史密斯電動獲得中聚電池4200萬美元承諾投資

美國純電動中型商用車生產商史密斯電動車公司(Smith Electric Vehicles)昨(12)日宣佈,該公司已經獲得了中聚電池有限公司的4200萬美元承諾投資。首輪200萬美元投資已經到位,剩餘資金將分兩輪進行投資,投資的前提條件是兩家公司需在未來幾個月取得具有里程碑意義的進展。

中聚電池是鋰離子電池及相關電動汽車產品製造商,此次進行4200萬美元投資讓中聚電池成為了史密斯電動的戰略性股東。

根據合作協定,中聚電池將成為史密斯電動的獨家電池供應商,而相關汽車應用領域的電池將會與史密斯電動的平臺和客戶要求實現相容。中聚電池還將成為某些電動汽車零部件的優先供應商,不過這些零部件要能在其下屬杭州工廠進行生產。

中聚電池公司主席兼執行董事曹忠先生說:「史密斯是一家國際知名的電動汽車供應商。中聚電池不久將改名為五龍電動車(集團),而史密斯和我們的專長會進行結合,再配以對替代能源汽車的宏觀補貼政策,這會讓我們獲得獨一無二的有利地位,能夠利用快速發展的中美電動汽車市場的機遇。」

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Panasonic將獨攬特斯拉Gigafactory訂單

Panasonic Corp.宣稱預料會成為特斯拉耗資數十億美元超大鋰電池廠Gigafactory的唯一供應商。   路透社報導,Panasonic資深執行經理兼汽車暨工業部總裁Yoshio Ito表示,特斯拉、Panasonic正在洽談Gigafactory的投資細節,接下來則會商談興建計畫。他說,目前應該不會有其他電池對手來競標,但就算Panasonic成為Gigafactory的唯一供應商,該公司也不會獨力承擔大多數的投資責任。   另外,Ito也指出,需求不可能一下子跳增10倍,因此Panasonic認為緩步執行投資計畫應是正確決定。 Panasonic今年對車用電池將投入超過280億日圓(2.75億美元)、比目前預算高出一倍,大多數將用來擴充供應特斯拉的日本小型鋰電池廠產能。   特斯拉、Panasonic曾於去年10月敲定協議,至2017年為止的四年期間,Panasonic將供應特斯拉近20億顆電池,遠高於過去兩年供應的2億顆。

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Mysql和Redis數據同步策略

目錄

  • 為什麼對緩存只刪除不更新
  • 先更新數據庫還是先刪除緩存?
  • Cache Aside Pattern
  • Double-Delete
  • Read/Write Through Pattern
  • Write Behind
  • 設置緩存過期時間
  • 總結

為什麼對緩存只刪除不更新

不更新緩存是防止併發更新導致的數據不一致。
所以為了降低數據不一致的概率,不應該更新緩存,而是直接將其刪除,
然後等待下次發生cache miss時再把數據庫中的數據同步到緩存。

先更新數據庫還是先刪除緩存?

有兩個選擇:
1. 先刪除緩存,再更新數據庫
2. 先更新數據庫,再刪除緩存

如果先刪除緩存,有一個明顯的邏輯錯誤:考慮兩個併發操作,線程A刪除緩存后,線程B讀該數據時會發生Cache Miss,然後從數據庫中讀出該數據並同步到緩存中,此時線程A更新了數據庫。
結果導致,緩存中是老數據,數據庫中是新數據,並且之後的讀操作都會直接讀取緩存中的臟數據。(直到key過期被刪除或者被LRU策略踢出)
如果數據庫更新成功后,再刪除緩存,就不會有上面這個問題。
可能是由於數據庫優先,第二種方式也被稱為Cache Aside Pattern。

Cache Aside Pattern

cache aside在絕大多數情況下能做到數據一致性,但是在極端情況仍然存在問題。

  • 首先更新數據庫(A)和刪除緩存(B)不是原子操作,任何在A之後B之前的讀操作,都會讀到redis中的舊數據。
    正常情況下操作緩存的速度會很快,通常是毫秒級,臟數據存在的時間極端。
    但是,對超高併發的應用可能會在意這幾毫秒。
  • 更新完數據庫后,線程意外被kill掉(真的很不幸),由於沒有刪除緩存,緩存中的臟數據會一直存在。
  • 線程A讀數據時cache miss,從Mysql中查詢到數據,還沒來得及同步到redis中,
    此時線程B更新了數據庫並把Redis中的舊值刪除。隨後,線程A把之前查到的數據同步到了Redis。
    顯然,此時redis中的是臟數據。
    通常數據庫讀操作比寫操作快很多,所以除非線程A在同步redis前意外卡住了,否則發生上述情況的概率極低。

雖然以上情況都有可能發生,但是發生的概率相比“先刪除緩存再更新數據庫”會低很多。

Double-Delete

前面我們講到先刪除緩存(A)、后更新數據庫(B)的方案有明顯的錯誤,任何發生在A操作和B操作之間的併發讀都會造成數據的最終不一致。
Double-Delete是一種比較笨拙的修補方案,執行過程如下:

1.delete redis cache
2.update database
3.sleep(500ms)
3.delete redis cache

也很好理解,在睡眠500ms后嘗試再次刪除緩存中的臟數據,它通過兩次刪除來盡可能做到數據的最終一致。
其實,Double-Delete在數據一致性上比Cache Aside更靠譜,但是它的代價是昂貴的,
即使,把睡眠時間縮短到100ms,對耗時敏感的應用也不會考慮這種方案。

Read/Write Through Pattern

cache aside是我們自己的應用程序維護兩個數據存儲系統,而Read/Write Through Pattern是把同步數據的問題交給緩存系統了,應用程序不需要關心。
Read Through是指發生cache miss時,緩存系統自動去數據庫加載數據。
Write Through是指如果cache miss,直接更新數據庫,然後返回,如果cache hit,則更新緩存后,由緩存系統自動同步到數據庫。
以Redis為例,通常我們不會把數據庫的數據全部緩存到redis,而是採用一定的數據精簡或壓縮策略,以節省緩存空間。
就是說,讓緩存系統設計出通用的緩存方案不太現實,不過根據自己的業務定製一個在項目內部通用的中間件是可行的。

Write Behind

Write Behind方案在更新數據時,只更新緩存,不更新數據庫。而是由另外一個服務異步的把數據更新到數據庫。
邏輯上,和Linux中的write back很類似。這個設計的好處是,I/O操作很快,因為是純內存操作。
但是由於異步寫庫,可能要犧牲一些數據一致性,譬如突然宕機會丟失所有未寫入數據庫的內存數據。

阿里巴巴的Canal中間件是一種相反的設計,它先更新mysql,然後通過binlog把數據自動同步到redis。
這種方案會全量同步數據到redis,不適合只緩存熱點數據的應用。

設置緩存過期時間

無論採用哪種策略都應該設置緩存的過期時間。
過期時間設置太長,臟數據存在的時間就越長;
過期時間設置太短,大量的cache miss會讓查詢直接進入數據庫。
所以,需要根據業務場景考慮過期時間。

總結

以上沒有哪種方案是完美的,都無法做到強一致性。
我們總要在性能和數據準確性之間做出妥協。
Cache Aside Pattern適用於絕大多數的場景。

https://www.pixelstech.net/article/1562504974-Consistency-between-Redis-Cache-and-SQL-Database
https://coolshell.cn/articles/17416.html
為什麼不更新緩存,而是直接刪除

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現代化編程模式(1)-快

感謝大家購買我的書

首先十分感謝大家購買我的書,在Tommy和Julisa購買我的書的時候,我承諾會開Sharing給大家。我開Sharing的目標就是讓像Tommy和Julisa這樣的基礎比較低的人都能夠學會編程。所以我就以Tommy和Julisa為目標制定sharing課程,不再按照書籍章節順序一章一章的講。

現代化編程模式核心 – 快

我這本書最值得學習的地方不是.NET,所以這節sharing我故意不用.NET來演示,而是採用JavaScript來演示。

我這本書最值得學習的地方也不是併發。

我這本書最值得學習的地方是“現代化的編程模式”。也就是如下標黃處

 

 

 

現代化編程模式核心只有一個字,就是 – 快!

為了显示出快,我故意挑選了最慢的JavaScript來做這次sharing的演示語言!

現代化編程模式適用於所有現代化的編程語言,包括.NET/(C#和F#),Java,Python,JavaScript,Scala,Clojure,Swift。所以無論是我書中的C#和F#,還是我這次sharing用的JavaScript,都是通用的。最典型的就是本書第6章所講的Rx,它就有多個編程語言的版本:Java,JavaScript,.NET,Scala,Clojure,Swift。以下截圖取自Rx的官網 http://reactivex.io/

 

 

 

快主要來自兩個方面:

  • 程序運行速度快。
  • 編程速度快。

程序運行速度快

從大家的反饋來看,大家不太關注這點,所以我這次sharing先不講,以後再講。

編程速度快

所有技術的進步趨勢都是越來越容易,門檻越來越低,編程也同樣如此!

現在我回首十九年前(2001年)我用C語言寫出第一個程序的時候,當時的編程門檻是相當的高。當時的Turbo C 2.0還是跑在Dos上的,與今天相比真是天壤之別。編程門檻越來越低,編程工具環境越來越完善。這些基礎設施的完善決定了我們編程速度會越來越快。所以大家不需要再對編程帶有恐懼感,覺得編程難!現在編程的難度已經是你讀書時代的幾十分之一了!如果你掌握的是現代化的編程模式而不再是傳統古老的編程模式的話。

在這次sharing我只講大家最容易理解的幾點:

  • 調試診斷快
  • 不用動腦跟着感覺走導致行動快
  • 不用等待他人協作導致自身行動快

調試診斷快

在傳統的編程模式中,我們是這樣編程的:

  1. 啪啪啪敲一堆鍵盤之後,程序寫完了。
  2. 跑起來試一下,oh! No! 出錯了!(耗時幾分到十幾分鐘)
  3. 這時候就加斷點調試,先進一點的就不加斷點,而是看log來診斷。(至少耗時一分鐘起)

大家可以看到,第二步和第三步耗時都是以分鐘為單位的。如果unlucky,第三步可能要按小時甚至天為單位。為了加深大家的印象,sharing的時候我會視時間多少而現場演示一遍這個痛苦的傳統編程模式。

但是現代化的編程模式是以秒為單位的,比以分為單位的傳統編程模式快了一個數量級!!!

