德國將蓋鋰電池廠制衡Tesla,鋰電池成本望下滑

特斯拉(Tesla)懷著超級工廠大夢,準備在電池領域一統江湖,歐洲強國也不甘示弱,德國總理梅克爾(Angela Merkel)參加德國戴姆勒汽車(Daimler)斥資5 億歐元興建的鋰電池工廠的動土典禮,這項歐洲大陸的超級電池工廠計畫,將挑戰Tesla 在綠色電力領域的領導地位。

彭博報導,德國電池工廠位於柏林南部130 公里處,突顯主要汽車製造商和電力公司進入儲能的行動,這項技術對推動下一代綠色車輛,以及在需要時儲存風力與太陽能電力上至關重要。報導認為,隨著汽車製造商與電力公司同步發展,電池成本可能會迅速下滑。

彭博分析師認為,電池成本下降與能源密度增加,預計2030 年就可以看到電動車比燃料汽車更便宜的情況。根據彭博新能源財經(BNEF)數據,全球電池製造產能將在2021 年翻倍,達到2.78 億度,現在約1.03 億度,屆時歐洲市場佔比將從現在的2.5% 提高一倍。

瑞典、匈牙利和波蘭計劃中的大型工廠,以及戴姆勒在德國的電池組裝廠,預計會為福斯與雷諾等汽車製造商提供需求,屆時鋰離子電池成本將降低43%,使電動汽車成為主流。

對於公用事業而言,便宜的電池可以降低儲存單元的成本,儲存單元可將變動型再生能源如風能與太陽能的電力傳送至電網。義大利國家電力公司Enel SpA 將電池與風力發電場配套使用,電網管理人員對電力輸出的預測準度因此提高30%。

1990 年代初期消費類電子產品如電腦和手機使用的鋰離子電池,已經跨界應用於運輸和電力行業,但礙於成本,鋰電池在電網和汽車上的應用才剛剛開始,電池的興起對於電動汽車的消費者來說最為明顯,大多數主要汽車製造商將充電式電動車訂為未來10 年的中期計劃。

目前電池業務仍由亞洲電子製造商所主導。根據BNEF,韓國LG 和三星SDI 是頂級供應商,亞洲有望繼續保持領先地位,中國另有8 個工廠正在興建。

汽車製造商採取行動確保電池供應源,戴姆勒的工廠將是歐洲最大的工廠,供應旗下汽車與梅賽德斯賓士,並與屋頂太陽能安裝商Vivint Solar 合資生產家庭能源儲存系統。

2017 年1 月Tesla 的工廠完成三分之一,完工後每年產能可達35 千兆瓦,足以支持每年生產50 萬輛電動車,這將使Tesla 成為繼LG 化學之後的第2 大供應商,特斯拉也在計畫興建更多超級工廠。

戴姆勒的投資規模較小,且尚未披露產能目標。福斯正在與電池廠商討論投資項目,並計劃在德國興建原型組裝廠以開發自己的技術。位於斯德哥爾摩的創業公司NorthVolt AB 宣布計劃在2023 年在瑞典設立一家40 億歐元的電池廠。鋰電池產量大增可望降低所有應用的電池成本,讓家庭和電網的儲存更加實惠。

未來10 年電動汽車價格可望能與汽油或柴油車競爭,由於電池組是充電電動車中最昂貴的部分,佔總成本的三分之一,預計到2021 年,鋰離子電池將便宜43%,從目前的每千瓦273 美元降至156 美元。

鋰電池普及是可以預見的事,但問題是儲存對消費者或大型公用事業而言是否有利可圖仍然是一個懸而未決的問題。即使如此,電動汽車廠商也正在尋找未來,根據BNEF,2030 年前充電式電動車可能佔新車銷售的五分之一,即2,100 萬台。梅克爾訪問戴姆勒工廠展現了德國政府計劃2030 年讓600 萬輛電動汽車上路的決心。

(合作媒體:。圖片出處:Tesla)

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崁仔頂垃圾飄惡臭 按件開罰1200元

摘錄自2019年11月14日中國時報基隆報導

基隆崁仔頂魚市為北台灣最大魚市,近來魚貨拍賣後,堆積如山的保麗龍盒與垃圾散發惡臭,讓附近民眾苦不堪言,環保局決定祭出鐵腕措施,16日起將在魚市及商圈展開不定期夜間稽查取締,按箱開罰,亂丟一箱就直接開罰1200元。

基隆市環保局長賴煥紘表示,為期1周的柔性勸導階段即將結束,周六起將針對違規攤商依《廢棄物清理法》隨意丟棄保麗龍,將按「箱」開罰。另外在最容易遭人任意棄置垃圾及保麗龍箱地點設置宣導看板,並鼓勵民眾檢舉通報,同時稽查人員將在魚市及商圈展開強力夜間稽查,經錄影、照相存證舉發者依法處1200元罰鍰,「若抓到10盒,就開罰10張」,視違規情節加重處分。

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垃圾回收相關算法

這裏介紹的垃圾回收相關算法,主要解決的問題:

判斷哪些內存是垃圾(需要回收的)?

常用的兩種算法:

  • 引用計數
  • 可達性分析(GC Root)

首先介紹算法前,得定義:

如何判斷一個對象的死亡?

