主頁 > 資料庫 > 跨機房ES同步實戰

跨機房ES同步實戰

2022-12-09 08:25:42 資料庫

作者:謝澤華

背景

眾所周知單個機房在出現不可抗拒的問題(如斷電、斷網等因素)時,會導致無法正常提供服務,會對業務造成潛在的損失,所以在協同辦公領域,一種可以基于同城或異地多活機制的高可用設計,在保障資料一致性的同時,能夠最大程度降低由于機房的僅單點可用所導致的潛在高可用問題,最大程度上保障業務的用戶體驗,降低單點問題對業務造成的潛在損失顯得尤為重要,

同城雙活,對于生產的高可用保障,重大的意義和價值是不可言喻的,表面上同城雙活只是簡單的部署了一套生產環境而已,但是在架構上,這個改變的影響是巨大的,無狀態應用的高可用管理、請求流量的管理、版本發布的管理、網路架構的管理等,其提升的架構復雜度巨大,

結合真實的協同辦公產品:京辦(為北京市政府提供協同辦公服務的綜合性平臺)生產環境面對的復雜的政務網路以及京辦同城雙活架構演進的案例,給大家介紹下京辦持續改進、分階段演程序序中的一些思考和實踐經驗的總結,本文僅針對ES集群在跨機房同步程序中的方案和經驗進行介紹和總結,

架構

1.部署Logstash在金山云機房上,Logstash啟動多個實體(按不同的型別分類,提高同步效率),并且和金山云機房的ES集群在相同的VPC

2.Logstash需要配置大網訪問權限,保證Logstash和ES原集群和目標集群互通,

3.資料遷移可以全量遷移和增量遷移,首次遷移都是全量遷移后續的增加資料選擇增量遷移,

4.增量遷移需要改造增加識別的增量資料的標識,具體方法后續進行介紹,

原理

Logstash作業原理

Logstash分為三個部分input 、filter、ouput:

1.input處理接收資料,資料可以來源ES,日志檔案,kafka等通道.

2.filter對資料進行過濾,清洗,

3.ouput輸出資料到目標設備,可以輸出到ES,kafka,檔案等,

增量同步原理

  1. 對于T時刻的資料,先使用Logstash將T以前的所有資料遷移到有孚機房京東云ES,假設用時?T

  2. 對于T到T+?T的增量資料,再次使用logstash將資料匯入到有孚機房京東云的ES集群

  3. 重復上述步驟2,直到?T足夠小,此時將業務切換到華為云,最后完成新增資料的遷移

適用范圍:ES的資料中帶有時間戳或者其他能夠區分新舊資料的標簽

流程

準備作業

1.創建ECS和安裝JDK忽略,自行安裝即可

2.下載對應版本的Logstash,盡量選擇與Elasticsearch版本一致,或接近的版本安裝即可

https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

1) 原始碼下載直接解壓安裝包,開箱即用

2)修改對記憶體使用,logstash默認的堆記憶體是1G,根據ECS集群選擇合適的記憶體,可以加快集群資料的遷移效率,

  1. 遷移索引

Logstash會幫助用戶自動創建索引,但是自動創建的索引和用戶本身的索引會有些許差異,導致最終資料的搜索格式不一致,一般索引需要手動創建,保證索引的資料完全一致,

以下提供創建索引的python腳本,用戶可以使用該腳本創建需要的索引,

create_mapping.py檔案是同步索引的python腳本,config.yaml是集群地址組態檔,

注:使用該腳本需要安裝相關依賴

yum install -y PyYAML
yum install -y python-requests

拷貝以下代碼保存為 create_mapping.py:

import yaml
import requests
import json
import getopt
import sys

def help():
    print
    """
    usage:
    -h/--help print this help.
    -c/--config config file path, default is config.yaml
    
    example:  
    python create_mapping.py -c config.yaml 
    """
def process_mapping(index_mapping, dest_index):
    print(index_mapping)
    # remove unnecessary keys
    del index_mapping["settings"]["index"]["provided_name"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["uuid"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["creation_date"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["version"]

