孫金龍赴廣西調研省以下環保垂改工作_包裝設計

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2020-11-12 來源:生態環境部

2020-11-12
來源:生態環境部 分享到:
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字號:[大] [中] [小]   11月12日,生態環境部黨組書記孫金龍赴廣西南寧,調研省以下環保機構監測監察執法垂直管理改革工作(以下簡稱環保垂改)情況。他強調,要深入學習貫徹十九屆五中全會精神,按照中央巡視反饋意見整改工作要求,紮實推進環保垂改任務如期落實落地,進一步釋放改革紅利,助力“十四五”生態環境保護工作開好局、起好步。   孫金龍先後來到南寧市生態環境局、自治區生態環境廳主持召開座談會,分別聽取自治區、市、縣三級生態環境部門監測監察執法垂直管理改革落實情況的彙報。座談會上,大家總結了改革落實過程中的好做法好經驗,

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對一些具有共性、單靠基層又難以解決的突出問題,進行了深入探討交流,提出了下一步深入推進落實改革任務的意見建議。   孫金龍強調,習近平總書記早在黨的十八屆五中全會上就親自部署環保垂改任務,並就為什麼要改革和怎麼樣改革作了說明。黨中央、國務院印發《關於省以下環保機構監測監察執法垂直管理制度改革試點工作的指導意見》,要求“十三五”時期全面完成環保機構監測監察執法垂直管理制度改革任務。全國生態環境系統要切實增強“四個意識”、堅定“四個自信”、做到“兩個維護”,深刻認識到環保垂改是對地方生態環境管理體制整體重塑的一項重大改革舉措,進一步增強做好垂改工作的緊迫感、責任感和使命感。要有效銜接地方機構改革、綜合執法改革,有針對性地解決環保垂改落實過程中存在的問題,加快打造生態環境保護鐵軍,為精準治污、科學治污、依法治污提供堅強體制機制保障。   廣西壯族自治區政府副主席劉宏武出席座談會並陪同調研。中央編辦有關負責同志,生態環境部辦公廳、人事司主要負責同志參加調研和座談。   廣西壯族自治區生態環境廳主要負責同志及班子成員和有關負責同志;南寧市生態環境局主要負責同志及班子成員和有關負責同志;柳州市、賀州市、桂林市全州、來賓市忻城生態環境局主要負責同志參加座談會。

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POCO M3 即將在台發表:6000mAh 超大電量,規格重點搶先看!_租車

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幾天前,我們曾報導過 POCO 台灣的官方 Facebook 粉絲專頁和官網上線的消息,這幾天 POCO 官方也開始在預告新機即將推出的消息,種種跡象也正暗示著 POCO 品牌獨立後的首款在台發表的新機,就是內建 6000mAh 超大電量的 POCO M3 。定位為中階入門的大電量手機, POCO M3 也早已在上個月就通過台灣 NCC 認證。

▲圖片來源:小米香港官網

POCO M3 即將在台發表:6000mAh 超大電量,規格重點搶先看!

隨著 POCO Taiwan 粉專和官網曝光後,最近在 POCO Taiwan 的 Facebook 粉絲專頁也開始推出問答抽獎活動,截至目前的兩題的答案都是「6000」,這數字正是 POCO M3 的電池容量。另外,這項活動只到 1 月 10 日,也代表在不久後 POCO M3 就會正式在台亮相。(更新:POCO M3 將於 1 月 21 日在台發表)

▲圖片來源:POCO Taiwan(Facebook)

其實早在去年 12 月初, POCO M3 就以型號 M2010J19CG 通過台灣 NCC 認證, POC M3 預計銷售模式將比照目前小米10T、小米10T Pro 方式,由官方授權通路進行販售。

▲圖片來源:NCC

在 NCC 認證通過的資料附件也能見到產品外觀照,確認它就是 POCO M3 :

▲圖片來源:NCC

雖然 POCO M3 只支援 18W 快速充電,不過充電器仍將標配 22.5W 快速充電器:

▲圖片來源:NCC

至於 POCO M3 的規格重點有哪些呢?目前 POCO M3 已在印度、香港等地開賣,這裡也提前為大家簡單介紹 POCO M3 的規格特色:

▲圖片來源:小米香港官網

POCO M3 產品定位為中階入門的 4G 智慧型手機,採用 6.53 吋 FHD+ 解析度的水滴全螢幕:

▲圖片來源:小米香港官網

相機方面, POCO M3 配備 4800 萬像素 AI 三鏡頭主相機,擁有 4800 萬像素 f/1.79 光圈主鏡頭、200 萬像素微距鏡頭以及 200 萬像素景深鏡頭的搭配。前相機則為 800 萬像素自拍鏡頭。

▲圖片來源:小米香港官網

硬體規格方面, POCO M3 搭載 Qualcomm Snapdragon 662 八核心處理器、配備 4GB RAM 和最高 128GB ROM :

▲圖片來源:小米香港官網

POCO M3 超大電量則是 POCO M3 的特色之一, POCO M3 內建 6000mAh 大電量電池並支持 18W 快速充電。 POCO M3 的續航換算日常使用情境,待機可達到 583 小時、通話 40 小時、音樂 196 小時、影片 17 小時。

▲圖片來源:小米香港官網

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音效方面, POCO M3 內建雙揚聲器,並通過 Hi-Res Audio 高解析度音效認證。另外, POCO M3 仍保留 3.5mm 耳機插孔,對有線耳機需求的用戶來說更為方便:

▲圖片來源:小米香港官網

POCO M3 採用獨立三卡槽設計,可同時支持 4G+4G 雙卡雙待和 microSD 記憶卡擴充容量(最高可擴充至 512GB):

▲圖片來源:小米香港官網

POCO M3 採用側邊指紋辨識,結合於電源鍵更方便於快速解鎖:

▲圖片來源:小米香港官網

即便 POCO M3 內建 6000mAh 大電量電池,仍將重量控制在 200 克以內,機身重量為 198 克:

▲圖片來源:小米香港官網

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啪啪,打臉了!領導說:try-catch必須放在循環體外!_租車

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哈嘍,親愛的小夥伴們,技術學磊哥,進步沒得說!歡迎來到新一期的性能解讀系列,我是磊哥。

今天給大家帶來的是關於 try-catch 應該放在循環體外,還是放在循環體內的文章,我們將從性能業務場景分析這兩個方面來回答此問題。

很多人對 try-catch 有一定的誤解,比如我們經常會把它(try-catch)和“低性能”直接畫上等號,但對 try-catch 的本質(是什麼)卻缺少着最基礎的了解,因此我們也會在本篇中對 try-catch 的本質進行相關的探索

小貼士:我會盡量用代碼和評測結果來證明問題,但由於本身認知的局限,如有不當之處,請讀者朋友們在評論區指出。

性能評測

話不多說,我們直接來開始今天的測試,本文我們依舊使用 Oracle 官方提供的 JMH(Java Microbenchmark Harness,JAVA 微基準測試套件)來進行測試。

首先在 pom.xml 文件中添加 JMH 框架,配置如下:

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-core -->
<dependency>
   <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
   <artifactId>jmh-core</artifactId>
   <version>{version}</version>
</dependency>

完整測試代碼如下:

import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import org.openjdk.jmh.runner.Runner;
import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException;
import org.openjdk.jmh.runner.options.Options;
import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * try - catch 性能測試
 */
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 測試完成時間
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
@Warmup(iterations = 1, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 預熱 1 輪,每次 1s
@Measurement(iterations = 5, time = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 測試 5 輪,每次 3s
@Fork(1) // fork 1 個線程
@State(Scope.Benchmark)
@Threads(100)
public class TryCatchPerformanceTest {
    private static final int forSize = 1000; // 循環次數
    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        // 啟動基準測試
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(TryCatchPerformanceTest.class.getSimpleName()) // 要導入的測試類
                .build();
        new Runner(opt).run(); // 執行測試
    }

    @Benchmark
    public int innerForeach() {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < forSize; i++) {
            try {
                if (i == forSize) {
                    throw new Exception("new Exception");
                }
                count++;
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return count;
    }

    @Benchmark
    public int outerForeach() {
        int count = 0;
        try {
            for (int i = 0; i < forSize; i++) {
                if (i == forSize) {
                    throw new Exception("new Exception");
                }
                count++;
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return count;
    }
}

以上代碼的測試結果為:

從以上結果可以看出,程序在循環 1000 次的情況下,單次平均執行時間為:

  • 循環內包含 try-catch 的平均執行時間是 635 納秒 ±75 納秒,也就是 635 納秒上下誤差是 75 納秒;
  • 循環外包含 try-catch 的平均執行時間是 630 納秒,上下誤差 38 納秒。

也就是說,在沒有發生異常的情況下,除去誤差值,我們得到的結論是:try-catch 無論是在 for 循環內還是 for 循環外,它們的性能相同,幾乎沒有任何差別

try-catch的本質

要理解 try-catch 的性能問題,必須從它的字節碼開始分析,只有這樣我能才能知道 try-catch 的本質到底是什麼,以及它是如何執行的。

此時我們寫一個最簡單的 try-catch 代碼:

public class AppTest {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            int count = 0;
            throw new Exception("new Exception");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

然後使用 javac 生成字節碼之後,再使用 javap -c AppTest 的命令來查看字節碼文件:

 javap -c AppTest 
警告: 二進制文件AppTest包含com.example.AppTest
Compiled from "AppTest.java"
public class com.example.AppTest {
  public com.example.AppTest();
    Code:
       0: aload_0
       1: invokespecial #1                  // Method java/lang/Object."<init>":()V
       4: return

  public static void main(java.lang.String[]);
    Code:
       0: iconst_0
       1: istore_1
       2: new           #2                  // class java/lang/Exception
       5: dup
       6: ldc           #3                  // String new Exception
       8: invokespecial #4                  // Method java/lang/Exception."<init>":(Ljava/lang/String;)V
      11: athrow
      12: astore_1
      13: aload_1
      14: invokevirtual #5                  // Method java/lang/Exception.printStackTrace:()V
      17: return
    Exception table:
       from    to  target type
           0    12    12   Class java/lang/Exception
}

從以上字節碼中可以看到有一個異常表:

Exception table:
       from    to  target type
          0    12    12   Class java/lang/Exception

參數說明:

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  • from:表示 try-catch 的開始地址;
  • to:表示 try-catch 的結束地址;
  • target:表示異常的處理起始位;
  • type:表示異常類名稱。

從字節碼指令可以看出,當代碼運行時出錯時,會先判斷出錯數據是否在 fromto 的範圍內,如果是則從 target 標誌位往下執行,如果沒有出錯,直接 gotoreturn。也就是說,如果代碼不出錯的話,性能幾乎是不受影響的,和正常的代碼的執行邏輯是一樣的。

業務情況分析

雖然 try-catch 在循環體內還是循環體外的性能是類似的,但是它們所代碼的業務含義卻完全不同,例如以下代碼:

public class AppTest {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("循環內的執行結果:" + innerForeach());
        System.out.println("循環外的執行結果:" + outerForeach());
    }
    
    // 方法一
    public static int innerForeach() {
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            try {
                if (i == 3) {
                    throw new Exception("new Exception");
                }
                count++;
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return count;
    }

    // 方法二
    public static int outerForeach() {
        int count = 0;
        try {
            for (int i = 0; i < 6; i++) {
                if (i == 3) {
                    throw new Exception("new Exception");
                }
                count++;
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return count;
    }
}

以上程序的執行結果為:

java.lang.Exception: new Exception

at com.example.AppTest.innerForeach(AppTest.java:15)

at com.example.AppTest.main(AppTest.java:5)

java.lang.Exception: new Exception

at com.example.AppTest.outerForeach(AppTest.java:31)

at com.example.AppTest.main(AppTest.java:6)