Sharing的時候我以JavaScript為編程語言,Visual Studio Code為編程工具,框架選karma + jasmine + AngularJS(我故意沒選最近的Angular而是選AngularJS,也是為了證明現代化編程模式是通用的)來演示現代化編程模式是如何以秒為單位進行調試診斷的。

現代化編程模式以秒為單位進行調試診斷的要點在於:

  1. 每Save一次就會把所有BDD Test cases在一兩秒內跑完!
  2. 基於上一點,也就是說,與傳統的編程模式相比,我馬上就能知道結果,而不是要等幾分鐘。
  3. 基於上一點,就可以每改一點代碼,就馬上Save,同時就馬上知道結果。如果此時發現BDD Test Case變紅了,馬上就知道剛才改的哪一處代碼有錯誤。馬上就能知道原因,馬上就能夠Fix!這裏的每改一點代碼可以理解成:每改一行代碼,每改一個字符,等等。
  4. 因為每次修改代碼的粒度是如此之小,小到每一行和每一個字符,可謂:一步一個腳印。並且每次改動都能保證程序是能BDD Test Case跑通過的,自然也就不需要加斷點調試和看log來診斷了。
  5. 然而人總是會犯錯的,程序出錯時,現代化編程模式不需要通過加斷點調試和看log診斷這種這麼古老的方式,而是通過不斷的加BDD Test Case和縮小Scope來定位問題發生的地方以及去解決。

這部分實操內容也是這次Sharing的大頭。

不用動腦跟着感覺走導致行動快

傳統的編程模式需要程序員去動腦,去思考程序代碼的流程,所以需要寫if/else/switch/for/foreach等語句。然而動腦是很容易累的,同時又是很耗時間的,所以傳統的編程模式自然是快不起來的!

“動腦是不可能動腦的啦,做生意又不會,只能跟着感覺走寫寫代碼才能生活這樣子”

竊-格瓦拉

現代化編程模式改變了思路,不再去思考程序代碼的流程:

 

傳統的編程模式

現代化編程模式

程序員所要做的

需要動腦思考如何做,需要明確的指出每一步該怎麼做。

只需要告訴計算機你的目標即可!

相關編程語句和庫

if/else/switch/for/foreach

LINQ,Reactive Extensions, Promises (不應該再出現if/else/switch/for/foreach)

專業術語

命令式編程

聲明式編程

 

 

 

補充多一句:聲明式編程語言通常用作解決人工智能和約束滿足問題。哈哈,看到這裏大家都懂的啦。

從上面的表格對比中可以看出,“只需要告訴計算機你的目標”的現代化編程模式明顯就比“還需要明確的指出每一步該怎麼做。”的傳統編程模式節省腦子很多!!!

大家可以看看 https://baike.baidu.com/item/%E5%A3%B0%E6%98%8E%E5%BC%8F%E7%BC%96%E7%A8%8B/9939512 來預習一下

 

 

 

不用等待他人協作導致自身行動快

自從進入移動互聯網時代之後,因為客戶端設備的多樣化,前後端分離已經成了大趨勢。同時也帶來了一個大問題:前後端程序員協作的問題!

接着前面“調試診斷快”一節中所share的內容,傳統的編程模式對前後端程序員聯調的依賴性比較高。而現代化編程模式因為可以通過mock的方式來模擬絕大部分後端的響應,前端程序員不再需要等待後端程序員的工作了,從而節約了這部分時間,導致自身在項目進度中更快更有保障。

在這次sharing中我所使用的Karma(BDD框架)和Jasmine(包含了httpbackend mock庫的unit testing框架)在其他編程語言中都有對應的框架和庫,再次體現了現代化編程模式是在各種編程語言中是通用的!!!

總結和動手口訣

在這次sharing之前,我請了兩位老夥計参觀了一下,都得到了好評,希望參加的有經驗的程序員也同樣會一聲驚嘆!

當然,非程序員還是不可能只通過這一次sharing就馬上學會編程的,所以對於你們來說,這次sharing的目的應該是:你能夠識別和分辨出哪些才是編程里正確的道路,從而找到先進的編程資料和避免誤讀落後的編程資料。關於這點,我總結了口訣如下:

  1. 快是王道!
    凡是要一分鐘以上才能看到編程運行結果的都是落後的編程模式,現代化模式是一兩秒就能看到運行結果的。凡是要通過debug和看log這麼耗時的行為,我們都要思考是否通過BDD來減少時間。
  2. 節省腦力是王道!
    現代化編程模式已經可以實現了只需要告訴計算機你的目標即可!如果還需要費腦子去想if/else/switch/for/foreach。那你就落後了。
  3. 能夠獨立完成任務,不依賴別人是王道!
    Mock+BDD已經可以讓你不需要過多等待和依賴其他程序員的工作了。

大家下周sharing見!

