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一次系统重启后,Ubuntu 系统无法正确识别连接的显示器分辨率了...

背景

一次系统重启后,Ubuntu 系统无法正确识别连接的显示器分辨率了,我连接的 2 个显示器,其中一个分辨率正确识别,另一个却无法识别,默认成 1024 的分辨率了

注意

强制设置的分辨率起码显示器得支持

步骤

  1. xrandr 查看当前显示器的设置信息, 记住当前显示接口的名称,我这里是 VGA-1, 而且支持的分辨率列表应该是没有你想要的分辨率,不然的话在设置里就能看到了
  2. 添加一个分辨率,我这里是 1920 * 1080 : cvt 1920 1080; 得到输出: Modeline "1920x1080_60.00" 173.00 1920 2048 2248 2576 1080 1083 1088 1120 -hsync +vsync
  3. 将 cvt 得到的显示模式使用 xrandr 命令添加:
    sudo xrandr --newmode "1920x1080_60.00" 173.00 1920 2048 2248 2576 1080 1083 1088 1120 -hsync +vsync
    sudo xrandr --addmode VGA-1 "1920x1080_60.00"
  4. 这样设置重启会失效, 将脚本写到一个文件中,并授予执行权限
1
2
3
4
5
!#/bin/bash
cvt 1920 1080
## 如果登录用户不是 root ,则需要使用 sudo ,sudo 需要输入密码,可使用下面的方式解决
echo "password" | sudo -S xrandr --newmode "1920x1080_60.00" 173.00  1920 2048 2248 2576  1080 1083 1088 1120 -hsync +vsync
echo "password" | sudo -S xrandr --addmode VGA-1 "1920x1080_60.00"
  1. 在 Ubuntu 中搜索 启动应用程序, 将脚本添加进去,完成.

发表于 更新于 分类于
基于 OpenCV 的百度路况研究记录的性能测试报告

背景

功能

基于百度地图的路况分析服务目前实现的功能有:

  1. 根据给定的行政区划(省,市,区,县等)获取任一缩放等级下的瓦片
  2. 提取分析拥堵数据(拥堵等级,拥堵点集,拥堵空间数据,拥堵距离,道路代码,省,市,区县,镇,街区,道路名,道路车道数,拥堵方向,拥堵描述,拥堵趋势变化,拥堵时长)
  3. 分析性能监控,日志记录

特性:

  1. 简单: 提供 web 界面,可支持在线查看,分析,调试路况信息
  2. 实时: 提供根据给定的区域范围 (矩形区域) 实时分析该区域拥堵数据的 API
  3. 弹性: 分布式计算分析,弹性增加或减少机器
  4. 易部署: 所有复杂的环境和依赖都已打包成镜像, 一条命令即可部署启动
  5. 少依赖: 服务的地理位置解析不依赖互联网接口及其他第三方接口,全部由分析服务自己解决

输入输出

输入: 百度地图瓦片
输出: 拥堵数据

环境

数据

合肥市(行政区划范围)第 17 等级下的全部地图瓦片, 共 61172 张瓦片,其中有道路信息(截止 2019-06-28) 的有 18092 张

环境依赖

  1. centOS : 7.5
  2. openjdk : 12
  3. openCV : 4.1.0
  4. docker : 18.09
  5. docker compose : 1.24.0
  6. redis : 5.0.5
  7. zookeeper : 3.5.5
  8. rabbitMQ : 3.7.15-management
  9. mariadb: 10.4.6
  10. postgres : 11.4
  11. node : 8.16.0
  12. PostGIS : 2.5.0
  13. PHP : 7.3.6 (PHP-pgsql, PHP-intl)
  14. Apache : 2.4

测试机器配置

暂时没有找到更合适的机器用来长时间运行测试,本次使用的是公司的机器,运行着几个服务,但对系统资源的占用都不大,可以忽略对本次性能测试的影响

CPU : Intel(R) Core(TM) i7-4770 CPU @ 3.40GHz x64 / 单颗 / 8 核
GPU : Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller / 核显
MEM : 组合内存, 4 个插槽, 共 24G
1. 8G Kingston DDR3 1600MHz
2. 8G Kingston DDR3 1600MHz
3. 4G Samsung DDR3 1600MHz
4. 4G Hynix/Hyundai DDR3 1600MHz
DISK : INTEL SSDSC2BW240H6 240G
NETWORK : Intel Corporation Ethernet Connection I217-LM 1000M

网络 : 中国电信 50M 对等宽带, PING 60ms, 抖动 28ms, 丢包 0% (公司网络正常使用情况下)
局域网 : 100M 局域网

测试

测试说明

  1. 服务部署在单台机器上, 线程跑满
  2. 目前已稳定运行一星期 (2019年06月28日 - 2019年07月05日)
  3. 从中抽取其中 1 天的分析数据 (2019年07月04日13:12:40 - 2019年07月05日13:12:40)
  4. 本次测试的功能包含了已经开发完成的全部功能