循環內的執行結果:5

循環外的執行結果:3

可以看出在循環體內的 try-catch 在發生異常之後,可以繼續執行循環;而循環外的 try-catch 在發生異常之後會終止循環。

因此我們在決定 try-catch 究竟是應該放在循環內還是循環外,不取決於性能(因為性能幾乎相同),而是應該取決於具體的業務場景

例如我們需要處理一批數據,而無論這組數據中有哪一個數據有問題,都不能影響其他組的正常執行,此時我們可以把 try-catch 放置在循環體內;而當我們需要計算一組數據的合計值時,只要有一組數據有誤,我們就需要終止執行,並拋出異常,此時我們需要將 try-catch 放置在循環體外來執行。

總結

本文我們測試了 try-catch 放在循環體內和循環體外的性能,發現二者在循環很多次的情況下性能幾乎是一致的。然後我們通過字節碼分析,發現只有當發生異常時,才會對比異常表進行異常處理,而正常情況下則可以忽略 try-catch 的執行。但在循環體內還是循環體外使用 try-catch,對於程序的執行結果來說是完全不同的,因此我們應該從實際的業務出發,來決定到 try-catch 應該存放的位置,而非性能考慮

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助美成天然氣出口大國的崔石比克能源 聲請破產保護_租車

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摘錄自2020年6月29日聯合報報導

紐約時報報導,美國頁岩油業先行者崔石比克能源公司(Chesapeake Energy)周日(28日)聲請破產保護,十年來的低油價使其再也無法承擔堆積如山的債務。

崔石比克在共同創辦人和前任執行長Aubrey McClendon的領導下,讓美國由天然氣進口國轉變為出口大國。但Aubrey McClendon在2013年被迫離職之前過度擴張公司,累積下超過2000萬美元的債務。

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該公司今年第一季度虧損83億美元,截至3月底止,僅剩8200萬美元現金。去年底的債務總額為95億美元,8月即將有1.92億美元債券到期。崔石比克發表聲明說,該公司已通過循環信貸機制取得了9.25億美元融資,取消約70億美元的債務。另獲得了增資6億美元的承諾。

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今天(1/13) Razer 在官網上發表了一款號稱全球最智慧的口罩「Project Hazel 」,雖然只是概念品,但對於疫情期間又不甘跟別人一樣的人們來說的確具有相當大的吸引力,對筆者這個悶騷個性的人來說更是有種躍躍欲試的感覺,你以為它只是口罩?不,它還會發光跟濾淨空氣呢!

Razer 展示 Project Hazel 概念,號稱全球最智慧口罩

外型上,Project Hazel 效法 N95 口罩,具備光滑、防水、耐磨的再生塑膠透明外殼搭配矽膠護照,與臉部緊密貼合,可重複使用,當你與他人對話時,還能讓對方看到你的嘴型與完整面部表情。在 Project Hazel 上還內建有麥克風與喇叭,可以確保對話時的聲音能夠讓對方清晰聽見;在口罩上還配有光感應器,當處於較暗環境中時,內部的燈光會自動點亮,以便讓別人看見你的臉孔,當然這個色光也能透過 Razer Chroma RGB 軟體來自定顏色。

在口罩外的兩側配置了兩個圓形區塊,它們主要的功能是用來使空氣流通,利用主動式圓形通風裝置,將呼出的二氧化碳排出,並且對吸入的空氣加以過濾,根據 Razer 說法,內部可替換的過濾裝置預計可過濾至少 95% 的微粒,且具備有高度細菌過濾效果,因為具防水性,自然也能防止液體、口水噴濺。在圓形區塊上還配有 RGB 色光,光是這點就足夠讓你與眾不同了。

隨著口罩本體,還附有一個內部配置紫外光燈的充電收納盒,當你將口罩放入其中時,可自動消滅附著在口罩上的細菌與病毒。這款概念產品目前還沒有上市相關資訊,對於必要的送審與核准當然也還沒有進行,但如果順利量產的話,似乎很值得入手啊!

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洞悉MySQL底層架構:遊走在緩衝與磁盤之間_台中搬家

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提起MySQL,其實網上已經有一大把教程了,為什麼我還要寫這篇文章呢,大概是因為網上很多網站都是比較零散,而且描述不夠直觀,不能系統對MySQL相關知識有一個系統的學習,導致不能形成知識體系。為此我撰寫了這篇文章,試圖讓這些底層架構相關知識更加直觀易懂:

  • 盡量以圖文的方式描述技術原理;
  • 涉及到關鍵的技術,附加官網或者技術書籍來源,方便大家進一步擴展學習;
  • 涉及到的背景知識盡可能做一個交代,比如討論到log buffer的刷盤方式,延伸一下IO寫磁盤相關知識點。

好了,MySQL從不會到精通系列馬上就要開始了(看完之後還是不會的話..請忽略這句話)。

可能會有同學問:為啥不直接學更加先進的TiDB,或者是強大的OceanBase。

其實,MySQL作為老牌的應用場景廣泛的關係型開源數據庫,其底層架構是很值得我們學習的,吸收其設計精華,那麼我們在平時的方案設計工作中也可以借鑒,如果項目中用的是MySQL,那麼就能夠把數據庫用的更好了,了解了MySQL底層的執行原理,對於調優工作也是有莫大幫助的。本文我重點講述MySQL底層架構,涉及到:

  • 內存結構buffer poollog bufferchange buffer,buffer pool的頁淘汰機制是怎樣的;
  • 磁盤結構系統表空間獨立表空間通用表空間undo表空間redo log
  • 以及IO相關底層原理、查詢SQL執行流程、數據頁結構行結構描述、聚集索引輔助索引的底層數據組織方式、MVCC多版本併發控制的底層實現原理,以及可重複讀讀已提交是怎麼通過MVCC實現的。

看完文本文,您將了解到:

  1. 整體架構:InnoDB存儲架構是怎樣的 (1、MySQL架構)
  2. 工作原理:查詢語句的底層執行流程是怎樣的 (2、查詢SQL執行流程)
  3. IO性能:文件IO操作寫磁盤有哪幾種方式,有什麼IO優化方式 (3.1.2、關於磁盤IO的方式)
  4. 緩存:InnoDB緩存(buffer pool, log buffer)的刷新方式有哪些(3.1.2.2、innodb_flush_method)
  5. 緩存:log buffer是在什麼時候寫入到磁盤的(3.10.2、如何保證數據不丟失 – 其中第四步log buffer持久化到磁盤的時機為)
  6. 緩存:為什麼redo log prepare狀態也要寫磁盤?(3.10.2、如何保證數據不丟失 – 為什麼第二步redo log prepare狀態也要寫磁盤?)
  7. 緩存:臟頁寫盤一般發生在什麼時候(3.10.2、如何保證數據不丟失 – 其中第五步:臟頁刷新到磁盤的時機為)
  8. 緩存:為什麼唯一索引的更新不可以藉助change buffer(3.2、Change Buffer)
  9. 緩存:log buffer的日誌刷盤控制參數innodb_flush_log_at_trx_commit對寫性能有什麼影響(3.4.1、配置參數)
  10. 緩存:buffer pool的LRU是如何實現的,為什麼要這樣實現(3.1.1、緩衝池LRU算法)
  11. 表存儲:系統表空間的結構,MySQL InnoDB磁盤存儲格式,各種表空間(系統表空間,獨立表空間,通用表空間)的作用和優缺點是什麼,ibdataibdfrm文件分別是幹嘛的(3.5、表空間)
  12. 行字段存儲:底層頁和行的存儲格式(3.6、InnoDB底層邏輯存儲結構)
  13. 行字段存儲:varcharnull底層是如何存儲的,最大可用存儲多大的長度(3.6.3.1、MySQL中varchar最大長度是多少)
  14. 行字段存儲:行記錄太長了,一頁存不下,該怎麼存儲?(3.6.3.2、行記錄超過頁大小如何存儲)
  15. 索引:數據庫索引的組織方式是怎樣的,明白為什麼要採用B+樹,而不是哈希表、二叉樹或者B樹(3.7、索引 – 為什麼MySQL使用B+樹)
  16. 索引:索引組織方式是怎樣的,為什麼大字段會影響表性能(查詢性能,更新性能)(3.7、索引)
  17. 索引:覆蓋索引聯合索引什麼情況下會生效(3.7.2、輔助索引)
  18. 索引:什麼是索引下推,索引下推減少了哪方面的開銷?(3.7.2、輔助索引 – 索引條件下推)
  19. 索引:Change Buffer對二級索引DML語句有什麼優化(3.2、Change Buffer)
  20. 數據完整性:MySQL是如何保證數據完整性的,redo logundo logbuffer pool數據完整性的關鍵作用分別是什麼(3.10.2、如何保證數據不丟失)
  21. MVCC:MVCC底層是怎麼實現的,可重複讀和讀已提交是怎麼實現的(3.11.2、MVCC實現原理)
  22. 雙寫緩衝區有什麼作用(3.9、Doublewrite Buffer)
  23. Redo Log在一個事務中是在什麼時候寫入的?binlog和Redo Log有什麼區別?(3.10.1、Redo Log在事務中的寫入時機)

1、MySQL架構

如下圖為MySQL架構涉及到的常用組件:

2、查詢SQL執行流程

有如下錶格:

我們執行以下sql:

select * from t_user where user_id=10000;

2.1、MySQL客戶端與服務器建立連接

如下圖,建立過程:

  • 客戶端通過mysql命令發起連接請求;
  • 經過三次握手后與服務端建立TCP連接;
  • 連接器接收到請求之後使用用戶密碼進行身份驗證;
  • 驗證通過之後,獲取用戶的權限信息緩存起來,該連接後面都是基於該緩存中的權限執行sql

對於Java應用程序來說,一般會把建立好的連接放入數據庫連接池中進行復用,只要這個連接不關閉,就會一直在MySQL服務端保持着,可以通過show processlist命令查看,如下:

注意,這裡有個Time,表示這個連接多久沒有動靜了,上面例子是656秒沒有動靜,默認地,如果超過8個小時還沒有動靜,連接器就會自動斷開連接,可以通過wait_timeout參數進行控制。

2.2、執行SQL

如下圖,執行sql:

  • 服務端接收到客戶端的查詢sql之後,先嘗試從查詢緩存中查詢該sql是否已經有緩存的結果了,如果有則直接返回結果,如果沒有則執行下一步;
  • 分析器拿到sql之後會嘗試對sql語句進行詞法分析和語法分析,校驗語法的正確性,通過之後繼續往下執行;
  • 優化器拿到分析器的sql之後,開始繼續解析sql,判斷到需要走什麼索引,根據實際情況重寫sql,最終生成執行計劃;
  • 執行器根據執行計劃執行sql,執行之前會先進行操作權限校驗;然後根據表存儲引擎調用對飲接口進行查詢數據,這裏的掃描行數就是指的接口返回的記錄數,執行器拿到返回記錄之後進一步加工,如本例子:
    • 執行器拿到select * from t_user where user_id=10000的所有記錄,在依次判斷user_name是不是等於”arthinking”,獲取到匹配的記錄。

3、InnoDB引擎架構

如下圖,為存儲引擎的架構:

其實內存中的結構不太好直接觀察到,不過磁盤的還是可以看到的,我們找到磁盤中MySQL的數據文件夾看看:

cd innodb_data_home_dir 查看MySQL 數據目錄:

|- ib_buffer_pool  // 保存緩衝池中頁面的表空間ID和頁面ID,用於重啟恢復緩衝池
|- ib_logfile0  // redo log 磁盤文件1
|- ib_logfile1  // redo log 磁盤文件2,默認情況下,重做日誌存在磁盤的這兩個文件中,循環的方式寫入重做日誌
|- ibdata1  // 系統表空間文件
|- ibtmp1  // 默認臨時表空間文件,可通過innodb_temp_data_file_path屬性指定文件位置
|- mysql/
|- mysql-bin.000001  // bin log文件
|- mysql-bin.000001  // bin log文件
...
|- mysql-bin.index  // bin log文件索引
|- mysqld.local.err  // 錯誤日誌
|- mysqld.local.pid  // mysql進程號
|- performance_schema/  // performance_schema數據庫
|- sys/  // sys數據庫
|- test/  // 數據庫文件夾
    |- db.opt  // test數據庫配置文件,包含數據庫字符集屬性
    |- t.frm  // 數據表元數據文件,不管是使用獨立表空間還是系統表空間,每個表都對應有一個
    |- t.ibd  // 數據庫表獨立表空間文件,如果使用的是獨立表空間,則一個表對應一個ibd文件,否則保存在系統表空間文件中

innodb_data_home_dir[1]

ib_buffer_pool[2]

ib_logfile0[3]

ibtmp1[4]

db.opt[5]

接下來我們逐一來介紹。

3.1、buffer pool

buffer pool緩衝池)是主內存中的一個區域,在InnoDB訪問表數據索引數據的時候,會順便把對應的數據頁緩存到緩衝池中。如果直接從緩衝池中直接讀取數據將會加快處理速度。在專用服務器上,通常將80%左右的物理內存分配給緩衝池。

為了提高緩存管理效率,緩衝池把頁面鏈接為列表,使用改進版的LRU算法將很少使用的數據從緩存中老化淘汰掉。

3.1.1、緩衝池LRU算法

通過使用改進版的LRU算法來管理緩衝池列表。

當需要把新頁面存儲到緩衝池中的時候,將淘汰最近最少使用的頁面,並將新頁面添加到舊子列表的頭部。

該算法運行方式:

  • 默認 3/8緩衝池用於舊子列表;
  • 當新頁面如緩衝池時,首先將其插入舊子列表頭部
  • 重複訪問舊子列表的頁面,將使其移動至新子列表的頭部;
  • 隨着數據庫的運行,頁面逐步移至列表尾部,緩衝池中未被方位的頁面最終將被老化淘汰。

相關優化參數:

  • innodb_old_blocks_pct:控制LRU列表中舊子列表的百分比,默認是37,也就是3/8,可選範圍為5~95;
  • innodb_old_blocks_time :指定第一次訪問頁面后的時間窗口,該時間窗口內訪問頁面不會使其移動到LRU列表的最前面。默認是1000,也就是1秒。

innodb_old_blocks_time很重要,有了這1秒,對於全表掃描,由於是順序掃描的,一般同一個數據頁的數據都是在一秒內訪問完成的,不會升級到新子列表中,一直在舊子列表淘汰數據,所以不會影響到新子列表的緩存。

3.1.2、關於磁盤IO的方式

O_DIRECTinnodb_flush_method參數的一個可選值。

這裏先介紹下和數據庫性能密切相關的文件IO操作方法

3.1.2.1、文件IO操作方法

數據庫系統是基於文件系統的,其性能和設備讀寫的機制有密切的關係。

open:打開文件[6]
int open(const char *pathname, int flags);

系統調用Open會為該進程一個文件描述符fd,常用的flags如下:

  • O_WRONLY:表示我們以”寫”的方式打開,告訴內核我們需要向文件中寫入數據;
  • O_DSYNC:每次write都等待物理I/O完成,但是如果寫操作不影響讀取剛寫入的數據,則不等待文件屬性更新;
  • O_SYNC:每次write都等到物理I/O完成,包括write引起的文件屬性的更新;
  • O_DIRECT:執行磁盤IO時繞過緩衝區高速緩存(內核緩衝區),從用戶空間直接將數據傳遞到文件或磁盤設備,稱為直接IO(direct IO)。因為沒有了OS cache,所以會O_DIRECT降低文件的順序讀寫的效率。
write:寫文件[7]
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count);

使用open打開文件獲取到文件描述符之後,可以調用write函數來寫文件,具體表現根據open函數參數的不同而不同弄。

fsync & fdatasync:刷新文件[8]
#include <unistd.h>

int fsync(int fd);

int fdatasync(int fd);
  • fdatasync:操作完write之後,我們可以調用fdatasync將文件數據塊flush到磁盤,只要fdatasync返回成功,則可以認為數據已經寫到磁盤了;
  • fsync:與O_SYNC參數類似,fsync還會更新文件metadata到磁盤;
  • sync:sync只是將修改過的塊緩衝區寫入隊列,然後就返回,不等實際寫磁盤操作完成;

為了保證文件更新成功持久化到硬盤,除了調用write方法,還需要調用fsync。

大致交互流程如下圖:

更多關於磁盤IO的相關內容,可以閱讀:On Disk IO, Part 1: Flavors of IO[9]

fsync性能問題:除了刷臟頁到磁盤,fsync還會同步文件metadata,而文件數據和metadata通常存放在磁盤不同地方,所以fsync至少需要兩次IO操作。

對fsync性能的優化建議:由於以上性能問題,如果能夠減少metadata的更新,那麼就可以使用fdatasync了。因此需要確保文件的尺寸在write前後沒有發生變化。為此,可以創建固定大小的文件進行寫,寫完則開啟新的文件繼續寫。

3.1.2.2、innodb_flush_method

innodb_flush_method定義用於將數據刷新到InnoDB數據文件和日誌文件的方法,這可能會影響I/O吞吐量。

以下是具體參數說明:

屬性
命令行格式 –innodb-flush-method=value
系統變量 innodb_flush_method
範圍 全局
默認值(Windows) unbuffered
默認值(Unix) fsync
有效值(Windows) unbuffered, normal
有效值(Unix) fsync, O_DSYNC, littlesync, nosync, O_DIRECT, O_DIRECT_NO_FSYNC

比較常用的是這三種:

fsync

默認值,使用fsync()系統調用來flush數據文件和日誌文件到磁盤;

O_DSYNC

由於open函數的O_DSYNC參數在許多Unix系統上都存中問題,因此InnoDB不直接使用O_DSYNC。

InnoDB用於O_SYNC 打開和刷新日誌文件,fsync()刷新數據文件。

表現為:寫日誌操作是在write函數完成,數據文件寫入是通過fsync()系統調用來完成;

O_DIRECT

使用O_DIRECT (在Solaris上對應為directio())打開數據文件,並用於fsync()刷新數據文件和日誌文件。此選項在某些GNU/Linux版本,FreeBSD和Solaris上可用。

表現為:數據文件寫入直接從buffer pool到磁盤,不經過操作系統緩衝,日誌還是需要經過操作系統緩存;

O_DIRECT_NO_FSYNC

在刷新I/O期間InnoDB使用O_DIRECT,並且每次write操作后跳過fsync()系統調用。

此設置適用於某些類型的文件系統,但不適用於其他類型的文件系統。例如,它不適用於XFS。如果不確定所使用的文件系統是否需要fsync()(例如保留所有文件元數據),請改用O_DIRECT。

如下圖所示:

為什麼使用了O_DIRECT配置后還需要調用fsync()?

參考MySQL的這個bug:Innodb calls fsync for writes with innodb_flush_method=O_DIRECT[10]

Domas進行的一些測試表明,如果沒有fsync,某些文件系統(XFS)不會同步元數據。如果元數據會更改,那麼您仍然需要使用fsync(或O_SYNC來打開文件)。

例如,如果在啟用O_DIRECT的情況下增大文件大小,它仍將寫入文件的新部分,但是由於元數據不能反映文件的新大小,因此如果此刻系統發生崩潰,文件尾部可能會丟失。

為此:當重要的元數據發生更改時,請繼續使用fsync或除O_DIRECT之外,也可以選擇使用O_SYNC。

MySQL從v5.6.7起提供了O_DIRECT_NO_FSYNC選項來解決此類問題。

3.2、Change Buffer

change buffer是一種特殊的數據結構,當二級索引頁(非唯一索引)不在緩衝池中時,它們會緩存這些更改 。當頁面通過其他讀取操作加載到緩衝池中時,再將由INSERTUPDATEDELETE操作(DML)產生的change buffer合併到buffer pool的數據頁中。

為什麼唯一索引不可以使用chage buffer?

針對唯一索引,如果buffer pool不存在對應的數據頁,還是需要先去磁盤加載數據頁,才能判斷記錄是否重複,這一步避免不了。

而普通索引是非唯一的,插入的時候以相對隨機的順序發生,刪除和更新也會影響索引樹中不相鄰的二級索引樹,通過使用合併緩衝,避免了在磁盤產生大量的隨機IO訪問獲取普通索引頁。

問題

當有許多受影響的行和許多輔助索引要更新時,change buffer合併可能需要幾個小時,在此期間,I/O會增加,可能會導致查詢效率大大降低,即使在事務提交之後,或者服務器重啟之後,change buffer合併操作也會繼續發生。相關閱讀:Section 14.22.2, “Forcing InnoDB Recovery”

3.3、自適應哈希索引

自適應哈希索引功能由innodb_adaptive_hash_index變量啟用 ,或在服務器啟動時由--skip-innodb-adaptive-hash-index禁用。

3.4、Log Buffer

log buffer(日誌緩衝區)用於保存要寫入磁盤上的log file(日誌文件)的數據。日誌緩存區的內容會定期刷新到磁盤。

日誌緩衝區大小由innodb_log_buffer_size變量定義 。默認大小為16MB。較大的日誌緩衝區可以讓大型事務在提交之前無需將redo log寫入磁盤。

如果您有更新,插入或者刪除多行的事務,嘗試增大日誌緩衝區的大小可以節省磁盤I/O。

3.4.1、配置參數

innodb_flush_log_at_trx_commit

innodb_flush_log_at_trx_commit 變量控制如何將日誌緩衝區的內容寫入並刷新到磁盤。

該參數控制是否嚴格存儲ACID還是嘗試獲取更高的性能,可以通過該參數獲取更好的性能,但是會導致在系統崩潰的過程中導致數據丟失。

可選參數:

  • 0,事務提交之後,日誌只記錄到log buffer中,每秒寫一次日誌到緩存並刷新到磁盤,尚未刷新的日誌可能會丟失;
  • 1,要完全符合ACID,必須使用該值,表示日誌在每次事務提交時寫入緩存並刷新到磁盤;
  • 2,每次事務提交之後,日誌寫到page cache,每秒刷一次到磁盤,尚未刷新的日誌可能會丟失;

innodb_flush_log_at_timeout

innodb_flush_log_at_timeout 變量控制日誌刷新頻率。可讓您將日誌刷新頻率設置為N秒(其中N1 ... 2700,默認值為1)

為了保證數據不丟失,請執行以下操作:

  • 如果啟用了binlog,則設置:sync_binlog=1;
  • innodb_flush_log_at_trx_commit=1;

配置效果如下圖所示:

3.5、表空間

一個InnoDB表及其索引可以在建在系統表空間中,或者是在一個 獨立表空間 中,或在 通用表空間。

  • innodb_file_per_table啟用時,通常是將表存放在獨立表空間中,這是默認配置;
  • innodb_file_per_table禁用時,則會在系統表空間中創建表;
  • 要在通用表空間中創建表,請使用 CREATE TABLE ... TABLESPACE語法。有關更多信息,請參見官方文檔 14.6.3.3 General Tablespaces。

表空間概覽圖:

表空間涉及的文件

相關文件默認在磁盤中的innodb_data_home_dir目錄下:

|- ibdata1  // 系統表空間文件
|- ibtmp1  // 默認臨時表空間文件,可通過innodb_temp_data_file_path屬性指定文件位置
|- test/  // 數據庫文件夾
    |- db.opt  // test數據庫配置文件,包含數據庫字符集屬性
    |- t.frm  // 數據表元數據文件,不管是使用獨立表空間還是系統表空間,每個表都對應有一個
    |- t.ibd  // 數據庫表獨立表空間文件,如果使用的是獨立表空間,則一個表對應一個ibd文件,否則保存在系統表空間文件中

frm文件

創建一個InnoDB表時,MySQL 在數據庫目錄中創建一個.frm文件。frm文件包含MySQL表的元數據(如表定義)。每個InnoDB表都有一個.frm文件。

與其他MySQL存儲引擎不同, InnoDB它還在系統表空間內的自身內部數據字典中編碼有關表的信息。MySQL刪除表或數據庫時,將刪除一個或多個.frm文件以及InnoDB數據字典中的相應條目。

因此,在InnoDB中,您不能僅通過移動.frm 文件來移動表。有關移動InnoDB 表的信息,請參見官方文檔14.6.1.4 Moving or Copying InnoDB Tables。

ibd文件

對於在獨立表空間創建的表,還會在數據庫目錄中生成一個 .ibd表空間文件。

通用表空間中創建的表在現有的常規表空間 .ibd文件中創建。常規表空間文件可以在MySQL數據目錄內部或外部創建。有關更多信息,請參見官方文檔14.6.3.3 General Tablespaces。

ibdata文件

系統表空間文件,在 InnoDB系統表空間中創建的表在ibdata中創建。

3.5.1、系統表空間

系統表空間由一個或多個數據文件(ibdata文件)組成。其中包含與InnoDB相關對象有關的元數據(InnoDB 數據字典 data dictionary),以及更改緩衝區change buffer), 雙寫緩衝區doublewrite buffer)和撤消日誌undo logs)的存儲區 。

InnoDB 如果表是在系統表空間中創建的,則系統表空間中也包含表的表數據和索引數據。

系統表空間的問題

在MySQL 5.6.7之前,默認設置是將所有InnoDB表和索引保留 在系統表空間內,這通常會導致該文件變得非常大。因為系統表空間永遠不會縮小,所以如果先加載然後刪除大量臨時數據,則可能會出現存儲問題。

在MySQL 5.7中,默認設置為 獨立表空間模式,其中每個表及其相關索引存儲在單獨的 .ibd文件中。此默認設置使使用Barracuda文件格式的InnoDB功能更容易使用,例如表壓縮頁外列的有效存儲以及大索引鍵前綴(innodb_large_prefix)。

將所有表數據保留在系統表空間或單獨的 .ibd文件中通常會對存儲管理產生影響。

InnoDB在MySQL 5.7.6中引入了通用表空間[11],這些表空間也由.ibd文件表示 。通用表空間是使用CREATE TABLESPACE語法創建的共享表空間。它們可以在MySQL數據目錄之外創建,能夠容納多個表,並支持所有行格式的表。

3.5.2、獨立表空間

MySQL 5.7中,配置參數:innodb_file_per_table,默認處於啟用狀態,這是一個重要的配置選項,會影響InnoDB文件存儲,功能的可用性和I/O特性等。

啟用之後,每個表的數據和索引是存放在單獨的.ibd文件中的,而不是在系統表空間的共享ibdata文件中。

優點

  • 您可以更加靈活的選擇數據壓縮[12]的行格式,如:
    • 默認情況下(innodb_page_size=16K),前綴索引[13]最多包含768個字節。如果開啟innodb_large_prefix,且Innodb表的存儲行格式為 DYNAMIC 或 COMPRESSED,則前綴索引最多可包含3072個字節,前綴索引也同樣適用;
  • TRUNCATE TABLE執行的更快,並且回收的空間不會繼續保留,而是讓操作系統使用;
  • 可以在單獨的存儲設備上創建每表文件表空間數據文件,以進行I / O優化,空間管理或備份。請參見 14.6.1.2 Creating Tables Externally;

缺點

  • 獨立表空間中的未使用空間只能由同一個表使用,如果管理不當,會造成空間浪費;
  • 多個表需要刷盤,只能執行多次fsync,無法合併多個表的寫操作,這可能會導致更多的fsync操作總數;
  • mysqld必須為每個表文件空間保留一個打開的文件句柄,如果表數量多,可能會影響性能;
  • 每個表都需要自己的數據文件,需要更多的文件描述符;

即使啟用了innodb_file_per_table參數,每張表空間存放的只是數據、索引和插入緩存Bitmap頁,其他數據如回滾信息、插入緩衝索引頁、系統事務信息、二次寫緩衝等還是存放在原來的共享表空間中。

3.5.3、通用表空間

通用表空間使用CREATE TABLESPACE語法創建。

類似於系統表空間,通用表空間是共享表空間,可以存儲多個表的數據。

通用表空間比獨立表空間具有潛在的內存優勢,服務器在表空間的生存期內將表空間元數據保留在內存中。一個通用表空間通常可以存放多個表數據,消耗更少的表空間元數據內存。

數據文件可以放置在MySQL數據目錄或獨立於MySQL數據目錄。

3.5.4、undo表空間

undo表空間包含undo log。

innodb_rollback_segments變量定義分配給每個撤消表空間的回滾段的數量。

undo log可以存儲在一個或多個undo表空間中,而不是系統表空間中。

在默認配置中,撤消日誌位於系統表空間中。SSD存儲更適合undo log的I/O模式,為此,可以把undo log存放在有別於系統表空間的ssd硬盤中。

innodb_undo_tablespaces 配置選項控制undo表空間的數量。

3.5.5、臨時表空間

由用戶創建的非壓縮臨時表和磁盤內部臨時表是在共享臨時表空間中創建的。

innodb_temp_data_file_path 配置選項指定零時表空間文件的路徑,如果未指定,則默認在 innodb_data_home_dir目錄中創建一個略大於12MB 的自動擴展數據文件ibtmp1

使用ROW_FORMAT=COMPRESSED屬性創建的壓縮臨時表,是在獨立表空間中的臨時文件目錄中創建的 。

服務啟動的時候創建臨時表空間,關閉的時候銷毀臨時表空間。如果臨時表空間創建失敗,則意味着服務啟動失敗。

3.6、InnoDB底層邏輯存儲結構

在介紹索引之前,我們有必要了解一下InnoDB底層的邏輯存儲結構,因為索引是基於這個底層邏輯存儲結構創建的。截止到目前,我們所展示的都僅僅是物理磁盤中的邏輯視圖,接下來我們就來看看底層的視圖。

3.6.1、ibd文件組織結構

現在我們打開一個表空間ibd文件,看看裏面都是如何組織數據的?

如下圖,表空間由段(segment)、區(extent)、頁(page)組成。

InnoDB最小的存儲單位是頁,默認每個頁大小是16k。

而InnoDB存儲引擎是面向行的(row-oriented),數據按行進行存放,每個頁規定最多允許存放的行數=16k/2 – 200,即7992行。

段:如數據段、索引段、回滾段等。InnoDB存儲引擎是B+樹索引組織的,所以數據即索引,索引即數據。B+樹的恭弘=叶 恭弘子節點存儲的都是數據段的數據。

3.6.2、數據頁結構[14]

名稱 佔用空間 描述
Fil Header 38 byte 頁的基本信息,如所屬表空間,上一頁和下一頁指針。
Page Header 56 byte 數據頁專有的相關信息
Infimun + Supremum 26 byte 兩個虛擬的行記錄,用於限定記錄的邊界
User Records 動態分配 實際存儲的行記錄內容
Free Space 動態調整 尚未使用的頁空間
Page Directory 動態調整 頁中某些記錄的相對位置
Fil Trailer 8 byte 校驗頁是否完整

關於Infimun和Supremum:首次創建索引時,InnoDB會在根頁面中自動設置一個最小記錄和一個最高記錄,並且永遠不會刪除它們。最低記錄和最高記錄可以視為索引頁開銷的一部分。最初,它們都存在於根頁面上,但是隨着索引的增長,最低記錄將存在於第一或最低恭弘=叶 恭弘子頁上,最高記錄將出現在最後或最大關鍵字頁上。

3.6.3、行記錄結構描述[15]

先來講講Compact行記錄格式,Compact是MySQL5.0引入的,設計目標是高效的存儲數據,讓一個頁能夠存放更多的數據,從而實現更快的B+樹查找。

名稱 描述
變長字段長度列表 字段大小最多用2個字節表示,也就是最多限制長度:2^16=65535個字節;字段大小小於255字節,則用1個字節表示;
NULL標誌位 記錄該行哪些位置的字段是null值
記錄頭信息 記錄頭信息信息,固定佔用5個字節
列1數據 實際的列數據,NULL不佔用該部分的空間
列2數據

記錄頭用於將連續的記錄鏈接在一起,並用於行級鎖定。

每行數據除了用戶定義的列外,還有兩個隱藏列:

  • 6個字節的事務ID列;
  • 7個字節的回滾指針列;
  • 如果InnoDB沒有指定主鍵,還會增加一個6個字節的rowid列;

而記錄頭信息包[16]含如下內容:

名稱 大小(bit) 描述
() 1 未知
() 1 未知
deleted_flag 1 該行是否已被刪除
min_rec_flag 1 如果該記錄是預定義的最小記錄,則為1
n_owned 4 該記錄擁有的記錄數
heap_no 13 索引堆中該條記錄的排序號
record_type 3 記錄類型:000 普通,001 B+樹節點指針,010 Infimum,011 Supremum,1xx 保留
next_record 16 指向頁中下一條記錄

更詳細的頁結構參考官網:22.2 InnoDB Page Structure

更詳細的行結構參考官網:22.1 InnoDB Record Structure

更詳細的行格式參考官網:14.11 InnoDB Row Formats

根據以上格式,可以得出數據頁內的記錄組織方式:

3.6.3.1、MySQL中varchar最大長度是多少

上面表格描述我們知道,一個字段最長限制是65535個字節,這是存儲長度的限制。

而MySQL中對存儲是有限制的,具體參考:8.4.7 Limits on Table Column Count and Row Size

  • MySQL對每個表有4096列的硬限制,但是對於給定的表,有效最大值可能會更少;
  • MySQL表的每行行最大限製為65,535字節,這是邏輯的限制;實際存儲的時候,表的物理最大行大小略小於頁面的一半。如果一行的長度少於一頁的一半,則所有行都將存儲在本地頁面內。如果它超過一頁的一半,那麼將選擇可變長度列用於外部頁外存儲,直到該行大小控制在半頁之內為止。

而實際能夠存儲的字符是跟編碼有關的。

背景知識:

  • MySQL 4.0版本以下,varchar(10),代表10個字節,如果存放UTF8漢字,那麼只能存3個(每個漢字3字節);

  • MySQL 5.0版本以上,varchar(10),指的是10個字符,無論存放的是数字、字母還是UTF8漢字(每個漢字3字節),都可以存放10個,最大大小是65532字節

因此,Mysql5根據編碼不同,存儲大小也不同。

那麼假設我們使用的是utf8編碼,那麼每個字符最多佔用3個字節,也就是最多定義varchar(21845)個字符,如果是ascii編碼,一個字符相當於一個字節,最多定義varchar(65535)個字符,下面我們驗證下。

我們嘗試創建一個這樣的字段:

CREATE TABLE `t10` ( `id` int(11) NOT NULL,
                  `a` int(11) NOT NULL,
                  PRIMARY KEY (`id`)
                 ) ENGINE=InnoDB CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;


alter table t10 add `str` varchar(21845) DEFAULT NULL;

alter table t10 add `str` varchar(65535) DEFAULT NULL;

發現提示這個錯誤:

mysql> alter table t10 add `str` varchar(65535) DEFAULT NULL;
ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. This includes storage overhead, check the manual. You have to change some columns to TEXT or BLOBs

