10萬級熱門SUV怎麼選?20萬買什麼家用車好?

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0L/2。5L自吸發動機搭配CVT的組合可以說是家用的上乘之選,行駛過程中絲毫沒有頓挫,但是也不會帶來任何的樂趣,同時隔音濾振在同級別中也有着不錯的表現,因此天籟是一個非常不錯的選擇。這兩部車都是目前十萬級別非常不錯的緊湊型SUV,其中景逸X5的外觀內飾設計更加大氣上檔次,採用1。

邁騰與阿特茲是兩款完全不同個性的車型,邁騰可以說是目前國內市場的中型車一哥,每個月都有非常可觀的銷量,外觀內飾設計豪華氣派,而且還有非常變態的乘坐空間,採用三種排量的發動機也能滿足更多的消費者,雙離合變速器偶有頓挫,具有比較高級的行車質感,底盤濾振好,靜謐性也不錯,實乃家用商用的不二之選。

而阿特茲主打的是運動性能,採用的創馳藍天自吸發動機能夠帶來線性平順的輸出,同時搭載的6AT變速器換擋邏輯清晰,速度也非常快,平順性優於邁騰的雙離合,不過在隔音、內飾質感和底盤濾振上表現稍差,總之,這部車能給你很足的駕駛樂趣,但是在家用層面上不如邁騰。

現代名圖可以說是目前市面上性價比最高的中型車了,其價格區間已經下探到緊湊級轎車的級別,同時也延續了韓系車一貫以來的高顏值和高配置,假如追求檔次感的話更建議直接選擇名圖。而速騰和卡羅拉這兩款熱門緊湊級轎車在性價比上還是卡羅拉高一些,並且作為全球銷量神車其可靠性是大家有目共睹的,而速騰則是勝在底盤濾振和隔音上,如果追求可靠性的話就選卡羅拉吧,追求性價比的話就選名圖,追求行駛質感的話就選擇速騰。

明銳旅行版算是國內比較實惠並且有旅行車風味的一款車型,外觀硬朗,也擁有非常寬敞的乘坐空間與儲物空間。比較推薦的車型為18款 1.6L 自動豪華型,在配置上擁有胎壓監測、疲勞駕駛提示、倒車視頻影像、定速巡航、上坡輔助、電動全景天窗等,日常家用綽綽有餘,採用的1.6L發動機搭配6擋手自一體變速器能夠帶來平順線性的駕駛感受,並且整車隔音、底盤濾振也相當不錯,還是值得入手的。

20萬左右的家用車推薦日產天籟,這款車外觀內飾都透露出比較沉穩的氣息,而它最大的亮點在於非常寬敞的空間以及乘坐舒適性,採用的2.0L/2.5L自吸發動機搭配CVT的組合可以說是家用的上乘之選,行駛過程中絲毫沒有頓挫,但是也不會帶來任何的樂趣,同時隔音濾振在同級別中也有着不錯的表現,因此天籟是一個非常不錯的選擇。

這兩部車都是目前十萬級別非常不錯的緊湊型SUV,其中景逸X5的外觀內飾設計更加大氣上檔次,採用1.5T發動機和邦奇CVT的配合,完全的家用調校,在起步時略有闖動,速度上去之後則非常平順,轉向手感低速輕盈,高速會變沉,採用前後獨立懸架在這個級別中還是比較良心的,調校很軟,能夠帶來非常不錯的舒適性。

CS55乃長安SUV家族的精緻之選,外觀上延續了長安的家族式設計,在內飾的檔次感上不如景逸X5,不過在同價位車型中CS55擁有比較豐富的配置,採用的1.5T發動機搭配愛信6速手自一體變速器擁有比較靈敏的油門調校,很適合在市區內穿梭,而變速器在1-2擋切換時會有輕微的頓挫。CS55的底盤同樣採用前後獨立懸架的設計,對振動的過濾比較徹底,擁有非常不錯的行駛質感。

綜上,假如追求檔次感的話,那麼景逸X5是更好的選擇,而CS55則是勝在性價比以及動力匹配的成熟程度上。

以上就是本期網友問答欄目的全部內容,假如你也想上牆的話,點擊下方留言留下你的問題並且點個贊,就有機會在下期欄目看見你的身影!本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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想買車?看完最低9.9萬起的這6款全新SUV就可以下單了

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我們再一起來回顧一下吧現代ENCINO是一款以性能著稱的小型SUV,搭載1。6T渦輪增壓發動機和雙離合器變速箱作為動力總成,177匹馬力的賬面參數也是十分誘人,配合上個性張揚的外觀設計和尚且不貴的售價,現代ENCINO要成為未來年輕人的首選車型的決心顯而易見。

《後來的我們》上映不久票房已超過10億,

繼《前任3》后又再一次給了年輕人5條建議:

1.如果結婚就要找愛你的

2.千萬別輸在“等”這個字身上

3.永遠留住30%的神秘

4.如何才能配得上你的伴侶?

關注玩車是

走向人生巔峰迎娶白富美嫁給高富帥的前提噢!

5.牢記第4條,前3條沒什麼用…

好吧,皮了一下,我們說回正事吧

看看了5月或將上市的車,

心想:除了個別車型,毫無驚喜!

這跟4月份的新車比起來,差距可不是一點點啊

起碼,全新的SUV,就有6款重磅新車了

不是改款,不是換代,

這幾款都是扎紮實實的新車、新SUV噢!

