小趙同學

阿里云产品我想退款如何操作

发表于 2019-07-31 更新于 2022-10-23

阿里云产品退款工单怎么填

进入“工单系统”

选择相关产品，点击“提问”

本次演示为ECS实例退款

选择“续费/配置变更”-创建工单

填写工单

问题描述内容：

1）退款原因（以便我方改进产品不足）： 业务不再需要
（2）申请退款的产品实例ID：
i-2ze73nwbpiwe8oy2s8fd
i-2zeeif4aj2ietoreexyz
i-2zebsfqkvhcijbbtuqqj
i-2zeixwbfspqnyju4qvdk
i-2zeacxjlg8xlgh1kp053
i-2zeawy8pclj79pt1amvx
i-2ze095o6ifge7szwor5j
i-2zea9n9e5ru6ebvf4nuv
i-2zea410j2fhwth7wp0s6
i-25z4mycbd
i-25m8j9t4v
i-251nzqk8t
i-25zq6kyad
i-25yentipk
（3）已使用时长所对应的费用不退回，请您确认已知晓； 确认
（4）代金券支付部分无法退回，请您确认已知晓： 确认
（5）主机或实例是否已备份？若已备份，请回复“数据已备份”；若无需备份，请回复“数据无需备份” 。（退款后服务器实例立即被清除，数据不再保留，请提前备份数据）  数据已备份。

nodejs-npm-cnpm

发表于 2019-07-30 更新于 2022-10-23

淘宝NPM镜像官网

安装nodejs

node:8.16.0

# 1、创建目录
mkdir -p /usr/local/lib/nodejs/

# 2、下载安装包
wget https://nodejs.org/dist/v8.16.0/node-v8.16.0-linux-x64.tar.xz

# 3、解压
tar -xJvf node-v8.16.0-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/lib/nodejs/

# 4、配置环境变量
vim ~/.bash_profile

# Nodejs
VERSION=v8.16.0
DISTRO=linux-x64
export PATH=/usr/local/lib/nodejs/node-$VERSION-$DISTRO/bin:$PATH

node:10.16.0

# 1、创建目录
mkdir -p /usr/local/lib/nodejs/

# 2、下载安装包
wget https://nodejs.org/dist/v10.16.0/node-v10.16.0-linux-x64.tar.xz

# 3、解压
tar -xJvf node-v10.16.0-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/lib/nodejs/

# 4、配置环境变量
vim ~/.bash_profile

# Nodejs
VERSION=v10.16.0
DISTRO=linux-x64
export PATH=/usr/local/lib/nodejs/node-$VERSION-$DISTRO/bin:$PATH

安装cnpm

1	npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

申请Confluence和Jira的试用版license

发表于 2019-07-23 更新于 2022-10-23

访问https://www.atlassian.com/，登录账号
点击“licenses”，url为https://my.atlassian.com/product
创建新的认证：
获取service ID

使用admin账号登录系统，系统-系统信息可以获取service ID
激活license

SonarQube-安装部署

发表于 2019-07-17 更新于 2022-10-23

安装部署

Docker方式

下载镜像

1 2	docker pull postgres docker pull sonarqube

启动postgresql

1	docker run --name db -e POSTGRES_USER=sonar -e POSTGRES_PASSWORD=sonar -d postgres

启动sonarqube

# 老版本：
docker run --name sq --link db -e SONARQUBE_JDBC_URL=jdbc:postgresql://db:5432/sonar -p 9000:9000 -d sonarqube
# 新版本：
docker run --name sq --link db -e SONAR_JDBC_URL=jdbc:postgresql://db:5432/sonar -e SONAR_JDBC_USERNAME=sonar -e SONAR_JDBC_PASSWORD=sonar -p 9000:9000 -d sonarqube