原因是按照以上的行格式介紹,變長字段長度列表記錄也需要佔用空間,佔用2個字節,另外這裡是允許為空字段,在8位之內,所以NULL標誌位佔用1個字節,所以我們總共可以存儲的字符數是:

65535 – 2 – 2 – 4 – 4=65534

其中 -2 個字節表示變長字段列表,-1表示NULL標誌位,兩個-4表示兩個int類型字段佔用大小

所以實際上能夠容納的varchar大小為:65524,我們驗證下:

3.6.3.2、行記錄超過頁大小如何存儲

MySQL表的內部表示具有65,535字節的最大行大小限制。InnoDB 對於4KB,8KB,16KB和32KB innodb_page_size 設置,表的最大行大小(適用於本地存儲在數據庫頁面內的數據)略小於頁面的一半 。如果包含 可變長度列的InnoDB 行超過最大行大小,那麼將選擇可變長度列用於外部頁外存儲。

可變長度列由於太長而無法容納在B樹頁面上,這個時候會把可變長度列存儲在單獨分配的磁盤頁面上,這些頁面稱為溢出頁面,這些列稱為頁外列。頁外列的值存儲在由溢出頁面構成的單鏈接列表中。

InnoDB存儲引擎支持四種行格式:REDUNDANTCOMPACTDYNAMIC,和COMPRESSED。不同的行格式,對溢出的閾值和處理方式有所區別,詳細參考:14.11 InnoDB Row Formats。

COMPACT行格式處理方式

使用COMPACT行格式的表將前768個字節的變長列值(VARCHARVARBINARYBLOBTEXT類型)存儲在B樹節點內的索引記錄中,其餘的存儲在溢出頁上。

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如果列的值等於或小於768個字節,則不使用溢出頁,因此可以節省一些I / O。

如果查過了768個字節,那麼會按照如下方式進行存儲:

DYNAMIC行格式處理方式

DYNAMIC行格式提供與COMPACT行格式相同的存儲特性,但改進了超長可變長度列的存儲能力和支持大索引鍵前綴。

InnoDB 可以完全在頁外存儲過長的可變長度列值(針對 VARCHARVARBINARYBLOBTEXT類型),而聚集索引記錄僅包含指向溢出頁的20字節指針。大於或等於768字節的固定長度字段被編碼為可變長度字段。

表中大字段引發的問題

如果一個表中有過多的可變長度大字段,導致一行記錄太長,而整個時候使用的是COMPACT行格式,那麼就可能會插入數據報錯。

如,頁面大小事16k,根據前面描述我們知道,MySQL限制一頁最少要存儲兩行數據,如果很多可變長度大字段,在使用COMPACT的情況下,仍然會把大字段的前面768個字節存在索引頁中,可以算出最多支持的大字段:1024 * 16 / 2 / 768 = 10.67,那麼超過10個可變長度大字段就會插入失敗了。

這個時候可以把row format改為:DYNAMIC。

3.7、索引

前面我們了解了InnoDB底層的存儲結構,即:以B+樹的方式組織數據頁。另外了解了數據頁中的數據行的存儲方式。

而構建B+樹索引的時候必須要選定一個或者多個字段作為索引的值,如果索引選擇的是主鍵,那麼我們就稱為聚集索引,否則就是二級索引。

為什麼MySQL使用B+樹?

  • 哈希表雖然可以提供O(1)的單行數據操作性能,但卻不能很好的支持排序和範圍查找,會導致全表掃描;
  • B樹可以再非恭弘=叶 恭弘子節點存儲數據,但是這可能會導致查詢連續數據的時候增加更多的I/O操作;
  • 而B+樹數據都存放在恭弘=叶 恭弘子節點,恭弘=叶 恭弘子節點通過指針相互連接,可以減少順序遍歷時產生的額外隨機I/O

更新詳細解釋: 為什麼 MySQL 使用 B+ 樹[17]

3.7.1、聚集索引

了解到上面的底層邏輯存儲結構之後,我們進一步來看看InnoDB是怎麼通過B+樹來組織存儲數據的。

首先來介紹下聚集索引。

聚集索引

主鍵索引的InnoDB術語。

下面我們創建一張測試表,並插入數據,來構造一顆B+樹:

CREATE TABLE t20 (
id int NOT NULL,
a int NOT NULL,
b int,
c int,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into t20 values(20, 1, 2, 1);
insert into t20 values(40, 1, 2, 5);
insert into t20 values(30, 3, 2, 4);
insert into t20 values(50, 3, 6, 2);
insert into t20 values(10, 1, 1, 1);

可以看到,雖然我們是id亂序插入的,但是插入之後查出來的確是排序好的:

這個排序就是B+索引樹構建的。

我們可以通過這個在線的動態演示工具來看看B+樹的構造過程,最終結果如下:

實際存放在數據庫中的模型因頁面大小不一樣而有所不同,這裏為了簡化模型,我們按照B+樹的通用模型來解釋數據的存儲結構。

類似的,我們的數據也是這種組織形式的,該B+樹中,我們以主鍵為索引進行構建,並且把完整的記錄存到對應的頁下面:

其中藍色的是索引頁,橙色的是數據頁。

每個頁的大小默認為16k,如果插入新的數據行,這個時候就要申請新的數據頁了,然後挪動部分數據過去,重新調整B+樹,這個過程稱為頁分裂,這個過程會影響性能。

相反的,如果InnoDB索引頁的填充因子下降到之下MERGE_THRESHOLD,默認情況下為50%(如果未指定),則InnoDB嘗試收縮索引樹以釋放頁面。

自增主鍵的插入是遞增順序插入的,每次添加記錄都是追加的,不涉及到記錄的挪動,不會觸發恭弘=叶 恭弘子節點的分裂,而一般業務字段做主鍵,往往都不是有序插入的,寫成本比較高,所以我們更傾向於使用自增字段作為主鍵。

聚集索引注意事項

  • 當在表上面定義了PRIMARY KEY之後,InnoDB會把它作為聚集索引。為此,為你的每個表定義一個PRIMARY KEY。如果沒有唯一併且非空的字段或者一組列,那麼請添加一個自增列;
  • 如果您沒有為表定義PRIMARY KEY,則MySQL會找到第一個不帶null值的UNIQUE索引,並其用作聚集索引;
  • 如果表沒有PRIMARY KEY或沒有合適的UNIQUE索引,則InnoDB 內部會生成一個隱藏的聚集索引GEN_CLUST_INDEX,作為行ID,行ID是一個6字節的字段,隨着數據的插入而自增。

聚集索引查找

根據索引進行查找id=50的記錄,如下圖,沿着B+樹一直往下尋找,最終找到第四頁,然後把該頁加載到buffer pool中,在緩存中遍歷對比查找,由於裏面的行記錄是順序組織的,所以很快就可以定位到記錄了。

3.7.2、輔助索引

除了聚集索引之外的所有索引都稱為輔助索引(二級索引)。在InnoDB中,輔助索引中每個記錄都包含該行的主鍵列以及為輔助索引指定的列。

在輔助索引中查找到記錄,可以得到記錄的主鍵索引ID,然後可以通過這個主鍵索引ID去聚集索引中搜索具體的記錄,這個過程稱為回表操作。

如果主鍵較長,則輔助索引將使用更多空間,因此具有短的主鍵是有利的。

下面我們給剛剛的表添加一個組合聯合索引

-- 添加多一個字段
alter table t20 add column d varchar(20) not null default '';
-- 添加一個聯合索引
alter table t20 add index idx_abc(a, b, c);

添加之後組合索引B+樹如下,其中索引key為abc三個字段的組合,索引存儲的記錄為主鍵ID:

覆蓋索引(Using index)

InnoDB存儲引擎支持覆蓋索引,即從輔助索引中就可以得到查詢的記錄,而不需要回表去查詢聚集索引中的記錄,從而減少大量的IO操作。下面的查詢既是用到了覆蓋索引 idx_abc:

select a, b from t20 where a > 2;

執行結果如下:

可以發現,Extra這一列提示Using index,使用到了覆蓋索引,掃描的行數為2。注意:這裏的掃描行數指的是MySQL執行器從引擎取到兩條記錄,引擎內部可能會遍歷到多條記錄進行條件比較。

最左匹配原則

由於InnoDB索引式B+樹構建的,因此可以利用索引的“最左前綴”來定位記錄。

也就是說,不僅僅是用到索引的全部定義字段會走索引,只要滿足最左前綴,就可以利用索引來加速檢索。這個最左前綴可以是聯合索引的最左n個字段。

索引條件下推(Using index condition)

索引條件下推 Index Condition Pushdown (ICP),是針對MySQL使用索引從表中檢索行的情況的一種優化。

為什麼叫下推呢,就是在滿足要求的情況下,把索引的條件丟給存儲引擎去判斷,而不是把完整的記錄傳回MySQL Server層去判斷。

ICP支持range, ref, eq_ref, 和 ref_or_null類型的查找,支持MyISAM和InnoDB存儲引擎。

不能將引用子查詢的條件下推,觸發條件不能下推。詳細規則參考:Index Condition Pushdown

如果不使用ICP,則存儲引擎將遍歷索引以在聚集索引中定位行,並將結果返回給MySQL Server層,MySQL Server層繼續根據WHERE條件進行篩選行。

啟用ICP后,如果WHERE可以僅使用索引中的列來評估部分條件,則MySQL Server層會將這部分條件壓入WHERE條件下降到存儲引擎。然後,存儲引擎通過使用索引條目來判斷索引條件,在滿足條件的情況下,才回表去查找記錄返回給MySQL Server層。

ICP的目標是減少回表掃描的行數,從而減少I / O操作。對於InnoDB表,ICP僅用於二級索引。

使用索引下推的時候,執行計劃中的Extra會提示:Using index condition,而不是Using index,因為必須回表查詢整行數據。Using index代表使用到了覆蓋索引。

3.8、InnoDB Data Directory

InnoDB數據字典(Data Directory)存放於系統表空間中,主要包含元數據,用於追蹤表、索引、表字段等信息。由於歷史的原因,InnoDB數據字典中的元數據與.frm文件中的元數據重複了。

3.9、Doublewrite Buffer

雙寫緩衝區(Doublewrite Buffer)是一個存儲區,是InnoDB在tablespace上的128個頁(2個區),大小是2MB[18]

版本區別:在MySQL 8.0.20之前,doublewrite緩衝區存儲區位於InnoDB系統表空間中。從MySQL 8.0.20開始,doublewrite緩衝區存儲區位於doublewrite文件中。

本文基於MySQL 5.7編寫。

操作系統寫文件是以4KB為單位的,那麼每寫一個InnoDB的page到磁盤上,操作系統需要寫4個塊。如果寫入4個塊的過程中出現系統崩潰,那麼會導致16K的數據只有一部分寫是成功的,這種情況下就是partial page write(部分頁寫入)問題。

InnoDB這個時候是沒法通過redo log來恢復的,因為這個時候頁面的Fil Trailer(Fil Trailer 主要存放FIL_PAGE_END_LSN,主要包含頁面校驗和以及最後的事務)中的數據是有問題的。

為此,每當InnoDB將頁面寫入到數據文件中的適當位置之前,都會首先將其寫入雙寫緩衝區。只有將緩衝區安全地刷新到磁盤后,InnoDB才會將頁面寫入最終的數據文件。

如果在頁面寫入過程中發生操作系統或者mysqld進程崩潰,則InnoDB可以在崩潰恢復期間從雙寫緩衝區中找到頁面的完好副本用於恢復。恢復時,InnoDB掃描雙寫緩衝區,併為緩衝區中的每個有效頁面檢查數據文件中的頁面是否完整。