我們一般這樣定義:當一個對象不再被任何存活的對象繼續引用的時候,這個對象就死亡了。

引用計數

引用計數算法,是給每一個對象添加一個計數器,當有對象引用它的時候,計數器+1,當有對象取消對它的引用時,計數就會-1。

當計數器的值為 0 時,即說明沒有對象引用它,也就是這個對象死亡了。

這種算法很簡單,但是有個重大缺陷,那就是無法解決循環引用的問題。

什麼是循環引用問題呢?

比如對象A 引用 對象B,對象B 引用 對象A,那麼 對象A 和 對象B 的計數器都為1。但是如果後續的運行環境再也用不到對象A 和 對象B,那麼就造成了內存泄漏。

上圖就是循環引用的例子。對象引用 Obj1 和 Obj2 在棧中,然後分別指向在堆中的具體實例。然後兩個相互實例中的成員互相引用。那麼對於堆中的對象而言,就有2個引用。一個是來自Obj1,一個來自堆對象的另一方。

如果,現在將 Obj1 指向 nu l l,那麼就如下圖:

這個時候,引用已經不可用了,但是堆中的對象仍然相互引用,他們的計數器不為0,所以無法死亡。

但是,Java 沒有使用這種算法,而是使用了我們後面說的可達性算法,所以接下來的演示,GC 會將這種情況的內存給其清理。

package GC;

public class ReferenceCountGC {
    public Object instance = null;

    private static final int _1MB = 1024 * 1024;
    // 每個對象中包含2M的成員,方便觀察
    private byte[] bigSize = new byte[2 * _1MB];
    public static void main(String[] args) {
        ReferenceCountGC objA = new ReferenceCountGC();
        ReferenceCountGC objB = new ReferenceCountGC();
        objA.instance = objB.instance;
        objB.instance = objA.instance;

        //取消對對象的引用
        objA = null;
        objB = null;
      // 是否進行垃圾回收
        System.gc();
    }
}

這段代碼實現的就是上面圖片所描述的情況。

首先,我們將 System.gc() 註釋掉,也就是我們在默認情況下,不去觸發垃圾回收。並在運行的時候,添加參數 -XX:+PrintGCDetails。我們觀察輸出結果

可以看到,這個時候,佔用的空間為8M左右。

如果我們取消註釋,也就是主動去調用垃圾回收器,那麼運行結果為:

佔用空間為2M左右。

可以看出來,Java 的垃圾回收,並非採用我們上面介紹的引用計數方式。

可達性分析

可達性算法,還有一系列的別名:根搜索算法,追蹤性垃圾收集,GC Root。

之後,看到原理,其實這些別名都是描述原理的。

首先,我們選取一些對象,這些對象是存活的,也被稱為 GC Roots,然後根據這些對象的引用關係,凡是直接或者間接跟 GC Roots 相關聯的對象,都是存活的。就像圖中的連通性判斷一樣。

這個算法的想法不難。難的是,如何確定 GC Roots。

我們考慮,我們什麼時候需要用到對象?(我們需要對象的時候,肯定需要這個對象是存活的)

  • 棧中保存着,我們當前或者之後需要運行的方法及相關參數,所以,棧上所引用的堆中對象肯定是存活的。
  • 類中的一些屬性,比如,靜態屬性,因為它不依賴於具體的類
  • 一些常用的對象,以免清理后,又要重複加載,比如常用的異常對象,基本數據類型對應的 Class 對象。

除此之外,還有很多零零碎碎的。

在堆結構周圍的一些結構,其中引用的對象可以作為GC Roots

具體 GC Roots 可以概括為:

  • 虛擬機棧上(確切的說,是棧幀上的本地變量表)所引用的對象

  • 本地方法棧引用的對象

  • 方法區中的靜態屬性,常量引用

  • Java 虛擬機的內部引用,常用數據類型的 Class 對象,常駐的異常對象,系統類加載器

  • 所有被同步鎖持有的對象

除此之外,還有一些臨時的 GC Roots 可以加入進來。這裏涉及到新生代老年代。

比如老年代中的對象一般都存活時間比較久,也就是大概率是活着的對象,也可臨時作為 GC Roots。

可達性算法的一些細節

前面說了可達性算法,我們根據 GC Roots 來進行標記對象的死活。

但是,被判定為不可達的對象,並不立刻死亡。它仍然有次機會進行自救。

這個自救的機會,是需要重寫 finalize()進行自救。

也就是可達性算法的邏輯大致是這樣的:

  • 第一次進行標記,凡是不可達 GC Roots 的對象,都暫時判定為死亡,只是暫時
  • 檢查暫時被判定為死亡對象,檢查是否有重寫 finalize()方法,如果有,則觸發,對象可以在裏面完成自救。

如果沒有自救成功 或者 沒有重寫 finalize()方法,則宣告這個對象的死亡。

除此之外,這個對象中的 finalize()方法,只能被調用一次,一生只有一次自救機會。

這個方法,官方並不推薦,所以不必細究。

接下來,演示下上面的兩次標記過程以及自救過程。

(個人認為,《深入理解 Java 虛擬機》中的此章節代碼,略有點不夠完善,故略微改動)

package GC;

import javax.swing.tree.VariableHeightLayoutCache;

public class FinalizeEscapeGC {
    public static FinalizeEscapeGC SAVE_HOOK = null;

    private byte[] bigSize = new byte[5*1024*1024];

    public void isAlive(){
        System.out.println("Yes, i am alive");
    }

    @Override
    protected void finalize() throws Throwable {
        super.finalize();
        System.out.println("Finalize method executed");
        FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SAVE_HOOK = new FinalizeEscapeGC();
        SAVE_HOOK = null;
        System.gc();
        Thread.sleep(500);
        if(SAVE_HOOK != null){
            SAVE_HOOK.isAlive();
            System.gc();
        }else {
            System.out.println("Dead");
            System.gc();
        }
    }
}

