2021年一季度全国工业产能利用率为77.2%

  一季度,全国工业产能利用率为77.2%,比上年同期上升9.9个百分点。   分三大门类看,一季度,采矿业产能利用率为75.3%,比上年同期上升8.2个百分点;制造业产能利用率为77.6%,上升10.4个百分点;电力、热力、燃气及水生产和供应业产能利用率为74.5%,上升6.7个百分点。   分主要行业看,一季度,煤炭开采和洗选业产能利用率为72.5%,食品制造业为74.2%,纺织业为78.3%,化学原料和化学制品制造业为76.9%,非金属矿物制品业为66.5%,黑色金属冶炼和压延加工业为81.7%,有色金属冶炼和压延加工业为80.3%,通用设备制造业为80.0%,专用设备制造业为82.5%,汽车制造业为78.5%,电气机械和器材制造业为81.1%,计算机、通信和其他电子设备制造业为79.3%。 2021年一季度工业产能利用率 行业一季度
产能利用率(%)比上年同期
增减(百分点)
工业77.29.9
其中:采矿业75.38.2
   制造业77.610.4
   电力、热力、燃气及水生产和供应业74.56.7
其中:煤炭开采和洗选业72.57.5
   石油和天然气开采业90.00.1
   食品制造业74.212.8
   纺织业78.311.1
   化学原料和化学制品制造业76.97.4
   医药制造业76.95.9
   化学纤维制造业87.112.7
   非金属矿物制品业66.58.5
   黑色金属冶炼和压延加工业81.79.3
   有色金属冶炼和压延加工业80.38.3
   通用设备制造业80.010.4
   专用设备制造业82.511.8
   汽车制造业78.521.6
   电气机械和器材制造业81.113.1
   计算机、通信和其他电子设备制造业79.38.4   附注   1、指标解释   产能利用率:是指实际产出与生产能力(均以价值量计量)的比率。   企业的实际产出是指企业报告期内的工业总产值;企业的生产能力是指报告期内,在劳动力、原材料、燃料、运输等保证供给的情况下,生产设备(机械)保持正常运行,企业可实现并能长期维持的产品产出。   2、调查方法及范围   大中型企业全面调查,小微企业抽样调查,调查共涉及工业企业9万家左右。 小微企业按抽样方法推算总体,与大中型企业调查数据合成,计算出全国工业产能利用率。 本调查按季进行,数据未经季节调整。 3、行业分类标准 执行国民经济行业分类标准(GB/T4754-2017),具体请参见http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/hyflbz/。