如果系統表空間文件(“ ibdata文件 ”)位於支持原子寫的Fusion-io設備上,則自動禁用雙寫緩衝,並且將Fusion-io原子寫用於所有數據文件。

3.10、Redo Log

重做日誌(Redo Log)主要適用於數據庫的崩潰恢復,用於實現數據的完整性。

重做日誌由兩部分組成:

  • 重做日誌緩衝區 Log Buffer;
  • 重做日誌文件,重做日誌文件在磁盤上由兩個名為ib_logfile0ib_logfile1的物理文件表示。

為了實現數據完整性,在臟頁刷新到磁盤之前,必須先把重做日誌寫入到磁盤。除了數據頁,聚集索引、輔助索引以及Undo Log都需要記錄重做日誌。

3.10.1、Redo Log在事務中的寫入時機

在事務中,除了寫Redo log,還需要寫binlog,為此,我們先來簡單介紹下binlog。

3.10.1.1、binlog

全寫:Binary Log,二進制log。二進制日誌是一組日誌文件。其中包含有關對MySQL服務器實例進行的數據修改的信息。

Redo Log是InnoDB引擎特有的,而binlog是MySQL的Server層實現的,所有引擎都可以使用。

Redo Log的文件是循環寫的,空間會用完,binlog日誌是追加寫的,不會覆蓋以前的日誌。

binlog主要的目的:

  • 主從同步,主服務器將二進制日誌中包含的事件發送到從服務器,從服務器執行這些事件,以保持和主服務器相同的數據更改;
  • 某些數據恢復操作需要使用二進制日誌,還原到某一個備份點。

binlog主要是用於主從同步和數據恢復,Redo Log主要是用於實現事務數據的完整性,讓InnoDB具有不會丟失數據的能力,又稱為crash-safe。

binlog日誌的兩種記錄形式:

  • 基於SQL的日誌記錄:事件包含產生數據更改(插入,新增,刪除)的SQL語句;
  • 基於行的日誌記錄:時間描述對單個行的更改。

混合日誌記錄默認情況下使用基於語句的日誌記錄,但根據需要自動切換到基於行的日誌記錄。

3.10.1.2、Redo Log在事務中的寫入時機

簡單的介紹完binlog,我們再來看看Redo Log的寫入流程。

假設我們這裏執行一條sql

update t20 set a=10 where id=1;

執行流程如下:

3.10.2、如何保證數據不丟失

前面我們介紹Log Buffer的時候,提到過,為了保證數據不丟失,我們需要執行以下操作:

  • 如果啟用了binlog,則設置:sync_binlog=1;
  • innodb_flush_log_at_trx_commit=1;
  • sync_binlog=0:表示每次提交事務都只 write,不 fsync;
  • sync_binlog=1:表示每次提交事務都會執行 fsync;
  • sync_binlog=N(N>1) :表示每次提交事務都 write,但累積 N 個事務后才 fsync。

這兩個的作用相當於在上面的流程最後一步,提交事務接口返回Server層之前,把binlog cache和log buffer都fsync到磁盤中了,這樣就保證了數據的落盤,不會丟失,即使奔潰了,也可以通過binlog和redo log恢複數據相關流程如下:

在磁盤和內存中的處理流程如下面編號所示:

其中第四步log buffer持久化到磁盤的時機為:

  • log buffer佔用的空間即將達到innodb_log_buffer_size一半的時候,後台線程主動寫盤;
  • InnoDB後台有個線程,每隔1秒會把log buffer刷到磁盤;
  • 由於log buffer是所有線程共享的,當其他事務線程提交時也會導致已寫入log buffer但還未提交的事務的redo log一起刷新到磁盤

其中第五步:臟頁刷新到磁盤的時機為:

  • 系統內存不足,需要淘汰臟頁的時候,要把臟頁同步回磁盤;
  • MySQL空閑的時候;
  • MySQL正常關閉的時候,會把臟頁flush到磁盤。

參數innodb_max_dirty_pages_pct是臟頁比例上限,默認值是 75%。

為什麼第二步 redo log prepare狀態也要寫磁盤?

因為這裏先寫了,才能確保在把binlog寫到磁盤后崩潰,能夠恢複數據:如果判斷到redo log是prepare狀態,那麼查看是否存XID對應的binlog,如果存在,則表示事務成功提交,需要用prepare狀態的redo log進行恢復。

這樣即使崩潰了,也可以通過redo log來進行恢復了,恢複流程如下:

Redo Log是循環寫的,如下圖:

  • writepos記錄了當前寫的位置,一邊寫位置一邊往前推進,當writepos與checkpoint重疊的時候就表示logfile寫滿了,綠色部分表示是空閑的空間,紅色部分是寫了redo log的空間;
  • checkpoint處標識了當前的LSN,每當系統崩潰重啟,都會從當前checkpoint這個位置執行重做日誌,根據重做日誌逐個確認數據頁是否沒問題,有問題就通過redo log進行修復。

LSN Log Sequence Number的縮寫。代表日誌序列號。在InnoDB中,LSN佔用8個字節,單調遞增,LSN的含義:

  • 重做日誌寫入的總量;
  • checkpoint的位置;
  • 頁的版本;

除了重做日誌中有LSN,每個頁的頭部也是有存儲了該頁的LSN,我們前面介紹頁面格式的時候有介紹過。

在頁中LSN表示該頁最後刷新時LSN的大小。[19]

3.11、Undo Logs

上面說的redo log記錄了事務的行為,可以通過其對頁進行重做操作,但是食物有時候需要進行回滾,這時候就需要undo log了[20]

關於Undo Log的存儲:InnoDB中有回滾段(rollback segment),每個回滾段記錄1024個undo log segment,在每個undo log segment段中進行申請undo頁。系統表空間偏移量為5的頁記錄了所有的rollback segment header所在的頁。

3.11.1、undo log的格式

根據行為不同分為兩種:

insert undo log

insert undo log:只對事務本身可見,所以insert undo log在事務提交后可直接刪除,無需執行purge操作;

insert undo log主要記錄了:

next 記錄下一個undo log的位置
type_cmpl undo的類型:insert or update
*undo_no 記錄事務的ID
*table_id 記錄表對象
*len1, col1 記錄列和值
*len2, col2 記錄列和值
start 記錄undo log的開始位置

假設在事務1001中,執行以下sql,t20的table_id為10:

insert into t20(id, a, b, c, d) values(12, 2, 3, 1, "init")

那麼對應會生成一條undo log:

update undo log

update undo log:執行update或者delete會產生undo log,會影響已存在的記錄,為了實現MVCC(後邊介紹),update undo log不能再事務提交時立刻刪除,需要將事務提交時放入到history list上,等待purge線程進行最後的刪除操作。

update undo log主要記錄了:

next 記錄下一個undo log的位置
type_cmpl undo的類型:insert or update
*undo_no undo日誌編號
*table_id 記錄表對象
info_bits
*DATA_TRX_ID 事務的ID
*DATA_ROLL_PTR 回滾指針
*len1, i_col1 n_unique_index
*len2, i_col2
n_update_fields 以下是update vector信息,表示update操作導致發送改變的列
*pos1, *len1, u_old_col1
*pos2, *len2, u_old_col2
n_bytes_below
*pos, *len, col1
*pos, *len, col2
start 記錄undo log的開始位置

假設在事務1002中,執行以下sql,t20的table_id為10:

update t20 set d="update1" where id=60;

那麼對應會生成一條undo log:

如上圖,每回退應用一個undo log,就回退一個版本,這就是MVCC(Multi versioning concurrency control)的實現原理。

下面我們在執行一個delete sql:

delete from t20 where id=60;

對應的undo log變為如下:

如上圖,實際的行記錄不會立刻刪除,而是在行記錄頭信息記錄了一個deleted_flag標誌位。最終會在purge線程purge undo log的時候進行實際的刪除操作,這個時候undo log也會清理掉。

3.11.2、MVCC實現原理

如上圖所示,MySQL只會有一個行記錄,但是會把每次執行的sql導致行記錄的變動,通過undo log的形式記錄起來,undo log通過回滾指針連接在一起,這樣我們想回溯某一個版本的時候,就可以應用undo log,回到對應的版本視圖了。

我們知道InnoDB是支持RC(Read Commit)和RR(Repeatable Read)事務隔離級別的,而這個是通過一致性視圖(consistent read view)實現的。

一個事務開啟瞬間,所有活躍的事務(未提交)構成了一個視圖數組,InnoDB就是通過這個視圖數組來判斷行數據是否需要undo到指定的版本:

RR事務隔離級別

假設我們使用了RR事務隔離級別。我們看個例子:

如下圖,假設id=60的記錄a=1

事務C啟動的瞬間,活躍的事務如下圖黃色部分所示:

也就是對於事務A、事務B、事務C,他們能夠看到的數據只有是行記錄中的最大事務IDDATA_TRX_ID<=11的,如果大於,那麼只能通過undo進行回滾了。如果TRX_ID=當前事務id,也可以看到,即看到自己的改動。

另外有一個需要注意的:

  • 在RR隔離級別下,當事務更新事務的時候,只能用當前讀來獲取最新的版本數據來更新,如果當前記錄的行鎖被其他事務佔用,就需要進入所等待;
  • 在RC隔離級別下,每個語句執行都會計算出新的一致性視圖。

所以我們分析上面的例子的執行流程:

  • 事務C執行update,執行當前讀,拿到的a=1,然後+1,最終a=2,同時添加一個TRX_ID=11的undo log;
  • 事務B執行select,使用快照讀,記錄的DATA_TRX_ID > 11,所以需要通過undo log回滾到DATA_TRX_ID=11的版本,所以拿到的a是1;
  • 事務B執行update,需要使用當前讀,拿到最新的記錄,a=2,然後加1,最終a=3;
  • 事務B執行select,拿到當前最新的版本,為自己的事務id,所以得到a=3;
  • 事務A執行select,使用快照讀,記錄的DATA_TRX_ID > 11,所以需要通過undo log回滾到DATA_TRX_ID=11的版本,所以拿到的a是1。
  • 如果是RC隔離級別,執行select的時候會計算出新的視圖,新的視圖能夠看到的最大事務ID=14,由於事務B還沒提交,事務C提交了,所以可以得到a=2:

總結

  • 數據完整性依靠:redo log
  • 事務隔離級別的實現依靠MVCC,MVCC依靠undo log實現
  • IO性能提升方式:buffer pool加快查詢效率和普通索引更新的效率,log buffer對日誌寫的性能提升
  • 查詢性能提升依賴於索引,底層用頁存儲,字段越小頁存儲越多行記錄,查詢效率越快;自增字段作為聚集索引可以加快插入操作;
  • 故障恢復:雙寫緩衝區、redo log
  • 主從同步:binlog

本文內容比較多,看完之後需要多梳理,最後大家可以對照着這個思維導圖回憶一下,這些內容是否都記住了:

這篇文章的內容就差不多介紹到這裏了,能夠閱讀到這裏的朋友真的是很有耐心,為你點個贊。

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本文作者: arthinking

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洞悉MySQL底層架構:遊走在緩衝與磁盤之間

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References

  1. innodb_data_home_dir. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_data_home_dir ↩︎

  2. ib_buffer_pool. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-preload-buffer-pool.html ↩︎

  3. ib_logfile0. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-redo-log.html ↩︎

  4. ibtmp1. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-temporary-tablespace.html ↩︎

  5. db.opt. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/data-dictionary-file-removal.html ↩︎

  6. Linux Programmer’s Manual – OPEN(2). (2020-02-09). Retrieved from http://man7.org/linux/man-pages/man2/open.2.html ↩︎

  7. man-pages.write. (2019-10-10). Retrieved from http://man7.org/linux/man-pages/man2/write.2.html ↩︎

  8. man-pages.fdatasync. (2019-03-06). Retrieved from http://man7.org/linux/man-pages/man2/fdatasync.2.html ↩︎