在這個程序中,我們給這個類,添加名為 bigSize 的屬性,其佔用 4M 大小的空間。

大致分析下代碼邏輯:

  • 創建了一個對象,其中有成員佔用 4M 的空間
  • 取消對這個對象的引用
  • 調用垃圾回收(第一次標記)
  • 調用 finalize 方法進行自救
  • 之後再次調用垃圾回收(第二次標記)

所以演示的時候,分為兩種情況:

  • FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this; 未註釋,完成自救

運行時,參數仍然設置為 +XX:PrintGCDetails,可以看到輸出結果:

第一次調用垃圾回收,仍然佔用 5M,說明此時即便失去引用,但是仍然未被清理。

在 finalize()中完成自救后,第二次調用垃圾回收的時候,仍然佔用 5M 的內存大小。說明自救成功。

  • FinalizeEscapeGC.SAVE_HOOK = this; 註釋,無法完成自救

第一次垃圾回收,佔用 5M,保留了對象。無法完成自救,然後第二次被清理掉。

所以我發現以下錶述也許更為確切:

  • 當對象重寫了 finalize()方法的時候,第一次垃圾回收的時候,如果為不可達對象,對其進行暫緩,並不清理。
  • 當對象沒有重寫 finalize()方法的時候,且為不可達對象的時候,直接判定死亡。

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通用計畫到2017年電氣化汽車年產達50萬輛

通用汽車公司日前表示,將大力發展電氣化車輛,計畫到2017年每年產量達到50萬輛。

通用計畫通過各種技術,包括插電式汽車、和混合動力車來實現全球電氣化車輛目標。到2017年,每年在全球範圍內生產500,000輛採用電氣化技術的車輛。該數字將略超過2011年通用全球銷量的5%(2011年通用汽車全球銷量902萬輛)。

通用在過去幾個月中一直在努力完善並確定其先進技術戰略,其中就包括電氣化戰略,插電式技術將在未來發揮更大的作用。通用汽車公司的工程師們正在研發沃藍達和凱迪拉克ELR的下一代動力驅動技術,在不遠的將來,“系統”價值和效率將大幅提高。

預計2012年通用汽車電氣化車輛全球銷量超過50,000輛,涵蓋雪佛蘭沃藍達插電式混合動力車,以及採用eAssist微混動力系統的別克君越)、別克君威和雪佛蘭邁銳寶。帶有eAssist系統的2014款雪佛蘭Impala將在明年上市。

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數學-高精度

1.Integer Inquiry

題目鏈接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1047

解法:一道求大數之和,我們利用java里的BigInteger就可以輕鬆的解決,不過需要注意下格式的問題,每輸出一個就要空一行,最後一個不用

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;
public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int t;
        while(in.hasNext())
        {
            t=in.nextInt();
            while(t-->0)
            {
                BigInteger b=new BigInteger("0");
                while(in.hasNextBigInteger())
                {
                    BigInteger c=new BigInteger("0");
                    c=in.nextBigInteger();
                    if(!c.equals(BigInteger.ZERO))
                    {
                        b=b.add(c);
                    }
                    else
                    {
                        System.out.println(b);
                        if(t!=0)
                            System.out.println();
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

 

2.Exponentiation

 題目:https://vjudge.net/problem/POJ-1001/origin

解法:這道是一個浮點數的次冪求解,通過java里的BigDecimal的pow方法,即可完成對應的求解。

對於輸出有特殊要求,小數點后捨去無意義的0,用到stripTrailingZeros()方法去除所有尾部的0,然後再用toPlainString()將BigDecimal轉化為String

之後,在比對轉化的字符串的第一個字符是否為“0”,如果為0,則去掉它只保留小數點之後的數,利用substring(1),截取字符串

代碼:

import java.math.BigDecimal;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        while(in.hasNext())
        {
            BigDecimal a=in.nextBigDecimal();
            int k=in.nextInt();
            a=a.pow(k);
            String str=a.stripTrailingZeros().toPlainString();
            if(str.charAt(0)=='0')
                System.out.println(str.substring(1));
            else
                System.out.println(str);
        }
    }
}

 

3.How many Fibs?