2021年3月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况

表1:2021年3月70个大中城市新建商品住宅销售价格指数  城市 环比 同比 定基 城市 环比 同比 定基 上月=100 上年同月=100 2020年=100 上月=100 上年同月=100 2020年=100 北  京 100.2 103.6 102.7 唐  山 100.2 108.3 103.9 天  津 100.6 103.2 102.0 秦 * 岛 100.4 103.3 101.3 石 家 庄 100.6 103.0 101.8 包  头 100.5 102.9 101.8 太  原 99.9 98.9 98.6 丹  东 100.1 105.9 104.1 呼和浩特 99.7 104.1 102.0 锦  州 100.0 106.7 103.8 沈  阳 100.3 105.1 102.6 吉  林 100.3 103.2 101.7 大  连 100.8 105.2 103.2 牡 丹 江 100.0 97.6 98.5 长  春 99.9 102.1 100.7 无  锡 100.7 105.8 103.0 哈 尔 滨 100.3 100.3 99.7 徐  州 100.3 110.1 106.1 上  海 100.3 105.3 103.3 扬  州 100.7 108.0 105.6 南  京 100.8 106.3 103.3 温  州 100.1 105.5 102.5 杭  州 100.5 103.5 101.7 金  华 100.7 107.0 104.7 宁  波 100.8 105.4 103.3 蚌  埠 100.3 105.5 103.5 合  肥 100.7 105.6 104.8 安  庆 99.7 98.8 99.5 福  州 101.0 105.7 104.2 泉  州 100.8 107.4 105.1 厦  门 100.3 105.5 103.6 九  江 100.4 104.3 102.6 南  昌 100.4 101.6 100.9 赣  州 100.3 105.5 103.7 济  南 100.5 101.1 100.6 烟  台 100.5 104.8 103.0 青  岛 100.5 104.4 102.5 济  宁 100.8 109.9 106.7 郑  州 100.8 101.2 101.0 洛  阳 100.1 102.4 101.4 武  汉 100.4 105.5 103.7 平 顶 山 100.3 103.8 102.6 长  沙 100.5 105.9 103.9 宜  昌 100.5 104.1 102.6 广  州 101.0 108.6 106.5 襄  阳 100.4 104.1 102.9 深  圳 100.1 103.4 101.9 岳  阳 99.6 101.3 100.0 南  宁 100.6 106.1 103.6 常  德 100.3 99.0 99.3 海  口 100.3 104.1 102.9 韶  关 100.5 101.8 101.6 重  庆 100.9 106.2 103.8 湛  江 100.3 103.3 102.5 成  都 100.5 106.5 104.2 惠  州 100.2 107.9 104.0 贵  阳 100.4 103.7 103.1 桂  林 100.4 102.0 101.2 昆  明 100.8 107.5 104.6 北  海 99.9 95.6 97.0 西  安 100.9 107.8 105.3 三  亚 100.7 106.3 104.4 兰  州 100.5 106.6 104.6 泸  州 100.8 100.8 100.0 西  宁 100.5 108.2 105.6 南  充 100.5 100.8 100.1 银  川 100.5 114.1 108.0 遵  义 100.2 101.4 101.3 乌鲁木齐 100.4 105.1 103.0 大  理 100.3 100.3 100.2  表2:2021年3月70个大中城市二手住宅销售价格指数  城市 环比 同比 定基 城市 环比 同比 定基 上月=100 上年同月=100 2020年=100 上月=100 上年同月=100 2020年=100 北  京 101.4 109.9 106.7 唐  山 100.1 106.8 104.1 天  津 100.4 98.0 99.0 秦 * 岛 100.2 103.6 101.6 石 家 庄 100.0 97.8 98.6 包  头 100.3 102.7 101.7 太  原 99.9 96.0 98.1 丹  东 100.2 104.6 103.1 呼和浩特 100.2 100.1 99.9 锦  州 100.2 99.4 99.9 沈  阳 100.5 107.6 104.1 吉  林 100.3 98.6 99.2 大  连 100.6 107.2 104.4 牡 丹 江 100.0 90.6 94.9 长  春 99.8 97.8 97.8 无  锡 100.9 109.0 105.2 哈 尔 滨 100.4 96.5 97.8 徐  州 101.3 109.8 106.6 上  海 101.1 109.7 107.0 扬  州 100.8 106.1 104.7 南  京 100.9 105.9 104.2 温  州 100.6 107.5 104.6 杭  州 101.2 108.7 105.6 金  华 100.5 107.3 105.4 宁  波 100.8 110.5 106.8 蚌  埠 100.6 105.0 103.4 合  肥 100.8 106.3 104.7 安  庆 99.9 98.0 98.3 福  州 100.7 105.2 103.6 泉  州 100.7 107.1 105.2 厦  门 100.4 105.9 103.9 九  江 100.6 103.0 102.5 南  昌 100.1 100.7 100.8 赣  州 100.0 102.8 101.6 济  南 100.1 98.2 98.7 烟  台 100.5 101.5 101.6 青  岛 100.4 99.7 99.8 济  宁 100.3 106.3 104.3 郑  州 100.5 98.3 99.5 洛  阳 100.5 102.9 101.9 武  汉 100.4 102.0 101.7 平 顶 山 100.2 103.6 102.4 长  沙 100.7 103.5 103.1 宜  昌 100.2 99.9 99.7 广  州 101.4 111.5 108.4 襄  阳 100.3 99.1 99.5 深  圳 100.4 114.6 109.0 岳  阳 99.7 100.6 99.6 南  宁 99.9 103.1 102.0 常  德 100.1 98.9 99.5 海  口 100.6 104.5 103.7 韶  关 100.4 100.7 100.8 重  庆 100.8 102.3 101.7 湛  江 100.5 100.0 100.4 成  都 100.7 109.3 105.5 惠  州 100.4 105.0 103.7 贵  阳 100.2 97.3 98.5 桂  林 100.1 102.6 101.6 昆  明 100.3 104.2 103.2 北  海 99.8 96.6 98.0 西  安 100.6 105.6 104.2 三  亚 100.7 102.5 102.7 兰  州 100.4 105.3 103.5 泸  州 99.7 98.5 99.2 西  宁 100.3 108.6 105.3 南  充 99.5 94.7 96.3 银  川 100.7 110.4 106.1 遵  义 100.3 101.2 101.0 乌鲁木齐 99.9 106.3 103.7 大  理 100.2 102.6 101.7  表3:2021年3月70个大中城市新建商品住宅销售价格分类指数(一)  城市 90m2及以下 90-144m2 144m2以上 环比 同比 定基 环比 同比 定基 环比 同比 定基 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 北  京 100.4 103.2 102.0 100.2 102.4 101.6 100.0 104.6 103.9 天  津 100.4 102.5 101.6 100.6 103.1 101.9 101.1 104.0 102.9 石 家 庄 100.6 103.1 102.3 100.5 102.8 101.5 100.8 103.3 102.1 太  原 99.7 99.9 99.2 100.1 99.2 98.8 99.4 98.0 97.8 呼和浩特 100.0 103.1 101.3 99.7 104.4 102.1 99.7 103.9 102.1 沈  阳 100.0 104.4 102.1 100.5 105.4 102.8 100.0 105.0 102.5 大  连 100.5 105.6 103.5 101.0 104.7 103.0 100.9 106.1 103.2 长  春 99.8 102.8 101.1 100.0 101.4 100.2 100.0 102.2 100.9 哈 尔 滨 100.6 100.5 99.6 100.3 100.0 99.7 100.1 101.0 100.0 上  海 100.2 105.1 103.0 100.4 105.8 103.6 100.3 104.6 102.9 南  京 101.1 106.3 103.4 100.7 106.2 103.1 100.6 106.5 103.7 杭  州 100.1 104.4 101.9 100.6 103.2 101.5 100.4 103.8 102.0 宁  波 100.5 105.3 103.3 100.8 105.6 103.3 100.9 105.1 103.5 合  肥 100.4 104.5 103.7 100.7 105.5 104.9 100.7 106.4 105.2 福  州 100.9 105.1 104.3 101.1 105.7 104.2 100.7 106.3 104.2 厦  门 100.6 105.9 103.6 100.4 104.8 103.7 100.0 106.2 103.6 南  昌 100.2 101.6 101.1 100.5 101.6 100.6 100.3 101.6 101.7 济  南 100.3 100.0 100.1 100.5 101.4 100.9 100.8 100.7 100.0 青  岛 100.7 104.0 102.7 100.4 104.2 102.2 100.7 105.2 103.2 郑  州 101.0 101.4 101.3 100.8 101.0 100.7 100.5 101.7 101.3 武  汉 100.5 105.9 103.9 100.4 105.2 103.6 100.3 106.2 103.8 长  沙 100.8 105.3 103.7 100.4 106.0 104.2 100.5 105.9 103.3 广  州 101.2 110.6 107.7 100.9 108.1 106.2 101.2 107.9 106.0 深  圳 100.1 103.9 102.1 100.2 102.7 101.5 100.0 104.6 102.8 南  宁 100.8 106.6 104.4 100.6 105.7 103.3 100.1 107.3 104.6 海  口 100.1 103.1 102.5 100.3 104.4 103.0 100.5 103.5 102.5 重  庆 101.0 107.5 104.4 100.9 106.3 103.8 100.7 105.2 103.6 成  都 100.5 107.8 104.8 100.9 106.0 104.3 100.0 107.0 103.9 贵  阳 100.2 102.8 102.2 100.5 104.0 103.3 99.9 103.3 102.7 昆  明 100.7 108.7 105.8 100.8 107.2 104.3 100.5 107.9 104.9 西  安 100.7 110.2 106.1 100.8 107.5 105.2 101.2 107.5 105.3 兰  州 100.3 108.0 105.4 100.5 106.5 104.5 100.5 105.7 103.8 西  宁 100.5 107.1 104.9 100.3 108.1 105.4 101.2 108.9 106.7 银  川 101.0 113.2 108.1 100.3 114.3 108.0 100.7 114.1 108.1 乌鲁木齐 100.5 106.2 103.7 100.5 104.6 102.6 100.0 106.5 104.0  表3:2021年3月70个大中城市新建商品住宅销售价格分类指数(二)  城市 90m2及以下 90-144m2 144m2以上 环比 同比 定基 环比 同比 定基 环比 同比 定基 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 唐  山 99.6 108.0 103.3 100.3 108.5 104.2 99.9 107.8 103.4 秦 * 岛 100.3 102.3 101.0 100.5 103.8 101.6 100.4 102.6 100.8 包  头 100.1 103.4 102.6 100.5 102.8 101.5 100.7 103.2 102.5 丹  东 99.9 105.6 103.9 100.3 106.2 104.2 100.0 105.4 103.9 锦  州 100.2 105.1 103.5 100.0 107.8 104.1 99.7 104.6 102.8 吉  林 100.1 102.0 100.9 100.3 103.8 102.0 100.8 102.9 101.5 牡 丹 江 100.0 98.9 98.9 100.0 97.0 98.2 99.8 99.2 99.0 无  锡 100.4 104.6 102.0 100.7 106.2 103.3 100.9 105.2 102.5 徐  州 100.6 109.6 105.9 100.4 110.4 106.3 100.1 108.6 105.1 扬  州 100.9 110.0 107.5 100.8 108.0 105.5 100.3 107.8 105.2 温  州 100.1 106.2 102.9 100.1 105.5 102.4 100.0 105.4 102.6 金  华 100.6 106.9 104.8 100.9 107.7 105.0 100.4 105.7 103.7 蚌  埠 100.3 105.1 103.1 100.3 105.6 103.6 100.2 105.4 103.5 安  庆 99.9 98.3 99.0 99.7 98.9 99.7 99.5 98.5 99.1 泉  州 100.6 108.7 106.1 100.8 107.3 105.1 100.6 107.1 104.5 九  江 100.6 103.8 102.3 100.2 104.2 102.4 101.3 104.7 103.7 赣  州 100.4 106.2 104.7 100.3 105.1 103.3 100.2 106.3 104.2 烟  台 100.9 105.1 103.3 100.4 104.5 102.9 100.5 105.5 103.3 济  宁 100.5 108.8 106.3 101.0 110.2 106.8 100.5 109.5 106.8 洛  阳 100.0 101.3 100.4 100.1 102.5 101.6 100.2 103.1 101.5 平 顶 山 100.3 104.0 102.2 100.4 103.8 102.7 99.7 103.7 102.3 宜  昌 100.2 104.1 102.8 100.6 103.9 102.5 100.7 104.9 103.1 襄  阳 100.4 104.2 103.1 100.3 103.7 102.7 100.5 106.4 103.6 岳  阳 99.2 100.4 99.2 99.5 101.1 99.9 99.9 102.5 101.0 常  德 100.0 99.9 99.7 100.4 98.7 99.2 100.4 99.8 99.9 韶  关 100.1 103.2 102.6 100.3 101.6 101.3 101.4 102.0 101.9 湛  江 100.1 103.2 102.9 100.4 103.0 102.2 100.0 104.6 103.3 惠  州 100.1 107.6 103.7 100.2 108.0 104.0 100.3 107.2 104.4 桂  林 101.0 101.3 101.4 100.3 102.1 101.0 100.3 102.2 101.7 北  海 99.7 96.5 97.3 100.2 94.5 96.6 100.0 96.6 97.4 三  亚 100.8 106.3 104.1 100.7 106.5 104.6 100.8 105.4 103.6 泸  州 100.3 100.7 99.7 101.0 101.0 100.2 100.6 99.5 99.1 南  充 100.2 99.7 99.2 100.6 101.2 100.6 100.4 101.3 99.9 遵  义 100.1 101.1 101.2 100.1 101.4 101.1 100.7 101.5 102.3 大  理 100.4 101.1 101.2 100.5 100.3 100.4 100.0 99.8 99.2  表4:2021年3月70个大中城市二手住宅销售价格分类指数(一)  城市 90m2及以下 90-144m2 144m2以上 环比 同比 定基 环比 同比 定基 环比 同比 定基 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 北  京 101.4 109.6 106.7 101.6 109.6 106.5 101.2 111.1 106.9 天  津 100.5 98.4 99.4 100.3 98.0 98.8 100.4 96.3 98.0 石 家 庄 100.3 99.1 99.8 99.9 96.6 97.7 99.4 97.6 98.2 太  原 99.8 95.8 98.5 100.2 97.0 98.5 99.7 94.5 96.1 呼和浩特 100.0 99.8 99.5 100.3 100.3 100.4 100.6 100.6 99.9 沈  阳 100.6 107.5 104.3 100.7 107.6 104.0 100.0 107.7 103.6 大  连 100.9 107.2 104.8 100.3 107.5 104.3 100.3 106.4 103.3 长  春 99.8 98.6 98.5 100.0 96.6 96.8 99.7 98.0 97.4 哈 尔 滨 100.5 96.5 98.1 100.2 96.6 97.8 100.4 96.2 96.8 上  海 101.1 110.6 107.8 100.9 109.2 106.6 101.1 108.0 105.2 南  京 101.1 104.7 103.6 100.7 107.1 104.8 100.7 106.9 104.5 杭  州 101.1 108.7 105.8 101.5 108.4 105.3 101.2 109.1 105.5 宁  波 101.0 111.3 107.7 100.8 109.9 106.2 100.3 109.4 105.7 合  肥 100.7 106.0 104.4 100.9 106.4 105.0 100.1 106.8 105.1 福  州 101.0 105.8 104.3 100.6 104.2 102.8 100.3 106.4 104.3 厦  门 100.8 106.5 104.6 100.3 105.8 103.7 100.3 105.4 103.4 南  昌 100.0 100.2 100.6 100.1 101.0 100.7 100.3 100.7 101.2 济  南 100.1 98.0 98.8 100.2 98.4 98.7 100.0 98.0 98.4 青  岛 100.4 99.2 99.7 100.5 100.6 99.9 100.5 99.0 99.5 郑  州 100.3 98.4 99.7 100.7 98.3 99.4 100.4 98.1 99.4 武  汉 100.8 101.1 101.0 100.2 102.9 102.3 100.0 101.6 101.4 长  沙 100.9 103.1 102.9 100.9 104.3 104.0 100.2 102.5 101.8 广  州 101.1 111.6 107.9 101.4 112.0 109.3 101.8 109.8 107.3 深  圳 100.1 116.2 109.9 100.8 113.6 108.7 100.3 110.6 106.3 南  宁 100.0 103.5 102.3 99.7 102.8 101.7 99.9 102.9 101.7 海  口 100.5 104.4 103.3 100.8 105.0 103.9 100.5 103.5 103.6 重  庆 100.6 101.9 101.5 101.1 102.4 101.9 100.6 103.0 101.7 成  都 100.9 109.3 105.3 100.6 108.7 105.3 100.5 110.9 106.3 贵  阳 100.1 97.1 98.7 100.4 97.0 98.2 100.1 98.2 98.9 昆  明 100.4 103.5 103.0 100.2 103.6 102.8 100.4 106.6 104.6 西  安 100.6 104.5 104.1 100.5 106.0 104.1 100.8 106.7 104.8 兰  州 100.3 106.5 104.0 100.6 104.8 103.3 100.6 102.6 101.9 西  宁 100.4 109.6 106.6 100.4 107.6 104.2 99.8 110.1 105.8 银  川 100.5 109.3 105.0 101.0 111.0 106.7 100.2 110.1 105.9 乌鲁木齐 99.8 107.5 104.7 100.0 105.1 102.8 99.6 107.1 104.1  表4:2021年3月70个大中城市二手住宅销售价格分类指数(二)  城市 90m2及以下 90-144m2 144m2以上 环比 同比 定基 环比 同比 定基 环比 同比 定基 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 上月=100 上年同月 =100 2020年 =100 唐  山 100.0 106.8 104.2 100.2 107.0 103.9 100.5 106.0 104.0 秦 * 岛 99.8 104.0 101.6 100.6 103.5 101.6 100.5 102.5 101.5 包  头 100.4 103.4 102.3 100.0 102.8 101.3 101.3 100.4 101.3 丹  东 100.3 105.0 103.2 100.1 104.3 103.3 100.1 103.6 102.3 锦  州 99.9 99.3 100.1 100.5 99.4 99.7 99.9 100.0 100.2 吉  林 100.4 99.4 99.8 100.3 97.5 98.5 100.1 98.3 99.1 牡 丹 江 100.2 90.2 94.6 99.7 91.1 95.3 100.0 91.2 95.4 无  锡 100.7 109.1 105.3 101.2 109.2 105.1 100.5 108.0 105.0 徐  州 100.7 110.1 106.7 101.8 109.9 106.5 100.9 108.5 107.0 扬  州 100.6 105.1 103.9 101.1 106.9 105.4 100.8 106.7 104.9 温  州 100.8 106.8 104.7 100.5 108.2 104.6 100.7 107.3 104.2 金  华 100.4 108.5 105.8 100.5 107.2 105.5 100.7 104.9 104.2 蚌  埠 100.9 105.0 103.4 100.5 105.0 103.4 100.1 105.8 103.2 安  庆 99.9 98.4 98.5 99.8 97.8 98.3 100.2 97.4 97.8 泉  州 100.7 108.1 105.5 100.8 107.3 105.5 100.6 105.8 104.6 九  江 100.3 103.8 102.6 100.6 102.8 102.6 100.8 102.6 101.7 赣  州 100.2 102.9 101.9 99.9 102.8 101.4 100.2 103.0 101.7 烟  台 100.6 101.3 101.4 100.3 101.8 101.8 100.6 101.1 101.8 济  宁 100.1 105.5 103.8 100.4 106.4 104.5 100.5 107.4 105.0 洛  阳 100.2 102.0 101.1 100.5 103.4 102.4 100.8 103.2 102.0 平 顶 山 100.1 104.0 102.4 100.2 103.6 102.5 100.2 102.7 102.0 宜  昌 100.1 100.2 100.0 100.2 99.7 99.5 100.0 100.0 99.6 襄  阳 100.1 99.1 99.4 100.5 99.4 99.7 100.1 98.0 98.6 岳  阳 100.1 99.5 99.0 99.4 101.5 100.1 100.0 99.5 99.1 常  德 100.0 100.1 99.7 100.3 98.0 99.2 99.7 99.6 99.9 韶  关 100.9 102.4 101.8 100.3 100.4 100.7 100.2 100.4 100.5 湛  江 100.6 100.0 100.6 100.3 99.9 100.3 100.7 100.0 100.4 惠  州 100.5 104.9 103.6 100.2 104.2 103.5 100.6 106.7 104.5 桂  林 100.0 101.4 100.7 100.3 102.6 101.9 99.6 105.0 102.7 北  海 99.9 96.9 98.2 99.8 96.1 97.3 99.6 96.5 98.6 三  亚 100.9 102.4 102.8 100.8 103.1 103.0 100.3 101.9 102.3 泸  州 100.1 99.3 99.6 99.4 97.8 98.8 99.9 99.8 100.1 南  充 99.4 94.9 96.4 99.5 94.6 96.3 100.1 95.0 96.1 遵  义 100.5 102.2 102.0 100.2 100.9 100.6 100.7 101.1 101.0 大  理 100.5 102.5 102.2 100.1 102.9 101.6 100.0 102.3 101.2    附注:   1.调查范围:各城市的市辖区,不包括县。   2.调查方法:新建商品住宅销售价格、面积、金额等资料直接采用当地房地产管理部门的网签数据;二手住宅销售价格调查为非全面调查,采用重点调查和典型调查相结合的方法,按照房地产经纪机构上报、房地产管理部门提供与调查员实地采价相结合的方式收集基础数据。   3.价格指数的计算方法详见中国统计信息网《住宅销售价格统计调查方案》。   4.如当月无成交,则视为价格总体水平无变动。  