异常处理

启动报错：

1	[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

vim /etc/sysctl.conf

#添加：
vm.max_map_count=262144

#验证：
sysctl -p | grep vm.max_map_count

访问SonarQube

登录系统

访问ip:9000

登录用户名密码：admin，admin

安装中文包

Administration–Marketplace

Linux-tree命令

发表于 2019-07-16 更新于 2022-10-23

tree

概述

tree命令的中文意思为“树”，功能是以树形结构列出指定目录下的所有内容，包括所有文件、子目录及子目录里的目录和文件。

安装

1	yum install -y tree

参数

-a 显示所有文件和目录。
-A 使用ASNI绘图字符显示树状图而非以ASCII字符组合。
-C 在文件和目录清单加上色彩，便于区分各种类型。
-d 显示目录名称而非内容。
-D 列出文件或目录的更改时间。
-f 在每个文件或目录之前，显示完整的相对路径名称。
-F 在执行文件，目录，Socket，符号连接，管道名称名称，各自加上"*","/","=","@","|"号。
-g 列出文件或目录的所属群组名称，没有对应的名称时，则显示群组识别码。
-i 不以阶梯状列出文件或目录名称。
-I 不显示符合范本样式的文件或目录名称。
-l 如遇到性质为符号连接的目录，直接列出该连接所指向的原始目录。
-n 不在文件和目录清单加上色彩。
-N 直接列出文件和目录名称，包括控制字符。
-p 列出权限标示。
-P 只显示符合范本样式的文件或目录名称。
-q 用"?"号取代控制字符，列出文件和目录名称。
-s 列出文件或目录大小。
-t 用文件和目录的更改时间排序。
-u 列出文件或目录的拥有者名称，没有对应的名称时，则显示用户识别码。
-x 将范围局限在现行的文件系统中，若指定目录下的某些子目录，其存放于另一个文件系统上，则将该子目录予以排除在寻找范围外。

示例

[root@ops-jenkins-master test]# tree k8s/
k8s/
└── ingress
    ├── Dockerfile
    ├── nginx.tmpl
    └── nginx.tmpl-bak

1 directory, 3 files

Helm-简化应用部署

发表于 2019-07-16 更新于 2022-10-23

参考链接

https://help.aliyun.com/document_detail/86511.html

在 Kubernetes 中，应用管理是需求最多、挑战最大的领域。Helm 项目提供了一个统一软件打包方式，支持版本控制，可以大大简化 Kubernetes 应用分发与部署中的复杂性。

阿里云容器服务在应用目录管理功能中集成了 Helm 工具，并进行了功能扩展，支持官方 Repository，让您快速部署应用。您可以通过命令行或容器服务控制台界面两种方式进行部署。

Helm 基本概念

Helm 是由 Deis 发起的一个开源工具，有助于简化部署和管理 Kubernetes 应用。

Helm 可以理解为 Kubernetes 的包管理工具，可以方便地发现、共享和使用为 Kubernetes 构建的应用，它包含几个基本概念

Chart：一个 Helm 包，其中包含了运行一个应用所需要的镜像、依赖和资源定义等，还可能包含 Kubernetes 集群中的服务定义，类似 Homebrew 中的 formula、APT 的 dpkg 或者 Yum 的 rpm 文件。
Release：在 Kubernetes 集群上运行的 Chart 的一个实例。在同一个集群上，一个 Chart 可以安装很多次。每次安装都会创建一个新的 release。例如一个 MySQL Chart，如果想在服务器上运行两个数据库，就可以把这个 Chart 安装两次。每次安装都会生成自己的 Release，会有自己的 Release 名称。
Repository：用于发布和存储 Chart 的存储库。

Helm 组件

Helm 采用客户端/服务器架构，由如下组件组成：

Helm CLI 是 Helm 客户端，可以在 Kubernetes 集群的 master 节点或者本地执行。
Tiller 是服务器端组件，在 Kubernetes 集群上运行，并管理 Kubernetes 应用程序的生命周期。
Repository 是 Chart 存储库，Helm 客户端通过 HTTP 协议来访问存储库中 Chart 的索引文件和压缩包。

安装配置 Helm CLI

安装和配置kubectl

安装heml

https://github.com/helm/helm/releases

安装方法，参见 Install Helm。

# 1、获取安装包
wget https://get.helm.sh/helm-v2.14.2-linux-amd64.tar.gz

# 2、解压
tar zxf helm-v2.14.2-linux-amd64.tar.gz

# 3、Find the helm binary in the unpacked directory, and move it to its desired destination
mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm

# 4、验证
helm help

配置 Helm 的 Repository。这里我们使用了阿里云容器服务提供的 Charts 存储库。

1
2
3

helm init --client-only --stable-repo-url https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts/
helm repo add incubator https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts-incubator/
helm repo update

Helm基础操作

若要查看在集群上安装的 Charts 列表，请键入：
1
helm list
或者缩写
1
helm ls
若要查看存储库配置，请键入：
1
helm repo list