我們再一起來回顧一下吧

現代ENCINO是一款以性能著稱的小型SUV,搭載1.6T渦輪增壓發動機和雙離合器變速箱作為動力總成,177匹馬力的賬面參數也是十分誘人,配合上個性張揚的外觀設計和尚且不貴的售價,現代ENCINO要成為未來年輕人的首選車型的決心顯而易見。

威馬EX5是一款非常具有市場潛力的電動SUV,雖然是新品牌下的新車型,但是威馬公司背後的技術背書和他們自建工廠的生產方式讓他們的品牌形象顯得十分靠譜。而威馬EX5的實車已經正式上市,在2018年下半年就可以正式交付,EX5的設計非常符合大眾審美,屬於十分耐看的一款車型,而且續航里程可以達到400多公里的動力特性,也讓它十分有成為一二線限行城市的熱銷車型的潛力。

自主品牌非承載式SUV對於普通消費者來說更像是一個要麼廉價,要麼粗糙的存在。但是榮威RX8的上市便打破了這一種的傳統認知,榮威RX8的非承載式SUV和全時四驅的特性讓它有着比較出色的越野能力,而且定位豪華的RX8在內飾氛圍的設計上融入了非常多的木紋飾板和檔次感出眾的軟質材料,讓整車的檔次感顯現地非常到位。

對於越野有需求的消費者,或許就在途達上市以後有了新的選擇,非承載式車身,分時四驅,二十五萬以內的頂配售價,這些特點都在表明途達是一款可以入門越野圈的新車;而且久經市場考驗的動力總成更讓它的可靠性有所保障,雖然內飾設計相對廉價,但是對於追求更多在嚴苛環境下有靠譜表現的消費者來說,途達的產品力正是他們想要的。

Jeep在中國市場上的發力趨勢愈發明顯,相繼自由光,指南者這類車型在國內市場獲得一定成功以後,現如今又推出了一款中國特供的中型SUV,大指揮官。雖然這款車型是一款低於大切諾基的中型SUV,但是它的外觀與內飾設計,配置供給與裝配工藝等等方面都基本上稱得上是現如今合資國產的Jeep車型中的旗艦。售價區間與漢蘭達,銳界等車型有着高度重合,未來中型7座SUV中的強有力競爭者勢必將會多出大指揮官的身影。

GLC和Q5在BBA的豪華中型SUV市場稱雄已久,操控大師寶馬也就看不過眼了,華晨寶馬X3正式在中國上市,都說它沒有加長會影響車內空間,但其實這款車型換代后本就有了一定車身尺寸上的增加,所以空間並不是什麼硬傷,相反,更原汁原味的引入國產化后的Q3勢必會成為BBA中型SUV中最具運動基因的一款車型,而廣大寶馬迷們在X3上市以後也必定有了更為接地氣和更實惠的車型備選方案。

怎麼樣,這幾款新SUV很吸引吧~

感興趣的話不妨去4S店看看實車噢本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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新冠病毒人傳動物? 美有逾萬水貂染疫亡

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摘錄自2020年10月11日TVBS新聞網報導

WHO表示,他們週五在全球收到超過35萬例新增確診,打破歷來最高數字,而且1/3的確診患者來自歐洲。現在歐洲國家瀰漫著可能二度封城的緊張;只是在美國卻傳出有水貂疑似被人類傳染,感染新冠病毒而大量死亡。

美國當地獸醫:「水貂死亡率非常高,有三名皮草養殖場工作人員,之前染疫出現輕中度症狀,現在似乎已康復。」

美國猶他州和威斯康辛州的水貂養殖場陸續傳出有工人確診後,水貂陸續死亡,而且數量達到1萬隻。威斯康辛州農業貿易消費者保護部發言人:「因為出現了不尋常的死亡數目,所以我們讓這些動物檢測,發現牠們檢測陽性。」

這些水貂過世前,出現呼吸困難等症狀,只是目前還無法證實,水貂會不會把病毒再傳染給人類,當局也緊急下令隔離農場。

生物多樣性
國際新聞
美國
水貂
新冠病毒
武漢肺炎
蝙蝠與新興傳染病

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這款合資SUV僅7.98萬起,四驅也很便宜,但…

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58萬提高了一千,是比較熱銷的車型,但是配置有所增多,增加了安全配置以及電動天窗,這一千還是比較值的。推薦理由如果是對四驅沒什麼要求的話,推薦鉑翼型起步,到了這個配置就到了夠用的層次,加入了中控屏和倒車影像等,但是部分配置還是有點缺失的,譬如Carplay,真皮方向盤等,就連藍牙都沒有,空調還是手動的,所以如果是預算充足的話不妨買1。

前幾天,2018小改款福特翼搏上市,作為一款小型SUV配備四驅系統,同級別當中並不普遍,新款指導價區間7.98-15.58萬,增加了部分車型的配置,同時部分車型價格有小幅提高,這款動感小型SUV該買哪款?看推薦。

改款的自動鉑翼型價格比現款的10.58萬提高了一千,是比較熱銷的車型,但是配置有所增多,增加了安全配置以及電動天窗,這一千還是比較值的。

推薦理由

如果是對四驅沒什麼要求的話,推薦鉑翼型起步,到了這個配置就到了夠用的層次,加入了中控屏和倒車影像等,但是部分配置還是有點缺失的,譬如Carplay,真皮方向盤等,就連藍牙都沒有,空調還是手動的,所以如果是預算充足的話不妨買1.5L尊翼型,配備無鑰匙啟動,Carplay等,安全配置也更加充足。

而如果是對四驅系統有需求的話,就只能是頂配了,但是其實從車型本身來看的話它比次頂配高出3萬塊錢,本身車價也就10萬,四驅系統佔了整車價接近三成,是不太值的,但是如果橫向對比同級其他競品,15萬的四驅SUV還是值得推薦的。

總的來說翼搏小改款雖然是增加了一點配置,但是其實優勢並沒有很突出,對比現代ix25或者是哈弗H2這些競品,性價比還需要再提高一下,才能在市場上爭得更多份額。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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讓人又愛又恨的Lombok,到底該不該用

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1 簡介

Lombok,印尼的一個島嶼,龍目島。但在Java的世界里,它是一個方便的類庫,能提供很多便利,因此得到許多人的青睞。但也有不少反對聲音。這是為什麼呢?