测试数据

id task_id max_thread_size start_time end_time total_time network_time all_count error_count congest_count
102 1562217160232 8 2019-07-04 13:12:40 2019-07-04 13:14:16 95 84 18902 0 152
103 1562217280004 8 2019-07-04 13:14:40 2019-07-04 13:16:18 98 89 18902 0 153
104 1562217400004 8 2019-07-04 13:16:40 2019-07-04 13:18:14 94 85 18902 0 142
105 1562217520003 8 2019-07-04 13:18:40 2019-07-04 13:20:18 98 87 18902 0 151
106 1562217640004 8 2019-07-04 13:20:40 2019-07-04 13:22:21 101 90 18902 0 158
107 1562217760003 8 2019-07-04 13:22:40 2019-07-04 13:24:13 93 82 18902 0 166
108 1562217880004 8 2019-07-04 13:24:40 2019-07-04 13:26:16 96 85 18902 0 165
109 1562218000003 8 2019-07-04 13:26:40 2019-07-04 13:28:17 97 87 18902 0 157
110 1562218120004 8 2019-07-04 13:28:40 2019-07-04 13:30:18 98 86 18902 0 171
111 1562218240003 8 2019-07-04 13:30:40 2019-07-04 13:32:16 96 85 18902 0 164
112 1562218360003 8 2019-07-04 13:32:40 2019-07-04 13:34:29 109 97 18902 0 163
113 1562218480004 8 2019-07-04 13:34:40 2019-07-04 13:36:16 96 85 18902 0 169
114 1562218600003 8 2019-07-04 13:36:40 2019-07-04 13:38:17 97 86 18902 0 182
115 1562218720003 8 2019-07-04 13:38:40 2019-07-04 13:40:17 97 86 18902 0 182
116 1562218840004 8 2019-07-04 13:40:40 2019-07-04 13:42:18 98 86 18902 0 201
117 1562218960004 8 2019-07-04 13:42:40 2019-07-04 13:44:19 99 88 18902 0 196
118 1562219080003 8 2019-07-04 13:44:40 2019-07-04 13:46:16 96 84 18902 0 188
119 1562219200003 8 2019-07-04 13:46:40 2019-07-04 13:48:15 95 83 18902 0 174
120 1562219320003 8 2019-07-04 13:48:40 2019-07-04 13:50:16 96 83 18902 0 176
121 1562219440003 8 2019-07-04 13:50:40 2019-07-04 13:52:19 99 86 18902 0 195
122 1562219560003 8 2019-07-04 13:52:40 2019-07-04 13:54:26 106 93 18902 0 182
123 1562219680003 8 2019-07-04 13:54:40 2019-07-04 13:56:27 107 95 18902 0 185
124 1562219800003 8 2019-07-04 13:56:40 2019-07-04 13:58:19 99 89 18902 0 189
125 1562219920003 8 2019-07-04 13:58:40 2019-07-04 14:00:28 108 96 18902 0 195
126 1562220040003 8 2019-07-04 14:00:40 2019-07-04 14:02:25 105 93 18902 0 209
127 1562220160003 8 2019-07-04 14:02:40 2019-07-04 14:04:22 102 90 18902 0 205
128 1562220280003 8 2019-07-04 14:04:40 2019-07-04 14:06:18 98 87 18902 0 214
129 1562220400003 8 2019-07-04 14:06:40 2019-07-04 14:08:16 96 83 18901 1 219
130 1562220520003 8 2019-07-04 14:08:40 2019-07-04 14:10:16 96 83 18902 0 226
131 1562220640003 8 2019-07-04 14:10:40 2019-07-04 14:12:19 99 88 18902 0 240
132 1562220760002 8 2019-07-04 14:12:40 2019-07-04 14:14:18 98 85 18902 0 228
133 1562220880003 8 2019-07-04 14:14:40 2019-07-04 14:16:22 102 89 18902 0 219
134 1562221000003 8 2019-07-04 14:16:40 2019-07-04 14:18:17 97 85 18902 0 230
135 1562221120003 8 2019-07-04 14:18:40 2019-07-04 14:20:20 100 88 18902 0 247
136 1562221240003 8 2019-07-04 14:20:40 2019-07-04 14:22:17 97 86 18902 0 218
137 1562221360003 8 2019-07-04 14:22:40 2019-07-04 14:24:18 98 85 18902 0 256
138 1562221480003 8 2019-07-04 14:24:40 2019-07-04 14:26:23 103 89 18902 0 233
139 1562221600003 8 2019-07-04 14:26:40 2019-07-04 14:28:23 103 89 18902 0 246
140 1562221720003 8 2019-07-04 14:28:40 2019-07-04 14:30:22 102 87 18902 0 241
141 1562221840003 8 2019-07-04 14:30:40 2019-07-04 14:32:15 95 82 18902 0 231
142 1562221960004 8 2019-07-04 14:32:40 2019-07-04 14:34:17 97 83 18902 0 241
143 1562222080003 8 2019-07-04 14:34:40 2019-07-04 14:36:17 97 84 18902 0 241
144 1562222200002 8 2019-07-04 14:36:40 2019-07-04 14:38:52 132 120 18902 0 258
145 1562222340003 8 2019-07-04 14:39:00 2019-07-04 14:40:37 97 82 18901 1 263
146 1562222500043 8 2019-07-04 14:41:40 2019-07-04 14:43:14 94 81 18902 0 219
147 1562222620004 8 2019-07-04 14:43:40 2019-07-04 14:45:29 109 97 18902 0 208
148 1562222740004 8 2019-07-04 14:45:40 2019-07-04 14:47:18 98 84 18902 0 219
149 1562222860004 8 2019-07-04 14:47:40 2019-07-04 14:49:12 92 80 18902 0 237
150 1562222980003 8 2019-07-04 14:49:40 2019-07-04 14:51:12 92 79 18902 0 212
151 1562223100004 8 2019-07-04 14:51:40 2019-07-04 14:53:15 95 81 18902 0 248
152 1562223220003 8 2019-07-04 14:53:40 2019-07-04 14:55:22 102 89 18902 0 242
153 1562223340003 8 2019-07-04 14:55:40 2019-07-04 14:57:18 98 84 18902 0 258
154 1562223460003 8 2019-07-04 14:57:40 2019-07-04 14:59:19 99 84 18902 0 258
155 1562223580003 8 2019-07-04 14:59:40 2019-07-04 15:01:24 104 88 18900 2 270
156 1562223700003 8 2019-07-04 15:01:40 2019-07-04 15:03:18 98 85 18902 0 254