題目:https://vjudge.net/problem/POJ-2413/origin

思路:這是一道求在一定的範圍內,包含的斐波那契數的個數。由於範圍是10的100次方,因此我們設置大整數數組的長度為10000,足以包括。

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    static BigInteger a[]=new BigInteger[10000];
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        for(int i=0;i<10000;i++)
            a[i]=BigInteger.ZERO;
        a[0]=BigInteger.valueOf(1);
        a[1]=BigInteger.valueOf(2);
        for(int i=2;i<10000;i++)
            a[i]=a[i].add(a[i-1].add(a[i-2]));
        BigInteger b,c;
        while(true)
        {
            b=in.nextBigInteger();
            c=in.nextBigInteger();
            if(b.equals(BigInteger.ZERO)&&c.equals(BigInteger.ZERO))
                break;
            int res=0;
            for(int i=0;i<10000;i++)
            {
                if((a[i].compareTo(b)==1||a[i].compareTo(b)==0)&&(a[i].compareTo(c)==-1||a[i].compareTo(c)==0))
                    res++;
                if(a[i].compareTo(c)==1)
                    break;
            }
            System.out.println(res);
        }
    }
}

 

4.Segment

 題目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5666

解法:這是一道求在一個三角形區域內的整數點的個數,不包含在線上的點。通過遞推分析,找規律後知道,個數為:(q-1)*(q-2)/2%p

由於q很大,所以我們需要用到大整數來進行求解。

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main{
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int T=in.nextInt();
        while(T-->0)
        {
            BigInteger q=in.nextBigInteger();
            BigInteger p=in.nextBigInteger();
            BigInteger f=q.subtract(BigInteger.valueOf(2));
            BigInteger res=q.subtract(BigInteger.ONE).multiply(f).divide(BigInteger.valueOf(2));
            res=res.mod(p);
            System.out.println(res);
        }
    }
}

 

5.Problem B

題目:https://vjudge.net/problem/HDU-5686/origin

解法:這應該是百度的某道題,模擬幾組數據后發現竟然是一個斐波那契數列,因此就很簡單了,N<=200的因此普通的longlong滿足不了,我們需要使用BigInteger

代碼:

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] arg)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        BigInteger a[]=new BigInteger[10000];
        for(int i=0;i<10000;i++)
            a[i]=BigInteger.ZERO;
        a[0]=BigInteger.valueOf(1);
        a[1]=BigInteger.valueOf(1);
        for(int i=2;i<10000;i++)
            a[i]=a[i].add(a[i-1].add(a[i-2]));
        while(in.hasNext())
        {
            int k=in.nextInt();
            if(k>=1&&k<=200)
                System.out.println(a[k]);
        }
    }
}

 

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通用再次投資電動巴士生產企業Proterra

于2010年成立的通用汽車公司的投資機構風投(GM Ventures)近期再次投資位於南卡羅來納州Greenville的電動快充巴士公司Proterra。

Proterra透露稱通用風投和其他六家公司此次共向Proterra投資兩千三百萬美元。而通用風投尚未作出任何投資資訊的公開。其他六家分別為Hennessey資本管理(Hennessey Capital Management LLC ),NMT資本(NMT Capital),Kleiner Perkins Caufield & Byers(KPCB),Mitsui & Co.全球投資(Mitsui & Co. Global Investment Inc.,),88綠色風投(88 Green Ventures),遠景山脊夥伴(Vision Ridge Partners)。

此前在2011年,通用風投由KPCB代理向Proterra投資了六百萬美元,那次融資Proterra一共得到了三千萬。

通用風投公司主要投資的對像是汽車相關技術的新公司,包括:電池或電機等環保車技術;車輛互聯設備如聲音識別、個人設備連接;高級輕量化材料;無人駕駛採用的設備例如感測器、處理器和記憶體;有助於提高生產效率和產量的製造技術。

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通用電氣綠色汽車車隊計畫將持續至2015年

通用電氣日前公佈了購入2000台福特C-Max Energi的計畫,這是通用電氣組建30000台綠色汽車車隊計畫的一部分。

通用電氣發言人葛列格(Greg McCullough)稱,該公司目前有2000台投入運營,另已簽訂包括C-Max Energi在內的3000台電動車及天然氣皮卡訂單。2013年年初,通用電氣將投入5000輛新燃料車,並繼續引入更多電動車和天然氣汽車。

同時,通用電氣方面表示,引入電動車和天然氣汽車的長期規劃有助於進一步提升公司車隊的環保性和經濟性。正如葛列格所說,“我們計畫採用多元化的新燃料技術滿足車隊及客戶車隊需求。”

對於電動車的性能,葛列格指出,“它們表現不錯。我的同事都很喜歡駕駛電動車的感覺,我們還在員工家中安裝了通用電氣的WattStation充電站,以實現電動車充電效率的最大化。”

值得一提的是,兩年多前,通用電氣也曾宣稱將購入12000台沃藍達,但此次引入C-Max Energi並非意味著沃藍達購置計畫的擱淺。據悉,綠色汽車車隊計畫將持續至2015年。

目前,通用電氣已經宣佈購入的計畫只有沃藍達和C-Max Energi兩款車,共14000台。雖然雪佛蘭方面並不會擔心這場交易落空,由於沃藍達購入速度緩慢,很難實現雪佛蘭2012年美國45000輛的銷售目標。

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現代ix35氫電池車12月韓國生產

2012廣州車展上,北京現代展臺上展出了一款名聲在外的現代ix35,該車預計將於今年12月在韓國蔚山工廠開始生產,預計到2015年ix35氫動力版的保有量將達到1000輛。

現代稱,這款車和所有氫動力汽車一樣,水蒸氣是唯一的排放尾氣,其最高功率73kw,最高時速151km/h,百公里加速12.5秒。其驅動過程為:將電量儲存到24kwh鋰電池組,然後用電機驅動車輛,續航里程達到587公里。