風險提示:

我的blog文章和我所翻譯和所寫的書籍不一樣:

    • 沒有像書籍一樣經過三審三校。所以不像書籍一樣嚴謹和全面。
    • 都有當時特定的閱讀對象,然而每篇blog的閱讀對象都不一樣,這點和書籍十分不一樣。所以如果你讀起來覺得怪怪的,那很有可能是你與該篇blog閱讀對象差異很大。
    • 所有文章全部不構成任何投資建議。如因採納這些文章而進行投資所造成的虧損,我不負任何責任。

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重學 Java 設計模式:實戰迭代器模式「模擬公司組織架構樹結構關係,深度迭代遍歷人員信息輸出場景」

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn – 原創系列專題文章

沉澱、分享、成長,讓自己和他人都能有所收穫!

一、前言

相信相信的力量!

從懵懂的少年,到拿起鍵盤,可以寫一個HelloWorld。多數人在這並不會感覺有多難,也不會認為做不出來。因為這樣的例子,有老師的指導、有書本的例子、有前人的經驗。但隨着你的開發時間越來越長,要解決更複雜的問題或者技術創新,因此在網上搜了幾天幾夜都沒有答案,這個時候是否想過放棄,還是一直堅持不斷的嘗試一點點完成自己心裏要的結果。往往這種沒有前車之鑒需要自己解決問題的時候,可能真的會折磨到要崩潰,但你要願意執着、願意倔強,願意選擇相信相信的力量,就一定能解決。哪怕解決不了,也可以在這條路上摸索出其他更多的收穫,為後續前進的道路填充好墊腳石。

時間緊是寫垃圾代碼的理由?

擰螺絲?Ctrl+C、Ctrl+V?貼膏藥一樣寫代碼?沒有辦法,沒有時間,往往真的是借口,胸中沒用筆墨,才只能湊合。難道一定是好好寫代碼就浪費時間,拼湊CRUD就快嗎,根本不可能的。因為不會,沒用實操過,很少架構出全場景的設計,才很難寫出優良的代碼。多增強自身的編碼(武術)修為,在各種編碼場景中讓自己變得老練,才好應對緊急情況下的需求開發和人員安排。就像韓信一樣有謀有略,才能執掌百萬雄兵。

不要只是做個工具人!

因為日常的編寫簡單業務需求,導致自己像個工具人一樣,日久天長的也就很少去深入學習更多技術棧。看見有工具、有組件、有框架,拿來就用用,反正沒什麼體量也不會出什麼問題。但如果你想要更多的收入,哪怕是重複的造輪子,你也要去嘗試造一個,就算不用到生產,自己玩玩總可以吧。有些事情只有自己經歷過,才能有最深的感觸,參与過實踐過,才好總結點評學習。

二、開發環境

  1. JDK 1.8
  2. Idea + Maven
  3. 涉及工程一個,可以通過關注公眾號:bugstack蟲洞棧,回復源碼下載獲取(打開獲取的鏈接,找到序號18)
工程 描述
itstack-demo-design-15-00 開發樹形組織架構關係迭代器

三、迭代器模式介紹

迭代器模式,常見的就是我們日常使用的iterator遍歷。雖然這個設計模式在我們的實際業務開發中的場景並不多,但卻幾乎每天都要使用jdk為我們提供的list集合遍歷。另外增強的for循環雖然是循環輸出數據,但是他不是迭代器模式。迭代器模式的特點是實現Iterable接口,通過next的方式獲取集合元素,同時具備對元素的刪除等操作。而增強的for循環是不可以的。

這種設計模式的優點是可以讓我們以相同的方式,遍歷不同的數據結構元素,這些數據結構包括;數組、鏈表、樹等,而用戶在使用遍歷的時候並不需要去關心每一種數據結構的遍歷處理邏輯,從讓使用變得統一易用。

四、案例場景模擬

在本案例中我們模擬迭代遍歷輸出公司中樹形結構的組織架構關係中僱員列表

大部分公司的組織架構都是金字塔結構,也就這種樹形結構,分為一級、二級、三級等部門,每個組織部門由僱員填充,最終體現出一個整體的樹形組織架構關係。

一般我們常用的遍歷就是jdk默認提供的方法,對list集合遍歷。但是對於這樣的偏業務特性較大的樹形結構,如果需要使用到遍歷,那麼就可以自己來實現。接下來我們會把這個組織層次關係通過樹形數據結構來實現,並完成迭代器功能。

五、迭代器模式遍歷組織結構

在實現迭代器模式之前可以先閱讀下java中list方法關於iterator的實現部分,幾乎所有的迭代器開發都會按照這個模式來實現,這個模式主要分為以下幾塊;

  1. Collection,集合方法部分用於對自定義的數據結構添加通用方法;add、remove、iterator等核心方法。
  2. Iterable,提供獲取迭代器,這個接口類會被Collection繼承。
  3. Iterator,提供了兩個方法的定義;hasNext、next,會在具體的數據結構中寫實現方式。