国家统计局城市司首席统计师绳国庆解读2021年3月份商品住宅销售价格变动情况统计数据

3月份商品住宅销售价格环比涨幅基本稳定 同比涨幅继续上升 ——国家统计局城市司首席统计师绳国庆解读2021年3月份商品住宅销售价格变动情况统计数据   2021年3月份,各线城市商品住宅销售价格环比涨幅与上月相比变动幅度不大,同比涨幅继续上升。   一、各线城市商品住宅销售价格环比涨幅变动不大   据测算,3月份,4个一线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.4%,涨幅比上月回落0.1个百分点。其中,北京、上海、广州和深圳分别上涨0.2%、0.3%、1.0%和0.1%。二手住宅销售价格环比上涨1.0%,涨幅比上月回落0.1个百分点。其中,北京、上海、广州和深圳分别上涨1.4%、1.1%、1.4%和0.4%。31个二线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.5%,涨幅比上月扩大0.1个百分点;二手住宅销售价格环比上涨0.4%,涨幅与上月相同。35个三线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.3%,涨幅与上月相同;二手住宅销售价格环比上涨0.3%,涨幅比上月扩大0.1个百分点。   二、各线城市商品住宅销售价格同比涨幅继续上升   主要受上年同期低基数影响,各线城市商品住宅销售价格同比涨幅均有所扩大。据测算,3月份,一线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格同比分别上涨5.2%和11.4%,涨幅比上月分别扩大0.4和0.6个百分点。二线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格同比分别上涨4.8%和3.3%,涨幅比上月分别扩大0.3和0.4个百分点。三线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格同比分别上涨3.9%和2.3%,涨幅比上月分别扩大0.3和0.4个百分点。 