之前去龍目島拍的日落。

2 Lombok提供的便利

一般我們在Java中用到POJO時,就很容易想到要用Lombok,如VODTODO等。使用Lombok需要安裝對應IDE的插件,同時需要引入依賴:

<dependency>
  <groupId>org.projectlombok</groupId>
  <artifactId>lombok</artifactId>
  <version>1.18.10</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

舉個例子,如果不用Lombok,實現getter/setterequalshashCodetoString代碼量非常大,如下所示:

package com.pkslow.basic.lombok;

import java.util.Objects;

public class Book {
    private String name;
    private int id;
    private double price;
    private String author;
    private String desc;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public double getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(double price) {
        this.price = price;
    }

    public String getAuthor() {
        return author;
    }

    public void setAuthor(String author) {
        this.author = author;
    }

    public String getDesc() {
        return desc;
    }

    public void setDesc(String desc) {
        this.desc = desc;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Book book = (Book) o;
        return id == book.id &&
                Double.compare(book.price, price) == 0 &&
                Objects.equals(name, book.name) &&
                Objects.equals(author, book.author) &&
                Objects.equals(desc, book.desc);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, id, price, author, desc);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Book{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", id=" + id +
                ", price=" + price +
                ", author='" + author + '\'' +
                ", desc='" + desc + '\'' +
                '}';
    }
}

而且大部分是樣板代碼,沒有太多實際邏輯。

如果使用Lombok則非常簡單,一個註解@Data就可以完成以上工作(安裝了Lombok插件后才能显示右邊的方法):

Lombok的常用註解有:

@NonNull:用於做空指針異常檢測;

@Cleanup:自動資源關閉;

@Getter/@Setter:自動生成get/set方法;

@ToString:生成toString方法,方便打印調試;

@EqualsAndHashCode:生成equalshashCode方法,注意這兩個應該同時去實現;

@NoArgsConstructor, @RequiredArgsConstructor and @AllArgsConstructor:構造方法;

@Data:相當於 @ToString+ @EqualsAndHashCode+@Getter+ @Setter +@RequiredArgsConstructor

@Builder:生成builder方法;

@Log:日誌相關:

@CommonsLog:org.apache.commons.logging.LogFactory.getLog(LogExample.class);
@Flogger:com.google.common.flogger.FluentLogger.forEnclosingClass();
@JBossLog:org.jboss.logging.Logger.getLogger(LogExample.class);
@Log:java.util.logging.Logger.getLogger(LogExample.class.getName());
@Log4j:org.apache.log4j.Logger.getLogger(LogExample.class);
@Log4j2:org.apache.logging.log4j.LogManager.getLogger(LogExample.class);
@Slf4j:org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LogExample.class);
@XSlf4j:org.slf4j.ext.XLoggerFactory.getXLogger(LogExample.class);
@CustomLog:com.foo.your.LoggerFactory.createYourLogger(LogExample.class);

所以Lombok確實能給我們帶來極大的便利,減少大量重複、無業務邏輯的代碼,代碼顯得比較乾淨;修改了field的名字,不用多處修改;提高開發效率。

3 Lombok所帶來的問題

當然,也有人提出了不同意見:

調試時沒有具體代碼,不方便Debug;

需要強制別人安裝第三方插件,不然會显示報錯;

在檢查測試覆蓋率的時候,無法直觀显示哪些代碼已覆蓋和未覆蓋;

無法按自己意願實現,比如toString方法,有時需要輸出不一樣的String格式,並不一定是按Lombok的實現;

對於一些常用的方法,IDE已經可以自動生成,不需要Lombok一樣可以高效開發。

IDEA沒有提供Builder,但可以通過安裝插件方式使用。

成功安裝后,就能生成Builder代碼了:

4 總結

一開始我是支持使用Lombok的,經過一段時間使用及出現了一些問題后,我還是覺得通過IDE自動生成代碼的方式更適合。畢竟強制要求別人安裝插件這種實在是太野蠻了,而通過IDEA生成代碼,別人不安裝插件也不會有報錯。

另外,多幾行代碼還能體現工作量,哈哈哈哈哈哈……

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多讀書,多分享;多寫作,多整理。

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非洲大城空污直逼北京 禍首是二手車

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摘錄自2020年11月4日科技新報報導

非洲國家蒙受空污之苦,在 PM2.5 方面最大禍首是從先進國家進口的二手車,隨著人民對汽車需求愈來愈大,城市空污問題成為難解之題。

QUARTZ 報導,在 2015~2018 年間,從歐盟、日本和美國出口的 1400 萬輛二手車中,約有 80% 流向中低收入國家。非洲是全球每年二手車進口量最多的國家,隨著這種缺乏檢驗標準的老舊汽車進入非洲,加劇城市空氣污染問題。譬如 2017 年與 2018 年荷蘭出口 3.5 萬台到西非的汽車當中,大部分都是 16~20 年的車,由於缺乏監管標準來衡量進口汽車的安全性和品質,這些車很多都低於歐洲安全和排放要求,造成汽車排放物成為非洲最大城市空污的重要來源。

接下來的 30 年中,非洲的人口增長將比其他任何地方都快,污染情況幾乎無法逆轉。最新研究估計,到 2030 年非洲大陸僅發電廠和車輛排放的化石燃料每年將導致近 5 萬人死亡。預計到 2030 年,二氧化硫和氮氧化物的年排放量將比 2012 年的水平多一倍。

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環境資訊中心記者 陳文姿報導

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精美圖文講解Java AQS 共享式獲取同步狀態以及Semaphore的應用

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| 好看請贊,養成習慣

現陸續將Demo代碼和技術文章整理在一起 Github實踐精選 ,方便大家閱讀查看,本文同樣收錄在此,覺得不錯,還請Star

看到本期內容這麼少,是不是心動了呢?