157 1562223820003 8 2019-07-04 15:03:40 2019-07-04 15:05:57 137 113 18902 0 253
158 1562223960003 8 2019-07-04 15:06:00 2019-07-04 15:07:50 110 97 18902 0 262
159 1562224080004 8 2019-07-04 15:08:00 2019-07-04 15:09:44 104 90 18902 0 250
160 1562224200003 8 2019-07-04 15:10:00 2019-07-04 15:11:44 104 92 18902 0 244
161 1562224320004 8 2019-07-04 15:12:00 2019-07-04 15:13:46 106 93 18902 0 259
162 1562224440003 8 2019-07-04 15:14:00 2019-07-04 15:15:42 102 88 18902 0 239
163 1562224560003 8 2019-07-04 15:16:00 2019-07-04 15:17:43 103 89 18902 0 269
164 1562224680003 8 2019-07-04 15:18:00 2019-07-04 15:19:35 95 83 18902 0 241
165 1562224780003 8 2019-07-04 15:19:40 2019-07-04 15:21:19 99 86 18902 0 254
166 1562224900003 8 2019-07-04 15:21:40 2019-07-04 15:23:16 96 83 18902 0 262
167 1562225020003 8 2019-07-04 15:23:40 2019-07-04 15:25:16 96 82 18902 0 268
168 1562225140003 8 2019-07-04 15:25:40 2019-07-04 15:27:35 115 99 18900 2 254
169 1562225260003 8 2019-07-04 15:27:40 2019-07-04 15:29:52 132 118 18902 0 252
170 1562225400003 8 2019-07-04 15:30:00 2019-07-04 15:31:57 117 103 18902 0 240
171 1562225520003 8 2019-07-04 15:32:00 2019-07-04 15:33:44 104 88 18902 0 260
172 1562225640003 8 2019-07-04 15:34:00 2019-07-04 15:35:42 102 88 18902 0 264
173 1562225760003 8 2019-07-04 15:36:00 2019-07-04 15:37:41 101 86 18902 0 277
174 1562225880002 8 2019-07-04 15:38:00 2019-07-04 15:39:50 110 94 18900 2 275
175 1562226000003 8 2019-07-04 15:40:00 2019-07-04 15:41:39 99 84 18902 0 281
176 1562226100003 8 2019-07-04 15:41:40 2019-07-04 15:43:17 97 82 18902 0 304
177 1562226220004 8 2019-07-04 15:43:40 2019-07-04 15:45:21 101 87 18902 0 269
178 1562226340002 8 2019-07-04 15:45:40 2019-07-04 15:47:24 104 89 18902 0 284
179 1562226460003 8 2019-07-04 15:47:40 2019-07-04 15:49:22 102 87 18902 0 290
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781 1562299780002 8 2019-07-05 12:09:40 2019-07-05 12:11:10 90 78 18902 0 211
782 1562299900002 8 2019-07-05 12:11:40 2019-07-05 12:13:19 99 86 18901 1 203
783 1562300020002 8 2019-07-05 12:13:40 2019-07-05 12:15:17 97 86 18902 0 190
784 1562300140002 8 2019-07-05 12:15:40 2019-07-05 12:17:18 98 87 18902 0 187
785 1562300260003 8 2019-07-05 12:17:40 2019-07-05 12:19:20 100 89 18902 0 183
786 1562300380002 8 2019-07-05 12:19:40 2019-07-05 12:21:25 105 95 18902 0 183
787 1562300500010 8 2019-07-05 12:21:40 2019-07-05 12:23:19 99 87 18901 1 172
788 1562300620004 8 2019-07-05 12:23:40 2019-07-05 12:25:13 93 82 18902 0 184
789 1562300740004 8 2019-07-05 12:25:40 2019-07-05 12:27:20 100 89 18902 0 190
790 1562300860003 8 2019-07-05 12:27:40 2019-07-05 12:29:20 100 89 18902 0 171
791 1562300980004 8 2019-07-05 12:29:40 2019-07-05 12:31:25 105 94 18902 0 169
792 1562301100003 8 2019-07-05 12:31:40 2019-07-05 12:33:19 99 88 18902 0 182
793 1562301220004 8 2019-07-05 12:33:40 2019-07-05 12:35:16 96 86 18902 0 172
794 1562301340003 8 2019-07-05 12:35:40 2019-07-05 12:37:21 101 89 18902 0 164
795 1562301460004 8 2019-07-05 12:37:40 2019-07-05 12:39:17 97 85 18902 0 158
796 1562301580003 8 2019-07-05 12:39:40 2019-07-05 12:41:25 105 93 18902 0 184
797 1562301700005 8 2019-07-05 12:41:40 2019-07-05 12:43:19 99 88 18902 0 173
798 1562301820004 8 2019-07-05 12:43:40 2019-07-05 12:45:14 94 84 18902 0 155
799 1562301940004 8 2019-07-05 12:45:40 2019-07-05 12:47:20 100 88 18902 0 158
800 1562302060004 8 2019-07-05 12:47:40 2019-07-05 12:49:18 98 88 18902 0 146
801 1562302180003 8 2019-07-05 12:49:40 2019-07-05 12:51:26 106 93 18902 0 165
802 1562302300003 8 2019-07-05 12:51:40 2019-07-05 12:53:23 103 92 18902 0 172
803 1562302420004 8 2019-07-05 12:53:40 2019-07-05 12:55:29 109 96 18902 0 183
804 1562302540005 8 2019-07-05 12:55:40 2019-07-05 12:57:26 106 95 18902 0 140
805 1562302660004 8 2019-07-05 12:57:40 2019-07-05 12:59:20 100 89 18902 0 143
806 1562302780004 8 2019-07-05 12:59:40 2019-07-05 13:01:21 101 89 18902 0 145
807 1562302900004 8 2019-07-05 13:01:40 2019-07-05 13:03:25 105 94 18902 0 155
808 1562303020005 8 2019-07-05 13:03:40 2019-07-05 13:05:18 98 86 18902 0 164
809 1562303140004 8 2019-07-05 13:05:40 2019-07-05 13:07:19 99 89 18902 0 176
810 1562303260007 8 2019-07-05 13:07:40 2019-07-05 13:09:22 102 91 18902 0 153
811 1562303380006 8 2019-07-05 13:09:40 2019-07-05 13:11:21 101 91 18902 0 166
812 1562303500005 8 2019-07-05 13:11:40 2019-07-05 13:13:18 98 85 18901 1 151