KVM虚拟化集群技术概述

一、 虚拟化集群介绍、设计思路及架构

使用虚拟化集群的目标是克服单机虚拟化的局限性,利用技术手段提高虚拟机可用性,*终达到业务不中断或者减少中断时间,确保业务数据更安全的目标。

1. 虚拟化集群介绍

1)什么是虚拟化集群

虚拟机集群*显著的特征是有共享存储,因为有了共享存储,虚拟机就可以实现非常快速的在线迁移,并在虚拟化层配置高可用。笔者在生产环境使用的集群有两种存储方式,基于商业存储和基于开源分布式文件系统。

2)虚拟化集群的高可用和基于应用层高可用的区别

高可用是经常用到的运维技术,在系统、网络、数据库、Web业务等各个应用层面都有使用。高可用技术是指至少有主备两个节点,当主节点故障的时候,迅速切换到备用节点。为了避免备用节点误判,有时候还有第三个节点,或者主节点和备用节点共同能访问到的存储空间,用于做仲裁判断。应用层面的高可用还有一个特点,就是一般都有浮动IP,当切换发生的时候,IP从主节点漂移到备用节点。应用层面的高可用一般切换时间比较快,从几毫米到几秒中,同时应用层面的高可用一般需要专用软件,比如常用的Keepalived,Heartbeat等。

虚拟化层面的高可用是虚拟机系统层面的高可用,即当一台计算节点故障的时候,在另外一台计算节点上自动将故障节点上的虚拟机启动起来。注意如果虚拟机上的业务不能做到开机自启动,即使虚拟机自动启动了,并不能保证业务层面的自动恢复!

另外还有一个问题,就是即使虚拟机启动起来了,当启动到一半虚拟机的系统卡住了,也不能及时恢复业务!

虚拟化层的高可用一般业务恢复实际是系统重启的时间,加上业务开机自启动的时间,通常是分钟级别。

虽然虚拟化层高可用有业务不能恢复的风险,业务恢复时间也相对比较长,但是虚拟化层高可用有个非常巨大的优势,就是不需要在应用层面配置,大大的拓宽了高可用的适用范围,使原来在应用层难以使用高可用技术的应用,也能做到高可用,尤其是在某些专用的软件领域。

其实虚拟机层高可用和应用层面高可用并不矛盾,在虚拟机的系统里面,也可以配置应用层面的高可用,做这样的配置的时候,注意主备节点放置到不同宿主机上!

3)虚拟化集群后端存储的使用

*早的时候,笔者在生产环境使用的集群都是以机柜为单位的小集群,主要因为笔者一直搭建的是私有云,在IDC机房里面机柜都是要计算费用的,为了充分利用资源,合理节省成本,笔者私有云一个设计思想就是能够按照机柜,灵活扩展或者伸缩。

后来随着虚拟化的规模扩大,也进行了一些基于开源分布式文件系统集群的搭建,基于开源分布式文件系统的集群,规模可以更大,扩展性更好,适用于KVM的开源分布式文件系统在第9章、第10章都有详细的介绍。开源的虚拟化管理平台,本书第11章、第12章、第13章有详细介绍,所以本章不再介绍开源分布式文件系统及管理平台。

2. 使用虚拟化集群的优势

虚拟化集群相对于单机虚拟化,有以下几点优势:

q 快速的在线迁移(Live Migration),设备、系统维护造成的业务计划内停机时间减少到零。

q 高可用(HA),一台计算节点故障,上面的虚拟机可以很快在其他计算节点上启动运行起来,*大缩短计划外停机时间。

q 动态资源调度,业务负载发生变化引起计算节点压力分布不均匀时,可手动或者自动平衡物理机负载。也可在整体压力较低的时间段,将虚拟机集中在部分计算节点上,将不用的计算节点临时关闭,达到节能的目标。

q 业务快速部署,集群将资源池化,通过和管理平台结合,在集群的容量范围内,业务部署的速度非常快。

q 数据更安全,后端存储采用冗余度更高的商业存储,或者分布式文件系统,数据可靠性可以达到99.99%以上。

q 网络速度、可靠性更高,集群网络采用冗余架构,网络设备、网络连接都是双冗余,网络速度更高,可靠性也更高,单台网络设备、单根网线、单个网卡故障都不会引起网络中断。

提示:

1)什么是计划内停机与计划外停机

计划内停机是指可预期可计划的停机,比如定期的维护,提前通告的维护。计划外停机是指突发事件引起的停机事件,比如硬件故障,网络DDOS攻击等。一般计划内停机因为是提前预知的,会做好预防措施,不会有数据丢失,对业务的损失是比较小的。计划外停机则因为是突发事件,对业务的损失要大很多。运维的重要职责之一就是通过技术手段减少计划外和计划内停机时间,对虚拟化来说,虚拟化集群能够做到在线虚拟机迁移,并且是全冗余设计,需要计划内硬件和软件维护的时候,可以做到计划内停机时间为零。当宿主机发生紧急硬件故障的时候,虚拟机可以很快在其他宿主机上开起来,所以虚拟化集群也能有效降低计划外停机。

2)在线迁移并不是灾备手段

在线迁移实际迁移的是虚拟机的内存,当宿主机发生故障的时候,虚拟机的内存信息已经丢失了,这时候是不能再去做虚拟机的在线迁移的。所以在线迁移解决的是有计划的维护问题,比如要升级宿主机内存,可以将宿主机上的虚拟机在线迁移到其他宿主机上,内存升级完成后,在将虚拟机在线迁移回来。

3. 集群设计及架构

1)虚拟化集群设计

为保证虚拟机的尽量的在线时间,灵活的扩展,虚拟化集群的设计需要满足以下要求:

q 有共享存储,虚拟机能够在线迁移;

q 通过增加计算节点、存储、网络设备可以横向扩展;

q 没有单点故障,计算节点有多个,商业存储为双控制器,分布式文件系统镜像写多份,网络设备冗余;

q 性能满足要求,并且通过增加设备,性能可以扩展

2)虚拟化集群的架构

一套虚拟化集群体系包括以下组成部分:

q 若干计算节点,承载虚拟机的计算、内存、网络资源;

q 管理节点及管理平台,管理虚拟机的镜像,虚拟机生成、维护、销毁的生命周期,虚拟机的调度;

q 后端存储,存储虚拟机镜像存放;

q 网络设备。

二、虚拟化集群技术方案

1. 前端计算

虚拟化集群前端计算节点可以使用普通机架式服务器,也可以使用刀片服务器。

1)机架式服务器做为计算节点的优缺点

机架式服务器做为计算节点的优点是:

q 架构简单,安装配置方便;

q 扩展节点数量和升级较为容易;

q 成本有一定的优势。

缺点是:

q 随着节点数量的增多,占用的机柜空间也在增大,单机柜服务器密度低;

q 网络结构复杂,每台服务器有公网、私网、存储网;

q 交换机端口数量多,接线容易出错。

2)刀片服务器做为计算节点的优缺点

使用刀片服务器作为计算节点的优点是:

q 刀片服务器内置交换机,可以灵活的配置网络;

q 刀片服务器连线简单,占有交换机端口数量少,网络非常简洁;

q 单位机柜服务器密度大;

q 功耗低;

q 刀片服务器冗余电源和风扇,冗余交换模块,是全冗余的架构。

使用刀片服务器的缺点是:

q 成本较高;

q 配置复杂,安装配置需要专业的知识;

q 往往需要改造机柜电源,并受限于机柜*高电流。

另外目前还有一种多节点服务器,就是在1U或者2U的空间里面,能够容纳2到4台服务器,这些服务器很像是刀片服务器,共享电源和机框,但是网络接口独立。多节点服务器密度介于机架式服务器和刀片服务器之间,使用上和机架式服务器完全一样。

