 也是不錯,近一年的時間他們都用 3960X 處理器當作主要遊戲、影片編輯的處理器,體驗一直都很棒。

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最佳生產力 CPU 處理器

  • 獲選的是「AMD Ryzen 9 5900X 或 5950X」

想要有最佳生產力的用戶,Ryzen 9 5900X 或 5950X 絕對是最佳選擇,價格分別為 550 美元與 800 美元,不過長期都處於缺貨狀態,因此無法等待的人,替代方案可改上一代的 3900X / 3950X 或 i9-10900K。

最佳預算內 CPU 處理器

  • 獲選的是「Intel i3-10100」

過去 TECHSPOT  都推薦 Ryzen 3 3300X,但自從 2020 年中之後就買不到,都沒補貨,因此才改推 Intel 這顆 i3-10100,遊戲效能跟比較貴的 Ryzen 5 1600 AF 相當,而且長期都能買到,這點比 AMD 出色。

另外有多一點預算,想要有效能不差內顯的處理器,Ryzen 5 3400G 仍然是最佳選擇。

結論

從以上名單可以明顯看出,就生產力來說,TECHSPOT 大多都推薦 AMD 處理器,畢竟核心與執行緒數量較多,但遊戲部分就 Intel 稍微強一點。所有推薦處理器 TECHSPOT 都有進行實測報告,有興趣閱讀的人,可以點我至 TECHSPOT 網站查看。

資料來源:TECHSPOT

國外零售商洩漏 Intel 第 11 代 Rocket Lake-S 處理器的售價,i9-11900K 價格比上一代便宜一些

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最新 iOS 框架整體梳理(一),Audio Unit 基礎,QuartzCore_網頁設計公司

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前言

 

      這段話其實是我差不多寫完文章之後再回過頭來寫的,原本在寫文章之前想寫一下寫的初衷的,但當我寫完之後感覺初衷沒有收穫更真切一些。其實到這篇為止總結出來的也就三十多個,有些是比較新的框架,有些是我們開發者一直在使用接觸的框架,我感覺收穫還是很多。 很多東西你要不是一個一直在了解跟進WWDC內容的開發者可能時間一長你就不知道最近都出了些什麼新的框架,但這樣你走一遍之後你就會把許多遺漏掉的東西找回來,我的想法一直都沒有變,作為一個移動端的開發者,不僅要“向下深挖” ,“向上學習”也是最基本的條件,就算你不清楚每一個框架具體的使用細節, 至少你一定要知道框架可以用來干什麼!下面總結出來的框架有些也需要我自己去學習,果然欠了的遲早是要還的

    

Part – 1

 

      下面的框架我們按照我們的圖一個一個的說:

 

                                            

 

1、Accelerate: 一個大規模的數學計算和圖像計算的框架,它的作用和使用推薦下面兩篇文章

    Introduction to the Accelerate Framework in Swift

    官方文檔 Accelerate

2、Accounts: 它是iOS原生提供的一套賬戶管理框架,其支持Facebook,新浪微博,騰訊微博,Twitter和領英賬戶管理的功能。需要注意,在iOS 11 及以上系統中,將此功能已經刪除,因此Accounts.framework實際上已經沒有太大的意義,其只在iOS 11之前的系統上可用!所以這裏我們就不在仔細說它了,簡單的提一下就好。

3、AddressBook、AddressBookUI   通訊錄相關的框架,我們獲取聯繫人通訊錄先關的都是咋這兩個框架裏面。 

     AddressBook、AddressBookUI 使用

     AddressBook 官方文檔

     AddressBookUI 官方文檔

4、AdSupport

     AdSupport 從字面意思上理解是用來進行廣告支持,這個框架十分簡單,裏面只有一個類,類中只有一個方法和兩個屬性。

     AdSupport 的唯一用途是用來獲取設備唯一的一個廣告標識符。可以使用此標識符用來標記用戶是否來源於某個廣告推廣,設備重啟,重裝應用程序都不會使廣告標識符修改。

5、ARKit

     ARKit 這個我就不用多說了,它是做什麼的相信每個iOS開發者度清楚,它具體的使用以及學習大家可以上網去搜索,一大把資料的,也正是因為龐大,官網的說明反而很簡單的幾句話。

6、AssetsLibrary

    The Assets Library framework is deprecated as of iOS 9.0. Instead, use the PhotoKit framework, which in iOS 8.0 and later provides more features and better performance for working with a user’s photo library. 

    上面這句話就總結了這可框架了,具體的內容就不在介紹了,關注的點應該轉移到 PhotoKit 框架!

7、AudioToolbox、AudioUnit

    AudioToolbox 是專門處理聲音的一個框架,AudioToolbox 這個庫是C的接口,偏向於底層,用於在線流媒體音樂的播放。AudioUnit 其實是最底層的,我們在使用的像 AVFoundation,Media Player ,AudioToolbox 等都是基於AudioUnit進行的封裝。

 

      具體的可以參考這篇文章:Audio Unit 基礎

8、AuthenticationServices: 一個讓用戶輕鬆登錄應用程序和服務的框架,我們在iOS13基礎上添加的蘋果登錄就是出自這個框架。 在官方文檔介紹它的功能點時候是這麼說的:

    1. 允許用戶從應用程序的登錄流中查找存儲的密碼。

    2. 在應用程序和web瀏覽器之間共享數據,使用OAuth等技術來利用應用程序中現有的基於web的登錄。

    3. 在企業應用程序中創建單點登錄(SSO)體驗。

    4. 簡單明了的註冊和登錄流程減少了用戶記住密碼

    官方文檔 AuthenticationServices

9、AVFoundation  AVKit 

     AVFoundation 這個框架我在以前做過一個專題專門有說過它,這裏也就不再多做介紹了。需要的可以翻一下我以前的博客。 AVKit框架基於AVFoundation框架,提供了一個用於播放視頻內容的高級界面,創建用於媒體播放的視圖級服務。主要包含兩個類:AVPictureInPictureController 、 AVPlayViewController  兩個類。

     關於AVKit 這裡有一個大概的介紹:  AVKit框架

      AVKit的官方文檔

10、BackgroundTasks         這個框架相信單從字面意思就能大致了解到它是作什麼的,這裏我們就不在具體的闡述它裏面的內容,可以看這兩文章對它有一個具體的了解  iOS 後台任務 BackgroundTask – 簡書

11、BusinessChat

      BusinessChat是iOS11.3后引入的新框架,這個框架配合iMessage應用將商家與用戶更加緊密的結合起來,並且為商家提供了另外一種非常方便的客服系統。關於它的資料我找到的還真的不是特別多,但官方對這一塊介紹的比較詳細。

      iOS開發之BusinessChat框架使用 這篇文章有介紹它的一個大致的使用 

      官方的介紹

12、CallKit

      它是一個很有意思的框架,它是蘋果 iOS 10 新發布的一個的框架。CallKit 框架能讓我們把 自己APP語音或視訊電話的UI 界面整合在 iPhone 原生的電話 App 中。下面是官方文檔對它的一個概述:

      CallKit允許您將您的呼叫服務與系統上其他與呼叫相關的應用程序集成在一起。CallKit提供調用接口,您可以使用VoIP服務處理後端通信。對於呼入和呼出的電話,CallKit显示與電話應用程序相同的界面,使您的應用程序具有更本機的外觀和感覺。CallKit會對系統級的行為做出適當的響應,比如不進行干擾。除了處理呼叫之外,您還可以提供一個呼叫目錄應用程序擴展,以提供來電显示信息和與您的服務相關的被阻止的號碼列表。