前言

上一篇萬字長文 Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 為我們讀 JUC 源碼以及其設計思想做了足夠多的鋪墊,接下來的內容我將重點說明差異化,如果有些童鞋不是能很好的理解文中的一些內容,強烈建議回看上一篇文章,搞懂基礎內容,接下來的閱讀真會輕鬆加愉快

AQS 中我們介紹了獨佔式獲取同步狀態的多種情形:

  • 獨佔式獲取鎖
  • 可響應中斷的獨佔式獲取鎖
  • 有超時限制的獨佔式獲取鎖

AQS 提供的模版方法裏面還差共享式獲取同步狀態沒有介紹,所以我們今天來揭開這個看似神秘的面紗

AQS 中的共享式獲取同步狀態

獨佔式是你中沒我,我中沒你的的一種互斥形式,共享式顯然就不是這樣了,所以他們的唯一區別就是:

同一時刻能否有多個線程同時獲取到同步狀態

簡單來說,就是這樣滴:

我們知道同步狀態 state 是維護在 AQS 中的,拋開可重入鎖的概念,我在上篇文章中也提到了,獨佔式和共享式控制同步狀態 state 的區別僅僅是這樣:

所以說想了解 AQS 的 xxxShared 的模版方法,只需要知道它是怎麼控制 state 的就好了

AQS共享式獲取同步狀態源碼分析

為了幫助大家更好的回憶內容,我將上一篇文章的兩個關鍵內容粘貼在此處,幫助大家快速回憶,關於共享式,大家只需要關注【騷紫色】就可以了

自定義同步器需要重寫的方法

AQS 提供的模版方法

故事就從這裏說起吧 (你會發現和獨佔式驚人的相似),關鍵代碼都加了註釋

    public final void acquireShared(int arg) {
      	// 同樣調用自定義同步器需要重寫的方法,非阻塞式的嘗試獲取同步狀態,如果結果小於零,則獲取同步狀態失敗
        if (tryAcquireShared(arg) < 0)
          	// 調用 AQS 提供的模版方法,進入等待隊列
            doAcquireShared(arg);
    }

進入 doAcquireShared 方法:

    private void doAcquireShared(int arg) {
      	// 創建共享節點「SHARED」,加到等待隊列中
        final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
        boolean failed = true;
        try {
            boolean interrupted = false;
          	// 進入“自旋”,這裏並不是純粹意義上的死循環,在獨佔式已經說明過
            for (;;) {
              	// 同樣嘗試獲取當前節點的前驅節點
                final Node p = node.predecessor();
              	// 如果前驅節點為頭節點,嘗試再次獲取同步狀態
                if (p == head) {
                  	// 在此以非阻塞式獲取同步狀態
                    int r = tryAcquireShared(arg);
                  	// 如果返回結果大於等於零,才能跳出外層循環返回
                    if (r >= 0) {
                      	// 這裡是和獨佔式的區別
                        setHeadAndPropagate(node, r);
                        p.next = null; // help GC
                        if (interrupted)
                            selfInterrupt();
                        failed = false;
                        return;
                    }
                }
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt())
                    interrupted = true;
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

上面代碼第 18 行我們提到和獨佔式獲取同步狀態的區別,貼心的給大家一個更直觀的對比:

差別只在這裏,所以我們就來看看 setHeadAndPropagate(node, r) 到底幹了什麼,我之前說過 JDK 源碼中的方法命名絕大多數還是非常直觀的,該方法直譯過來就是 【設置頭並且傳播/繁衍】。獨佔式只是設置了頭,共享式除了設置頭還多了一個傳播,你的疑問應該已經來了:

啥是傳播,為什麼會有傳播這個設置呢?

想了解這個問題,你需要先知道非阻塞共享式獲取同步狀態返回值的含義:

這裏說的傳播其實說的是 propagate > 0 的情況,道理也很簡單,當前線程獲取同步狀態成功了,還有剩餘的同步狀態可用於其他線程獲取,那就要通知在等待隊列的線程,讓他們嘗試獲取剩餘的同步狀態

如果要讓等待隊列中的線程獲取到通知,需要線程調用 release 方法實現的。接下來,我們走近 setHeadAndPropagate 一探究竟,驗證一下

  // 入參,node: 當前節點
	// 入參,propagate:獲取同步狀態的結果值,即上面方法中的變量 r
	private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
    		// 記錄舊的頭部節點,用於下面的check
        Node h = head; 
    		// 將當前節點設置為頭節點
        setHead(node);
        
    		// 通過 propagate 的值和 waitStatus 的值來判斷是否可以調用 doReleaseShared 方法
        if (propagate > 0 || h == null || h.waitStatus < 0 ||
            (h = head) == null || h.waitStatus < 0) {
            Node s = node.next;
          	// 如果後繼節點為空或者後繼節點為共享類型,則進行喚醒後繼節點
    				// 這裏後繼節點為空意思是只剩下當前頭節點了,另外這裏的 s == null 也是判斷空指針的標準寫法
            if (s == null || s.isShared())
                doReleaseShared();
        }
    }

上面方法的大方向作用我們了解了,但是代碼中何時調用 doReleaseShared 的判斷邏輯還是挺讓人費解的,為什麼會有這麼一大堆的判斷,我們來逐個分析一下:

這裏的空判斷有點讓人頭大,我們先挑出來說明一下:

排除了其他判斷條件的干擾,接下來我們就專註分析 propagate 和 waitStatus 兩個判斷條件就可以了,這裏再將 waitStatus 的幾種狀態展示在這裏,幫助大家理解,【騷粉色】是我們一會要用到的:

propagate > 0

上面已經說過了,如果成立,直接短路後續判斷,然後根據 doReleaseShared 的判斷條件進行釋放

propagate > 0 不成立, h.waitStatus < 0 成立 (注意這裏的h是舊的頭節點)