完整数据

完整数据可通过连接数据库查看:

DBType: MariaDB
schemas: traffic-service-v2
host: 192.168.10.224
port: 3306
username: root
password: 123456

数据分析

通过以上数据,我们可以做个简单汇总分析:

  1. 一个分析周期内网络请求所消耗的时间占用了总消耗时间的 4/5, 这里说的网络请求时间指的是请求百度瓦片所消耗的时间
  2. 一个分析周期内: 总消耗时间的平均值为: 98.7 s, 网络请求所消耗的平均时间为: 85.7 s, 服务处理所消耗的平均时间为 13 s ;至于时间为什么会呈这样的分布,下面会有详细的解释
  3. 7 月 4 日的晚高峰拥堵时间开始与 17:09 左右, 于 19:33 左右结束, 并且在 17:58 至 18:00 达到了最高峰; 在最高峰时间服务分析耗时 31 s, 处理了 613 张拥堵瓦片.同理,还可以对 7 月 5 日进行同样的分析,这里不再列举
  4. 单张瓦片平均处理时间为 : 0.06976290 s
  5. 每个分析周期都会请求 18902 次瓦片,为什么有的周期请求时间断,而有的周期请求时间长?
    原因有 2 :
    1. 请求过程中可能会发生阻塞的情况,虽然这种情况较少,但是会拖慢单个线程的处理速度
    2. 每次分析的拥堵状况不同, 涉及拥堵的瓦片被填充的有效像素点的数量也不同,这就导致每次同一编号瓦片,但是大小不同,消耗的时间也就不同