      但在大陸地區CallKit是受限制的,具體的信息可以上網了解。下面的這些文章內容能幫助我們了解這個框架:

      iOS10–CallKit的簡單應用

      iOS Call Kit for VOIP

      官方文檔

13、CarPlay

      CarPlay 是一個手機車機互聯繫統,可以把iPhone上的地圖、音樂、電話等功能映射到車載屏幕上使用。這句話概括了這個框架是用來干什麼的。

      iOS應用接入CarPlay初探

14、CFNetwork

      CFNetwork 這個框架還是有必要了解一下的,我們經常使用到的API的請求基本都是NSURL的,CFNetwork是一個比較底層的框架,C語言編寫的,NSURL也肯定就沒有CFNetwork那麼定製性更好了,官方文檔對它的描述是 訪問網絡服務並處理網絡配置中的更改。基於網絡協議的抽象來簡化任務,例如使用BSD套接字、管理HTTP和FTP服務器以及管理Bonjour服務。我的建議是要是對網絡處理這塊有想更好的一個了解的話有必要看安這個框架的使用以及它裏面具體的東西,畢竟它很接近 Socket 。

       CFNetwork的介紹和使用  

       官方文檔

15、ClassKit 

      這也是一個新的框架,在11.4中加入的,也很有趣,但關於它的資料我找到的也很少,但通過官方的介紹你也能了解到一些信息,官方介紹的也比較詳細。

      官方文檔

16、CloudKit

      這個框架我們首先能聯想到肯定是 iCloud了,的確這個框架也是專門用來給它服務的,每當我們看到一個新框架的時候我們腦袋裡想的肯定是這框架是用來干什麼的,具體我們該怎樣使用它。

      iOS CloudKit的使用  這篇文章也就了兩個問題,它是什麼,它是用來幹嘛的。

※綠能、環保無空污,成為電動車最新代名詞,目前市場使用率逐漸普及化

台中景泰電動車行只是一個單純的理由,將來台灣的環境,出門可以自由放心的深呼吸,讓空氣回歸自然的乾淨,減少污染,留給我們下一代有好品質無空污的優質環境

17、Combine

      Combine是Apple在2019年WWDC上推出的一個新框架。該框架提供了一個聲明性的Swift API,用於隨時間處理值。這些值可以表示多種異步事件

      Swift Combine

      Combine框架詳細解析

18、Contacts  ContactsUI

      這兩個框架我相信很多人還是比較熟悉了,以前的很多應用都喜歡獲取用戶的通訊錄,不過現在的APP我感覺在慢慢減少這方面的權限獲取,也可能和人們的生活方式有關吧,慢慢的很多人聯繫也就不再考通訊錄的手機號碼,這兩個框架我們也就不再細緻的介紹了。

19、CoreAudio  CoreAudioKit  CoreAudioTypes

      Core Audio 提供了数字音頻服務為iOS與OS X, 它提供了一系列框架去處理音頻。Core Audio 中也包含我們最常用的前面也有說過的 AudioToolbox和AudioUnit 框架。要具體的說它裏面的內容我們也能寫一本書了。想要大致的了解它和它的使用,下面的文章能做到。

      Core Audio音頻基礎概述

      官方文檔 Core Audio

      官方文檔 Core Audio Types

20、CoreBluetooth

      這個框架也是比較重要的一個框架,在我們的開發中也是經常使用到的一個框架 藍牙

      iOS中的藍牙 CoreBluetooth藍牙系列

      官方文檔

21、CoreData

      這個我就一句話帶過,他就蘋果提供的數據庫,CoreData我以前也有寫過關於它的文章,有需要的也可以往前面翻翻。

22、CoreFoundation

      說到 CoreFoundation 我們就不可避免的的說活 Foundation ,這個框架和Foundation有什麼區別和聯繫,他們之間使用的時候我們需要注意什麼,他們之間的橋接等等這些都是我們需要注意的東西。具體的我們就不在說了,下面的這文章能幫助到我們。這個框架我們還是有必要進行一個具體的了解的!

      提高性能之——Core Foundation

      官方文檔

23、CoreGraphices

      這個按照字面我們能把它接成“圖形核心”,其實它和我們常看到的 QuartzCore、Quartz2D等會很容易混淆,我以前在說Quartz2D的時候有提過關於他們之間的一些基本的區分以及關係,QuartzCore 這裏可以看,然後關於CoreGraphices具體的內容的確也是比較的龐大,需要我們花時間去弄清除。然後我們在這裏也沒法具體的再談了,還是下面的文章幫助我們理解。

      iOS圖像處理之Core Graphics和OpenGL ES小析

      iOS繪圖框架CoreGraphics分析

      CoreGraphic框架解析(一)—— 基本概覽 這篇後續還有具體的使用,這裏就不一一列表,可以通過它找到的。

24、CoreHaptics  [‘hæptiks]

      CoreHaptics 是 iOS13 中的新API,同時只有 iPhone 8 及之後的機型支持。CoreHaptics 提供了更加細膩,可控的震動表達方式,可以令APP產生一種全新的體驗。下面是一些簡單的文章和官方文檔。

      CoreHaptics

      官方文檔

25、CoreImage

      CoreImage 框架是iOS處理圖像的框架,主要用處可以給圖片添加濾鏡效果和圖像識別功能(人臉、條形碼等等)。

      CoreImage和GPUImage的結合使用  這篇文章是一個很好的使用介紹

      Core Image 官方文檔

26、CoreLocation   

      在移動互聯網時代,移動app能解決用戶的很多生活瑣事,比如導航:去任意陌生的地方 周邊:找餐館、找酒店、找銀行、找電影院 。在上述應用中,都用到了地圖和定位功能,在iOS開發中,要想加入這2大功能,必須基於2個框架進行開發 MapKit :用於地圖展示  CoreLocation :用於地理定位。所以CoreLocation和MapKit也是經常在一起使用的,也就是定位和地圖。

       關於CoreLocation定位服務的簡單使用         官方文檔

27、CoreMedia

      它是屬於比較底層的一套音視頻C語言接口,提供對媒體文件操作的底層接口。它的具體的使用我們基礎到的比較多的是基於它的AVFoundation。

      官方文檔

28、CoreMIDI  這個我基本上是不想說了的,因為好像我們基本上都沒什麼使用,而且關於它的資料特別的少,MIDI是一套樂器数字接口,這個框架也是用來連接設備的 像MIDI 鍵盤,有興趣的自己再去了解吧。

29、CoreML

       CoreML 是一個機器學習框架,藉助 Core ML,您可以將已訓練好的機器學習模型,集成到自己的應用當中。

       Core ML介紹 (Apple機器學習框架)

       官方文檔

30、CoreMotion

      Core Motion 可以讓開發者從各個內置傳感器那裡獲取未經修改的傳感數據,並觀測或響應設備各種運動和角度變化。通過這些傳感器可以獲取加速度值,陀螺儀值等。

      iOS CoreMotion的使用

      官方文檔

31、CoreNFC

      NFC(近場通信)就是當兩台硬件設備相距4cm以內時可以實現互相通信 

      iOS11中使用CoreNFC

      官方文檔

32、CoreServices

      Core Services層為所有的應用程序提供基礎系統服務。可能應用程序並不直接使用這些服務,但它們是系統很多部分賴以建構的基礎。這麼去理解的時候就發現其實他是一個很少我們具體需要我們使用的框架,但真的是一個無處不在的框架。