若要查看或搜索存储库中的 Helm charts，请键入以下任一命令：

1
2
3

helm search 
helm search 存储库名称 #如 stable 或 incubator
helm search chart名称 #如 wordpress 或 spark

若要更新 charts 列表以获取最新版本，请键入：
1
helm repo update
删除应用
1
helm delete --purge "myspark"
有关 Helm 使用的详细信息，请参阅 Helm项目。

使用第三方的 Chart 存储库

您除了可以使用预置的阿里云的 Chart 存储库，也可以使用第三方的 Chart 存储库（前提是网络是可达的）。使用如下命令格式添加第三方 Chart 存储库。

1 2	helm repo add 存储库名存储库URL helm repo update

关于 Helm 相关命令的说明，您可以参阅 Helm 文档

参考信息

Helm 催生了社区的发展壮大，越来越多的软件提供商，如 Bitnami 等公司，开始提供高质量的 Charts。您可以在 https://kubeapps.com/ 中寻找和发现已有的 Charts。

ab-Apache_HTTP压测工具

发表于 2019-07-16 更新于 2022-10-23

官网：

https://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html

概述：

网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。

性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege。今天我们专门来介绍ab。

ab是apache自带的压力测试工具。ab非常实用，它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试，也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。

原理：

ab是apachebench命令的缩写。

ab的原理：ab命令会创建多个并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的，因此，它既可以用来测试apache的负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它Web服务器的压力。

ab命令对发出负载的计算机要求很低，它既不会占用很高CPU，也不会占用很多内存。但却会给目标服务器造成巨大的负载，其原理类似CC攻击。自己测试使用也需要注意，否则一次上太多的负载。可能造成目标服务器资源耗完，严重时甚至导致死机。

安装：

1	yum -y install httpd-tools

[root@ops-jenkins-master ~]# ab -V

This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1430300 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

参数:

ab -help

-n  在测试会话中所执行的请求个数。默认时，仅执行一个请求。

-c  一次产生的请求个数。默认是一次一个。

-t  测试所进行的最大秒数。其内部隐含值是-n 50000，它可以使对服务器的测试限制在一个固定的总时间以内。默认时，没有时间限制。

-p  包含了需要POST的数据的文件。

-P  对一个中转代理提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即, 是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-T  POST数据所使用的Content-type头信息。

-v  设置显示信息的详细程度-4或更大值会显示头信息，3或更大值可以显示响应代码(404,200等),2或更大值可以显示警告和其他信息。

-V  显示版本号并退出。

-w  以HTML表的格式输出结果。默认时，它是白色背景的两列宽度的一张表。

-i  执行HEAD请求，而不是GET。

-x  设置<table>属性的字符串。

-X  对请求使用代理服务器。

-y  设置<tr>属性的字符串。

-z  设置<td>属性的字符串。

-C  对请求附加一个Cookie:行。其典型形式是name=value的一个参数对，此参数可以重复。

-H  对请求附加额外的头信息。此参数的典型形式是一个有效的头信息行，其中包含了以冒号分隔的字段和值的对(如,"Accept-Encoding:zip/zop;8bit")。

-A  对服务器提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即,是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-h  显示使用方法。

-d  不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持)。

-e  产生一个以逗号分隔的(CSV)文件，其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。由于这种格式已经“二进制化”，所以比'gnuplot'格式更有用。

-g  把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV(以Tab分隔的)文件。此文件可以方便地导入到Gnuplot,IDL,Mathematica,Igor甚至Excel中。其中的第一行为标题。

-i  执行HEAD请求，而不是GET。

-k  启用HTTP KeepAlive功能，即在一个HTTP会话中执行多个请求。默认时，不启用KeepAlive功能。

-q  如果处理的请求数大于150，ab每处理大约10%或者100个请求时，会在stderr输出一个进度计数。此-q标记可以抑制这些信息。

性能指标：

吞吐率（Requests per second）

概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。

计算公式：总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间，即
Request per second = Complete requests / Time taken for tests
并发连接数（The number of concurrent connections）

概念：某个时刻服务器所接受的请求数目，简单的讲，就是一个会话。
并发用户数（The number of concurrent users，Concurrency Level）

概念：要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别，一个用户可能同时会产生多个会话，也即连接数。
用户平均请求等待时间（Time per request）