現代方面還表示,與老款的燃料電池車不同的是,它不需要額外準備壓縮空氣,只需消耗普通大氣即可,因此效率提升了五成。同時由於沒有空壓機的緣故,座艙的噪音也大大降低。除了沒有汽油尾氣和發動機噪音,氫動力版ix35和普通汽油ix35完全一樣。

由於氫燃料電池價格昂貴,氫動力汽車依然處於測試階段,以上汽為例,他們開發的氫燃料電池轎車僅成本就需要150萬元人民幣,距離投放市場還有相當長的一段路要走。不過,許多專家學者都認為,這種動力形式將成為汽車發展的未來趨勢。

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中國電動汽車產業展覽會

电动汽车是提高我国汽车产业竞争力、保障能源安全和发展低碳经济的重要途径,同时发展电动汽车也是我国汽车工业技术转型和培育战略性新兴产业的必然决择。
为深入贯彻《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020)》和《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》等文件精神,培育战略性新兴产业,加快电动汽车产业化进程和示范推广普及应用步伐,引领产业发展,壮大产业集群,推动我国电动汽车产业快速健康发展。由重庆市商业委员会、中国汽车工程研究院、重庆市发展和改革委员会、重庆市社会科学院等单位举办的中国电动汽车产业展览会将于2013年3月在重庆举办。
本届活动以“绿色科技,畅想梦幻未来”为主题,紧紧围绕电动汽车产业发展,以展示展览为主线,力争通过万人试乘试驾、电动汽车爬坡拉力大赛、经销商大会,市长论坛、技术发展报告等活动。强化科技创新能力建设,提升产业核心竞争力,促进产业发展,加大电动汽车推广使用力度,积极发展配套产业,建立健全充换电等公共服务平台,完善销售流通渠道,抢占未来汽车产业战略制高点,进一步推动我国由汽车工业大国向汽车工业强国迈进。
中国电动汽车产业展览会
时间:2013年3月22-24日 地点:重庆国际博览中心

主办单位: 重庆市商业委员会 中国汽车工程研究院
重庆市发展和改革委员会 重庆社会科学院等
联合主办:博鳌国际汽车论坛组委会/中国化学与物理电源行业协会电源配件分会/中国化学与物理电源行业协会酸性蓄电池分会/ 北京汽车工程学会/河南省电动车辆工程协会/成都市新能源汽车产业发展联盟/佛山市南海区汽车行业协会/烟台市汽车工业协会/福建省汽车工业行业协会/广州汽车工业行业协会/湖北省汽车流通协会/南京汽车行业协会/泉州市汽车同业协会/陕西省汽车行业协会/陕西省汽车工程学会/四川省电力电子学会/四川省汽车产业协会/四川省汽车工程学会/威海市汽车流通行业协会/潍坊市汽车流通行业协会/无锡市机械汽车工业协会/厦门市出租汽车暨汽车租赁协会/重庆市电力行业协会/重庆市交通运输协会/重庆汽车工程学会/重庆市汽车摩托车运动协会等。
承办单位:重庆市立嘉会议展览有限公司
主要内容:
1、中国电动汽车产业展览会
本届活动以“绿色科技,畅想梦幻未来”为主题,紧紧围绕电动汽车产业发展,以展示展览为主线,力争通过万人试乘试驾、电动汽车爬坡拉力大赛、经销商大会,市长论坛、技术发展报告等活动。强化科技创新能力建设,提升产业核心竞争力,促进产业发展,加大电动汽车推广使用力度,积极发展配套产业,建立健全充换电等公共服务平台,完善销售流通渠道,抢占未来汽车产业战略制高点,进一步推动我国由汽车工业大国向汽车工业强国迈进。
整车集成展区:混合动力汽车(微混、轻混、中混、重混和插电式混合)、纯电动汽车、燃料电池汽车、电动客车、电动公交车、电动轿车、电动清洁车、电动观光车、电动货车、电动高尔夫球车、电动牵引车、电动警用巡逻车、电动房车、电动叉车、电动医疗车、电动邮政车特种电动车及其它各种新能源汽车等。
电池电机展区:动力电池、燃料电池、锂离子电池、锂聚合物电池、铅酸蓄电池、超级电容器产品设备等相关原材料;制造设备、测试仪器、各种动力电池与管理系统;低排放节能型发动机、混合动力发动机及清洁燃料发动机、电机、电机保护与控制技术电机电控系统等。
充电设施及公共平台建设展区:充电站智能网络项目规划及成果、 充电站项目规划及成果展示;充电站、充电机、充电桩、配电设备、变压器、电缆等相关基础设施;充换电池及电池管理系统;电能监视系统;供电解决方案、充电站配电设备、直接充电设备 、管理辅助设备、停车场充电设施、智能监控充电站供电解决方案、智能电网、输电并网技术解决方案。
零部件展区:整车总线与控制系统;储能装置等;能源管理系统;电力电容器、飞轮、逆变器、电热泵、电动助力转向、电动空调、功率模块等;相关材料、工艺、技术;相关检测、监控、试验、安全防护装备;维修、制造设备和工具;
电动车示范、试点城市成果展区:电动汽车推广应用经验与成果、电动汽车产业发展战略与规划。
其他展区:各地方政府有关机构、产业园区、金融机构、研究机构、大专院校以及相关企业。
2、2013中国重庆电动汽车万人试乘试驾活动
电动汽车普及难题除充电基础设施建设滞后等主因外,广大消费者对电动汽车的了解认知程度也是制约推广普及进程的又一主因。为了提高消费者对电动汽车的了解认知程度,强化推广力度,促进电动汽车产业化发展,进一步推动两江新区汽车城建设,更好的办好本届活动,组委会决定在中国电动汽车产业展览会期间举办中国(重庆)电动汽车万人试乘试驾活动。
3、2013中国重庆电动汽车爬坡拉力大赛
为了推广普及电动汽车,丰富中国电动汽车产业展览会内容。推动两江新区汽车城建设,培育电动汽车产业集群,促进电动汽车产业化进程。更好的办好本届活动。组委会拟定在中国电动汽车产业展览会期间举办中国重庆汽车爬坡拉力大赛。
本次赛事主要设定续航里程、加速、安全 性能速度测评频次主要指标的评比,力争通过此赛提升我国电动汽车产业的科技水平,带动相关产业发展,培育产业集群,进一步提升重庆两江汽车城在全球的影响力。宣传重庆、吸引优秀企业落户重庆,加速重庆电动汽车产业化进程。
4、首届中国电动汽车经销商大会
当前中国乃至世界范围内电动汽车产业异军突起,产业发展正处于十分关键的历史机遇期,同时我国也迎来电动汽车车型最高密度的投放期,市场需求强劲,尤其是其购车养车成本低廉、车型时尚观赏性强、低碳零排放促进环保消费等特点吸引了年轻消费者的目光,消费潜力巨大,市场前景广阔。为了进一步推广普及电动汽车,共同打造销售流通产业链,探索适合中国电动汽车发展的商业模式。组委会拟定在中国电动汽车产业展览会期间举办首届中国电动汽车经销商大会。