机器表现

经过一周的服务性能测试,机器的表现如下

  1. CPU

CPU-OVERVIEW

这是一个分析周期的资源占用情况, 一个分析周期指的是分析完一遍合肥市拥堵情况的动作
截取其中几分钟的的监控情况如下:

CPU

简单解释:
第二张图中每个驼峰代表一次分析过程,图中 11:06 - 11:13,经过了 4 个分析周期,每个分析周期的的大致状态是前期和后期 CPU 占用率都不高,中间部分 CPU 占有率高, 约 80% 左右
这是因为在抓取地图瓦片的时候是按 从北向南 , 从西向东 的顺序来抓取的
很显然合肥市市内是较整个合肥市拥堵情况较重的,而市内是则位于整片区域的中心部分
于是就能解释为什么在一个分析周期前期和后期 CPU 占用率都不高,中间部分 CPU 占有率高的原因

  1. 线程
    Thread

简单解释:
重点看 ts_ 前缀开头的线程
这 8 条线代表分析服务的 8 个线程,绿色代表正在运行, 黄色代表在等待中
中间被隔开代表分析服务已经进行了一个周期
可以看出单个线程在执行一个分析周期的时候,有至少三分之一的时间是处于等待的
这是因为服务分析速度很快,分析完毕之后就从队列中拿出下一条任务出来分析,而在分析之前,会先进行网络请求
请求瓦片是 TCP 请求, 经历上一次请求关闭的四次挥手和连接建立的三次握手, 这种 IO 请求的耗时对 CPU 来说简直如隔三秋
( 对于一次分析周期,去除无道路信息的瓦片,有 18902 张瓦片, 这些都是几十 KB 到几百 KB 大小不等的图片, 需要进行 18902 次 IO 请求,其开销必然不小 )
但是 CPU 不会闲着,他会去处理其他线程的请求
这样的分析也能够解释了上述表格中 总耗时 和 网络请求耗时 之间的关系

线程中甚至还会出现这样的情况

Thread Waiting

这种情况会拖慢单个线程的执行效率
这种情况是因为在请求百度瓦片的时候某一张耗时过长被阻塞了,导致线程一直在等待,直到等待时间大于等于连接超时时间或者数据传输超时时间,该线程会被主动释放,后面又恢复正常运行
不过这种情况出现的次数比较少,主要看网络的稳定性,有出现的情况都在日志里记录下来了,即上述表格中的出错数

  1. 内存
    Memory

对于服务器内存来说, 24G 内存还是比较吃紧的
其中最消耗服务器内存是核心分析服务, 为 java 服务
java 12 初始化堆大小和最大堆大小均没有配置,为缺省值
这时最大堆大小 Xmx 为物理内存的 1/4 , 即 6 GB

通过上面的图可以得出:
核心分析服务达到峰值时, 以达到最大内存 6G, 后来内存占用又会减少,很有可能是 6G 内存不够使用,已触发 GC, 导致内存释放
结合整个机器内存占用普遍在 80% 以上, 更能说明这一点

  1. 磁盘
    Disk

磁盘的 IO 情况其实并没有太大变动,只是在分析的高峰会有写入和读取

  1. 网络
    Networks

8 线程并发请求, 外网下载速度平稳在 350 kb/s 左右, 对网络带宽大小要求不高,但要求网络稳定,无抖动,无丢包

性能优化

经过上面的分析,我认为可以从下面几个点再继续优化:

  1. 提示机器内存: 显然测试机器的内存有点吃紧, 至少 64 G 为合适
  2. CPU 的频率不需要太高,可选择核数多 CPU, 因为整个耗时最长的是网络请求时间, 而这种 IO 并不消耗 CPU 时间,可将线程数调节至 CPU 逻辑核心数的 3 倍到 5 倍. 推荐 IntelXeon E5 系列 CPU
  3. 提供更稳定的网络
  4. 既然请求百度的瓦片耗时高,那么先缓存一部分瓦片到本地进行分析,效率是否更高? (下面进行测试) 不过带来的坏处就是丧失了分析服务的实时性

本地缓存分析

我事先缓存了 2019年07月04日17:00:00 到 2019年07月04日18:00:00, 60 分钟内每分钟的瓦片数据, 共计 18902 * 60 = 1134120 张瓦片到本地磁盘

Nginx 读取

将这 110w 张瓦片放到 nginx 目录下, 在进行测试
发现测试结果并不能够令人满意,和上面的结果几乎无差,这里就不再贴出表格数据了
仔细分析结果是没错的.还是同样的 TCP 请求,只不过不同的是从远端服务器变成了本地服务器

本地读取瓦片

将 TCP 请求更换为本地读取文件形式,结果分析时间令人欣慰, 这里也不贴出表格数据了,放一张日志的截图对比下

File System

总结

  1. 本分析服务对服务器的要求并不高, 要求 CPU 尽量多核心,网络稳定
  2. 开销时间主要集中在网络请求耗时, 目前较好的解决方式是先本地缓存再分析,牺牲了分析的实时性