计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/ （总请求数 / 并发用户数），即
Time per request = Time taken for tests /（ Complete requests / Concurrency Level）
服务器平均请求等待时间（Time per request: across all concurrent requests）

计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数，即
Time taken for / testsComplete requests
可以看到，它是吞吐率的倒数。
同时，它也=用户平均请求等待时间/并发用户数，即
Time per request / Concurrency Level

示例一：

1
2
3

# 请求访问 https://www.zhaohongye.com/ ，访问 -n 100次，并发 -c 10次

ab -c 10 -n 100 https://www.zhaohongye.com/

#  请求结果

This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1430300 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

Benchmarking www.zhaohongye.com (be patient).....done


Server Software:        nginx/1.12.2         # 服务器软件
Server Hostname:        www.zhaohongye.com   # 域名
Server Port:            443                  # 请求端口号
SSL/TLS Protocol:       TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384,2048,256

Document Path:          /                    # 文件路径
Document Length:        68872 bytes          # 页面字节数

Concurrency Level:      10                   # 请求并发数
Time taken for tests:   14.797 seconds       # 总访问时间
Complete requests:      100                  # 总请求次数
Failed requests:        0                    # 失败请求次数
Write errors:           0            
Total transferred:      6901400 bytes      # 请求总数据大小（包括header头信息）
HTML transferred:       6887200 bytes      # html页面实际总字节数
Requests per second:    6.76 [#/sec] (mean)   # 每秒多少请求，服务器的吞吐量
Time per request:       1479.677 [ms] (mean)   # 用户平均请求等待时间 
Time per request:       147.968 [ms] (mean, across all concurrent requests)                     # 服务器平均处理时间，也就是服务器吞吐量的倒数 
Transfer rate:          455.48 [Kbytes/sec] received   #每秒获取的数据长度

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        5   12   3.3     12      19
Processing:   156 1429 207.5   1462    1626
Waiting:      155 1426 207.2   1449    1623
Total:        165 1441 207.9   1476    1636

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%   1476   #50%用户请求在1476ms内返回
  66%   1489   #60%用户请求在1489ms内返回
  75%   1524
  80%   1572
  90%   1594
  95%   1635
  98%   1636
  99%   1636
 100%   1636 (longest request)

示例二：

1	ab -k -c 600 -n 100000 -p 1000.txt -T application/x-www-form-urlencoded -H "api-key:d99caed6d0997c4d3f141249c346e9d4" -H "authorization:Bearer xx" 'http://172.16.237.108/ai/search/photo/wps1'

1
2
3

# 1000.txt 的内容

img_url=https://goss1.vcg.com/editorial/vcg/400/new/VCG111160779787.jpg&result_size=30&image_type=url

Jenkins-RobotFramework执行自动化测试

发表于 2019-07-03 更新于 2022-10-23 分类于 Jenkins

Jenkins-RobotFramework执行自动化测试

安装插件

添加slave节点

由于master节点是linux服务器，RobotFramework软件部署在windows服务器上。

新建freestyle项目

指定slave节点构建

配置通过百分比和邮件通知

构建效果

Jenkins-API

发表于 2019-07-01 更新于 2022-10-23 分类于 Jenkins

Jenkins-API

需求：

在自动化平台中调用jenkins API，实现程序发版、自定义任务等

实现：

Python API

安装
1
pip install python-jenkins

examples

import jenkins

server = jenkins.Jenkins('http://localhost:8080', username='myuser', password='mypassword')
user = server.get_whoami()
version = server.get_version()
print('Hello %s from Jenkins %s' % (user['fullName'], version))

import jenkins
job_name='k8s/cicd-test-0613'
jenkins_server_url='http://jenkins.visualchina.com/jenkins'
user_id='vcgdev'
api_token='***************************'
server=jenkins.Jenkins(jenkins_server_url, username=user_id, password=api_token)
#String参数化构建job名为job_name的job, 参数param_dict为字典形式，如：param_dict= {"param1"：“value1”， “param2”：“value2”}
param_dict= {"Action":"程序发版","Scope":"生产环境","JenkinsApi":"true"}
server.build_job(job_name, parameters=param_dict)
last_build_number = server.get_job_info(job_name)['lastCompletedBuild']['number']
build_info = server.get_build_info(job_name, last_build_number)
print(build_info)