服务器的配置选型,根据笔者的经验,选择比较高的配置,虽然初期投入高,但是长远看,因为能够容纳更多的虚拟机,其实是节省成本的。宿主机在运行一段时间后,往往会发现内存是瓶颈,所以一开始配置的时候,内存尽量配置大一些。具体宿主机如何选型在第15章已经有详细的介绍,本章就不重复介绍了。

3. 后端存储技术方案

虚拟化集群的后端存储可以使用商业存储和分布式文件系统,商业存储有三类:NAS、IP SAN、FC SAN。

1)NAS共享存储

NAS(NETWORK ATTACHED STORAGE )即网络附加存储,网络上直接挂接的存储设备,相当于一个网络文件共享服务器。

测试环境可以用一台普通的主机模拟NAS,只要这台主机有自己的磁盘和文件系统,并且对外提供访问文件系统的接口。*常见的NAS有Linux下的NFS和windows下的CIFS。

2)IP SAN共享存储

SAN(STORAGE AREA NETWORK)即存储区域网络,主要是基于TCP/IP的网络来实现数据存取,即传输介质为IP网络。通过IP网络将计算计算节点和存储设备连接起来,计算节点通过发送Block I/O的请求到存储设备,*常见的就是用ISCSI技术,计算节点通过SCSI协议发出读取数据的请求,并用TCP/IP包封装SCSI包,就可以再TCP/IP网络中进行传输,即SCSI over TCP/IP。

测试环境也可以用普通服务器模拟ISCSI存储。

3)FC存储

FC(Fibre Channel 光纤通道)SAN类似于IP SAN,只是以光纤作为传输介质,性能较高,目前使用*广。计算节点上安装光纤接口的HBA(Host BusAdapter,提供服务器内部的I/O通道与存储系统的I/O通道之间的物理连接)卡,为了冗余HBA卡一般有两块,分别接两台光纤交换机,存储一般有两个控制器,也分别接两台光纤交换机,达到全容易的目标。FC SAN计算节点直接将I/O请求通过FC网络发送到存储设备,性能非常高。

4)生产环境如何选择存储类型

在实际部署的生产环境中,选择存储类型,取决于以下几个因素:

q 业务性能及可靠性需求

q 预算

q 运维对技术熟悉程度

一般来说,对性能要求非常高的业务,使用FC SAN存储,FC SAN存储也是成本*高的一种方案。如果业务性能需要稍低,可以使用NAS、IP SAN的存储,NAS、IP SAN的存储是性价比比较高的方式。如果业务主要是CPU消耗型的,可以考验使用分布式文件系统,本书第9章介绍的DRBD、GlusterFS,第10章介绍的CEPH,工作都很稳定,但是性能相对比较低,很适合CPU消耗型的虚拟机。

关于NFS和ISCSI,业内一直有争论,NFS配置简单,但是因为是应用层的协议,有人认为性能低,其实商业存储做了许多优化,性能也不见得比ISCSI差。如何选择主要取决于预算、运维的技术习惯、具体的存储品牌型号,笔者生产环境喜欢使用ISCSI存储。

(内容节选自《深度实践KVM》)

虚拟机搭建集群(三台虚拟机)

1、将各节点的IP和hostname加入到每个节点的/etc/hosts中
echo 192.168.63.141 admin-node >> /etc/hosts
echo 192.168.63.142 ceph-node1 >> /etc/hosts
….
拷贝到其它主机:scp  /etc/hosts  root@ceph-node1:/etc/
在admin-node主机上执行:ssh-keygen
并将它复制到其他节点:ssh-copy-id hostname@ceph-node1

2、
在操作系统防火墙内启用Ceph monitor、OSD、MDS所需的端口。(所有机器中都需要执行以下命令)
启动firewalld:service firewalld start
firewall-cmd –zone=public –add-port=6789/tcp –permanent
firewall-cmd –zone=public –add-port=6800-7100/tcp –permanent
firewall-cmd –reload
firewall-cmd –zone=public –list-all
实例:
[root@admin-node ~]# service firewalld start
Redirecting to /bin/systemctl start  firewalld.service
[root@admin-node ~]# firewall-cmd –zone=public –add-port=6789/tcp –permanent
success
[root@admin-node ~]# firewall-cmd –zone=public –add-port=6800-7100/tcp –permanent
success
[root@admin-node ~]# firewall-cmd –reload
success
[root@admin-node ~]# firewall-cmd –zone=public –list-all
public (default, active)
interfaces: e777no16736
sources:
services: dhcpv6-client ssh
ports: 6789/tcp 6800-7100/tcp
masquerade: no
forward-ports:
icmp-blocks:
rich rules:

[root@admin-node ~]#

3、在所有机器上禁用SELINUX
[root@admin-node ~]# setenforce 0
[root@admin-node ~]# sed -i s’/SELINUX.*=.*enforcing/SELINUX=disabled’/g /etc/selinux/config
查看文件config中SELINUX=disabled 即可

4、在所有机器上安装并配置ntp服务
yum -y install ntp ntpdate
[root@admin-node ~]# ntpdate pool.ntp.org
3 Sep 10:13:10 ntpdate[13011]: adjust time server 202.118.1.81 offset -0.003634 sec
[root@admin-node ~]# systemctl restart ntpdate.service
[root@admin-node ~]# systemctl restart ntpd.service
[root@admin-node ~]# systemctl enable ntpd.service

Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ntpd.service to /usr/lib/systemd/system/ntpd.service.
[root@admin-node ~]# systemctl enable ntpdate.service
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ntpdate.service to /usr/lib/systemd/system/ntpdate.service.

5、在所有ceph节点上添加Ceph Giant版本库并更新yum:
[root@admin-node ~]# rpm -Uhv http://ceph.com/rpm-giant/el7/noarch/ceph-release-1-0.el7.noarch.rpm
Retrieving http://ceph.com/rpm-giant/el7/noarch/ceph-release-1-0.el7.noarch.rpm
warning: /var/tmp/rpm-tmp.5WFToc: Header V4 RSA/SHA1 Signature, key ID 460f3994: NOKEY
Preparing…                          ################################# [100%]
Updating / installing…
1:ceph-release-1-0.el7             ################################# [100%]

5、利用ceph-deploy搭建集群,在管理节点上安装ceph-deploy
yum -y install ceph-deploy
mkdir /etc/ceph cd /etc/ceph
ceph-deploy new admin-node
在每个节点上都安装ceph:
[root@admin-node ceph]# ceph-deploy install ceph-node1 admin-node ceph-node2

6、在admin-node中创建*个Ceph monitor:
ceph-deploy mon create-initial
部署集群到此成功,查看集群状态:
[root@admin-node ceph]# ceph -s
cluster 5035c6ba-96c8-4378-a086-a8b579089dd6
health HEALTH_ERR
64 pgs stuck inactive
64 pgs stuck unclean
no osds
monmap e1: 1 mons at {admin-node=192.168.63.140:6789/0}
election epoch 2, quorum 0 admin-node
osdmap e1: 0 osds: 0 up, 0 in
flags sortbitwise
pgmap v2: 64 pgs, 1 pools, 0 bytes data, 0 objects
0 kB used, 0 kB / 0 kB avail
64 creating
显示几区不健康,还需继续配置。

7、增加osd
在/var/local路径下mkdir osd1 osd2 osd3 并chmod 777 osd*
[root@admin-node ceph]# ceph-deploy –overwrite-conf osd prepare admin-node:/var/local/osd1
[root@admin-node ceph]# ceph-deploy –overwrite-conf osd activate admin-node:/var/local/osd1
[root@admin-node ceph]# ceph -s
cluster 7863ef1c-1e65-4db7-af36-1310975e056e
health HEALTH_WARN
64 pgs degraded
64 pgs stuck inactive
64 pgs stuck unclean
64 pgs undersized
monmap e1: 3 mons at {admin-node=192.168.63.141:6789/0,ceph-node1=192.168.63.142:6789/0,ceph-node2=192.168.63.143:6789/0}
election epoch 4, quorum 0,1,2 admin-node,ceph-node1,ceph-node2
osdmap e5: 1 osds: 1 up, 1 in
flags sortbitwise
pgmap v7: 64 pgs, 1 pools, 0 bytes data, 0 objects
6890 MB used, 10987 MB / 17878 MB avail
64 undersized+degraded+peered