    # check alias
    aliases = index_mapping["aliases"]
    for alias in list(aliases.keys()):
        if alias == dest_index:
            print(
                "source index " + dest_index + " alias " + alias + " is the same as dest_index name, will remove this alias.")
            del index_mapping["aliases"][alias]
    if index_mapping["settings"]["index"].has_key("lifecycle"):
        lifecycle = index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
        opendistro = {"opendistro": {"index_state_management":
                                         {"policy_id": lifecycle["name"],
                                          "rollover_alias": lifecycle["rollover_alias"]}}}
        index_mapping["settings"].update(opendistro)
        # index_mapping["settings"]["opendistro"]["index_state_management"]["rollover_alias"] = lifecycle["rollover_alias"]
        del index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
    print(index_mapping)
    return index_mapping
def put_mapping_to_target(url, mapping, source_index, dest_auth=None):
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    create_resp = requests.put(url, headers=headers, data=https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/json.dumps(mapping), auth=dest_auth)
    if create_resp.status_code != 200:
        print("create index " + url + " failed with response: " + str(create_resp) + ", source index is " + source_index)
        print(create_resp.text)
        with open(source_index + ".json", "w") as f:
            json.dump(mapping, f)
def main():
    config_yaml = "config.yaml"
    opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], '-h-c:', ['help', 'config='])
    for opt_name, opt_value in opts:
        if opt_name in ('-h', '--help'):
            help()
            exit()
        if opt_name in ('-c', '--config'):
            config_yaml = opt_value

    config_file = open(config_yaml)
    config = yaml.load(config_file)
    source = config["source"]
    source_user = config["source_user"]
    source_passwd = config["source_passwd"]
    source_auth = None
    if source_user != "":
        source_auth = (source_user, source_passwd)
    dest = config["destination"]
    dest_user = config["destination_user"]
    dest_passwd = config["destination_passwd"]
    dest_auth = None
    if dest_user != "":
        dest_auth = (dest_user, dest_passwd)
    print(source_auth)
    print(dest_auth)

    # only deal with mapping list
    if config["only_mapping"]:
        for source_index, dest_index in config["mapping"].iteritems():
            print("start to process source index" + source_index + ", target index: " + dest_index)
            source_url = source + "/" + source_index
            response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if response.status_code != 200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:" + str(
                    response.status_code) + " response is " + response.text)
                continue
            mapping = response.json()
            index_mapping = process_mapping(mapping[source_index], dest_index)

            dest_url = dest + "/" + dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, source_index, dest_auth)
            print("process source index " + source_index + " to target index " + dest_index + " successed.")
    else:
        # get all indices
        response = requests.get(source + "/_alias", auth=source_auth)
        if response.status_code != 200:
            print("*** get all index failed. resp statusCode:" + str(
                response.status_code) + " response is " + response.text)
            exit()
        all_index = response.json()
        for index in list(all_index.keys()):
            if "." in index:
                continue
            print("start to process source index" + index)
            source_url = source + "/" + index
            index_response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if index_response.status_code != 200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:" + str(
                    index_response.status_code) + " response is " + index_response.text)
                continue
            mapping = index_response.json()

            dest_index = index
            if index in config["mapping"].keys():
                dest_index = config["mapping"][index]
            index_mapping = process_mapping(mapping[index], dest_index)

            dest_url = dest + "/" + dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, index, dest_auth)
            print("process source index " + index + " to target index " + dest_index + " successed.")

if __name__ == '__main__':
    main()

組態檔保存為config.yaml:

# 源端ES集群地址,加上http://
source: http://ip:port
source_user: "username"
source_passwd: "password"
# 目的端ES集群地址,加上http://
destination: http://ip:port
destination_user: "username"
destination_passwd: "password"

# 是否只處理這個檔案中mapping地址的索引
# 如果設定成true,則只會將下面的mapping中的索引獲取到并在目的端創建
# 如果設定成false,則會取源端集群的所有索引,除去(.kibana)
# 并且將索引名稱與下面的mapping匹配,如果匹配到使用mapping的value作為目的端的索引名稱
# 如果匹配不到,則使用源端原始的索引名稱
only_mapping: true

# 要遷移的索引,key為源端的索引名字,value為目的端的索引名字
mapping:
    source_index: dest_index

以上代碼和組態檔準備完成,直接執行 python create_mapping.py 即可完成索引同步,

索引同步完成可以取目標集群的kibana上查看或者執行curl查看索引遷移情況:

GET _cat/indices?v

全量遷移

Logstash配置位于config目錄下,

用戶可以參考配置修改Logstash組態檔,為了保證遷移資料的準確性,一般建議建立多組Logstash,分批次遷移資料,每個Logstash遷移部分資料,

配置集群間遷移配置參考:

input{
    elasticsearch{
        # 源端地址
        hosts =>  ["ip1:port1","ip2:port2"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        # 需要遷移的索引串列,以逗號分隔,支持通配符
        index => "a_*,b_*"
        # 以下三項保持默認即可,包含執行緒數和遷移資料大小和logstash jvm配置相關
        docinfo=>true
        slices => 10
        size => 2000
        scroll => "60m"
    }
}

filter {
  # 去掉一些logstash自己加的欄位
  mutate {
    remove_field => ["@timestamp", "@version"]
  }
}

output{
    elasticsearch{
        # 目的端es地址
        hosts => ["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
 # 目的端索引名稱,以下配置為和源端保持一致
        index => "%{[@metadata][_index]}"
        # 目的端索引type,以下配置為和源端保持一致
        document_type => "%{[@metadata][_type]}"
        # 目標端資料的_id,如果不需要保留原_id,可以洗掉以下這行,洗掉后性能會更好
        document_id => "%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled => false
        manage_template => false
    }

    # 除錯資訊,正式遷移去掉
    stdout { codec => rubydebug { metadata =https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/> true }}
}

增量遷移

預處理:

  1. @timestamp 在elasticsearch2.0.0beta版本后棄用

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/mapping-timestamp-field.html

  1. 本次對于京辦從金山云機房遷移到京東有孚機房,所涉及到的業務領域多,各個業務線中所代表新增記錄的時間戳欄位不統一,所涉及到的兼容作業量大,于是考慮通過elasticsearch中預處理功能pipeline進行預處理添加統一增量標記欄位:gmt_created_at,以減少遷移作業的復雜度(各自業務線可自行評估是否需要此步驟),
PUT _ingest/pipeline/gmt_created_at
{
  "description": "Adds gmt_created_at timestamp to documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "_source.gmt_created_at",
        "value": "{{_ingest.timestamp}}"
      }
    }
  ]
}
  1. 檢查pipeline是否生效
GET _ingest/pipeline/*
  1. 各個index設定對應settings增加pipeline為默認預處理
PUT index_xxxx/_settings
{
  "settings": {
    "index.default_pipeline": "gmt_created_at"
  }
}
  1. 檢查新增settings是否生效
GET index_xxxx/_settings

增量遷移腳本

schedule-migrate.conf

index:可以使用通配符的方式

query: 增量同步的DSL,統一gmt_create_at為增量同步的特殊標記

schedule: 每分鐘同步一把,"* * * * *"

input {
elasticsearch {
        hosts =>  ["ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        index => "index_*"
        query => '{"query":{"range":{"gmt_create_at":{"gte":"now-1m","lte":"now/m"}}}}'
        size => 5000
        scroll => "5m"
        docinfo => true
        schedule => "* * * * *"
      }
}
filter {
     mutate {
      remove_field => ["source", "@version"]
   }
}
output {
    elasticsearch {
        # 目的端es地址
        hosts => ["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        index => "%{[@metadata][_index]}"
        document_type => "%{[@metadata][_type]}"
        document_id => "%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled => false
        manage_template => false
    }

# 除錯資訊,正式遷移去掉
stdout { codec => rubydebug { metadata =https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/> true }}
}

問題:

mapping中存在join父子型別的欄位,直接遷移報400例外

[2022-09-20T20:02:16,404][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Could not index event to Elasticsearch. {:status=>400, 
:action=>["index", {:_id=>"xxx", :_index=>"xxx", :_type=>"joywork_t_work", :routing=>nil}, #<LogStash::Event:0x3b3df773>], 
:response=>{"index"=>{"_index"=>"xxx", "_type"=>"xxx", "_id"=>"xxx", "status"=>400, 
"error"=>{"type"=>"mapper_parsing_exception", "reason"=>"failed to parse", 
"caused_by"=>{"type"=>"illegal_argument_exception", "reason"=>"[routing] is missing for join field [task_user]"}}}}}

解決方法:

https://discuss.elastic.co/t/an-routing-missing-exception-is-obtained-when-reindex-sets-the-routing-value/155140 https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/26183

結合業務特征,通過在filter中加入小量的ruby代碼,將_routing的值取出來,放回logstah event中,由此問題得以解決,

示例:

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/539570.html

標籤:其它

上一篇:全網最全的linux上docker安裝oracle的詳細檔案,遇到了n個問題,查了幾十篇文章,最侄訓總版,再有解決不了的,私聊我,我幫你解決

下一篇:教你如何進行數倉字串、二進制、十六進制互轉

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more