除了這樣通用的迭代器實現方式外,我們的組織關係結構樹,是由節點和節點間的關係鏈構成,所以會比上述的內容多一些入參。

1. 工程結構

itstack-demo-design-15-02
└── src
    ├── main
    │   └── java
    │       └── org.itstack.demo.design
    │           ├── group
    │           │	├── Employee.java
    │           │	├── GroupStructure.java
    │           │	└── Link.java
    │           └──  lang
    │            	├── Collection.java
    │            	├── Iterable.java
    │            	└── Iterator.java
    └── test
        └── java
            └── org.itstack.demo.design.test
                └── ApiTest.java

迭代器模式模型結構

  • 以上是我們工程類圖的模型結構,左側是對迭代器的定義,右側是在數據結構中實現迭代器功能。
  • 關於左側部分的實現與jdk中的方式是一樣的,所以在學習的過程中可以互相參考,也可以自己擴展學習。
  • 另外這個遍歷方式一個樹形結構的深度遍歷,為了可以更加讓學習的小夥伴容易理解,這裏我實現了一種比較簡單的樹形結構深度遍歷方式。後續讀者也可以把遍歷擴展為橫向遍歷也就是寬度遍歷。

2. 代碼實現

2.1 僱員實體類

/**
 * 僱員
 */
public class Employee {

    private String uId;   // ID
    private String name;  // 姓名
    private String desc;  // 備註
    
    // ...get/set
}
  • 這是一個簡單的僱員類,也就是公司員工的信息類,包括必要的信息;id、姓名、備註。

2.2 樹節點鏈路

/**
 * 樹節點鏈路
 */
public class Link {

    private String fromId; // 僱員ID
    private String toId;   // 僱員ID    
    
    // ...get/set
}
  • 這個類用於描述結構樹中的各個節點之間的關係鏈,也就是A to B、B to C、B to D,以此描述出一套完整的樹組織結構。

2.3 迭代器定義

public interface Iterator<E> {

    boolean hasNext();

    E next();
    
}
  • 這裏的這個類和java的jdk中提供的是一樣的,這樣也方面後續讀者可以對照list的Iterator進行源碼學習。
  • 方法描述;hasNext,判斷是否有下一個元素、next,獲取下一個元素。這個在list的遍歷中是經常用到的。

2.4 可迭代接口定義

public interface Iterable<E> {

    Iterator<E> iterator();

}
  • 這個接口中提供了上面迭代器的實現Iterator的獲取,也就是後續在自己的數據結構中需要實現迭代器的功能並交給Iterable,由此讓外部調用方進行獲取使用。

2.5 集合功能接口定義

public interface Collection<E, L> extends Iterable<E> {

    boolean add(E e);

    boolean remove(E e);

    boolean addLink(String key, L l);

    boolean removeLink(String key);

    Iterator<E> iterator();

}
  • 這裏我們定義集合操作接口;Collection,同時繼承了另外一個接口Iterable的方法iterator()。這樣後續誰來實現這個接口,就需要實現上述定義的一些基本功能;添加元素、刪除元素、遍歷。
  • 同時你可能注意到這裏定義了兩個泛型<E, L>,因為我們的數據結構一個是用於添加元素,另外一個是用於添加樹節點的鏈路關係。

2.6 (核心)迭代器功能實現

public class GroupStructure implements Collection<Employee, Link> {

    private String groupId;                                                 // 組織ID,也是一個組織鏈的頭部ID
    private String groupName;                                               // 組織名稱
    private Map<String, Employee> employeeMap = new ConcurrentHashMap<String, Employee>();  // 僱員列表
    private Map<String, List<Link>> linkMap = new ConcurrentHashMap<String, List<Link>>();  // 組織架構關係;id->list
    private Map<String, String> invertedMap = new ConcurrentHashMap<String, String>();       // 反向關係鏈

    public GroupStructure(String groupId, String groupName) {
        this.groupId = groupId;
        this.groupName = groupName;
    }

    public boolean add(Employee employee) {
        return null != employeeMap.put(employee.getuId(), employee);
    }

    public boolean remove(Employee o) {
        return null != employeeMap.remove(o.getuId());
    }

    public boolean addLink(String key, Link link) {
        invertedMap.put(link.getToId(), link.getFromId());
        if (linkMap.containsKey(key)) {
            return linkMap.get(key).add(link);
        } else {
            List<Link> links = new LinkedList<Link>();
            links.add(link);
            linkMap.put(key, links);
            return true;
        }
    }

    public boolean removeLink(String key) {
        return null != linkMap.remove(key);
    }

    public Iterator<Employee> iterator() {

        return new Iterator<Employee>() {

            HashMap<String, Integer> keyMap = new HashMap<String, Integer>();

            int totalIdx = 0;
            private String fromId = groupId;  // 僱員ID,From
            private String toId = groupId;   // 僱員ID,To

            public boolean hasNext() {
                return totalIdx < employeeMap.size();
            }

            public Employee next() {
                List<Link> links = linkMap.get(toId);
                int cursorIdx = getCursorIdx(toId);

                // 同級節點掃描
                if (null == links) {
                    cursorIdx = getCursorIdx(fromId);
                    links = linkMap.get(fromId);
                }