      官方文檔

33、CoreSpotLight  [ˈspɑːtlaɪt]

      這也是一個很有趣的框架,它可以讓你 App 中的內容在 Spolite 中搜索到, 並且將相關的搜索結果展現給用戶, 並且允許用戶和搜索的結果進行交互. 當用戶選擇了其中一個搜索的結果后, 不但可以自動的打開你的應用程序, 同時還可以跳轉到指定的頁面來查看詳細的內容。

      如何使用 Core Spotlight

      官方文檔

 

 

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容器的實現原理

從本質上,容器其實就是一種沙盒技術。就好像把應用隔離在一個盒子內,使其運行。因為有了盒子邊界的存在,應用於應用之間不會相互干擾。並且像集裝箱一樣,拿來就走,隨處運行。其實這就是 PaaS 的理想狀態。

實現容器的核心,就是要生成限制應用運行時的邊界。我們知道,編譯后的可執行代碼加上數據,叫做程序。而把程序運行起來后,就變成了進程,也就是所謂的應用。如果能在應用啟動時,給其加上一個邊界,這樣不就能實現期待的沙盒嗎?

在 Linux 中,實現容器的邊界,主要有兩種技術 CgroupsNamespace. Cgroups 用於對運行的容器進行資源的限制,Namespace 則會將容器隔離起來,實現邊界。

這樣看來,容器只是一種被限制的了特殊進程而已。

容器的隔離:Namespace

在介紹 Namespace 前,先看一個實驗:

# 使用 python3.6.8 的官方鏡像,建立了一個運行 django 的環境
# 進入該容器后,使用 ps 命令,查看運行的進程
root@8729260f784a:/src# ps -A
  PID TTY          TIME CMD
    1 ?        00:01:22 gunicorn
   22 ?        00:01:20 gunicorn
   23 ?        00:01:24 gunicorn
   25 ?        00:01:30 gunicorn
   27 ?        00:01:16 gunicorn
   41 pts/0    00:00:00 bash
   55 pts/0    00:00:00 ps

可以看到,容器內 PID =1 的進程,是 gunicorn 啟動的 django 應用。熟悉 Linux 的同學都知道,PID =1 的進程是系統啟動時的第一個進程,也稱 init 進程。其他的進程,都是由它管理產生的。而此時,PID=1 確實是 django 進程。

接着,退出容器,在宿主機執行 ps 命令

# 環境為 Centos7
[root@localhost ~]# ps -ef | grep gunicorn
root      9623  8409  0 21:29 pts/0    00:00:00 grep --color=auto gunicorn
root     30828 30804  0 May28 ?        00:01:22 /usr/local/bin/python /usr/local/bin/gunicorn -c gunicorn_config.py ctg.wsgi
root     31171 30828  0 May28 ?        00:01:20 /usr/local/bin/python /usr/local/bin/gunicorn -c gunicorn_config.py ctg.wsgi
root     31172 30828  0 May28 ?        00:01:24 /usr/local/bin/python /usr/local/bin/gunicorn -c gunicorn_config.py ctg.wsgi
root     31174 30828  0 May28 ?        00:01:30 /usr/local/bin/python /usr/local/bin/gunicorn -c gunicorn_config.py ctg.wsgi
root     31176 30828  0 May28 ?        00:01:16 /usr/local/bin/python /usr/local/bin/gunicorn -c gunicorn_config.py ctg.wsgi

如果以宿主機的視角,發現 django 進程 PID 變成了 30828. 這也就不難證明,在容器中,確實做了一些處理。把明明是 30828 的進程,變成了容器內的第一號進程,同時在容器還看不到宿主機的其他進程。這也說明容器內的環境確實是被隔離了。

這種處理,其實就是 Linux 的 Namespace 機制。比如,上述將 PID 變成 1 的方法就是通過PID Namespace。在 Linux 中創建線程的方法是 clone, 在其中指定 CLONE_NEWPID 參數,這樣新創建的進程,就會看到一個全新的進程空間。而此時這個新的進程,也就變成了 PID=1 的進程。

int pid = clone(main_function, stack_size, CLONE_NEWPID | SIGCHLD, NULL); 

在 Linux 類似於 PID Namespace 的參數還有很多,比如:

容器的限制:Cgroups

通過 Namespace 技術,我們實現了容器和容器間,容器與宿主機之間的隔離。但這還不夠,想象這樣一種場景,宿主機上運行着兩個容器。雖然在容器間相互隔離,但以宿主機的視角來看的話,其實兩個容器就是兩個特殊的進程,而進程之間自然存在着競爭關係,自然就可以將系統的資源吃光。當然,我們不能允許這麼做的。

Cgroups 就是 Linux 內核中用來為進程設置資源的一個技術。

Linux Cgroups 全稱是 Linux Control Group,主要的作用就是限制進程組使用的資源上限,包括 CPU,內存,磁盤,網絡帶寬。

還可以對進程進行優先級設置,審計,掛起和恢復等操作。

在之前的版本中,可通過 libcgroup tools 來管理 cgroup, 在 RedHat7 后,已經改為通過 systemctl 來管理。

我們知道,systemd 在 Linux 中的功能就是管理系統的資源。而為了管理的方便,衍生出了一個叫 Unit 的概念,比如一個 unit 可以有比較寬泛的定義,比如可以表示抽象的服務,網絡的資源,設備,掛載的文件系統等。為了更好的區分,Linux 將 Unit 的類型主要分為 12 種。

類型 作用
.automount 用於自動掛載配置的掛載點
.swap 描述系統的交換區,反映了設備或文件的路徑
.target 在系統啟動或者改變狀態時,為其他 unit 提供同步點
.path 定義的文件路徑,用於激活。
.service 一個服務或者一個應用,具體定義在配置文件中。
.socket 一個網絡或者 IPC socket,FIFO buffer.
.device 描述一個需要被 systemd udevsysfs 文件系統管理的設備
.mount 定義的掛載點
.timer 定時器
.snapshot systemctl snapshot 命令自動創建的單元
.slice 用於關聯 Linux Control Group 節點,根據關聯的 slice 來限制進程。一個管理單元的組。Slice 並不包含任何進程,僅僅管理由 service 和 scope 組成的層級結構。
.scope systemd 從 bus 接口收到消息后自動創建。Scope 封裝了任意進程通過 fork() 函數開啟或停止的進程,並且在 systemd 運行時註冊。例如:用戶 sessions,容器和虛擬機。

Cgroup 中,主要使用的是 slice, scope and service 這三種類型。

如創建一個臨時 cgroup, 然後對其啟動的進程進行資源限制:

 # 創建一個叫 toptest 的服務,在名為 test 的 slice 中運行
[root@localhost ~]# systemd-run --unit=toptest --slice=test top -b
Running as unit toptest.service.