地址:重庆市南岸区开发路31号科尔国际商务大厦28-5 
电话:023-61221989 
传真:023-88638520
 

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.Net Core微服務入門全紀錄(六)——EventBus-事件總線

前言

上一篇【.Net Core微服務入門全紀錄(五)——Ocelot-API網關(下)】中已經完成了Ocelot + Consul的搭建,這一篇簡單說一下EventBus。

EventBus-事件總線

  • 首先,什麼是事件總線呢?

貼一段引用:

事件總線是對觀察者(發布-訂閱)模式的一種實現。它是一種集中式事件處理機制,允許不同的組件之間進行彼此通信而又不需要相互依賴,達到一種解耦的目的。

如果沒有接觸過EventBus,可能不太好理解。其實EventBus在客戶端開發中應用非常廣泛(android,ios,web前端等),用於多個組件(或者界面)之間的相互通信,懂的人都懂。。。

  • 那麼,我們為什麼要用EventBus呢?

就拿當前的項目舉例,我們有一個訂單服務,一個產品服務。客戶端有一個下單功能,當用戶下單時,調用訂單服務的下單接口,那麼下單接口需要調用產品服務的減庫存接口,這涉及到服務與服務之間的調用。那麼服務之間又怎麼調用呢?直接RESTAPI?或者效率更高的gRPC?可能這兩者各有各的使用場景,但是他們都存在一個服務之間的耦合問題,或者難以做到異步調用。

試想一下:假設我們下單時調用訂單服務,訂單服務需要調用產品服務,產品服務又要調用物流服務,物流服務再去調用xx服務 等等。。。如果每個服務處理時間需要2s,不使用異步的話,那這種體驗可想而知。

如果使用EventBus的話,那麼訂單服務只需要向EventBus發一個“下單事件”就可以了。產品服務會訂閱“下單事件”,當產品服務收到下單事件時,自己去減庫存就好了。這樣就避免了兩個服務之間直接調用的耦合性,並且真正做到了異步調用。

既然涉及到多個服務之間的異步調用,那麼就不得不提分佈式事務。分佈式事務並不是微服務獨有的問題,而是所有的分佈式系統都會存在的問題。
關於分佈式事務,可以查一下“CAP原則”和“BASE理論”了解更多。當今的分佈式系統更多的會追求事務的最終一致性。

下面使用國人開發的優秀項目“CAP”,來演示一下EventBus的基本使用。之所以使用“CAP”是因為它既能解決分佈式系統的最終一致性,同時又是一個EventBus,它具備EventBus的所有功能!
作者介紹:https://www.cnblogs.com/savorboard/p/cap.html

CAP使用

  • 環境準備

在Docker中準備一下需要的環境,首先是數據庫,數據庫我使用PostgreSQL,用別的也行。CAP支持:SqlServer,MySql,PostgreSql,MongoDB。
關於在Docker中運行PostgreSQL可以看我的另一篇博客:https://www.cnblogs.com/xhznl/p/13155054.html

然後是MQ,這裏我使用RabbitMQ,Kafka也可以。
Docker運行RabbitMQ:

docker pull rabbitmq:management
docker run -d -p 15672:15672 -p 5672:5672 --name rabbitmq rabbitmq:management

默認用戶:guest,密碼:guest

環境準備就完成了,Docker就是這麼方便。。。

  • 代碼修改:

為了模擬以上業務,需要修改大量代碼,下面代碼如有遺漏的直接去github找。

NuGet安裝:

Microsoft.EntityFrameworkCore
Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools
Npgsql.EntityFrameworkCore.PostgreSQL

CAP相關:

DotNetCore.CAP
DotNetCore.CAP.RabbitMQ
DotNetCore.CAP.PostgreSql

Order.API/Controllers/OrdersController.cs增加下單接口:

[Route("[controller]")]
[ApiController]
public class OrdersController : ControllerBase
{
    private readonly ILogger<OrdersController> _logger;
    private readonly IConfiguration _configuration;
    private readonly ICapPublisher _capBus;
    private readonly OrderContext _context;

    public OrdersController(ILogger<OrdersController> logger, IConfiguration configuration, ICapPublisher capPublisher, OrderContext context)
    {
        _logger = logger;
        _configuration = configuration;
        _capBus = capPublisher;
        _context = context;
    }

    [HttpGet]
    public IActionResult Get()
    {
        string result = $"【訂單服務】{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}——" +
            $"{Request.HttpContext.Connection.LocalIpAddress}:{_configuration["ConsulSetting:ServicePort"]}";
        return Ok(result);
    }

    /// <summary>
    /// 下單 發布下單事件
    /// </summary>
    /// <param name="order"></param>
    /// <returns></returns>
    [Route("Create")]
    [HttpPost]
    public async Task<IActionResult> CreateOrder(Models.Order order)
    {
        using (var trans = _context.Database.BeginTransaction(_capBus, autoCommit: true))
        {
            //業務代碼
            order.CreateTime = DateTime.Now;
            _context.Orders.Add(order);

            var r = await _context.SaveChangesAsync() > 0;

            if (r)
            {
                //發布下單事件
                await _capBus.PublishAsync("order.services.createorder", new CreateOrderMessageDto() { Count = order.Count, ProductID = order.ProductID });
                return Ok();
            }
            return BadRequest();
        }

    }

}

Order.API/MessageDto/CreateOrderMessageDto.cs:

/// <summary>
/// 下單事件消息
/// </summary>
public class CreateOrderMessageDto
{
    /// <summary>
    /// 產品ID
    /// </summary>
    public int ProductID { get; set; }

    /// <summary>
    /// 購買數量
    /// </summary>
    public int Count { get; set; }
}

Order.API/Models/Order.cs訂單實體類:

public class Order
{
    [Key]
    [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
    public int ID { get; set; }

    /// <summary>
    /// 下單時間
    /// </summary>
    [Required]
    public DateTime CreateTime { get; set; }

    /// <summary>
    /// 產品ID
    /// </summary>
    [Required]
    public int ProductID { get; set; }

    /// <summary>
    /// 購買數量
    /// </summary>
    [Required]
    public int Count { get; set; }
}

Order.API/Models/OrderContext.cs數據庫Context:

public class OrderContext : DbContext
{
    public OrderContext(DbContextOptions<OrderContext> options)
       : base(options)
    {

    }

    public DbSet<Order> Orders { get; set; }

    protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
    {

    }
}

Order.API/appsettings.json增加數據庫連接字符串:

"ConnectionStrings": {
  "OrderContext": "User ID=postgres;Password=pg123456;Host=host.docker.internal;Port=5432;Database=Order;Pooling=true;"
}

Order.API/Startup.cs修改ConfigureServices方法,添加Cap配置:

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddControllers();

    services.AddDbContext<OrderContext>(opt => opt.UseNpgsql(Configuration.GetConnectionString("OrderContext")));

    //CAP
    services.AddCap(x =>
    {
        x.UseEntityFramework<OrderContext>();

        x.UseRabbitMQ("host.docker.internal");
    });
}

以上是訂單服務的修改。

Product.API/Controllers/ProductsController.cs增加減庫存接口:

[Route("[controller]")]
[ApiController]
public class ProductsController : ControllerBase
{
    private readonly ILogger<ProductsController> _logger;
    private readonly IConfiguration _configuration;
    private readonly ICapPublisher _capBus;
    private readonly ProductContext _context;

    public ProductsController(ILogger<ProductsController> logger, IConfiguration configuration, ICapPublisher capPublisher, ProductContext context)
    {
        _logger = logger;
        _configuration = configuration;
        _capBus = capPublisher;
        _context = context;
    }

    [HttpGet]
    public IActionResult Get()
    {
        string result = $"【產品服務】{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")}——" +
            $"{Request.HttpContext.Connection.LocalIpAddress}:{_configuration["ConsulSetting:ServicePort"]}";
        return Ok(result);
    }

    /// <summary>
    /// 減庫存 訂閱下單事件
    /// </summary>
    /// <param name="message"></param>
    /// <returns></returns>
    [NonAction]
    [CapSubscribe("order.services.createorder")]
    public async Task ReduceStock(CreateOrderMessageDto message)
    {
        //業務代碼
        var product = await _context.Products.FirstOrDefaultAsync(p => p.ID == message.ProductID);
        product.Stock -= message.Count;

        await _context.SaveChangesAsync();
    }

}

Product.API/MessageDto/CreateOrderMessageDto.cs:

/// <summary>
/// 下單事件消息
/// </summary>
public class CreateOrderMessageDto
{
    /// <summary>
    /// 產品ID
    /// </summary>
    public int ProductID { get; set; }