发表于 更新于 分类于
用 gradle 构建经常失败,主要是国内网络的原因,这时候配置代理,构建过程要轻松许多

背景

用 gradle 构建经常失败,主要是国内网络的原因,这时候配置 gradle 使用代理,构建过程要轻松许多

做法

  1. JVM system properties
    例如:
    System.setProperty(‘http.proxyHost’, ‘www.somehost.org‘)

  2. 配置 gradle.properties

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## http
systemProp.http.proxyHost=www.somehost.org
systemProp.http.proxyPort=8080
systemProp.http.proxyUser=userid
systemProp.http.proxyPassword=password
systemProp.http.nonProxyHosts=*.nonproxyrepos.com|localhost

## https
systemProp.https.proxyHost=www.somehost.org
systemProp.https.proxyPort=8080
systemProp.https.proxyUser=userid
systemProp.https.proxyPassword=password
systemProp.https.nonProxyHosts=*.nonproxyrepos.com|localhost

发表于 更新于 分类于
之前写过基于 docker compose 使用 Harbor 搭建 Docker 私有仓库并管理,但是群晖里只有 docker 的管理,没有 docker compose 的直接支持

背景

docker 仓库存储大量的镜像,占用的空间很大,放到群晖上存储再合适不过了
之前写过基于 docker compose 使用 Harbor 搭建 Docker 私有仓库并管理,但是群晖里只有 docker 的管理,没有 docker compose 的直接支持
现在来个简单的仓库管理

方法

  1. 安装 docker 套件
  2. 下载 registry 和 joxit/docker-registry-ui 镜像
  3. 分别启动这 2 个容器,注意配置

registry 配置

  1. 配置挂载目录
  2. 配置环境变量,因为默认的 registry 镜像不支持跨域请求和没有开启删除镜像的功能,我曾尝试在镜像里修改配置文件,然后在导出镜像,但是失败了,新导出的镜像启动后无法提供服务
  3. 环境配置如下

Synology-Private-Docker

REGISTRY_STORAGE_DELETE_ENABLED:true
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Headers:[‘Origin,Accept,Content-Type,Authorization’]
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Methods:[‘GET,POST,PUT,DELETE’,’HEAD’]
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Origin:[‘*’]
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Expose-Headers:[‘Docker-Content-Digest’]

后续配置

路由器开启端口映射即可

镜像的删除

首先要说的是,这里有个坑, 官方提供的删除镜像仓库中镜像的接口，仅仅是把 manifest 删除了，真正的镜像文件还存在！官方并没有提供删除镜像层的接口！这也就是说，当我们调用删除镜像的接口之后，仅仅是查看镜像的列表时看不到原镜像了，然而原有镜像仍然在磁盘中，占用着宝贵的文件存储空间

这里使用官方提供的 GC 工具来清除无用文件

删除方式 1

  1. 在 web 界面上删除,或者调用 api 删除:
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获取待删镜像的digest

获取镜像digest的API为：

GET /v2/<tag>/manifests/<version>

例如: /v2/joy/blog.joylau.cn/manifests/1.0

其中，name是仓库名，reference是标签，此时需要注意，调用时需要加上header内容：

Accept： application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json

其中Docker-Content-Digest的值就是镜像的digest

3、调用官方的HTTP API V2删除镜像

删除镜像的API为：

DELETE /v2/<name>/manifests/<sha256>

例如: /v2/joy/blog.joylau.cn/manifests/sha256:6c2daa1642b94dabdfaa32a9d3943cb92036c55117961fa9fcc4cc29348e5d39


其中，name是仓库名称，reference是包含“sha256：”的digest。
  1. 进入容器里调用GC清理镜像文件
1
bin/registry garbage-collect /etc/docker/registry/config.yml

注意: gc不是事务操作，当gc过程中刚好有push操作时，则可能会误删数据，建议设置read-only模式之后再进行gc，然后再改回来

  1. 重启 docker registry
    注意，如果不重启会导致push相同镜像时产生layer already exists错误。

删除方式 2

使用第三方开源工具: https://github.com/burnettk/delete-docker-registry-image

该工具也提供了dry-run的方式，只输出待删除的信息不执行删除操作。在命令后加上——dry-run即可

跟gc方式一样，删除镜像之后要重启docker registry，不然还是会出现相同镜像push不成功的问题。

docker-registry-ui 对于有认证的 docker 私服的配置 [2020-04-09 更新]

对于没有认证的 docker 私服,使用方式上面已经有配置了
对于有认证的 docker 私服,却有点变化
需要改变:

REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Methods:[‘GET,POST,PUT,DELETE’,’HEAD’]
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Origin:[‘‘]
REGISTRY_HTTP_HEADERS_Access-Control-Allow-Credentials: [true]

另外,对于有认证的 docker 私服,删除镜像还有有问题的:
具体情况见: https://github.com/Joxit/docker-registry-ui/issues/104

