1、什麼是SDS?

Redis 自定的字符串存儲結構，關於redis，你需要了解的幾點！中我們對此有過簡要說明。

Redis 底層是用C語言編寫的，可是在字符存儲上，並未使用C原生的String類型，而是定義了自己的字符串結構 Simple Dynamic Stirng，簡稱SDS。

SDS基本結構如下：

struct sdshdr {
  int len; // 記錄buf數組中已使用字節的數量，等於SDS所保存字符串的長度 
  int free; // 記錄buf數組中未使用字節的數量 
  char buf[];// 字節數組，用於保存字符串 
};

例如，字符串“Redis”存儲示意圖為：

圖1

當前存儲字符串長度為5，未使用長度為0，字節數組存儲的字符為“Redis\0”。

這裏需要注意的是：內部數據數組存儲字符串形式符合C語言要求，以‘\0’結尾。且len字符串長度不包含結尾標識符‘\0’。

buf[]的這種遵循C語言形式的存儲，使得Redis可以直接使用C語言的相關字符串函數進行SDS對象的操作。

二、SDS的優勢

1、O(1)時間複雜度獲取字符串長度

SDS內部維護着一個字符串長度的len變量，可以直接讀取，時間複雜度為O(1)。

對於傳統的C字符串：字符+“\0”，想要獲取字符長度，則需要遍歷整個字符串，直到遇到結束字符，時間複雜度為O(n)。

2、緩衝區溢出規避

所謂緩衝區溢出即所需要的內存超出了實際的內存。因此對於C字符串來說，要特別注意內存分配，回收使用問題。

比如，向一個現有字符串內添加特定字符時，需要保證當前已經分配了這足夠的內存。 

圖2

與C不同的是，SDS的空間預分配策略可以避免緩衝區溢出發生，

當需要對SDS進行操作時，首先會檢查當前空間是否滿足需求，不足則擴展當前分配空間。內存檢查相對於C變成了內部預置操作。

3、減少內存重分配次數

上面我們講到過，C字符操作前都需要進行內存的分配操作，同時，操作完成后，也需要進行相應的內存回收操作。一次操作至少涉及一次內存分配操作。

大家都知道內存的重分配是一個比較複雜且需精細控制的過程，耗時耗資源。針對此弊端，Redis 在SDS內存配置策略上採用了空間預分配+惰性刪除相結合的策略。

a）空間預分配：

空間預分配用於優化SDS字符擴展操作。

所謂預分配，也即是說在一次擴展操作中，擴展的空間大小會大於實際需要的空間大小。
如下，圖1執行圖2操作后SDS變更為：

圖3 

預分配空間的大小基於以下規則計算：

SDS len<1M：分配len長度空間作為預分配空間；

SDS len>=1M：分配1M空間作為預分配空間；

這樣，在下次進行字符操作的時候，如果所需要的空間小於當前SDS free空間，則可以直接行操作，而不需要再執行內存擴展，重分配操作。

SDS的預分配機制使得一次擴展操作所需的內存重分配次數變為<=1。

b）惰性刪除機制

所謂惰性刪除，即調整刪除SDS中部分數據時，不會立刻執行內存重分配，而是會保留空出來內存，並更新內部free屬性。以備將來有字符擴展需求，可以直接使用。

當然，Redis也提供了主動釋放未使用內存的方法。

如下，刪除“ent”之後的SDS結構：

 圖4

SDS的內存分配機制，尤其對於以寫為主的應用場景，能夠提供更加優異的性能表現。

3、二進制安全

C字符串由於特殊的編碼要求只能保存文本數據。

SDS相關的功能方法會以二進制的形式來操作SDS存儲的數據，沒有任何中間操作，存儲最原始的數據，因此不會有字符層面的因素影響。

SDS可以保存任何源的二進制數據，字符、圖片、文件或者序列化的對象等等。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※新北清潔公司,居家、辦公、裝潢細清專業服務

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※超省錢租車方案

※教你寫出一流的銷售文案?