現在 toptest 的服務已經運行在後台了

# 通過 systemd-cgls 來查看 Cgroup 的信息
[root@localhost ~]#  systemd-cgls
├─1 /usr/lib/systemd/systemd --switched-root --system --deserialize 22
├─test.slice
│ └─toptest.service
│   └─6490 /usr/bin/top -b

# 通過 systemctl status 查看服務的狀態
[root@localhost ~]# systemctl status toptest
● toptest.service - /usr/bin/top -b
   Loaded: loaded (/run/systemd/system/toptest.service; static; vendor preset: disabled)
  Drop-In: /run/systemd/system/toptest.service.d
           └─50-Description.conf, 50-ExecStart.conf, 50-Slice.conf
   Active: active (running) since Tue 2020-06-02 14:01:01 CST; 3min 50s ago
 Main PID: 6490 (top)
   CGroup: /test.slice/toptest.service
           └─6490 /usr/bin/top -b

現在對運行的 toptest 服務進行資源的限制。

# 先看下,沒有被限制前的 Cgroup 的信息, 6490 為進程 PID
[root@localhost ~]# cat /proc/6490/cgroup
11:pids:/test.slice
10:blkio:/test.slice
9:hugetlb:/
8:cpuset:/
7:memory:/test.slice
6:devices:/test.slice
5:net_prio,net_cls:/
4:perf_event:/
3:freezer:/
2:cpuacct,cpu:/test.slice
1:name=systemd:/test.slice/toptest.service

# 對其使用的 CPU 和 內存進行限制
systemctl set-property toptest.service CPUShares=600 MemoryLimit=500M

# 再次查看 Cgroup 的信息,發現在 cpu 和 memory 追加了一些內容。
[root@localhost ~]# cat /proc/6490/cgroup
11:pids:/test.slice
10:blkio:/test.slice
9:hugetlb:/
8:cpuset:/
7:memory:/test.slice/toptest.service
6:devices:/test.slice
5:net_prio,net_cls:/
4:perf_event:/
3:freezer:/
2:cpuacct,cpu:/test.slice/toptest.service
1:name=systemd:/test.slice/toptest.service

這時可以在 /sys/fs/cgroup/memory/test.slice/sys/fs/cgroup/cpu/test.slice 目錄下,多出了一個叫 toptest.service 的目錄。

在其目錄下 cat toptest.service/cpu.shares 可以發現,裏面的 CPU 被限制了 600.

回到 Docker,其實 docker 和我們上面做的操作基本一致,具體需要限制哪些資源就是在 docker run 里指定:

$ docker run -it --cpu-period=100000 --cpu-quota=20000 ubuntu /bin/bash

關於 docker 具體的限制,可以在 sys/fs/cgroup/cpu/docekr/ 等文件夾來查看。

容器的文件系統:容器鏡像 – rootfs

現在我們知道,容器技術的核心就是通過 Namespace 限制了容器看到的視野,通過 Cgroup限制了容器可訪問的資源。 但關於 Mount Namespace 還有一些特殊的地方,需要着重關注下。

Mount Namespace 特殊之處在於,除了在修改時需要進程對文件系統掛載點的認證,還需要顯式聲明需要掛載那些目錄。在 Linux 系統中,有一個叫 chroot 的命令,可以改變進程的根目錄到指定的位置。而 Mount Namespace 正是基於 chroot 的基礎上發展出來的。

在容器內,應該看到完全獨立的文件系統,而且不會受到宿主機以及其他容器的影響。這個獨立的文件系統,就叫做容器鏡像。它還有一個更專業的名字叫 rootfs. rootfs 中包含了一個操作系統所需要的文件,配置和目錄,但並不包含系統內核。 因為在 Linux 中,文件和內核是分開存放的,操作系統只有在開啟啟動時才會加載指定的內核。這也就意味着,所有的容器都會共享宿主機上操作系統的內核。

在 PaaS 時代,由於雲端和本地的環境不同,應用打包的過程,一直是比較痛苦的過程。但有了 rootfs ,這個問題就被很好的解決了。因為在鏡像內,打包的不僅僅是應用,還有所需要的依賴,都被封裝在一起。這就解決了無論是在哪,應用都可以很好的運行的原因。

不光這樣,rootfs 還解決了可重用性的問題,想象這個場景,你通過 rootfs 打包了一個包含 java 環境的 centos 鏡像,別人需要在容器內跑一個 apache 的服務,那麼他是否需要從頭開始搭建 java 環境呢?docker 在解決這個問題時,引入了一個叫層的概念,每次針對 rootfs 的修改,都只保存增量的內容,而不是 fork 一個新鏡像。

層級的想法,同樣來自於 Linux,一個叫 union file system (聯合文件系統)。它最主要的功能就是將不同位置的目錄聯合掛載到同一個目錄下。對應在 Docker 裏面,不同的環境則使用了不同的聯合文件系統。比如 centos7 下最新的版本使用的是 overlay2,而 Ubuntu 16.04 和 Docker CE 18.05 使用的是 AuFS.

可以通過 docker info 來查詢使用的存儲驅動,我這裏的是 overlay2

[root@localhost ~]# docker info
Client:
 Debug Mode: false

Server:
 Containers: 4
  Running: 4
  Paused: 0
  Stopped: 0
 Images: 4
 Server Version: 19.03.8
 Storage Driver: overlay2

接着我們來了解下,Overlay2 的文件系統在 docker 中是如何使用的?

Overlay2

在 Linux 的主機上,OverlayFS 一般有兩個目錄,但在显示時具體會显示為一個目錄。這兩個目錄被稱為層,聯合在一起的過程稱為 union mount. 在其下層的目錄稱為 lowerdir, 上層的目錄稱為 upperdir. 兩者聯合后,暴露出來的視圖稱為 view. 聽起來有點抽象,先看下整體結構:

可以看到,lowerdir 其實對應的就是鏡像層,upperdir 對應的就是容器器。而 merged 對應的就是兩者聯合掛載之後的內容。而且我們發現,當鏡像層和容器層擁有相同的文件時,會以容器層的文件為準(最上層的文件為準)。通常來說,overlay2 支持最多 128 lower 層。

下面實際看下容器層和鏡像具體的體現,我這台 linux 主機上,運行着 4 個 container。

Docker 一般的存儲位置在 /var/lib/docker,先看下裏面的結構:

[root@localhost docker]# ls -l /var/lib/docker
total 16
drwx------.  2 root root   24 Mar  4 03:39 builder
drwx--x--x.  4 root root   92 Mar  4 03:39 buildkit
drwx------.  7 root root 4096 Jun  1 10:36 containers
drwx------.  3 root root   22 Mar  4 03:39 image
drwxr-x---.  3 root root   19 Mar  4 03:39 network
drwx------. 69 root root 8192 Jun  1 15:01 overlay2
drwx------.  4 root root   32 Mar  4 03:39 plugins
drwx------.  2 root root    6 Jun  1 15:00 runtimes
drwx------.  2 root root    6 Mar  4 03:39 swarm
drwx------.  2 root root    6 Jun  1 15:01 tmp
drwx------.  2 root root    6 Mar  4 03:39 trust
drwx------.  3 root root   45 May 18 10:28 volumes

需要着重關注的是 container, image, overlay2 這幾個文件夾。

  • container:這個不用多說,正在運行或創建的容器會在這個目錄下。
  • image:對應記錄的就是鏡像。
  • overlay2:記錄的是每個鏡像下包含的 lowerrdir.