    /// <summary>
    /// 購買數量
    /// </summary>
    public int Count { get; set; }
}

Product.API/Models/Product.cs產品實體類:

public class Product
{
    [Key]
    [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)]
    public int ID { get; set; }

    /// <summary>
    /// 產品名稱
    /// </summary>
    [Required]
    [Column(TypeName = "VARCHAR(16)")]
    public string Name { get; set; }

    /// <summary>
    /// 庫存
    /// </summary>
    [Required]
    public int Stock { get; set; }
}

Product.API/Models/ProductContext.cs數據庫Context:

public class ProductContext : DbContext
{
    public ProductContext(DbContextOptions<ProductContext> options)
       : base(options)
    {

    }

    public DbSet<Product> Products { get; set; }

    protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
    {
        base.OnModelCreating(modelBuilder);
        
        //初始化種子數據
        modelBuilder.Entity<Product>().HasData(new Product
        {
            ID = 1,
            Name = "產品1",
            Stock = 100
        },
        new Product
        {
            ID = 2,
            Name = "產品2",
            Stock = 100
        });
    }
}

Product.API/appsettings.json增加數據庫連接字符串:

"ConnectionStrings": {
  "ProductContext": "User ID=postgres;Password=pg123456;Host=host.docker.internal;Port=5432;Database=Product;Pooling=true;"
}

Product.API/Startup.cs修改ConfigureServices方法,添加Cap配置:

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddControllers();

    services.AddDbContext<ProductContext>(opt => opt.UseNpgsql(Configuration.GetConnectionString("ProductContext")));

    //CAP
    services.AddCap(x =>
    {
        x.UseEntityFramework<ProductContext>();

        x.UseRabbitMQ("host.docker.internal");
    });
}

以上是產品服務的修改。

訂單服務和產品服務的修改到此就完成了,看着修改很多,其實功能很簡單。就是各自增加了自己的數據庫表,然後訂單服務增加了下單接口,下單接口會發出“下單事件”。產品服務增加了減庫存接口,減庫存接口會訂閱“下單事件”。然後客戶端調用下單接口下單時,產品服務會減去相應的庫存,功能就這麼簡單。

關於EF數據庫遷移之類的基本使用就不介紹了。使用Docker重新構建鏡像,運行訂單服務,產品服務:

docker build -t orderapi:1.1 -f ./Order.API/Dockerfile .
docker run -d -p 9060:80 --name orderservice orderapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9060"
docker run -d -p 9061:80 --name orderservice1 orderapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9061"
docker run -d -p 9062:80 --name orderservice2 orderapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9062"

docker build -t productapi:1.1 -f ./Product.API/Dockerfile .
docker run -d -p 9050:80 --name productservice productapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9050"
docker run -d -p 9051:80 --name productservice1 productapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9051"
docker run -d -p 9052:80 --name productservice2 productapi:1.1 --ConsulSetting:ServicePort="9052"

最後 Ocelot.APIGateway/ocelot.json 增加一條路由配置:

好了,進行到這裏,整個環境就有點複雜了。確保我們的PostgreSQL,RabbitMQ,Consul,Gateway,服務實例都正常運行。

服務實例運行成功后,數據庫應該是這樣的:

產品表種子數據:

cap.published表和cap.received表是由CAP自動生成的,它內部是使用本地消息表+MQ來實現異步確保。

運行測試

這次使用Postman作為客戶端調用下單接口(9070是之前的Ocelot網關端口):

訂單庫published表:

訂單庫order表:

產品庫received表:

產品庫product表:

再試一下:

OK,完成。雖然功能很簡單,但是我們實現了服務的解耦,異步調用,和最終一致性。

總結

注意,上面的例子純粹是為了說明EventBus的使用,實際中的下單流程絕對不會這麼做的!希望大家不要較真。。。

可能有人會說如果下單成功,但是庫存不足導致減庫存失敗了怎麼辦,是不是要回滾訂單表的數據?如果產生這種想法,說明還沒有真正理解最終一致性的思想。首先下單前肯定會檢查一下庫存數量,既然允許下單那麼必然是庫存充足的。這裏的事務是指:訂單保存到數據庫,和下單事件保存到cap.published表(保存到cap.published表理論上就能夠發送到MQ)這兩件事情,要麼一同成功,要麼一同失敗。如果這個事務成功,那麼就可以認為這個業務流程是成功的,至於產品服務的減庫存是否成功那就是產品服務的事情了(理論上也應該是成功的,因為消息已經確保發到了MQ,產品服務必然會收到消息),CAP也提供了失敗重試,和失敗回調機制。

如果非要數據回滾也是能實現的,CAP的ICapPublisher.Publish方法提供一個callbackName參數,當減庫存時,可以觸發這個回調。其本質也是通過發布訂閱完成,這是不推薦的做法,就不詳細說了,有興趣自己研究一下。
另外,CAP無法保證消息不重複,實際使用中需要自己考慮一下消息的重複過濾和冪等性。

這一篇內容有點多,不知道有沒有表達清楚,有問題歡迎評論交流,如有不對之處還望大家指出。

下一篇計劃寫一下授權認證相關的內容。

代碼放在:https://github.com/xiajingren/NetCoreMicroserviceDemo

未完待續…

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