增加monitor:
[root@admin-node ceph]# ceph-deploy mon create ceph-node2

#mkfs.xfs  /dev/sdb
#mount /dev/sdb /opt/ceph/
ceph-deploy osd prepare{ceph-node}:/path/to/directory
6.2.4. Mount数据分区
mount -o user_xattr /dev/{hdd} /var/lib/ceph/osd/{cluster-name}-{osd-number}

执行:

sh
sudo mount -o user_xattr /dev/sdc1 /var/lib/ceph/osd/ceph-0

部署过程中如果出现任何奇怪的问题无法解决,可以简单的删除一切从头再来:

# ceph-deploy purge ceph-mon1 ceph-mon2 ceph-mon3 ceph-osd1 ceph-osd2
# ceph-deploy purgedata ceph-mon1 ceph-mon2 ceph-mon3 ceph-osd1 ceph-osd2
# ceph-deploy forgetkeys
5.1 如何清空ceph数据
先清空之前所有的ceph数据,如果是新装不用执行此步骤,如果是重新部署的话也执行下面的命令:

ceph-deploy purgedata {ceph-node} [{ceph-node}]

ceph-deploy forgetkeys

看一下配置成功了没?

# ceph health
HEALTH_WARN too few PGs per OSD (10< min 30)
增加 PG 数目,根据 Total PGs = (#OSDs * 100) / pool size 公式来决定 pg_num(pgp_num 应该设成和 pg_num 一样),所以 20*100/2=1000,Ceph 官方推荐取*接近2的指数倍,所以选择 1024。如果顺利的话,就应该可以看到 HEALTH_OK 了:

# ceph osd pool set rbd size 2
set pool 0 size to 2
# ceph osd pool set rbd min_size 2
set pool 0 min_size to 2
# ceph osd pool set rbd pg_num 1024
set pool 0 pg_num to 1024
# ceph osd pool set rbd pgp_num 1024
set pool 0 pgp_num to 1024
# ceph health
HEALTH_OK
如果操作没有问题的话记得把上面操作写到 ceph.conf 文件里,并同步部署的各节点:

# vi ceph.conf
[global]
fsid =6349efff-764a-45ec-bfe9-ed8f5fa25186
mon_initial_members = ceph-mon1, ceph-mon2, ceph-mon3
mon_host =192.168.2.101,192.168.2.102,192.168.2.103
auth_cluster_required = cephx
auth_service_required = cephx
auth_client_required = cephx
filestore_xattr_use_omap =true
osd pool default size =2
osd pool default min size =2
osd pool default pg num =1024
osd pool default pgp num =1024
# ceph-deploy admin ceph-adm ceph-mon1 ceph-mon2 ceph-mon3 ceph-osd1 ceph-osd2

6.3 删除OSD
[objc]  view plain  copy  print ?
[ceph@node1 cluster]$ cat rmosd.sh
###############################################################################
# Author : younger_liucn@126.com
# File Name : rmosd.sh
# Description :
#
###############################################################################
#!/bin/bash
if [ $# != 1 ]; then
echo “Error!”;
exit 1;
fi
ID=${1}
sudo systemctl stop ceph-osd@${ID}
ceph osd crush remove osd.${ID}
ceph osd down ${ID}
ceph auth del osd.${ID}
ceph osd rm ${ID}
[ceph@node1 cluster]$
Another app is currently holding the yum lock; waiting for it to exit…
强制关掉yum进程:  #rm  -f  / var /run/yum . pid

 

多台虚拟机搭建zookeeper集群

一、什么是zookeeper(摘自百度百科)
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

ZooKeeper包含一个简单的原语集, [1]  提供Java和C的接口。

ZooKeeper代码版本中,提供了分布式独享锁、选举、队列的接口,代码在zookeeper-3.4.3\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本,选举只有Java版本。

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,Paxos 算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos作了一些优化,通过选举产生一个leader (领导者),只有leader才能提交proposer,具体算法可见Fast Paxos。因此,要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。 [3]

ZooKeeper的基本运转流程:

1、选举Leader。

2、同步数据。

3、选举Leader过程中算法有很多,但要达到的选举标准是一致的。

4、Leader要具有*高的执行ID,类似root权限。

5、集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。

我的理解就是这个框架能够更好的协调数据和服务器之间的关系,将服务器的资源运用*大化,同时还能够在系统发生不可预测状况规避一些不必要的风险等。

二、环境搭建
本人建议这个要从分布式集群基础环境搭建的基础上去做就会更加的方便,条例更加的清楚,还有linux系统java环境也是必须的,因为zookeeper就是用java写的,我把他分为以下几步:、

*步:VMware搭建分布式集群基础环境:https://blog.csdn.net/hy_coming/article/details/82990632

第二步:搭建java环境:https://blog.csdn.net/hy_coming/article/details/82990296(这个是centos7的搭建,不同的版本就参照不同的教程)

第三步:zookeeper搭建

官网下载zookeeper,下载教程参考:https://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd3947ee19fe002bcb.html
如果上面基础基础的分布式集群环境搭建好了之后,我们应该可以通过secureCR和secureFX(或者是其他的工具)连接上虚拟机了,首先需要验证环境的可用性,执行java -version,查看java环境是否正常,出现以下信息说明正常
java version “1.8.0_151”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
接着验证各台主机的防火墙是否关闭(这个问题是出现问题*大的地方,这里我将他放在前面来验证解决), 针对不同的linux系统版本执行不同的命令:
Ubuntu(ubuntu-12.04-desktop-amd64)

查看防火墙状态:ufw status

关闭防火墙:ufw disable

centos6.0

查看防火墙状态:service iptables status

关闭防火墙:chkconfig iptables off    #开机不启动防火墙服务

 

centos7.0(默认是使用firewall作为防火墙,如若未改为iptables防火墙,使用以下命令查看和关闭防火墙)

查看防火墙状态:firewall-cmd –state

关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service

每台机器都需要查看,若没有关闭,一定要关闭,否则启动zookeeper的时候会报“java.net.NoRouteToHostException: 没有到主机的路由”这样的错误,接下来开始安装zookeeper相关文件(这里一一台虚拟机为例,每台虚拟机都要执行同样的操作)

首先要注意的是在生产环境中目录结构要定义好,防止在项目过多的时候找不到所需的项目。 我把目录统一放在/opt下面,该目录一般存放主机额外安装的软件。(当然也可以放在其他的你愿意的目录之下)

// 首先创建zookeeper项目目录
mkdir zookeeper // 项目目录
cd zookeeper // 进入项目目录
mkdir zkdata // 存放快照日志(名字可以自己定义)
mkdir zkdatalog // 存放事物日志(名字可以自己定义)
然后将之前下载好的zookeeper文件通过文件传输工具传输到虚拟机中,我放在了/opt/zookeeper项目文件下,解压文件

cd /opt/zookeeper // 进入下载目录
tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz // 解压文件
增加配置文件,进入到解压好的zookeeper的conf目录中,查看:

//进入conf目录
cd /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.11/conf
//查看
-rw-rw-r–. 1 1000 1000 535 Feb 20 2014 configuration.xsl
-rw-rw-r–. 1 1000 1000 2161 Feb 20 2014 log4j.properties
-rw-rw-r–. 1 1000 1000 922 Feb 20 2014 zoo_sample.cfg
zoo_sample.cfg这个文件是官方给我们的zookeeper的样板文件。我们需要复制一份名为zoo.cfg的文件,zoo.cfg是zookeeper官方指定的文件命名规则。我们以在*台虚拟机上的操作为例(上面的操作都是在*台虚拟机上,你需要在每台虚拟机上都执行上述以及本次操作):

// 复制zoo.cfg文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
// 打开zoo.cfg文件,然后按后面的配置信息进行配置
vim zoo.zfg
在zoo.cfg配置文件需要填入的信息。