                // 上級節點掃描
                while (cursorIdx > links.size() - 1) {
                    fromId = invertedMap.get(fromId);
                    cursorIdx = getCursorIdx(fromId);
                    links = linkMap.get(fromId);
                }

                // 獲取節點
                Link link = links.get(cursorIdx);
                toId = link.getToId();
                fromId = link.getFromId();
                totalIdx++;

                // 返回結果
                return employeeMap.get(link.getToId());
            }
             
            // 給每個層級定義寬度遍歷進度
            public int getCursorIdx(String key) {
                int idx = 0;
                if (keyMap.containsKey(key)) {
                    idx = keyMap.get(key);
                    keyMap.put(key, ++idx);
                } else {
                    keyMap.put(key, idx);
                }
                return idx;
            }
        };
    }

}
  • 以上的這部分代碼稍微有點長,主要包括了對元素的添加和刪除。另外最重要的是對遍歷的實現 new Iterator<Employee>。
  • 添加和刪除元素相對來說比較簡單,使用了兩個map數組結構進行定義;僱員列表、組織架構關係;id->list。當元素添加元素的時候,會分別在不同的方法中向map結構中進行填充指向關係(A->B),也就構建出了我們的樹形組織關係。

迭代器實現思路

  1. 這裏的樹形結構我們需要做的是深度遍歷,也就是左側的一直遍歷到最深節點。
  2. 當遍歷到最深節點后,開始遍歷最深節點的橫向節點。
  3. 當橫向節點遍歷完成后則向上尋找橫向節點,直至樹結構全部遍歷完成。

3. 測試驗證

3.1 編寫測試類

@Test
public void test_iterator() { 
    // 數據填充
    GroupStructure groupStructure = new GroupStructure("1", "小傅哥");  
    
    // 僱員信息
    groupStructure.add(new Employee("2", "花花", "二級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("3", "豆包", "二級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("4", "蹦蹦", "三級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("5", "大燒", "三級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("6", "虎哥", "四級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("7", "玲姐", "四級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("8", "秋雅", "四級部門"));   
    
    // 節點關係 1->(1,2) 2->(4,5)
    groupStructure.addLink("1", new Link("1", "2"));
    groupStructure.addLink("1", new Link("1", "3"));
    groupStructure.addLink("2", new Link("2", "4"));
    groupStructure.addLink("2", new Link("2", "5"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "6"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "7"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "8"));       

    Iterator<Employee> iterator = groupStructure.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        Employee employee = iterator.next();
        logger.info("{},僱員 Id:{} Name:{}", employee.getDesc(), employee.getuId(), employee.getName());
    }
}

3.2 測試結果

22:23:37.166 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 二級部門,僱員 Id:2 Name:花花
22:23:37.168 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 三級部門,僱員 Id:4 Name:蹦蹦
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 三級部門,僱員 Id:5 Name:大燒
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:6 Name:虎哥
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:7 Name:玲姐
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:8 Name:秋雅
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 二級部門,僱員 Id:3 Name:豆包

Process finished with exit code 0
  • 從遍歷的結果可以看到,我們是順着樹形結構的深度開始遍歷,一直到右側的節點3;僱員 Id:2、僱員 Id:4...僱員 Id:3

六、總結

  • 迭代器的設計模式從以上的功能實現可以看到,滿足了單一職責和開閉原則,外界的調用方也不需要知道任何一個不同的數據結構在使用上的遍歷差異。可以非常方便的擴展,也讓整個遍歷變得更加乾淨整潔。
  • 但從結構的實現上可以看到,迭代器模式的實現過程相對來說是比較負責的,類的實現上也擴增了需要外部定義的類,使得遍歷與原數據結構分開。雖然這是比較麻煩的,但可以看到在使用java的jdk時候,迭代器的模式還是很好用的,可以非常方便擴展和升級。
  • 以上的設計模式場景實現過程可能對新人有一些不好理解點,包括;迭代器三個和接口的定義、樹形結構的數據關係、樹結構深度遍歷思路。這些都需要反覆實現練習才能深入的理解,事必躬親,親歷親為,才能讓自己掌握這些知識。

七、推薦閱讀

  • 1. 重學 Java 設計模式:實戰工廠方法模式「多種類型商品不同接口,統一發獎服務搭建場景」
  • 2. 重學 Java 設計模式:實戰原型模式「上機考試多套試,每人題目和答案亂序排列場景」
  • 3. 重學 Java 設計模式:實戰橋接模式「多支付渠道(微信、支付寶)與多支付模式(刷臉、指紋)場景」
  • 4. 重學 Java 設計模式:實戰組合模式「營銷差異化人群發券,決策樹引擎搭建場景」
  • 5. 重學 Java 設計模式:實戰外觀模式「基於SpringBoot開發門面模式中間件,統一控制接口白名單場景」
  • 6. 重學 Java 設計模式:實戰享元模式「基於Redis秒殺,提供活動與庫存信息查詢場景」

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恕我直言你可能真的不會java第6篇:Stream性能差?不要人云亦云

一、粉絲的反饋

問:stream比for循環慢5倍,用這個是為了啥?
答:互聯網是一個新聞泛濫的時代,三人成虎,以假亂真的事情時候發生。作為一個技術開發者,要自己去動手去做,不要人云亦云。

的確,這位粉絲說的這篇文章我也看過,我就不貼地址了,也沒必要給他帶流量。怎麼說呢?就是一個不懂得測試的、不入流開發工程師做的性能測試,給出了一個危言聳聽的結論。

二、所有性能測試結論都是片面的

性能測試是必要的,但針對性能測試的結果,永遠要持懷疑態度。為什麼這麼說?