之前提到,unionfs 的實現可能有多種,比如 overlay2,aufs,devicemapper 等。那麼自然在 image 文件夾下,就會存在多種驅動的文件夾,:

image/
└── overlay2
    ├── distribution
    ├── imagedb
    │   ├── content
    │   └── metadata
    ├── layerdb
    │   ├── mounts
    │   ├── sha256
    │   └── tmp
    └── repositories.json

這裏的 imagedblayerdb, 就是存儲元數據的地方。之前我們了解到,容器的文件系統構成就是通過 image 層 和 container 層聯合構成的,而每個 image 可能是由多個層構成。這就意味着,每個層可能會被多個 image 引用。那麼之間是如何關聯的呢?答案就在 imagedb 這個文件下。

這裏我以 mysql 鏡像為例:

※想知道最厲害的網頁設計公司嚨底家"!

RWD(響應式網頁設計)是透過瀏覽器的解析度來判斷要給使用者看到的樣貌

# 查看 mysql 的鏡像 id
[root@localhost docker]# docker image ls
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
ctg/mysql           5.7.29              84164b03fa2e        3 months ago        456MB

# 進入到 imagedb/content/sha256 目錄, 可以找到對應的鏡像 id
[root@localhost docker]# ls -l image/overlay2/imagedb/content/sha256/
...
-rw-------. 1 root root  6995 Apr 27 02:45 84164b03fa2ecb33e8b4c1f2636ec3286e90786819faa4d1c103ae147824196a

# 接着看下裏面記錄的內容, 這裏截取有用的部分
cat  image/overlay2/imagedb/content/sha256/84164b03fa2ecb33e8b4c1f2636ec3286e90786819faa4d1c103ae147824196a
{
.........
  "os": "linux",
  "rootfs": {
    "type": "layers",
    "diff_ids": [
      "sha256:f2cb0ecef392f2a630fa1205b874ab2e2aedf96de04d0b8838e4e728e28142da",
      "sha256:a9f6b7c7101b86ffaa53dc29638e577dabf5b24150577a59199d8554d7ce2921",
      "sha256:0c615b40cc37ed667e9cbaf33b726fe986d23e5b2588b7acbd9288c92b8716b6",
      "sha256:ad160f341db9317284bba805a3fe9112d868b272041933552df5ea14647ec54a",
      "sha256:1ea6ef84dc3af6506c26753e9e2cf7c0d6c1c743102b85ebd3ee5e357d7e9bc4",
      "sha256:6fce4d95d4af3777f3e3452e5d17612b7396a36bf0cb588ba2ae1b71d139bab9",
      "sha256:6de3946ea0137e75dcc43a3a081d10dda2fec0d065627a03800a99e4abe2ede4",
      "sha256:a35a4bacba4d5402b85ee6e898b95cc71462bc071078941cbe8c77a6ce2fca62",
      "sha256:1ff9500bdff4455fa89a808685622b64790c321da101d27c17b710f7be2e0e7e",
      "sha256:1cf663d0cb7a52a3a33a7c84ff5290b80966921ee8d3cb11592da332b4a9e016",
      "sha256:bcb387cbc5bcbc8b5c33fbfadbce4287522719db43d3e3a286da74492b7d6eca"
    ]
  }
}

可以看到 mysql 鏡像由 11 層組成,其中 f2cb 是最低層,bcb3 是最上層。

接着,我們看下 layerdb 的內容:

[root@localhost docker]# ls -l  image/overlay2/layerdb/
total 8
drwxr-xr-x.  6 root root 4096 May 13 13:38 mounts
drwxr-xr-x. 39 root root 4096 Apr 27 02:51 sha256
drwxr-xr-x.  2 root root    6 Apr 27 02:51 tmp

# 首先看下 sha256 目錄下的內容
[root@localhost docker]# ls -l  image/overlay2/layerdb/sha256/
total 0
....
drwx------. 2 root root 71 Apr 27 02:45 bbb9cccab59a16cb6da78f8879e9d07a19e3a8d49010ab9c98a2c348fa116c87
drwx------. 2 root root 71 Apr 27 02:45 f2cb0ecef392f2a630fa1205b874ab2e2aedf96de04d0b8838e4e728e28142da
....

可以發現,在這裏僅能找到最底層的層 ID,原因在於層之間的關聯是通過 chainID 的方式保存的,簡單來說就是通過 sha256 算法后能計算出一層的容器 id.

比如這裏,最底層 id 是 f2cb0ecef392f2a630fa1205b874ab2e2aedf96de04d0b8838e4e728e28142da , 上一層 id 是 a9f6b7c7101b86ffaa53dc29638e577dabf5b24150577a59199d8554d7ce2921, 那麼對應在 sha256 目錄下的下一層 id 的計算方法就是:

[root@localhost docker]# echo -n "sha256:f2cb0ecef392f2a630fa1205b874ab2e2aedf96de04d0b8838e4e728e28142da sha256:a9f6b7c7101b86ffaa53dc29638e577dabf5b24150577a59199d8554d7ce2921" | sha256sum
bbb9cccab59a16cb6da78f8879e9d07a19e3a8d49010ab9c98a2c348fa116c87  -

接着我們可以在 sha256 目錄下,找到 bbb9.. 這層的內容。

OK,現在我們已經把鏡像和層關聯起來,但之前說過,image 目錄下存的都是元數據。真實的 rootfs 其實在另一個地方 – /docker/overlay2 下。

# 通過查詢 cache-id,得到就是真實的 rootfs 層
[root@localhost docker]# cat  image/overlay2/layerdb/sha256/f2cb0ecef392f2a630fa1205b874ab2e2aedf96de04d0b8838e4e728e28142da/cache-id
2996b24990e75cbd304093139e665a45d96df8d7e49334527827dcff820dbf16[

進入到 /docker/overlay2 下查看:

[root@localhost docker]# ls -l overlay2/
total 4
...
drwx------. 3 root root   47 Apr 27 02:45 2996b24990e75cbd304093139e665a45d96df8d7e49334527827dcff820dbf16
...
drwx------. 2 root root 4096 May 13 13:38 l

這樣真實的 rootfs 層也被找到了。

這裏重新梳理下,我們先是在 mage/overlay2/imagedb/content/sha256/ ,根據 image id 查看該 image 具有所有的層ID,然後根據最底層ID和上層ID通過 sha256 計算得到,引用的上一層 ID, 依次類推,關聯所有的層。最後通過每一層的 cache-id,將元數據和真實的 rootfs 層數據對應起來了。

最後總結一下,rootfs 的構成。

每個 rootfs 由鏡像層(lowerdir)和 容器層(upperdir)構成,其中鏡像層只能只讀,而容器層則能讀寫。而且鏡像層可有最多128層構成。

其實,rootfs 構成還有另外一層,但由於在進行提交或編譯時,不會把這層加進去,所以就沒把這層算在rootfs裏面,但實際上存在的。

在之前我們查看 ls -l /var/lib/docker/overlay2/ 下鏡像層,會看到好幾個以 -init 結尾的目錄,而且數量恰好等於容器的數量。這層夾在鏡像層之上,容器層之下。是由 docker 內部單獨生成的一層,專門用於存放 etc/hosts、/etc/resolv.conf 等配置信息。存在的目的,是由於用戶在容器啟動時,需要配置一些特定的值,比如 hostname,dns 等,但這些配置僅對當前容器有效,放到其他環境下自然有別的配置,所以這層被單獨拿出來,在提交鏡像時,忽略這一層。