什麼時候 h.waitStatus < 0 呢?拋開 CONDITION 的使用,只剩下 SIGNAL 和 PROPAGATE,想知道這個答案,需要提前看一下 doReleaseShared() 方法了:

    private void doReleaseShared() {
        for (;;) {
            Node h = head;
            if (h != null && h != tail) {
                int ws = h.waitStatus;
                if (ws == Node.SIGNAL) {
                  	// CAS 將頭節點的狀態設置為0                
                    if (!compareAndSetWaitStatus(h, Node.SIGNAL, 0))
                        continue;            // loop to recheck cases
                    // 設置成功后才能跳出循環喚醒頭節點的下一個節點
                  	unparkSuccessor(h);
                }
                else if (ws == 0 &&
                         // 將頭節點狀態CAS設置成 PROPAGATE 狀態
                         !compareAndSetWaitStatus(h, 0, Node.PROPAGATE))
                    continue;                // loop on failed CAS
            }
            if (h == head)                   // loop if head changed
                break;
        }
    }

doReleaseShared() 方法中可以看出:

  • 如果讓 h.waitStatus < 0 成立,只能將其設置成 PROPAGATE = -3 的情況,設置成功的前提是 h 頭節點 expected 的狀態是 0;

  • 如果 h.waitStatus = 0,是上述代碼第 8 行 CAS 設置成功,然後喚醒等待中的線程

所以猜測,當前線程執行到 h.waitStatus < 0 的判斷前,有另外一個線程剛好執行了 doReleaseShared() 方法,將 waitStatus 又設置成PROPAGATE = -3

這個理解有點繞,我們還是來畫個圖理解一下吧:

可能有同學還是不太能理解這麼寫的道理,我們一直說 propagate <> = 0 的情況,propagate = 0 代表的是當時/當時/當時 嘗試獲取同步狀態沒成功,但是之後可能又有共享狀態被釋放了,所以上面的邏輯是以防這種萬一,你懂的,嚴謹的併發就是要防止一切萬一,現在結合這個情景再來理解上面的判斷你是否豁然開朗了呢?

繼續向下看,

前序條件不成立,(h = head) == null || h.waitStatus < 0 注意這裏的h是新的頭節點)

有了上面鋪墊,這個就直接畫個圖就更好理解啦,其實就是沒有那麼巧有另外一個線程摻合了

相信到這裏你應該理解共享式獲取同步狀態的全部過程了吧,至於非阻塞共享式獲取同步狀態帶有超時時間獲取同步狀態,結合本文講的 setHeadAndPropagate 邏輯和獨佔式獲取同步狀態的實現過程過程來看,真是一毛一樣,這裏就不再累述了,趕緊打開你的 IDE 去驗證一下吧

我們分析了AQS 的模版方法,還一直沒說 tryAcquireShared(arg) 這個方法是如何被重寫的,想要了解這個,我們就來看一看共享式獲取同步狀態的經典應用 Semaphore

Semaphore 的應用及源碼分析

Semaphore 概念

Semaphore 中文多翻譯為 【信號量】,我還特意查了一下劍橋辭典的英文解釋:

其實就是信號標誌(two flags),比如紅綠燈,每個交通燈產生兩種不同行為

  • Flag1-紅燈:停車
  • Flag2-綠燈:行車

在 Semaphore 裏面,什麼時候是紅燈,什麼時候是綠燈,其實就是靠 tryAcquireShared(arg) 的結果來表示的

  • 獲取不到共享狀態,即為紅燈
  • 獲取到共享狀態,即為綠燈

所以我們走近 Semaphore ,來看看它到底是怎麼應用 AQS 的,又是怎樣重寫 tryAcquireShared(arg) 方法的

Semaphore 源碼分析

先看一下類結構

看到這裏你是否有點跌眼鏡,和 ReentrantLock 相似的可怕吧,如果你有些陌生,再次強烈建議你回看上一篇文章 Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 ,這裏直接提速對比看公平和非公平兩種重寫的 tryAcquireShared(arg) 方法,沒有意外,公平與否,就是判斷是否有前驅節點

方法內部只是計算 state 的剩餘值,那 state 的初始值是多少怎麼設置呢?當然也就是構造方法了:

		public Semaphore(int permits) {
      	// 默認仍是非公平的同步器,至於為什麼默認是非公平的,在上一篇文章中也特意說明過
        sync = new NonfairSync(permits);
    }
    
    NonfairSync(int permits) {
    		super(permits);
    }

super 方法,就會將初始值給到 AQS 中的 state

也許你發現了,當我們把 permits 設置為1 的時候,不就是 ReentrantLock 的互斥鎖了嘛,說的一點也沒錯,我們用 Semaphore 也能實現基本互斥鎖的效果


static int count;
//初始化信號量
static final Semaphore s 
    = new Semaphore(1);
//用信號量保證互斥    
static void addOne() {
  s.acquire();
  try {
    count+=1;
  } finally {
    s.release();
  }
}

But(英文聽力中的重點),Semaphore 肯定不是為這種特例存在的,它是共享式獲取同步狀態的一種實現。如果使用信號量,我們通常會將 permits 設置成大於1的值,不知道你是否還記得我曾在 為什麼要使用線程池? 一文中說到的池化概念,在同一時刻,允許多個線程使用連接池,每個連接被釋放之前,不允許其他線程使用。所以說 Semaphore 可以允許多個線程訪問一個臨界區,最終很好的做到一個限流/限流/限流 的作用

雖然 Semaphore 能很好的提供限流作用,說實話,Semaphore 的限流作用比較單一,我在實際工作中使用 Semaphore 並不是很多,如果真的要用高性能限流器,Guava RateLimiter 是一個非常不錯的選擇,我們後面會做分析,有興趣的可以提前了解一下

關於 Semaphore 源碼,就這麼三下五除二的結束了

總結

不知你有沒有感覺到,我們的節奏明顯加快了,好多原來分散的點在被瘋狂的串聯起來,如果按照這個方式來閱讀 JUC 源碼,相信你也不會一頭扎進去迷失方向,然後沮喪的退出 JUC 吧,然後面試背誦答案,然後忘記,然後再背誦?