  • 性能測試脫離業務場景就是片面的性能測試。你能覆蓋所有的業務場景么?
  • 性能測試脫離硬件環境就是片面的性能測試。你能覆蓋所有的硬件環境么?
  • 性能測試脫離開發人員的知識面就是片面的性能測試。你能覆蓋各種開發人員奇奇怪怪的代碼么?

所以,我從來不相信網上的任何性能測試的文章。凡是我自己的從事的業務場景,我都要在接近生產環境的機器上自己測試一遍。 所有性能測試結論都是片面的,只有你生產環境下的運行結果才是真的。

三、動手測試Stream的性能

3.1.環境

windows10 、16G內存、i7-7700HQ 2.8HZ 、64位操作系統、JDK 1.8.0_171

3.2.測試用例與測試結論

我們在上一節,已經講過:

  • 針對不同的數據結構,Stream流的執行效率是不一樣的
  • 針對不同的數據源,Stream流的執行效率也是不一樣的

所以記住筆者的話:所有性能測試結論都是片面的,你要自己動手做,相信你自己的代碼和你的環境下的測試!我的測試結果僅僅代表我自己的測試用例和測試數據結構!

3.2.1.測試用例一

測試用例:5億個int隨機數,求最小值
測試結論(測試代碼見後文):

  • 使用普通for循環,執行效率是Stream串行流的2倍。也就是說普通for循環性能更好。
  • Stream并行流計算是普通for循環執行效率的4-5倍。
  • Stream并行流計算 > 普通for循環 > Stream串行流計算

3.2.測試用例二

測試用例:長度為10的1000000隨機字符串,求最小值
測試結論(測試代碼見後文):

  • 普通for循環執行效率與Stream串行流不相上下
  • Stream并行流的執行效率遠高於普通for循環
  • Stream并行流計算 > 普通for循環 = Stream串行流計算

3.3.測試用例三

測試用例:10個用戶,每人200個訂單。按用戶統計訂單的總價。
測試結論(測試代碼見後文):

  • Stream并行流的執行效率遠高於普通for循環
  • Stream串行流的執行效率大於等於普通for循環
  • Stream并行流計算 > Stream串行流計算 >= 普通for循環

四、最終測試結論

  • 對於簡單的数字(list-Int)遍歷,普通for循環效率的確比Stream串行流執行效率高(1.5-2.5倍)。但是Stream流可以利用并行執行的方式發揮CPU的多核優勢,因此并行流計算執行效率高於for循環。
  • 對於list-Object類型的數據遍歷,普通for循環和Stream串行流比也沒有任何優勢可言,更不用提Stream并行流計算。

雖然在不同的場景、不同的數據結構、不同的硬件環境下。Stream流與for循環性能測試結果差異較大,甚至發生逆轉。但是總體上而言:

  • Stream并行流計算 >> 普通for循環 ~= Stream串行流計算 (之所以用兩個大於號,你細品)
  • 數據容量越大,Stream流的執行效率越高。
  • Stream并行流計算通常能夠比較好的利用CPU的多核優勢。CPU核心越多,Stream并行流計算效率越高。

stream比for循環慢5倍?也許吧,單核CPU、串行Stream的int類型數據遍歷?我沒試過這種場景,但是我知道這不是應用系統的核心場景。看了十幾篇測試博文,和我的測試結果。我的結論是: 在大多數的核心業務場景下及常用數據結構下,Stream的執行效率比for循環更高。 畢竟我們的業務中通常是實實在在的實體對象,沒事誰總對List<Int>類型進行遍歷?誰的生產服務器是單核?。

五、測試代碼

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>junitperf</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

測試用例一:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class StreamIntTest {

    public static int[] arr;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        arr = new int[500000000];  //5億個隨機Int
        randomInt(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntFor() {
        minIntFor(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntParallelStream() {
        minIntParallelStream(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntStream() {
        minIntStream(arr);
    }

    private int minIntStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).min().getAsInt();
    }

    private int minIntParallelStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).parallel().min().getAsInt();
    }

    private int minIntFor(int[] arr) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int anArr : arr) {
            if (anArr < min) {
                min = anArr;
            }
        }
        return min;
    }

    private static void randomInt(int[] arr) {
        Random r = new Random();
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = r.nextInt();
        }
    }
}