简单来说是 docker 私服的锅,并不是 Joxit/docker-registry-ui 的问题,因为在浏览器再监测是否允许跨域请求发出的 options 请求被返回了 401 状态,导致后续请求无法发出

而实际上应该返回 20x 的请求

作者给出方法是: 将 docker 私服和 docker-registry-ui 放到同一个域下

那我这边还是以 群晖的 docker 来配置 nginx 来实现这样的功能

nginx 配置如下:

  1. /etc/nginx/nginx.conf, 这个没有变化,我们将其外置,方便日后修改:
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user  nginx;
worker_processes  1;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       /etc/nginx/mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}
  1. /etc/nginx/conf.d/default.conf: 这个文件我们添加反向代理,使得 docker 私服和 docker-registry-ui 在同一个域下
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server {
    listen       80;
    server_name  localhost;

    #charset koi8-r;
    #access_log  /var/log/nginx/host.access.log  main;

    location / {
        root   /usr/share/nginx/html;
        index  index.html index.htm;
    }

    #location / {
    #    #rewrite ^/b/(.*)$ /$1 break;
    #    proxy_set_header Host $host;
    #    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    #    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    #    proxy_pass http://nas.joylau.cn:5007/; # 转发地址,注意要有/
    #}
    
    location /v2 {
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_pass http://xxxx:xxx/v2; # 转发地址
    }

    location /ui {
        rewrite ^/b/(.*)$ /$1 break; # 去除本地接口/ui前缀, 否则会出现404
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_pass http://xxxx:xxx/; # 转发地址,注意要有/
    }

    #error_page  404              /404.html;

    # redirect server error pages to the static page /50x.html
    #
    error_page   500 502 503 504  /50x.html;
    location = /50x.html {
        root   /usr/share/nginx/html;
    }

    # proxy the PHP scripts to Apache listening on 127.0.0.1:80
    #
    #location ~ \.php$ {
    #    proxy_pass   http://127.0.0.1;
    #}

    # pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
    #
    #location ~ \.php$ {
    #    root           html;
    #    fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;
    #    fastcgi_index  index.php;
    #    fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  /scripts$fastcgi_script_name;
    #    include        fastcgi_params;
    #}

    # deny access to .htaccess files, if Apache's document root
    # concurs with nginx's one
    #
    #location ~ /\.ht {
    #    deny  all;
    #}
}

访问方式:

  1. docker-registry-ui 的访问直接使用 nginx 的地址, 后面加上 /ui/, 这样就会代理到之前的 docker-registry-ui 的服务
  2. docker registry 的地址直接填 nginx 提供服务的主机 + 端口号即可, 后面不需要加其他东西

这样方式在 docker-registry-ui 连接 docker 私服时会弹框输入用户名密码, 也能完美解决删除镜像的问题

Docker 私服配置 SSL 证书

  1. 去证书申请网站上下载证书, 我的是阿里云的, 下载下来的压缩包里有 2 个文件 .key 和 .pem
  2. 将这 2 个文件上传到 NAS 上, 配置 registry 挂载这 2 个文件, 并配置如下 2 个环境变量, 重启 registry 容器即可
1
2
-e REGISTRY_HTTP_TLS_CERTIFICATE=/server.crt
-e REGISTRY_HTTP_TLS_KEY=/server.key

REGISTRY_HTTP_TLS_CERTIFICATE 这个变量指定的文件可以在挂载的时候将 .pem 直接更名为 .crt 文件

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基于 iKuai 软路由系统的单线多拨和多线多拨

背景

基于 iKuai 软路由系统的单线多拨和多线多拨
家里一条电信 50M 带宽(上行 10M)
一条 100M 的长城宽带(上行 100M, 下行实际外网带宽 10M)
谁不想带宽叠加,网速更快呢

单线多拨

方法

  1. 选择基于物理网卡的混合模式
  2. 勾选开启多拨,并输入个数,我这里是 4, 也就是 4 拨,这个数字是我在电信的网站上,进入我的业务,套餐里看到的,允许 4 个终端拨号上网
  3. 依次在底下列表里添加 4 个拨号项,都是相同的账号和密码
  4. 在多线负载配置中,添加一条规则: 源 IP + 目的 IP + 目的端口,运营商选全部,负载比例 1:1:1:1
  5. 打开 speedtest.cn 进行测速,在线路监控里看到 4 条线路中每一条线路都有流量流过

总结

单线多拨成功, 但是总带宽不叠加,4 条线路的总带宽还是 50M,应该是运营商做了端口限制,暂时无解

多线多拨

方法

  1. 2条带宽均选择 ADSL/PPPoE 拨号,并正常拨号成功上网
  2. 网络设置 > DNS设置 > DNS设置中首选DNS配置成 192.168.1.1, 并开启 DNS加速服务, DNS加速模式选择代理模式,勾选强制客户端DNS代理
  3. 在多线负载配置中,添加一条规则: 源 IP + 目的 IP + 目的端口,运营商选全部,负载比例 1:1:1:1
  4. 打开 speedtest.cn 进行测速,在线路监控里看到 2 条线路中都有流量流过,并且都能达到峰值