容器與虛擬機技術的對比

下面這張圖是 docker 官方中,截取下來的,基於上面我們學習的內容,重新分析下 docker 和 傳統 VM 的區別:

遷移性和性能:

  • 傳統 VM: 需要基於 Hypervisor 的硬件虛擬化技術,模擬出 CPU,內存等硬件。然後在其上搭建一套完整的操作系統,自然在性能上會有很大的損失。遷移自然更不用說,傳統的 ova 導出后就是一個完整的操作系統。
  • Docker:Docker 將 Hypervisor 的位置換成自己的 Docekr Engine. 然後運行的容器僅僅是一個特殊的進程,自然性能不會有太大的損失。並且可以應用和其所需要的系統文件打包成鏡像,無論在哪讀可以正常運行,而且相對於 ova 來說體積也小了更多。(需要內核支持)

一般來說,運行着 CentOS 的 KVM,啟動后,在不做優化的前提下,需要佔用 100~200 M 內存。在加上用戶對宿主機的調用,需要通過虛擬化軟件攔截和處理,又是一層性能損耗,特別是對計算資源,網絡和磁盤I/O等。

隔離性:

  • 傳統 VM:由於是虛擬化出一套完整的操作系統,所以隔離性非常好。比如微軟的 Azure 平台,就是在 Windows 服務器上,虛擬出大量的 Linux 虛擬機。

  • Docker:在隔離性上相差就很多了,因為本身上容器就是一種進程,而所有的進程都需要共享一個系統內核。

    • 這就意味着,在 Windows 上運行 Linux 容器,或者 Linux 宿主機運行高版本內核的容器就無法實現。

    • 在 Linux 內核中,有許多資源和對象不能 Namespace 化,如時間,比如通過 settimeofday(2) 系統調用 修改時間,整個宿主機的實際都會被修改。

    • 安全的問題,共享宿主機內核的事實,容器暴露出的攻擊面更大。

資源的限制:

  • 傳統 VM:非常便於管理,控制資源的使用,依賴於虛擬的操作系統。
  • Docker:由於 docker 內資源的限制通過 Cgroup 實現,而 Cgroup 有很多不完善的地方,比如
    • 對 /proc 的處理問題。進入容器后,執行 top 命令,看到的信息和宿主機是一樣的,而不是配置后的容器的數據。(可以通過 lxcfs 修正)。
    • 在運行 java 程序時,給容器內設置的內存為 4g,使用默認的 jvm 配置。而默認的 jvm 讀取的內存是宿主機(可能大於 4g),這樣就會出現 OOM 的情況。

解決的問題

  1. 容器是如何進行隔離的?

    在創建新進程時,通過 Namespace 技術,如 PID namespaces 等,實現隔離性。讓運行后的容器僅能看到本身的內容。

    比如,在容器運行時,會默認加上 PID, UTS, network, user, mount, IPC, cgroup 等 Namespace.

  2. 容器是如何進行資源限制的?

    通過 Linux Cgroup 技術,可為每個進程設定限制的 CPU,Memory 等資源,進而設置進程訪問資源的上限。

  3. 簡述下 docker 的文件系統?

    docker 的文件系統稱為 rootfs,它的實現的想法來自與 Linux unionFS 。將不同的目錄,掛載到一起,形成一個獨立的視圖。並且 docker 在此基礎上引入了層的概念,解決了可重用性的問題。

    在具體實現上,rootfs 的存儲區分根據 linux 內核和 docker 本身的版本,分為 overlay2 , overlay, aufs, devicemapper 等。rootfs(鏡像)其實就是多個層的疊加,當多層存在相同的文件時,上層的文件會將下層的文件覆蓋掉。

  4. 容器的啟動過程?

    1. 指定 Linux Namespace 配置
    2. 設置指定的 Cgroups 參數
    3. 切換進程的根目錄
  5. 容器內運行多個應用的問題?

    首先更正一個概念,我們都說容器是一個單進程的應用,其實這裏的單進程不是指在容器中只允許着一個進程,而是指只有一個進程時可控的。在容器內當然可以使用 ping,ssh 等進程,但這些進程時不受 docker 控制的。

    容器內的主進程,也就是 pid =1 的進程,一般是通過 DockerFile 中 ENTRYPOINT 或者 CMD 指定的。如果在一個容器內如果存在着多個服務(進程),就可能出現主進程正常運行,但是子進程退出掛掉的問題,而對於 docker 來說,僅僅控制主進程,無法對這種意外的情況作出處理,也就會出現,容器明明正常運行,但是服務已經掛掉的情況,這時編排系統就變得非常困難。而且多個服務,在也不容易進行排障和管理。

    所以如果真的想要在容器內運行多個服務,一般會通過帶有 systemd 或者 supervisord 這類工具進行管理,或者通過 --init 方法。其實這些方法的本質就是讓多個服務的進程擁有同一個父進程。

    但考慮到容器本身的設計,就是希望容器和服務能夠同生命周期。所以這樣做,有點背道而馳的意味。

    控制(回收和生命周期的管理)

參考

Cgroup 介紹

Overlay2介紹

docker 官網

在一個容器內搭建多個服務

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主從複製

Master-Slave主從概念

同時運行多個redis服務端,其中一個作為主(master),其他的一個或多個作為從(slave),主從之間通過網絡進行通訊,slave通過複製master的數據來保持與master的數據同步,實現數據冗餘;

在Redis中,配置主從複製非常簡單,Redis允許slave實例對master進行完整拷貝,在連接斷開時,slave會自動重新連接至主實例,並盡可能與master保持同步;

三個主要機制:

  • 當連接可用時,master將發送命令流到slave來使salve保持更新,以下操作將引發該操作,對msater數據的寫入操作(包括刪除更新),key過期;
  • master和slave節點都會進行超時檢測,當連接不穩定時,slave將儘快重新連接並進行部分重新同步,即不需要完全重新同步;
  • 若無法進行部分重新同步,則slave將發起完全重新同步,master會將最新的數據快照發送給slave,後續的操作仍然是發送命令流;

其他特性:

主從之間,採用異步複製,複製過程中依然可以正常響應客戶端操作,支持一主多從,且從節點還可以類似的級聯其他從節點,如圖所示:

主從複製的作用:

  • 使用主從複製,能夠避免Redis的單點故障,實現數據防災備份;
  • 可配置主節點執行寫入,多個從節點分擔查詢,實現讀寫分離獲得更好的性能

注意:使用主從來做讀寫分離時,意味主節點自身沒有任何持久化數據;如果配置了哨兵,一旦節點重啟,則將使用空數據進行同步,導致從節點覆蓋所有持久化數據,這是非常危險的,牆裂建議在主節點和從節點上開啟持久化,如果一定要關閉,則必須配置主節點禁止哨兵自動重啟故障節點;具體故障模式:連接

配置:

#配置文件中按以下方式添加主節點的ip 和端口即可
replicaof 192.168.1.1 6379
#若主節點配置了授權密碼則需要指定密碼
masterauth 密碼
#主節點通過以下方式設置授權密碼
requirepass 密碼
#客戶端連接后需要先驗證密碼
auth 密碼

#可通過以下指令查看當前連接的服務的主從信息
info replication

副本只讀:

默認情況下副本是只讀的,若需要可以通過配置replica-read-onlyno來使副本變為可寫的,但是要強調的是副本寫入的數據,僅寫入到當前副本本地,不會同步至任何節點,包括當前副本的副本;當副本重啟后這寫數據將消失,即臨時數據;

哨兵

哨兵(Sentinel) 是為redis提供了高可用性(high available/HA),使用Sentinel部署Redis時,可實現在無需人工干預的情況下,自動完成固定類型的故障修復;是Redis盡可能處於正常工作狀態;

哨兵的主要功能:

  • 集群監控:監控redis各個節點是否正常工作;
  • 消息通知:當某個節點出現故障時,可通過API\通知系統管理員或是其他程序;
  • 故障轉移(failover):當master無法無法正常工作時,哨兵可以啟動故障轉移過程,該過程會將某一個slave節點提升為master節點,並主動通知使用redis服務器的應用程序要使用新的地址;
  • ​ 配置中心:當客戶端連接至哨兵時,可通過哨兵獲取可用的Redis服務信息;

哨兵的分佈式性質:

Sentinel本身是一個分佈式系統,即會有多個Sentinel進程通過網絡協同合作,具有以下優點:

  • 當多個哨兵就某一master不可用這一事實達成共識,才會進行故障轉移,降低了因網絡波動造成誤報的可能性;

  • 即使一些哨兵進程無法工作時,其他可用的哨兵仍然能夠正常工作,提供了整個系統應對故障的能力;

    反過來,如果只有單獨的一個哨兵進程實際上是沒有辦法提供高可用的;

啟動哨兵

哨兵的執行文件本質就是redis的服務端,只不過運行的模式不同了,另外運行哨兵必須提供配置文件,否則將拒絕啟動;

首先需要準備配置文件,在下載的源碼中找到sentinel.conf 為了後續方便修改可以將其複製到bin目錄下

指定master的地址和端口

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

啟動哨兵的命令有兩種寫法:

#方式1
redis-sentinel sentinel.conf
#方式1
redis-server sentinel.conf --sentinel

若啟動哨兵成功可以在控制台中看到其輸出的master節點信息;

默認情況下哨兵監聽在26379端口上,若開啟了防火牆則需要開放該端口,否則哨兵無法正常工作;

完成故障切換的過程

故障切換的定義:

​ 當master不可用時將一個可用的slave提升稱為master,使結點保持正常訪問;

基於網絡存在不穩定性這個特性,一些時候某個哨兵進程可能無法與master正常通訊,但是這並不意味這master真的不可用了,哨兵無法就此認定master不可用這一事實,哨兵需要能夠檢測master是否客觀的不可用了,並在master不可用成為客觀事實后開始執行故障切換;

  1. 每個Sentinel(哨兵)進程以每秒鐘一次的頻率向整個集群中的Master主服務器,Slave從服務器 以及其他Sentinel(哨兵)進程發送一個 PING 命令
  2. 如果一個實例(instance)距離最後一次有效回復 PING 命令的時間超過 down-after- milliseconds 選項所指定的值,則這個實例會被 Sentinel(哨兵)進程標記為主觀下線(sdown)
  3. 如果一個Master主服務器被標記為主觀下線(SDOWN),則正在監視這個Master主服務器的所有Sentinel(哨兵)進程要以每秒一次的頻率確認Master主服務器的確進入了主觀下線狀態。
  4. 當有足夠數量的 Sentinel(哨兵)進程(大於等於配置文件指定的值)在指定的時間範圍內確認Master主服務器進入了主觀下線狀態(SDOWN), 則Master主服務器會被標記為客觀下線(ODOWN)。
  5. 在一般情況下, 每個Sentinel(哨兵)進程會以每 10 秒一次的頻率向集群中的所有Master主服務器、Slave從服務器發送 INFO 命令。
  6. 當Master主服務器被 Sentinel(哨兵)進程標記為客觀下線(ODOWN)時,Sentinel(哨兵)進程向下線的 Master主服務器的所有 Slave從服務器發送 INFO 命令的頻率會從 10 秒一次改為每秒一次。
  7. 若沒有足夠數量的 Sentinel(哨兵)進程同意 Master主服務器下線, Master主服務器的客觀下線狀態就會被移除。若 Master主服務器重新向 Sentinel(哨兵)進程發送 PING 命令返回有效回 復,Master主服務器的主觀下線狀態就會被移除。

故障切換涉及到的事件和參數:

  • sdown:主觀下線,當某個哨兵與master之間在指定時間內無法正常通訊后該哨兵將產生sdown事件

  • quorum(仲裁數):是一個整數,表示master從主觀下線變為客觀下線所需要的哨兵數量(但有quorum個哨兵與master通訊失敗則master進入主觀下線)

  • odown:當sdown的事件的數量達到指定值(quorum)時,將產odown事件,表示master客觀下線了;

  • majority(大多數):是一個整數,該值通過計算自動得出,計算公式為floor(哨兵總數量/2)+1 floor為下取整

當odown產生時,會選出一個哨兵準備進行故障切換,在切換前該哨兵還需要獲得大多數(majority)哨兵的授權,授權成功則開始進行故障切換;

故障切換完成后,若先前宕機的節點(原來的master)恢復正常,則該節點會降為slave;

部署Sentinel的基本知識

  • 哨兵應與分佈式的形式存在,若哨兵僅部署一個則實際上沒有辦法提高可用性,當僅有的哨兵進程遇到問題退出后,則無法完成故障恢復;

  • 一個健壯的部署至少需要三個Sentinel實例

  • 三個哨兵應該部署在相互的獨立的計算機或虛擬機中;

  • Sentinel無法保證在執行故障轉移期間的寫入的數據是否能夠保留下來;

部署案例:

下例圖中名稱的釋義:
S:sentinel

M:master

R:replace(slave)

1.不要採用下例部署

上述部署中若M1(包括S1,因為在同一個機器上)宕機,剩下的S2雖然可以認定M1主觀下線,但是卻無法得到大多數哨兵的授權並開始故障切換,因為此時majority為2;

2.簡單且實用的部署

上述部署由三個節點組成,每個節點都運行着Redis進程和Sentinel進程,結構簡單,安全性也有了提高;

當M1發生故障時,S2和S3可以就該故障達成一致,並且能夠授權進行故障切換,從而使得客戶端可以正常使用;但也存在丟失已寫入數據的情況,因為redis內部使用異步複製,Master和Slave之間的數據在某個時間點可能不一致;

注意:

由於網絡存在分區性質,若客戶端C1和M1處於同一分區,但是該分區與S1,S2所在的分區無法通訊時,C1可以繼續向M1寫入數據,這寫數據將丟失,因為當網絡恢復時,M1可會被降為slave,而丟棄自己原本的數據;

使用下例配置可緩解該問題:

min-replicas-to-write 1
min-replicas-max-lag 5

上述配置表示,只要master無法寫入數據到任何一個slave超過5秒,則master停止接受寫入;

3.在客戶端部署哨兵

若某些原因導致沒有足夠的服務器節點用於部署哨兵,則可以將哨兵部署至客戶端,如下所示

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若M1出現故障,則S1,S2,S3可順利的進行故障切換;但要注意該部署可能出現案例2中的問題

當然你也可以在客戶端和服務端同時部署哨兵;

配置示例:

#指出master地址和端口  以及仲裁數
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 與master通訊超時時間,達到超時時間則sdown+1
sentinel down-after-milliseconds mymaster 60000
# 同一個master,開始新的故障轉移的時間(將是上一次的兩倍)
# 若slave連接到錯誤的master超過這個時間后slave將被重新連接到正確的master
# 取消正在進行中的故障轉移等待時間
# 按照parallel-syncs指定的配置進行複製的時間,超時候將不再受parallel-syncs的限制
sentinel failover-timeout mymaster 180000
# 發生故障轉移后,同時進行同步的副本數量
sentinel parallel-syncs mymaster 1

集群

Redis 集群是一個提供在多個Redis間節點間共享數據的程序集。

Redis集群並不支持處理多個keys的命令(如mset),因為這需要在不同的節點間移動數據,從而達不到像Redis那樣的性能,在高負載的情況下可能會導致不可預料的錯誤.