  9. On Disk IO, Part 1: Flavors of IO. medium.com. Retrieved from https://medium.com/databasss/on-disk-io-part-1-flavours-of-io-8e1ace1de017 ↩︎

  10. Innodb calls fsync for writes with innodb_flush_method=O_DIRECT. Retrieved from https://bugs.mysql.com/bug.php?id=45892 ↩︎

  11. 14.6.3.3 General Tablespaces. Retrieved from https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-tablespaces.html ↩︎

  12. MYSQL INNODB表壓縮. (2018-03-09). Retrieved from https://cloud.tencent.com/developer/article/1056453 ↩︎

  13. 前綴索引,一種優化索引大小的解決方案. (2015-03-03). Retrieved from https://www.cnblogs.com/studyzy/p/4310653.html ↩︎

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  15. official.MySQL Internals Manual – innodb record structure[EB/OL]. (2020-05-04). Retrieved 2020-0530, from https://dev.mysql.com/doc/internals/en/innodb-record-structure.html ↩︎

  16. 姜承堯. MySQL技術內幕-InnoDB存儲引擎第二版[M]. 机械工業出版社, 2013-5:104. ↩︎

  17. 為什麼 MySQL 使用 B+ 樹. draveness.me. (2019-12-11). Retrieved from https://draveness.me/whys-the-design-mysql-b-plus-tree/ ↩︎

  18. InnoDB DoubleWrite Buffer as Read Cache using SSDs∗. Retrieved from https://www.usenix.org/legacy/events/fast12/poster_descriptions/Kangdescription2-12-12.pdf ↩︎

  19. 姜承堯. MySQL技術內幕-InnoDB存儲引擎第二版[M]. 机械工業出版社, 2013-5:302-303. ↩︎

  20. 姜承堯. MySQL技術內幕-InnoDB存儲引擎第二版[M]. 机械工業出版社, 2013-5:306. ↩︎

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Python 提供了三種數值類型:int(整型),float(浮點型)和complex(複數)。

  • int:通常被稱為整型或者整數,如200、299、10都屬於整型;
  • float:浮點數包含整數和小數部分,如3.1415926,2.71828都屬於浮點數;
  • complex:複數包含實數部分和虛數部分,形如 a+bj,其實部和虛部都是浮點類型;

需要注意的是,Python3 已經廢棄了 Python2 的 Long(長整型),在 Python3 中,int 的大小沒有限制,可以作為 Long 使用。這也是為什麼Python非常適合科學計算的原因,因為Python可以處理無限大的整數。在Python中進行數值運算,並不需要考慮溢出問題,因為Python的數值永遠不會溢出。  
1. 數值類型之間的轉換   Python 的三種數值類型可以進行相互轉換,轉換方式為:数字類型+圓括號,如下實例:

a = 456
b = 2.71828
print("int(b)=",int(b))
print("float(a)=",float(a))
print("complex(a)=",complex(a))
print("complex(a,b)=",complex(a,b))

執行結果如下圖所示:    
2. 常用的數學函數   Python 提供了豐富的數學函數以降低編程實現的難度,本問將介紹一些常用的函數。

import math
#求絕對值:abs(x)
print("abs(-200)=",abs(-200))

#向上取整:ceil(x)
print("ceil(3.1415)=",math.ceil(3.1415))

#向下取整:floor(x)
print("floor(3.678)=",math.floor(3.678))

#四舍五入:round(x)
print("round(3.678)=",round(3.678))

#乘方運算:pow(x,y),x的y次方
print("pow(3,4)=",pow(3,4))

#求平方根:sqrt(x)
print("sqrt(144)=",math.sqrt(144))

執行結果如下圖所示:

 
3. 運算符   計算機的最基本用途之一就是執行數學運算,作為一門計算機編程語言,Python 也提供了一套豐富的運算符來滿足各種運算需求。 Python 運算符主要可以分為6種:算術運算符、比較運算符、賦值運算符、邏輯運算符、位運算符和成員運算符。  
(1)算術運算符 對於算術運算,大家並不陌生,常用的加減乘除就是算術運算。不過,在編程語言里,算術運算符特殊一些,Python 中的算術運算有7種:加(+)、減(-)、乘( * )、除(/)、取模(%)、冪運算( ** )和取整預算(//)。以下通過實例演示算術運算符的用法。

#初始化測試數據
x = 30
y = 24
z = 12
#分別進行7種算術運算
z = x + y
print("x + y =", z)
z = x - y
print("x - y =", z)
z = x * y
print("x * y =", z)
z = x / y
print("x / y =", z)
z = x % y
print("x % y =", z)
z = x ** y
print("x ** y =", z)
z = x // y
print("x // y =", z)

執行結果如下圖所示:

 

  (2)比較運算符

比較無處不在,大於、小於、等於、不等於……和 C/C++、Java 等編程語言一樣,Python 也提供了6種比較運算符:>(大於),<(小於),==(等於),!=(不等於),>=(大於等於),<=(小於等於)。比較運算的結果是一個布爾值,True 或者 False,看下面的案例代碼:

# 初始化變量
x = 12
y = 7
#分別進行6種比較運算
print("x == y:", x == y)
print("x != y:", x != y)
print("x > y:", x > y)
print("x < y:", x < y)
print("x >= y:", x >= y)
print("x <= y:", x <= y)

執行結果如下圖所示:  
(3)賦值運算符 其實在前面的代碼中已經用到賦值運算,如 x = 12,就是一個最簡單的賦值運算,“=”就是最簡單的賦值運算符。將簡單的賦值運算與算術運算結合,Python 形成了更豐富的賦值運算符:+=、-=、=、/=、%=、*=、//=。看下面的案例代碼:

#初始化變量
x = 12
y = 21
#分別進行7種賦值運算
y = x
print("y = x, y =", y)
y += x
print("y += x, y =", y)
y -= x
print("y -= x, y =", y)
y *= x
print("y *= x, y =", y)
y /= x
print("y /= x, y =", y)
y **= x
print("y **= x, y =", y)
y //= x
print("y //= x, y =", y)

執行結果:

 

 

(4)邏輯運算符 所謂邏輯運算,就是:與、或、非。Python 中的3種邏輯運算符分別為:and(與),or(或),not(非),邏輯運算的結果是布爾值:True 或者 False。

  1. A and B:當A和B有一個為False時,結果就為False,只有A和B都為True時,結果才為True;
  2. A or B:只有當A和B都是False時,結果才為False,只要有一個為True,結果就為True;
  3. not A:當 A 為 True 時,返回 False,否則返回 True。

看下面的案例:

#初始化變量
a = 2
b = 3
c = 5
#分別執行3種邏輯運算
print("a>b and a<c :", a>b and a<c)
print("a<b and c :", a<b and c)
print("a>b or c :", a>b or a<c)
print("a<b or c :", a<b or c)
print("a or a<c :", a or a<c)
print("not a :", not a)
print("not a<b :", not a<b)

執行結果如下圖所示:

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(5)位運算符 程序中的所有數值在計算機內存中都是以二進制的形式儲存的。位運算就是直接對整數在內存中的二進制位進行操作。Python 中有6種位運算符:

  • &:按位與,參与運算的兩個值,如果兩個相應位都為1,則該位的結果為1,否則為0;
  • |:按位或,只要對應的2個二進位有一個為1時,結果位就為1;
  • ^:按位異或,當兩對應的二進位相異時,結果為1;
  • ~:按位取反,對數據的每個二進制位取反,即把1變為0,把0變為1;
  • >>:按位右移,將>>左側的數按位向右移動>>右邊的數指定的位;
  • <<:按位左移,將<<左側的數按位向左移動<<右邊的數指定的位;

看下面的案例代碼:

a = 21
b = 6
print('a & b = ',a & b)
print('a | b = ',a | b)
print('a ^ b = ',a ^ b)
print('~a = ',~a)
print('a << 2 = ',a << 2)
print('a >> 2 = ',a >> 2)

執行結果如下圖所示:

 

 

 這裏講a=21,b=6,轉換為二進制如下:

a = 0001 0101
b = 0000 0110

a&b = 0000 0100
a|b = 0001 0111
a^b = 0001 0011
~a = 1110 1010
a<<2 = 01010100
a>>2 = 0000 0101

(6)成員運算符 除了前面介紹的5種運算符,Python 還支持成員運算符。介紹成員運算符之前,我們需要提前了解一個概念:數據結構,如字符串、列表、元組、字典。在接下來的文章中我們將詳細介紹這些基礎的數據結構。字符串、列表、字典,它們就像一個集合,其中包含若干元素,這些元素就是集合的成員;對於一個給定的元素,它有可能在一個給定的集合中,也可能不在,Python 中採用成員運算符來判斷元素是否屬於成員,成員運算的結果為布爾值,True 或者 False。 看下面的代碼:

#初始化字符串和列表
temp1 = "abcdefg"
temp2 = [4,2,3,5,8,9]
a = "cdf"
b = 5
c = "cde"
print("a in temp1?", a in temp1)
print("b in temp2?", b in temp2)
print("c in temp1?", c in temp1)

  執行結果如下圖所示:    

 

 

 

 

 

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換了 Apple M1 Mac 後還暫時找不到可以代替 Chrome 的瀏覽器?還是你還不知道為什麼大家最近都考慮把 Chrome 斷個乾淨(傳送門低家啦)?總而言之,隨著 Google 將對三方 Chromium 瀏覽器祭出的私有 Chrome API 限制政策後,眼看之後比較能接近 Chrome 的瀏覽器就剩下微軟的 Edge 了。但剛買 M1 MacBook Air / M1 MacBook Pro / M1 Mac mini 的你,卻不太想安裝 Canary / Dev 版本的 Edge?現在,更接近正式版的預覽版本也許真的可以成為屬於你的及時雨。繼續閱讀支援 M1 Mac 的 Microsoft Edge Beta 預覽版來囉報導內文。

▲圖片來源:Microsoft

M1 Mac 版 Microsoft Edge Beta 預覽版來囉,不趁 Keystone 換個瀏覽器?