跟上節奏,關於共享式獲取同步狀態,Semaphore 只不過是非常經典的應用,ReadWriteLock 和 CountDownLatch 日常應用還是非常廣泛的,我們接下來就陸續聊聊它們吧

靈魂追問

  1. Semaphore 的 permits 設置成1 “等同於” 簡單的互斥鎖實現,那它和 ReentrantLock 的區別還是挺大的,都有哪些區別呢?
  2. 你在項目中是如何使用 Semaphore 的呢?

參考

  1. Java 併發實戰
  2. Java 併發編程的藝術
  3. https://blog.csdn.net/anlian523/article/details/106319294

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HashSet擴容機制在時間和空間上的浪費,遠大於你的想象

2{icon} {views}

一:背景

1. 講故事

自從這個純內存項目進了大客戶之後,搞得我現在對內存和CPU特別敏感,跑一點數據內存幾個G的上下,特別沒有安全感,總想用windbg抓幾個dump看看到底是哪一塊導致的,是我的代碼還是同事的代碼? 很多看過我博客的老朋友總是留言讓我出一套windbg的系列或者視頻,我也不會呀,沒辦法,人在江湖飄,遲早得挨上幾刀,逼着也得會幾個花架子,廢話不多說,這一篇就來看看 HashSet 是如何擴容的。

二:HashSet的擴容機制

1. 如何查看

了解如何擴容,最好的辦法就是翻看HashSet底層源碼,最粗暴的入口點就是 HashSet.Add 方法。

從圖中可以看到最後的初始化是用 Initialize 的,而且裏面有這麼一句神奇的代碼: int prime = HashHelpers.GetPrime(capacity);,從字面意思看是獲取一個質數,哈哈,有點意思,什麼叫質數? 簡單說就是只能被 1 和 自身 整除的數就叫做質數,那好奇心就來了,一起看看質數是怎麼算的吧! 再次截圖。

從圖中看,HashSet底層為了加速默認定義好了 72 個質數,最大的一個質數是 719w,換句話就是說當元素個數大於 719w 的時候,就只能使用 IsPrime 方法動態計算質數,如下代碼:


public static bool IsPrime(int candidate)
{
	if ((candidate & 1) != 0)
	{
		int num = (int)Math.Sqrt(candidate);
		for (int i = 3; i <= num; i += 2)
		{
			if (candidate % i == 0)
			{
				return false;
			}
		}
		return true;
	}
	return candidate == 2;
}

看完了整個流程,我想你應該明白了,當你第一次Add的時候,默認的空間佔用是 72 個預定義中最小的一個質數 3,看過我之前文章的朋友知道List的默認大小是4,後面就是簡單粗暴的 * 2 處理,如下代碼。


private void EnsureCapacity(int min)
{
	if (_items.Length < min)
	{
		int num = (_items.Length == 0) ? 4 : (_items.Length * 2);
	}
}

2. HashSet 二次擴容探究

當HashSet的個數達到3之後,很顯然要進行二次擴容,這一點不像List用一個 EnsureCapacity 方法搞定就可以了,然後細看一下怎麼擴容。


public static int ExpandPrime(int oldSize)
{
	int num = 2 * oldSize;
	if ((uint)num > 2146435069u && 2146435069 > oldSize)
	{
		return 2146435069;
	}
	return GetPrime(num);
}

從圖中可以看到,最後的擴容是在 ExpandPrime 方法中完成的,流程就是先 * 2, 再取最接近上限的一個質數,也就是 7 ,然後將 7 作為 HashSet 新的Size,如果你非要看演示,我就寫一小段代碼證明一下吧,如下圖:

2. 您嗅出風險了嗎?

<1> 時間上的風險

為了方便演示,我把 72 個預定義的最後幾個質數显示出來。


public static readonly int[] primes = new int[72]
{
	2009191,
	2411033,
	2893249,
	3471899,
	4166287,
	4999559,
	5999471,
	7199369
};

也就是說,當HashSet的元素個數為 2893249 的時候觸發擴容變成了 2893249 * 2 => 5786498 最接近的一個質數為:5999471,也就是 289w 暴增到了 599w,一下子就是 599w -289w = 310w 的空間虛占,這可是增加了兩倍多哦,嚇人不? 下面寫個代碼驗證下。


        static void Main(string[] args)
        {
            var hashSet = new HashSet<int>(Enumerable.Range(0, 2893249));

            hashSet.Add(int.MaxValue);

            Console.Read();
        }

0:000> !clrstack -l

000000B8F4DBE500 00007ffaf00132ae ConsoleApplication3.Program.Main(System.String[]) [C:\4\ConsoleApp1\ConsoleApp1\Program.cs @ 16]
    LOCALS:
        0x000000B8F4DBE538 = 0x0000020e0b8fcc08
0:000> !DumpObj /d 0000020e0b8fcc08
Name:        System.Collections.Generic.HashSet`1[[System.Int32, System.Private.CoreLib]]
Size:        64(0x40) bytes
File:        C:\Program Files\dotnet\shared\Microsoft.NETCore.App\5.0.0-preview.5.20278.1\System.Collections.dll
Fields:
              MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
00007ffaf0096d10  4000017        8       System.Int32[]  0 instance 0000020e2025e9f8 _buckets
00007ffaf00f7ad0  4000018       10 ...ivate.CoreLib]][]  0 instance 0000020e2bea1020 _slots
00007ffaeffdf828  4000019       28         System.Int32  1 instance          2893250 _count
0:000> !DumpObj /d 0000020e2025e9f8
Name:        System.Int32[]
Size:        23997908(0x16e2dd4) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 5999471, Type Int32 (Print Array)
Fields:
None


而且最重要的是,這裡是一次性擴容的,而非像redis中實現的那樣漸進式擴容,時間開銷也是大家值得注意的。

<2> 空間上的風險

這個有什麼風險呢?可以看一下:289w 和 599w 兩個HashSet的佔用空間大小,這也是我最敏感的。


        static void Main(string[] args)
        {
            var hashSet1 = new HashSet<int>(Enumerable.Range(0, 2893249));

            var hashSet2 = new HashSet<int>(Enumerable.Range(0, 2893249));
            hashSet2.Add(int.MaxValue);