Redis 集群通過分區來提供一定程度的可用性,在實際環境中當某個節點宕機或者不可達的情況下繼續處理命令. Redis 集群的優勢:

  • 自動分割數據到不同的節點上。
  • 整個集群的部分節點失敗或者不可達的情況下能夠繼續處理命令。

示意圖:

集群的數據分片

Redis 集群沒有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念.

Redis 集群有16384個哈希槽,每個key通過CRC16算法校驗后對16384取模來決定放置哪個槽.集群的每個節點負責一部分hash槽,舉個例子,比如當前集群有3個節點,那麼:

  • 節點 A 包含 0 到 5500號哈希槽.
  • 節點 B 包含5501 到 11000 號哈希槽.
  • 節點 C 包含11001 到 16384號哈希槽.

這種結構很容易添加或者刪除節點. 比如如果我想新添加個節點D, 我需要從節點 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我想移除節點A,需要將A中的槽移到B和C節點上,然後將沒有任何槽的A節點從集群中移除即可. 由於從一個節點將哈希槽移動到另一個節點並不會停止服務,所以無論添加刪除或者改變某個節點的哈希槽的數量都不會造成集群不可用的狀態.

客戶端可以訪問任意節點進行讀寫操作,若哈希槽不在當前訪問的節點redis會自動的將指令移動到相關節點上;

主從複製模型

為了使在部分節點失敗或者大部分節點無法通信的情況下集群仍然可用,集群使用了主從複製模型,每個節點都會有至少一個slave;

集群在沒有slave的情況下,如果某個節點故障了,那麼整個集群就會以為缺少一部分槽而不可用.

然而如果在創建集群時為每個節點都添加了從節點,在某個節點故障后,其從節點將被選舉為新的主節點,整個集群就不會因找不到槽而不可用,當然若某個節點與其所有子節點都故障了那麼整個節點將不可用;

一致性保證

Redis 並不能保證數據的強一致性. 這意味這在實際中集群在特定的條件下可能會丟失寫操作,主要有兩方面原因:

  • 主節點到從節點之間的指令複製是異步完成的,主從之間在某個時間點可能不一致
  • 出現網絡分區,導致主節點可正常寫入,但是從節點已經被其他分區節點選舉為新的master,寫入的數據將丟失

容錯性

當某master節點故障時,其他master節點將發起投票,若一半以上的master認為其不可用,則從該節點的從節點中(若存在)選舉新的master;

若該master沒有從節點,則集群將不可用

另外當集群一半以上的節點都不可用時則無論這些節點是否有從節點,集群立即不可用;

創建集群:

Redis在5.0版本時放棄了Ruby集群的方式,改為C語言編寫的 redis-cli方式,使得集群的構建方式複雜度大大降低。

集群至少需要三個節點,每個節點一個從節點總共為6個

  1. 配置:

    若要以集群方式運行,則需要按以下方式修改配置文件,以啟用集群:

    cluster-enabled yes
    

    在實際開發中仍然建議使用單獨的虛擬機來部署所有的redis節點,下例為了簡化操作,在同一台虛擬機上搭建集群來進行測試:

  2. 添加上述配置后將bin目錄複製6分名稱為7001-7006,端口從7001-7006

  3. 分別啟動6個redis示例

  4. 使用redis-cli創建集群

    redis-cli --cluster create 10.211.55.9:7001 10.211.55.9:7002 10.211.55.9:7003 10.211.55.9:7004 10.211.55.9:7005 10.211.55.9:7006 --cluster-replicas 1
    

    過程中集群將重寫配置文件,需輸入yes確認

    創建完成后提示如下信息:

    ![image-20200602174849244](/Users/jerry/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200602174849244.png)

    可以看到,集群自動為每個master平均分配了哈希槽,並且設置了一個slave

  5. 連接集群

    ./redis-cli -h 10.211.55.9 -p 7001 -c
    # 參數 -c 即表示連接到集群
    
  6. 查看集群狀態

    cluster info
    
  7. 查看節點信息,包括ip,port,id,槽,主/從;

    cluster nodes
    

添加節點

Redis集群支持動態擴展,期間redis可正常響應客戶端訪問

  1. 首先製作新的redis實例端口為7007並啟動

  2. 添加到集群中

    ./redis-cli --cluster add-node 10.211.55.9:7007 10.211.55.9:7001
    

    添加成功:

  3. 新的節點默認作為master,但是該master沒有分配槽位,使用前必須分配哈希槽

    下例表示從id為cc2e48268ccdd52d1c7840c8f9d2d7f15cc74c1b的節點移動1000個槽到cda3828e42e23dcbdb141db2fed221bc07c59f65節點

    ./redis-cli --cluster reshard 10.211.55.9:7001 --cluster-from cc2e48268ccdd52d1c7840c8f9d2d7f15cc74c1b --cluster-to cda3828e42e23dcbdb141db2fed221bc07c59f65 --cluster-slots 1000
    #--cluster-from  來源節點 多個之前用逗號隔開, all 表示從所有節點中平均分配
    #--cluster-to    目標節點
    #--cluster-slots 1000  移動哈希槽數量
    
  4. 為新的master添加從節點

  • 再次啟動一個新的實例

    • 添加至集群並指定為某master的slave

      ./redis-cli --cluster add-node 10.211.55.9:7008 10.211.55.9:7001 --cluster-slave --cluster-master-id cda3828e42e23dcbdb141db2fed221bc07c59f65
      #--cluster-slave 指定新節點作為slave
      #--cluster-master-id 指定新節點的master
      

刪除節點

  1. 刪除從節點7008

    ./redis-cli --cluster del-node 10.211.55.9:7008 887d2f115f6a94bda86863576d73a131f12229d5
    #指定集群host:port  和要刪除的節點id
    
  2. 將主節點的哈希槽分配給其他的主節點

    /redis-cli --cluster reshard 10.211.55.9:7001 --cluster-from cda3828e42e23dcbdb141db2fed221bc07c59f65 --cluster-to cc2e48268ccdd52d1c7840c8f9d2d7f15cc74c1b 
    
  3. 刪除主節點

    ./redis-cli --cluster del-node 10.211.55.9:7007 887d2f115f6a94bda86863576d73a131f12229d5
    #指定集群host:port  和要刪除的節點id
    
  4. 哈希槽均衡,該操作檢查各節點的槽均衡情況,若差異較大則自動重新分配

    ./redis-cli --cluster rebalance 10.211.55.9:7001
    

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