总结

多线多拨并宽带叠加成功,但是部分网页会打不开,游戏也会掉线,因为目的地址有 2 个,这是需要配合其他的策略进行负载均衡,具体配置根据实际情况来添加

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Video Station 自带的削刮器好像并不是很好用,很多电视剧都搜不到元数据,换了豆瓣的就比较好用了

背景

Video Station 自带的削刮器好像并不是很好用,很多电视剧都搜不到元数据,换了豆瓣的就比较好用了

安装方法：

  1. 开启DSM的ssh，并登入
  2. 执行一句话安装：
1
sudo wget -N --no-check-certificate https://sh.9hut.cn/dsvp.sh && sudo bash dsvp.sh install

卸载方法：

  1. 开启DSM的ssh，并登入
  2. 执行一句话卸载：
1
sudo wget -N --no-check-certificate https://sh.9hut.cn/dsvp.sh && sudo bash dsvp.sh uninstall

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完全的黑群晖发现无法使用 video station 的缩略图和转码功能,使用的体验性大大减少

背景

安装的黑群晖发现无法使用 video station 的缩略图和转码功能,使用的体验性大大减少
上 google 搜寻得知,半洗白即可解决上述问题

半洗白和全洗白的区别

  • 全洗白: 群晖的所有功能都可以使用
  • 半洗白: 只需要正确的序列号即可,mac 地址不合法也无所谓,可以使用视频的缩略图和转码功能,但是无法使用 qc 功能

如何半洗白

只要获取到正确的 sn 码即可

DDSM

  1. 安装 docker 套件
  2. 控制面板 > 网络 > 网络界面 > 管理 > Open vSwitch 设置 , 启用 Open vSwitch
  3. 手动下载文件在上传安装,启动一个新的 DSM
  4. 查看新的 DSM 的序列号,并记录下来
  5. 使用 U 盘的 PE 系统启动, 使用 diskgeuneis 修改 ESP 分区里的 grub.cfg 的文件中 sn 码
  6. 重启即可

Google 图片搜索

在 google 图片里搜索和黑群晖版本一直的系统信息的图片,记录下来自己使用,[手动阴险]

我的方法

我是看的人家的开箱视频,开机体验,打开系统信息的时候没有打码,让我看到了序列号,我就拿来用了,再次 [手动阴险]

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之前有段时间折腾数据盘,把 mSATA 盘上的引导折腾没了,无法进入系统

背景

之前使用的是二合一的引导安装黑群晖系统,进入系统中发现一个 9G 的存储空间,顺手就把他删除了,重新建了个存储池,把 mSATA 盘上的引导折腾没了,无法进入系统
在 PE 系统下发现无法读取数据盘的数据
那么重做系统后如何恢复数据?

方法

使用计算机和 Ubuntu live CD 恢复其硬盘上存储的数据。
确保 Synology NAS 硬盘上运行的文件系统是 EXT4 或 Btrfs

做法

  1. 准备一台具有足够数量硬盘插槽的计算机，用于安装从 Synology NAS 卸下的硬盘。
  2. 从 Synology NAS 中卸下硬盘，然后将其安装到计算机中。对于 RAID 或 SHR 配置，必须同时在计算机中安装所有硬盘（不包括 Hot Spare 硬盘）。
  3. 在 Windows 上创建可启动 U 盘中的说明准备 Ubuntu 环境。
  4. 打开终端
  5. 如果要从 RAID 或 SHR 配置恢复数据，请执行步骤 6 到 9；如果要从只有一个硬盘的基本存储类型恢复文件，请执行步骤 9。
  6. 输入以下命令（sudo 执行 root 权限）。
    • Ubuntu@ubuntu:~$ sudo -i
  7. 输入以下命令以安装 mdadm 和 lvm2两者都是 RAID 管理工具。必须安装 lvm2，否则 vgchange 无法正常工作。
    • root@ubuntu:~$ apt-get update
    • root@ubuntu:~$ apt-get install -y mdadm lvm2
  8. 输入以下命令以装载从 Synology NAS 中卸下的所有硬盘。根据 Synology NAS 上的存储池配置，结果可能有所不同。
    • root@ubuntu:~$ mdadm -Asf && vgchange -ay
  9. 输入以下命令以采用只读方式装载所有硬盘，从而可访问数据。在 ${device_path} 中输入设备路径，并在 ${mount_point} 中输入装载点。数据会放在装载点下。
    • $ mount ${device_path} ${mount_point} -o ro

Ubuntu 启动盘制作

要求

  • 一个4GB或更大的 U 盘
  • Microsoft Windows XP或更高版本
  • Rufus，一款免费的开源工具
  • 一个Ubuntu ISO 文件

选择

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