            Console.Read();
        }

0:000> !clrstack -l
OS Thread Id: 0x4a44 (0)
000000B1B4FEE460 00007ffaf00032ea ConsoleApplication3.Program.Main(System.String[]) [C:\4\ConsoleApp1\ConsoleApp1\Program.cs @ 18]
    LOCALS:
        0x000000B1B4FEE4B8 = 0x000001d13363cc08
        0x000000B1B4FEE4B0 = 0x000001d13363d648

0:000> !objsize 0x000001d13363cc08
sizeof(000001D13363CC08) = 46292104 (0x2c25c88) bytes (System.Collections.Generic.HashSet`1[[System.Int32, System.Private.CoreLib]])
0:000> !objsize 0x000001d13363d648
sizeof(000001D13363D648) = 95991656 (0x5b8b768) bytes (System.Collections.Generic.HashSet`1[[System.Int32, System.Private.CoreLib]])

可以看到, hashSet1的佔用: 46292104 / 1024 / 1024 = 44.1M, hashSet2 的佔用 : 95991656 / 1024 / 1024 = 91.5M,一下子就浪費了: 91.5 - 44.1 = 47.4M

如果你真以為僅僅浪費了 47.4M 的話,那你就大錯特錯了,不要忘了底層在擴容的時候,使用新的 size 覆蓋了老的 size,而這個 老的 size 集合在GC還沒有回收的時候會一直佔用堆上空間的,這個能聽得懂嗎? 如下圖:

要驗證的話可以用 windbg 去託管堆上抓一下 Slot[] m_slotsint[] m_buckets 兩個數組,我把代碼修改如下:


    static void Main(string[] args)
    {
        var hashSet2 = new HashSet<int>(Enumerable.Range(0, 2893249));
        hashSet2.Add(int.MaxValue);
        Console.Read();
    }


0:011> !dumpheap -stat
00007ffaf84f7ad0        3    123455868 System.Collections.Generic.HashSet`1+Slot[[System.Int32, System.Private.CoreLib]][]

這裏就拿 Slot[] 說事,從上面代碼可以看到,託管堆上有三個 Slot[] 數組,這就有意思了,怎麼有三個哈,是不是有點懵逼,沒關係,我們將三個 Slot[] 的地址找出來,一個一個看。


0:011> !DumpHeap /d -mt 00007ffaf84f7ad0
         Address               MT     Size
0000016c91308048 00007ffaf84f7ad0 16743180     
0000016c928524b0 00007ffaf84f7ad0 34719012     
0000016ce9e61020 00007ffaf84f7ad0 71993676  

0:011> !gcroot 0000016c91308048
Found 0 unique roots (run '!gcroot -all' to see all roots).
0:011> !gcroot 0000016c928524b0
Found 0 unique roots (run '!gcroot -all' to see all roots).
0:011> !gcroot 0000016ce9e61020
Thread 2b0c:
    0000006AFAB7E5F0 00007FFAF84132AE ConsoleApplication3.Program.Main(System.String[]) [C:\4\ConsoleApp1\ConsoleApp1\Program.cs @ 15]
        rbp-18: 0000006afab7e618
            ->  0000016C8000CC08 System.Collections.Generic.HashSet`1[[System.Int32, System.Private.CoreLib]]
            ->  0000016CE9E61020 System.Collections.Generic.HashSet`1+Slot[[System.Int32, System.Private.CoreLib]][]

從上面可以看到,我通過 gcroot 去找這三個地址的引用根,有兩個是沒有的,最後一個有的自然就是新的 599w 的size,對不對,接下來用 !do 打出這三個地址的值。


0:011> !do 0000016c91308048
Name:        System.Collections.Generic.HashSet`1+Slot[[System.Int32, System.Private.CoreLib]][]
Size:        16743180(0xff7b0c) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 1395263, Type VALUETYPE (Print Array)
Fields:
None

0:011> !do 0000016c928524b0
Name:        System.Collections.Generic.HashSet`1+Slot[[System.Int32, System.Private.CoreLib]][]
Size:        34719012(0x211c524) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 2893249, Type VALUETYPE (Print Array)
Fields:
None

0:011> !do 0000016ce9e61020
Name:        System.Collections.Generic.HashSet`1+Slot[[System.Int32, System.Private.CoreLib]][]
Size:        71993676(0x44a894c) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 5999471, Type VALUETYPE (Print Array)
Fields:
None

從上面的 Rank 1, Number of elements 信息中可以看到,原來託管堆不僅有擴容前的Size :2893249,還有更前一次的擴容Size: 1395263,所以按這種情況算: 託管堆上的總大小近似為: 23.7M + 47.4M + 91.5M = 162.6M,我去,不簡單把。。。 也就是說:託管堆上有 162.6 - 91.5 =71.1M 的未回收垃圾 剛才的 47.4M 的空間虛佔用,總浪費為:118.5M,但願我沒有算錯。。。

3. 有解決方案嗎?

在List中大家可以通過 Capacity 去控制List的Size,但是很遺憾,在 HashSet 中並沒有類似的解決方案,只有一個很笨拙的裁剪方法: TrimExcess,用於將當前Size擴展到最接近的 質數 值, 如下代碼所示:


public void TrimExcess()
{
	int prime = HashHelpers.GetPrime(m_count);
	Slot[] array = new Slot[prime];
	int[] array2 = new int[prime];
	int num = 0;
	for (int i = 0; i < m_lastIndex; i++)
	{
		if (m_slots[i].hashCode >= 0)
		{
			array[num] = m_slots[i];
			int num2 = array[num].hashCode % prime;
			array[num].next = array2[num2] - 1;
			array2[num2] = num + 1;
			num++;
		}
	}
}

應用到本案例就是將 289w 限制到 347w,仍然有 58w的空間佔用。 如下圖:

三: 總結

HashSet的時間和空間上虛占遠比你想象的大很多,而且實占也不小,因為底層用到了雙數組 m_slotsm_buckets,每個Slot還有三個元素: struct Slot { int hashCode;internal int next;internal T value; },所以了解完原理之後謹慎着用吧。