測試用例二:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

public class StreamStringTest {

    public static ArrayList<String> list;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        list = randomStringList(1000000);
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringForLoop(){
        String minStr = null;
        boolean first = true;
        for(String str : list){
            if(first){
                first = false;
                minStr = str;
            }
            if(minStr.compareTo(str)>0){
                minStr = str;
            }
        }
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void textMinStringStream(){
        list.stream().min(String::compareTo).get();
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringParallelStream(){
        list.stream().parallel().min(String::compareTo).get();
    }

    private static ArrayList<String> randomStringList(int listLength){
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int strLength = 10;
        StringBuilder buf = new StringBuilder(strLength);
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            buf.delete(0, buf.length());
            for(int j=0; j<strLength; j++){
                buf.append((char)('a'+ rand.nextInt(26)));
            }
            list.add(buf.toString());
        }
        return list;
    }
}

測試用例三:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamObjectTest {

    public static List<Order> orders;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        orders = Order.genOrders(10);
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderForLoop(){
        Map<String, Double> map = new HashMap<>();
        for(Order od : orders){
            String userName = od.getUserName();
            Double v; 
            if((v=map.get(userName)) != null){
                map.put(userName, v+od.getPrice());
            }else{
                map.put(userName, od.getPrice());
            }
        }

    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderStream(){
        orders.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderParallelStream(){
        orders.parallelStream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }
}


class Order{
    private String userName;
    private double price;
    private long timestamp;
    public Order(String userName, double price, long timestamp) {
        this.userName = userName;
        this.price = price;
        this.timestamp = timestamp;
    }
    public String getUserName() {
        return userName;
    }
    public double getPrice() {
        return price;
    }
    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public static List<Order> genOrders(int listLength){
        ArrayList<Order> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int users = listLength/200;// 200 orders per user
        users = users==0 ? listLength : users;
        ArrayList<String> userNames = new ArrayList<>(users);
        for(int i=0; i<users; i++){
            userNames.add(UUID.randomUUID().toString());
        }
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            double price = rand.nextInt(1000);
            String userName = userNames.get(rand.nextInt(users));
            list.add(new Order(userName, price, System.nanoTime()));
        }
        return list;
    }
    @Override
    public String toString(){
        return userName + "::" + price;
    }
}

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由法蘭克福展覽(上海)有限公司主辦的第三屆中國高新汽車國際峰會將於2014年12月9日在上海浦東嘉裡大酒店再度隆重舉行。今年峰會以 “關注未來汽車發展趨勢,聚焦零部件產業升級”為主題,深入探討在汽車產業新能源化、智慧化、輕量化的發展趨勢下,整車企業與零部件企業將面臨的機遇與挑戰。

本次峰會將圍繞四大亮點:整車與零部件企業的高峰碰撞、新能源化汽車熱潮、第十一屆上海汽配展的大力支持及整車企業的強大參會陣容。峰會將以“高新汽車”為核心,彙聚國內外汽車行業的領軍人物擔任演講嘉賓,來自寶馬、大眾、特斯拉、沃爾沃、上汽和豐田等領先車企和知名OE企業的高層將在這裡彼此互動、交流理念,共同探討未來汽車產業革新的重要技術以及發展戰略。

尤其在新能源領域,今年中央及各級政府出臺了多項新能源汽車的扶持政策,其中包括:國家發改委宣佈對電動汽車充換電設施2020年前免收基本電費政策;新能源車擬減免停車費,燃油車或收排汙費;上海對新能源汽車將實行免費上牌等。這些政策將推動新能源汽車全面進入高速發展的黃金期,也將有力的影響未來汽車產業的發展與轉型。因此,整車及零部件企業能否在這次發展熱潮中,把握機遇、迎接挑戰,完成自身的產業轉型與升級,也將是本次峰會將要討論的重中之重。

今年的峰會由一個主論壇和兩個分論壇組成。主論壇的主題為下一代汽車發展趨勢、機會及挑戰,主要圍繞以下議題展開:

  • 汽車未來發展趨勢及零部件廠家的機會
  • 特斯拉如何用IT的思維造汽車
  • 下一代汽車發展戰略及對潛在供應商的配套要求
  • 國際品牌全球採購戰略及零部件企業的應對
  • 華晨寶馬新能源汽車產品規劃
  • VOLVO新能源汽車規劃

分論壇一重點討論汽車新能源化和智慧化,主要議題包括:

  • 德國電動汽車零部件關鍵技術發展現狀以及與中國汽車零部件廠家合作的未來
  • 新能源汽車開發特點及OE供應配套要求
  • 新能源汽車電機技術及傳統汽車電機企業的機會
  • 新能源汽車電機技術及傳統汽車電機企業的機會
  • 汽車與互聯網的跨界創新

分論壇二重點討論汽車輕量化,主要議題包括:

  • 日本汽車中新材料的應用現狀
  • 新型材料在汽車研發中的運用前景
  • 德國汽車碳纖維材料的研發及在中國的運用
  • 汽車鎂鋁材料的研發及運用

以上為擬定議題,最終內容由主辦單位確定。

此外,與 2014 年中國高新汽車國際峰會同期舉行的 Automechanika Shanghai — 上海國際汽車零配件、維修檢測診斷設備及服務用品展覽會,作為亞洲規模最大的汽車零部件、維修檢測診斷設備及汽車用品展覽會,將於 2014 年 12 月 9 至 12 日在上海新國際博覽中心舉辦。

欲瞭解更多有關峰會詳情,敬請訪問官方網站

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