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper/zkdata
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog
clientPort=2181
// 此处的IP就是你所操作的三台虚拟机的IP地址,每台虚拟机的zoo.cfg中都需要填入这三个地址。*个端口是master和slave之间的通信端口,默认是2888,第二个端口是leader选举的端口,集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
server.1=虚拟机1 ip:2888:3888
server.2=虚拟机2 ip:2888:3888
server.3=虚拟机3 ip:2888:3888
// server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字, 表示这个是第几号服务器,用来标识服务器,这个标识要写到快照目录下面myid文件里
创建myid文件。以现在所在的*台虚拟机192.168.172.10为例,对应server.1,通过上边的配置信息可以查到。创建myid文件的目的是为了让zookeeper知道自己在哪台服务器上,例如现在所在的虚拟机是192.168.172.10,它对应的id是1,那么就在myid文件中写入1.另外两台虚拟机上也需要创建myid文件并写入相应的id,id根据zoo.cfg文件中的IP地址查询。

echo “1” > /opt/zookeeper/zkdata/myid
echo “2” > /opt/zookeeper/zkdata/myid
echo “3” > /opt/zookeeper/zkdata/myid
启动zookeeper,进入到zookeeper的bin目录下

cd /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.11/bin/
// 启动服务 (注意!三台虚拟机都要进行该操作)
./zkServer.sh start
// 检查服务器状态
./zkServer.sh status
// 显示如下
JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower #他是主节点leader还是从节点follower
三、配置文件说明
myid文件和server.myid 在快照目录下存放的标识本台服务器的文件,他是整个zk集群用来发现彼此的一个重要标识。
zoo.cfg配置文件。zoo.cfg文件是zookeeper配置文件,在conf目录里。
// tickTime:
这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
// initLimit:
这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端,而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时*长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间(也就是 tickTime)长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5×2000(毫秒)=10 秒
// syncLimit:
这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息,请求和应答时间长度,*长不能超过多少个 tickTime 的时间长度,总的时间长度就是5×2000(毫秒)=10秒
// dataDir:
快照日志的存储路径
// dataLogDir:
事物日志的存储路径,如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录,这样会严重影响zk的性能,当zk吞吐量较大的时候,产生的事物日志、快照日志太多
// clientPort:
这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。修改他的端口改大点
四、错误盘点
在我们配置好之后启动的时候难免会出现错误,那么我们怎么知道错误原因呢?其实这个zookeeper团队早就为我们好了,就是就是在/opt/zookeeper/zookeeper-3.3.6/bin/zookeeper.out文件里面,我们只需要查看这个文件就能够定位到问题所在,这里只能把问题总结一下了:

1.节点无法运行
在用./zkServer.sh start命令运行zookeeper后,zookeeper节点显示正常启动,但是用zkServer.sh status命令查看zookeeper节点的状态时,发现并没有正常运行,出现:

Error contacting service. It is probably not running.

我试着重新./zkServer.sh start,却无法启动,显示:

already running as process 1854

对于这个问题,网上有很多答案,试了一遍:

zoo.cfg配置文件中指定目录却没有创建! 创建相应目录即可。
//我的目录配置没有问题
zoo.cfg中dataDir指定路径为Myid文件的路径。Myid内容与:server.?=192.168.172.10:12888:13888 中所设置?是否一致?
//我的设置是一致的!
使用service iptables stop 关闭防火墙.(按照的你的版本查看或者关闭防火墙)
//这个确实没关,但用的命令不是service iptables stop,而是:
systemctl stop firewalld.service #停止firewall
systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动

关闭后确实起作用了,但是第二天重新启动时,刚开始运行还没问题,到中午吃完饭回来就又出现了,所以应该不是防火墙的问题:

Error contacting service. It is probably not running.

打开zkServer.sh 找到
status)
STAT=echo stat | nc localhost $(grep clientPort “$ZOOCFG” | sed -e ‘s/.*=//’) 2> /dev/null| grep Mode

在nc与localhost之间加上 -q 1(是数字1而不是字母l).如果已存在则去掉。
// 但是我的zkServer.sh中没有这一行。

2181端口被占用
使用netstat -anp | grep 12181查看,确实发现有程序占用这个端口,但是kill掉以后还是不能启动zookeeper。
于是我不再管虚拟机1,又依次开启虚拟机2 和虚拟机3,其中虚拟机2和虚拟机1一样,都是:

Error contacting service. It is probably not running.

但是神奇的事情发生了,我开启虚拟机3的时候,是成功的,值得注意的是这里显示的zookeeper状态时leader:

[root@localhost bin]# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.11/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

也就是说虚拟机3所在的zookeeper节点是leader,然后再开启虚拟机2和虚拟机1,就没问题了。但是不知道为什么虚拟机3默认为leader,可能我之前在哪里配置过我不记得了(可能性不大),也可能跟zookeeper选举leader的机制有关系,这个需要深入了解。
不过现在可以得出这样的结论:zookeeper的开启顺序是有要求的,要先开启leader,剩下的节点才能正常启动。

成功运行后,三台虚拟机,一台是leader,另外两台是follower。

2.每个节点都是standalone的
这个问题是由于zoo.cfg文件中的server写错了,写成了servers。所以server写错可能导致zookeeper运行在单机模式下。

3.失败之后要杀死原先的错误进程
启动失败之后,再次启动就会一直报already running as process 1854,这样的错误,现在的你把问题找到,修改文件或问题,要求重新启动,必须先kill 1845这个进程,然后在正常启动就行了

什么情况下,可以选择这些云计算初创公司,如何选择适自己的云服务商

随着时间的推移,云计算服务按照不同的类型、功能分为不同的类别,同时以不同的价格提供给不同的客户。许多服务是价格/功能导向的;按需付费,使用的越多支付的费用就越多。我们也看到以下新兴的云服务类别,潜在的云服务客户也在关注如何以较短的时间对那些数量庞大的云服务提供商进行审查。

新而亮:云计算初创公司

云计算初创公司给云计算市场带来大量活力的同时,也带来了一些混乱。这些公司大部分是提供行业或是软件类型的服务,他们当中相当一部分是将云服务托管给第三方。

那什么情况可以选择这些云计算初创公司呢?实际上,风险与回报是一样的,因为初创公司的价格与政策波动比较大,这些初创公司失败的可能性也比较大。由此来看,开发和试点项目可以选择这些云计算初创公司,长期、关键人物的项目选择云计算初创公司就不太合适。

当审核一个云计算初创公司时,你需要考虑短时间内找到代替的提供商的难度,难度越大说明越不适合。对于一些简单的云计算项目,考虑到不涉及关键任务应用程序或是关键人员,在迁移到云和撤离云时不复杂或是只是作为简单的测试环境,那么出于功能和价格方面的考量,云计算初创公司不失为一个好选择,现在的初创公司很可能是明天的亚马逊或谷歌。

社区云如何满足特定的需求

云服务提供商潜在的一个类别就是社区云。社区云与云计算初创公司提供的云服务一样,大部分也是托管在大型提供商的基础设施之上。社区云不同的地方在于它具有针对性,主要针对行业或是对安全、可用性和法规等有特殊要求的用户。社区云通常在“裸”云里添加很多功能,相比较那些通用的公共云提供商提供的服务,资费更低,功能更多。

那什么情况下可以选择社区云?答案并没有显而易见,答案是当你处于一个很明确的社区里。

那些在共同行业里的企业,受共同的一套法规制约,所以他们可以考虑在社区云里共享和交换信息。无论社区云服务商保证任何区分其产品的功能,到*后都将会是一个方面,社区云服务提供商提供的服务是否具有更好的安全性,审核合规性和认证,还是它没有任何证明来支撑他的承诺呢?

选择社区云有两个决定性因素,*个是你的公司确实是被服务的社区里的一员,与其他成员有一样的问题和担忧。第二个应该注意的要素则是要排查社区云服务提供商的赔偿合同。

运营商-云服务提供商

云计算初创公司和社区云若是都不能满足您企业的需求,那可以考虑一下运营商。现在有许多电信运营商开始加入云服务提供商行列,尽管这些公司提供的服务价格不菲,但他们有两个很明显的优势,而这些优势对于你的应用程序很重要。

运营商-云服务提供商不仅可以提供云计算服务,其网络运输能力还能助你加速访问云服务。如果你的公司有IP*,那么供应商很有可能会将你的*与云服务紧紧相连,为云服务体验写一个更具体的服务水平协议(SLA)。运营商-云服务提供商也比其他供应商更加明白服务可靠性和可用性的重要性,所以选择运营商会减少你的停机时间。

那么如何选择运营商呢?通常来说,应该选择一个电信服务提供*广泛的运营商。当然还要考虑运营商基础设施的位置,选择一个能为你的数据中心提供*好服务的运营商。如果你建立的是混合云,那么维护你企业私有云与公有云的云端的连接就显得尤为的重要。

*后的防线:云服务的价格和合同

在决定选择哪个云计算服务提供商的*后,你要考虑的是服务定价细节。许多云服务提供商对于服务定价有一套很具体的层级计划,这些细节*终都将会影响到你的总资费。

许多云应用要求数据存储,经常涉及到云托管数据查询,所以对于数据存储的定价条款要特注意,超出流量时的资费也要特别注意。这些数据费增长超越了基本的CPU使用费,所以不要等到账单到了才后悔。

*后要记住任何服务都没有合同来的好。不能提供确定的合同和财务状况的云服务提供商,都不要让其成为你的选择。

云计算服务,目前主要面临哪些挑战?