如您有更多問題與我互動,掃描下方進來吧~

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警訊! 氣候暖化 美病媒蚊疾病13年增兩倍

2{icon} {views}

環境資訊中心外電;姜唯 翻譯;林大利 審校;稿源:ENS

天氣越來越熱,美國各大城市的蚊蟲也變多了。美國政府統計,在過去13年(2004-2016)間,蚊子、蜱蟲和跳蚤傳染病增加了兩倍,出現超過64萬2600例病例。根據美國疾病預防管制中心(CDC)最新的《生命徵象》(vital signs)報告,同一時期由蚊子和蜱蟲引入的傳播新病原體就多達九種。

埃及斑蚊,
Aedes aegypti。圖片來源:美國農業部 USDA-ARS

「茲卡、西尼羅熱、萊姆病和屈公熱,近年蚊子、蜱蟲或跳蚤傳染病越來越多,我們不知道接下來還有什麼病會進入美國。」CDC主任瑞德菲爾醫師(Robert Redfield)說。

此外,紐澤西倡議團體氣候中心(Climate Central)研究發現,隨著氣溫上升,全美大部分地區病媒蚊活躍期逐漸延長,蚊子傳播疾病的風險更大。為了研究溫度對蚊子傳播疾病的作用,該中心分析了各年春季、夏季和秋季平均溫度介於16.1°C(61°F)和33.9°C(93°F)之間的天數。這是黑斑蚊傳染疾病的溫度範圍。

244個城市中,有94%的城市氣溫介於16.1°C和33.9°C的天數增加,顯示疾病傳播的風險增加,即病媒蚊活躍期。

埃及斑紋和白線斑蚊兩種黑斑蚊都會傳播西尼羅熱。自1999年進入美國後,48州都有病例。黑斑蚊還會傳染其他危險疾病,如登革熱、茲卡、屈公熱和黃熱病。

要傳播疾病,蚊子必須叮咬兩次,第一次被傳染,第二次傳染給別人。華氏75度時,發生兩次叮咬的蚊子數量最多。

病媒蚊活躍期最長的前10名城市中,加州佔了三名,其他城市包括新墨西哥州拉斯克魯塞斯、德州埃爾帕索市和亞利桑那州圖森市。這些城市的氣溫都很適合病媒蚊生存跟傳染疾病。

夏天前往美國阿拉斯加森林得必備防蚊頭套。圖片來源: (CC BY-NC 2.0)

氣候中心的分析顯示,自20世紀70年代以來,由於氣溫升高,這些城市的疾病傳播風險一直在增加。部分北方城市則是活躍日延長幅度最大,包括蒙大拿州海倫娜和賓州伊利市。

氣候變遷也可能使某些地方溫度過高,以至於不適合病媒蚊生存。例如,1970年以來鳳凰城的病媒蚊活躍日數減少,因為當地35°C(95°F)以上的天數也增加了,而這已經超出傳染範圍。

244個城市中,只有12個城市疾病活躍天數減少。

Mosquito ‘Danger Days’ Multiply as Climate Warms PRINCETON, New Jersey, August 14, 2018 (ENS)

Sicknesses from mosquito, tick, and flea bites have tripled in the United States, with just over 642,600 cases reported during the 13 years from 2004 through 2016. Nine new germs spread by mosquitoes and ticks were discovered or introduced into the United States during this time, according to the latest “Vital Signs” report by the Centers for Disease Control and Prevention, CDC.

“Zika, West Nile, Lyme, and chikungunya – a growing list of diseases caused by the bite of an infected mosquito, tick, or flea – have confronted the U.S. in recent years, making a lot of people sick. And we don’t know what will threaten Americans next,” said CDC Director Robert Redfield, M.D

In addition, the number of mosquito “disease danger days” is increasing across much of the country as temperatures rise, representing a greater risk for transmission of mosquito-borne diseases, finds new research by the New Jersey-based science and advocacy group Climate Central.

To examine the role temperature is playing in disease transmission from mosquitoes, Climate Central analyzed the number of days each year in the spring, summer, and fall with an average temperature between 61 degrees and 93 degrees Fahrenheit. This is the range for transmission of diseases spread by mosquitoes of the Aedes type.

Of the 244 cities analyzed, 94 percent are seeing an increase in the number of days with temps between 61 and 93, indicating a heightened risk for disease transmission, or “disease danger days.”

Both types of mosquitoes transmit West Nile virus, with cases in all 48 continental states since its introduction to the United States in 1999. Aedes mosquitoes carry other dangerous diseases such as dengue, Zika, chikungunya, and yellow fever.

In order to transmit disease, a mosquito must bite twice – once to acquire the disease and a second time to pass it on. The largest number of these twice-biting mosquitoes are produced at 75 degrees Fahrenheit.

Three California cities rank numbers two, three, and nine on the list of biggest increases in disease danger days. Other cities in the top 10 list include southern and southwestern cities like Las Cruces, New Mexico, El Paso, Texas and Tucson, Arizona, where temperatures are suitable for mosquito survival and some disease transmission already occurs.

The Climate Central analysis suggests that since the 1970s, the risk of disease transmission in these cities has been increasing due to rising temperatures.

A few northern cities also make this list of greatest increases in disease danger days, including Helena, Montana, and Erie, Pennsylvania. 

Climate change may make some locations too hot for mosquito survival and disease transmission. For example, there are fewer disease danger days in Phoenix since 1970. This is likely because the number of days above 95 degrees Fahrenheit in Phoenix is also going up, and 95 degrees is beyond the range of disease transmission.

Out of the 244 cities in the analysis, only 12 are seeing a decrease in the number of disease danger days during this time period.

※ 全文及圖片詳見:

作者

如果有一件事是重要的,如果能為孩子實現一個願望,那就是人類與大自然和諧共存。

於特有生物研究保育中心服務,小鳥和棲地是主要的研究對象。是龜毛的讀者,認為龜毛是探索世界的美德。

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