▲圖片來源:Microsoft

眼看 Google 還沒打算將「壞壞」的 Keystone 從 Chrome 中排除,早已經習慣使用以 Chromium 為基礎所打造的瀏覽器的你,更因為剛換到 M1 Mac 而苦尋不找可以長久使用下去的替代瀏覽器(如果不是 Keystone 相信大家也不會想要一直換)。

雖說直接切換到了原本工作專用的 Firefox 的小編自己是用的很開心啦,但顯然許多人應該都把希望放在了先前已經宣佈,將會推出 Apple Silicon 版本 Edge 瀏覽器的微軟身上。

▲圖片來源:Microsoft

現在雖說正式版本還沒推出,但也真的只差一步之遙的 Microsoft Edge Beta 預覽版,倒是已經開放在 Insider 頻道提供下載了(點我前往頁面)。雖然名為 Beta,但它相對每日 / 每週更新的 Canary / Dev 版本,是以 2 個月為更新週期,雖說穩定度仍然有疑慮,但相對來講已經是最接近正式版本的了。

所以如果你已經等不及想跳槽或想試試微軟的 Edge 瀏覽器,在 M1 Mac 上是否有更強悍的表現的話(應該會吧,畢竟少了 Keystone ~ 嗯… 好地獄的梗),那可以考慮安裝 Beta 版本試試囉。

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好用的 Chrome 為何炎上被抵制?神人直指「它壞壞」還做了個懶人包網頁

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一文帶你了解js數據儲存及深複製(深拷貝)與淺複製(淺拷貝)_租車

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背景

在日常開發中,偶爾會遇到需要複製對象的情況,需要進行對象的複製。

由於現在流行標題黨,所以,一文帶你了解js數據儲存及深複製(深拷貝)與淺複製(淺拷貝)

理解

首先就需要理解 js 中的數據類型了
js 數據類型包含

  1. 基礎類型:StringNumbernullundefinedBoolean以及ES6引入的Symboles10中的BigInt
  2. 引用類型:Object

由於 js 對變量的儲存是棧內存堆內存完成的。

  • 基礎類型將數據保存在棧內存
  • 引用類型將數據保存在堆內存

由於 js 在數據讀取和寫入的時候,對基礎類型是直接讀寫棧內存中的數據,引用類型是將一個內存地址保存在棧內存中,讀寫都是修改棧內存中指向堆內存的地址

以如下代碼為例

let obj = {
  a:1,
  arr:[1,3,5,7,9],
  b:2,
  c:{
    num:100
  }
}
let num = 10

在內存中的表現為

我們聲明個obj1

let obj1 = obj;
console.log(obj1 == obj);//true

因為這個賦值,把內存變成了這樣

然後,內存中只是給js棧內存新增了一個指向堆內存的地址而已,這種就叫做淺複製。因為如圖可以看到,如果我們修改obj.a的話,實際修改的是堆內存0x88888888中的變量a,由於obj1也指向這個地址,所以obj1.a也被修改了

深複製是指,不單單複製引用地址,連堆內存都複製一遍,使objobj1不指向同一個地址。

代碼

分開來看深複製淺複製

淺複製

由上述圖可知,淺複製只是複製了堆內存的引用地址,通常在業務需求中出現的淺複製是指複製引用對象的第一層,也就是,基本類型複製新值,引用類型複製引用地址

淺複製可以使用的方案有循環賦值擴展運算符object.assign(),

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let obj = {
  a:1,
  arr:[1,3,5,7,9],
  b:2,
  c:{
    num:100
  }
}
function clone1(obj){ // 使用循環賦值
  let b = {};
  for(let key in obj){
    b[key] = obj[key]
  }
  return b
}
function clone2(obj){ // 使用擴展運算符
  let b = {
    ...obj
  };
  return b
}
function clone3(obj){ // 使用object.assign()
  let b = {};
  Object.assign(b,obj)
  return b
}
let obj1 = clone1(obj);
let obj2 = clone2(obj);
let obj3 = clone3(obj);

console.log(obj1 === obj); //false 代表複製成功了
console.log(obj2 === obj); //false 代表複製成功了
console.log(obj3 === obj); //false 代表複製成功了
console.log('obj0.c.num修改前',obj.c.num); //100
console.log('obj1.c.num修改前',obj1.c.num); //100
console.log('obj2.c.num修改前',obj2.c.num); //100
console.log('obj3.c.num修改前',obj3.c.num); //100
obj0.c.num = 555;
console.log('obj0.c.num修改后',obj.c.num); //555
console.log('obj1.c.num修改后',obj1.c.num); //555
console.log('obj2.c.num修改后',obj2.c.num); //555
console.log('obj3.c.num修改后',obj3.c.num); //555

由於是淺複製,所以引用類型只是複製了內存地址,修改其中一個對象的子屬性后,引用這個地址的值都會被修改。

淺克隆圖解如下

深複製

由於淺複製只是複製第一層,為了解決引用類型的複製,需要使用深複製來完成對象的複製,基本類型複製新值,引用類型開闢新的堆內存

深複製可以使用的方案有JSON.parse(JSON.stringify(obj))循環賦值

JSON.parse(JSON.stringify(obj))

let obj = {
  a:1,
  arr:[1,3,5,7,9],
  c:{
    num:100
  },
  fn:function(){
     console.log(1)
  },
  date:new Date(),
  reg:/\.*/g
}
function clone1(obj){ // 使用JSON.parse(JSON.stringify(obj))
  return JSON.parse(JSON.stringify(obj))
}
let obj1 = clone1(obj);
console.log(obj === obj1); //false 代表複製成功了
obj.c.num = 555;

console.log(obj.c.num,obj1.c.num) // 555,100

看起來是複製成功了!!~地址也變了,修改obj,obj1的引用地址不會跟着變化。

但是我們來console一下obj以及obj1

console.log(obj)
console.log(obj1)

似乎發現了離奇的事情,只有obj.a以及obj.c正確的複製了,日期類型方法正則表達式均沒有複製成功,發生了一些奇怪的事情

循環賦值 deepClone

那麼為了解決這種事情,就需要寫一個deepClone方法來完成深複製了,參考了許多開源庫的寫法,將所有的複製項單獨拆出,方便未來對特殊類型進行擴展,也防止不同功能間的變量互相干擾

 //既然是深複製,一定要傳入一個object,再return 一個新的 Object
function deepClone(obj){
    let newObj;
    if(obj instanceof Array){ // 數組的話,要new一個數組
      newObj = []
    }else if(obj instanceof Object){  // 對象的話,要new一個對象
      newObj = {}
    }
    if(obj === null) {
      return cloneNull(obj)
    }
    if(typeof obj=='function'){
        return cloneFunction(obj)
    }
    if(typeof obj!='object') {
        return cloneOther(obj)
    }
    if(obj instanceof RegExp) {
        return cloneRegExp(obj)
    }
    if(obj instanceof Date){
        return cloneDate(obj)
    }
    if(obj instanceof Array){
        for(let index in obj){
            newObj[index] = deepClone(obj[index]); // 對數組子項進行複製
        }
    }
    if(obj instanceof Object){
        for(let key in obj){
            newObj[key] = deepClone(obj[key]); // 對對象子項進行複製
        }
    }
    return newObj;
}
function cloneNull(obj){ // 複製NULL
  return obj
}
function cloneFunction(obj){ // 複製方法,
  // 複製一個新方法,將原方法轉成字符串,並new一個新的function
  return new Function('return '+obj.toString())()
}
function cloneOther(obj){ // 複製非對象的數據
  return obj
}
function cloneRegExp(obj){ // 複製正則對象
  return new RegExp(obj)
}
function cloneDate(obj){ // 複製日期對象
  return new Date(obj)
}

這樣一個基本上滿足功能的深複製就完成了。先測試一下

let obj = {
  a:1,
  arr:[1,3,5,7,9],
  c:{
    num:100
  },
  fn:function(){
     console.log(1)
  },
  date:new Date(),
  reg:/\.*/g
}

let obj1 = deepClone(obj);
console.log(obj.c === obj1.c); // false  代表複製成功
console.log(obj.fn === obj1.fn);// false  代表複製成功 
console.log(obj.date === obj1.date);// false  代表複製成功
console.log(obj.reg === obj1.reg);// false  代表複製成功

console一下

console.log(obj)
console.log(obj1)

這樣,就完成了deepClone深複製方法

經過深複製后,圖解如下

優化 deepClone

上述代碼還有優化空間,參考了lodash庫,在進行 new 對象時,可以使用 constructor構造函數 來進行創建新的實例,這樣

  1. 可以不用判斷遞歸中,是數組還是對象
  2. 如果深複製的某一項是某個原型的實例,深複製完成后,依然是該原型的實例
function deepClone(obj){
    let newObj = new obj.constructor;
    if(obj === null) {
      return cloneNull(obj)
    }
    if(typeof obj=='function'){
        return cloneFunction(obj)
    }
    if(typeof obj!='object') {
        return cloneOther(obj)
    }
    if(obj instanceof RegExp) {
        return cloneRegExp(obj)
    }
    if(obj instanceof Date){
        return cloneDate(obj)
    }
    if(obj instanceof Array){
        for(let index in obj){
            newObj[index] = deepClone(obj[index]); // 對數組子項進行複製
        }
    }
    if(obj instanceof Object){
        for(let key in obj){
            newObj[key] = deepClone(obj[key]); // 對對象子項進行複製
        }
    }
    return newObj;
}
function cloneNull(obj){ // 複製NULL
  return obj
}
function cloneFunction(obj){ // 複製方法,
  // 複製一個新方法,將原方法轉成字符串,並new一個新的function
  return new Function('return '+obj.toString())()
}
function cloneOther(obj){ // 複製非對象的數據
  return obj
}
function cloneRegExp(obj){ // 複製正則對象
  return new RegExp(obj)
}
function cloneDate(obj){ // 複製日期對象
  return new Date(obj)
}

最終版本 deepClone

然後可以有一個合併版本的,比較節省代碼,將下方區分開的複製方法,合併到deepClone中,可以極大地減少代碼體積

function deepClone(obj){ //
    let newObj = new obj.constructor;
    if(obj === null) return obj
    if(typeof obj=='function') return new Function('return '+obj.toString())()
    if(typeof obj!='object') return obj
    if(obj instanceof RegExp) return new RegExp(obj)
    if(obj instanceof Date) return new Date(obj)
    // 運行到這裏,基本上只存在數組和對象兩種類型了
    for(let index in obj){
        newObj[index] = deepClone(obj[index]); // 對子項進行遞歸複製
    }
    return newObj;
}

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5T渦輪增壓發動機,最大馬力253匹、峰值扭矩高達420牛米。傳動系統搭載的是一款六速手自一體變速箱。CX-9是馬自達率先針對北美市場研發的7座SUV車型,所以在北美已經率先上市,據悉售價為31000美金,約合人民幣20萬元左右,隨着全球性的SUV熱潮不斷升溫,作為汽車消費大國的中國,不出意外也會分到一杯羹。

眾所周知馬自達旗下的車型幾乎都以優秀的操控性見長,旗下昂克賽拉、阿特茲兩台轎車在同級橫比當中操控性都是非常出眾的典型,而今年所推出的轎跑型SUV——CX-4更是將SUV的操控性提高了一個層次。而根據有關消息,今年早些時候在北美率先上市的全新一代馬自達7座SUV CX-9,將在明年正式由一汽馬自達進行國產。

馬自達近年來的“魂動”設計理念已經深入人心,無論是昂克賽拉、阿特茲、還是CX-4,在很多人眼裡都是“騷的無與倫比”。

全新一代馬自達CX-9依然延續了“魂動”的設計,從已經曝光的圖片我們可以看到,CX-9的外觀將家族化的靈動感進行了一定程度上的柔化,讓視覺侵略性極強的外觀效果和SUV的威武感融合得比較恰當。

全新CX-9採用了七座的作為布局,軸距達到了2930mm,小編猜測不出意外的話,

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國產後的馬自達CX-9軸距會將進一步加長,預計屆時國產後的CX-9車內乘坐空間會更加充裕。

值得注意的是,隨着國際大流下的渦輪增壓發動機大肆普及,在豐田、本田這兩個日系品牌紛紛推出渦輪增壓車型,在動力系統方面頗有一套造詣的馬自達也坐不住了。全新馬自達CX-9搭載了一款創馳藍天的2.5T渦輪增壓發動機,最大馬力253匹、峰值扭矩高達420牛米。傳動系統搭載的是一款六速手自一體變速箱。

CX-9是馬自達率先針對北美市場研發的7座SUV車型,所以在北美已經率先上市,據悉售價為31000美金,約合人民幣20萬元左右,隨着全球性的SUV熱潮不斷升溫,作為汽車消費大國的中國,不出意外也會分到一杯羹。

全文總結:根據小編的猜測,作為馬自達旗下定位高端化的SUV車型,進入國產以後售價應該會向現在的漢蘭達和福特銳界看齊,而2.5T的馬自達CX-9將會是以頂配車型進行銷售,較低的配置應該還會搭載現在阿特茲的2.0L自然吸氣發動機,而2.5L的自然吸氣發動機或許將不會在CX-9車型中搭載。

由於目前官方對於CX-9國產的消息透露的不多,具體投產和上市時間暫時不得而知,作為一款較為值得關注的7座SUV車型,我們也會持續對其保持高度關注並進行消息更新。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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