*是应用及数据安全,主要包含用户敏感信息的应用系统部署在公共云上,可能存在安全隐患。企业私有云中,各个部门之间的信息安全也必须考虑,特别是财务数据、客户信息等。

第二是操作和标准化,目前云计算厂商都在各自为战,并没有统一标准。不同云之间缺乏互操作性,用户从一个云计算环境迁移到另一个环境时面临巨大的困难。

第三是服务质量保证,技术处于不断成熟过程中,质量保证和管理手段需要进一步完善。亚马逊和谷歌云服务都出现过服务中断。

第四是要求管理模式相应变化。云计算强调发挥集中化的优势,以及应用、平台和资源的分层耦合管理,面临企业传统IT系统管理和使用模式的巨大阻力。

服务器虚拟化集群部署

多服务器虚拟化集群部署
介绍:服务器虚拟化有有利于节省服务器开支,提高服务器资源利用率,将服务器物理资源逻辑化,动态分配内存、cpu、磁盘等物理资源。

以dell的R730服务器为例(VMware ESXi5.5虚拟化软件):

虚拟化服务器
1、到官网去下载DELL定制版ESXi:vSphere ESXI5.5不支持DELL Power EdgeR730,所以想在R730中安装esxi5.5,需要到戴尔官网下载定制版,也就是OEM版本。dell R730服务器需要定制版ESXi5.5 ,下载地址:http://www.dell.com/support/home/us/en/04/Drivers/DriversDetails?driverId=YGH6K

2、将u盘或者光碟做成esxi启动盘,从U盘启动即可自动安装。

3、用路由器或者交换机将两根网线设置在同一个网段下面。然后将网线插在两台服务器上,这样两台esxi 就在同一个网段中了。可以项目ping一下。
选择一台在用一个网段下的windows电脑,安装vSphere Client,连接其中的一台主机,创建一个window虚拟机,安装window server 2008 R2系统,注意系统一定要是enterprise(企业版的)。

4、系统装好之后,右键 计算机–>管理–>服务器管理器–> 角色–>添加角色,将Active Directory轻型目录服务添加进去,添加过程中他会自动添加.NET framework 3.5.1功能。

tip:vmware vSphere client有一个很方便的传输文件的功能,就是将文件打成iso(Ultralso工具)然后上传到服务器的数据存储器中(打开vs client–>摘要–>存储器–>浏览数据存储–>上传即可。)

5、将VMware-VIMSetup-all-6.0.0-2172336.iso挂载在vSphere Client中的虚拟机中,然后在虚拟机中双击点开安装。这个版本以上的vSphere server都包含了sql server2008,所以不需要重新安装。

6、安装完成之后,点击开始,所有程序里面有vSphere web client,就可以进行管理esxi主机了。

7、注意:vSphere server 版本一定要比esxi版本高,这样vSphere才能管理esxi主机。我用的vSphere 版本是vSphere server 6.0,esxi的版本是5.5。

8、vSphere server 安装完成之后,在开始–>所有程序—>vmware…中有一个vmware vSphere client,点击打开,在浏览器端进行配置,
登陆时登陆账户应该是:administrator@vsphere.local
密码是自己设置的。这里千万不要用administrator登陆,登陆了里面是没有server服务的。

9、登陆完,点击主机与集群添加主机就可以了。

另外
– 服务器安装系统

1、选中一台服务器安装window server 2008 R2,一般(dell R730)服务器会提前帮你把服务器RAID配置设置安装好,我的服务器是dell提前设置好两个阵列:VD0、VD1
3、我的VD0分配了200G,VD1分配了16T,所以计划将系统安装在VD0。
4、将window server 2008 R2制作成u盘启动盘,因为dell R730比较新,pe系统无法驱动raid卡,所以安装系统识别分区需要raid驱动,在服务器厂商官网就有,SAS-RAID_Driver_CP0KR_WN64_6.603.07.00_A04.EXE,

如下是驱动解压方式:
1). 浏览至文件下载目标位置并双击新下载的文件,然后单击“Extract”(解压)(专属解压方式)
2). 指定解压缩文件的目标位置。
3). 单击“OK”(确定)以解压文件。
4). 单击“OK”(确定)以退出安装程序
5、然后从u盘启动2008系统,在寻找盘符的时候找到解压后的文件夹即可访问两块raid磁盘安装系统。

将图片从本地上传到服务器的过程详解

将图片从本地上传到服务器主要分为三个过程
*,准备工作
第二,图片显示在前端页面
第三,发送给服务器
详情:
准备工作

定义一个input标签,type=file,然后让他隐藏,用一个lable标签设置它的for属性指向这个input,这样就可以通过设置lable的格式,达到文件上传的功能
<label for=”fileupload” class=”updata_file”>点击这里上传图片</label>
<input type=”file” id=”fileupload” style=”display: none” name=”upload”>

还需要定义一个img标签,用来接收上传的图片
<img src=”” id=”imageview” style=”display: none”>

让图片显示在前端界面

在Js中设置该input的change事件,原理就是将图片的盘符形式的地址换成http形式的地址,再将该地址赋值给img的src属性,并让其显示。
// 原理是把本地图片路径:”D(盘符):/image/…”转为”http://…”格式路径来进行显示图片
$(“#fileupload”).change(function() {
var $file = $(this);
var objUrl = $file[0].files[0];
//获得一个http格式的url路径:mozilla(firefox)||webkit or chrome
var windowURL = window.URL || window.webkitURL;
//createObjectURL创建一个指向该参数对象(图片)的URL
var dataURL;
dataURL = windowURL.createObjectURL(objUrl);
//把url给图片的src,让其显示
$(“#imageview”).attr(“src”,dataURL);
$(‘#imageview’).attr(“style”,”display:inline”);
});

发送给服务器

通过form表单提交给服务器,*需要设置formenctype=”multipart/form-data”,第二需要设置input的name属性,传一个参数
<input type=”file” id=”fileupload” style=”display: none” name=”upload”>
利用Struts2框架提供了接收图片的方法,需要接收三个参数。
*个,文件名称,就是获取发送来的文件名称。private String uploadFileName;
第二个,是一个临时文件。private File upload;
第三个,文件类型。private String uploadContentType;
将图片从本地传到服务器,经历的过程就是先将图片生成一个临时文件存在C盘,然后再将这个临时文件拷贝到服务器。
调试:上传图片,打印这三个参数

在服务器端写代码将临时文件从C盘copy过来
注:这里使用UUID生成的随机字符串给文件命名,避免文件名重复的情况发生
@Setter
private String uploadFileName; // 文件名称
@Setter
private File upload; // 上传文件,与form表单input发送的name名一样
@Setter
private String uploadContentType; // 文件类型

public String AddImg() throws IOException {
//处理上传的文件
if(upload!=null){
//获取文件扩展名
int index = uploadFileName.lastIndexOf(“.”);
String exName = uploadFileName.substring(index);
//随机生成文件名
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
//将生成的uuid中的”-“去掉,并拼接扩展名
String fileName = uuid.replace(“-“, “”) + exName;

//新建服务器接受文件的目录
String realPath = ServletActionContext.getServletContext().getRealPath(“/upload”);
//路径转文件
File file = new File(realPath);
//如果文件不存在,新建文件夹
if(!file.exists()){
file.mkdirs();
}
//拼接新文件路径
File newFile = new File(realPath + “/” + fileName);
//把临时文件copy过来
FileUtil.copyFile(upload,newFile);
}
return null;
}

思路很简单:就是先获取文件的扩展名,然后生成随机的UUid,将UUid中的“-”去掉之后,拼接上扩展名就是服务器存储该图片的名称。然后在服务器下面新建一个目录upload,再利用FileUtil.copyFile()方法将临时文件copy过来