最近在工作中遇到一個需求，就是找出html中所有錨文字包含 聯繫方式 的超鏈接。剛開始我寫了一個很簡單的正則來解決這個問題<a.*?聯繫方式.*?</a。但是在測試的時候卻發現這個正則表達式並不像我想象的那樣工作。

圖中給出了一個正則表達式匹配的例子，可以看出在這段文字中有兩個匹配，但是第一個匹配所包含的結果已經超出了實際需要的範圍，包含了太多的超鏈接標籤，而我需要的是最短的匹配也就是圖中橫線畫出的範圍，這是怎麼回事？

正則匹配的原理

這要從正則匹配的原理說起，簡單的來說正則匹配是一種貪心的算法。它總是先找到第一個匹配的位置，然後向後繼續匹配其他的表達式符號。對於本文給出的正則表達式，會現在html中找到一個<a標籤，然後之後是.*?，直到找到一個聯繫方式，在這個過程中如果找到了另一個<a，會被當作.*?匹配的部分，而忘記了要匹配表達式的開頭就是<a。也就是說，除非發生失配，正則表達式不會主動地回溯。儘管使用了？來表達非貪婪匹配，也只能限制向後匹配時盡可能地短，而不能縮短已匹配部分的長度。也就是說，非貪婪匹配向後是最短匹配，但是向前不是最短匹配。

對於這個任務，我後來使用了其他效率更高的方法實現了，但是有沒有可能使用正則表達式來完成這個任務呢？

零寬斷言

零寬斷言是一種零寬度的匹配，它匹配到的內容不會保存到匹配結果中去，最終匹配結果只是一個位置而已。
作用是給指定位置添加一個限定條件，用來規定此位置之前或者之後的字符必須滿足限定條件才能使正則中的字表達式匹配成功。

零寬斷言總共有四種

對於這個需求，實際上應該找到離聯繫方式最近的一個<a，也就是說，在<a到聯繫方式之前不能再有其他的<a了。而最開始的正則匹配表達式<a.*?聯繫方式.*?</a中的.*?可以通過.來匹配任意一個字符，在這裏可以使用零寬度負先行斷言來限制.匹配的任何一個字符的右側不能夠再有<a。也就是.(?!<a)，再將這個整體重複多次(.(?!<a))*?。這裏引入了一個額外的括號，為了不產生多餘的匹配，可以使用非捕獲組來去除不需要的匹配，最終可以將整個表達式寫成<a(:?.(?!<a))*?聯繫方式.*?</a。

可以看到匹配的範圍已經縮小到最後一個出現的超鏈接。

總結

因為正則表達式實現原理的限制，儘管選擇非貪婪匹配，匹配到的結果也不一定是最短的匹配。
通常正則表達式總是表明了“要匹配什麼”，而通過零寬度負斷言，則可以表明“不匹配什麼”，這比字符集中使用^來取反更加強大。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※教你寫出一流的銷售文案?

※廣告預算用在刀口上，台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※回頭車貨運收費標準

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※超省錢租車方案

Flink 1.9.0及更高版本支持Python，也就是PyFlink。

在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用戶定義的函數，使您能夠在Table API和SQL中註冊和使用這些函數。但是，聽完所有這些后，您可能仍然想知道PyFlink的架構到底是什麼？作為PyFlink的快速指南，本文將回答這些問題。

為什麼需要PyFlink？

Python上的Flink和Flink上的Python

那麼，PyFlink到底是什麼？顧名思義，PyFlink就是Apache Flink與Python的組合，或者說是Python上的Flink。但是Flink on Python是什麼意思？首先，兩者的結合意味着您可以在Python中使用Flink的所有功能。而且，更重要的是，PyFlink還允許您在Flink上使用Python廣泛的生態系統的計算功能，從而可以進一步促進其生態系統的開發。換句話說，這對雙方都是雙贏。如果您更深入地研究這個主題，您會發現Flink框架和Python語言的集成絕不是巧合。

Python和大數據生態系統

python語言與大數據緊密相連。為了理解這一點，我們可以看一下人們正在使用Python解決的一些實際問題。一項用戶調查显示，大多數人都在使用Python進行數據分析和機器學習應用程序。對於此類情況，大數據空間中還解決了一些理想的解決方案。除了擴大大數據產品的受眾範圍之外，Python和大數據的集成還通過將其獨立體繫結構擴展到分佈式體繫結構，極大地增強了Python生態系統的功能。這也解釋了在分析大量數據時對Python的強烈需求。

為什麼選擇Flink和Python？

Python和大數據的集成與其他最近的趨勢一致。但是，再次說明一下，為什麼Flink現在支持Python，而不是Go或R或另一種語言？而且，為什麼大多數用戶選擇PyFlink而不是PySpark和PyHive？

為了理解原因，讓我們首先考慮使用Flink框架的一些優勢：

• 有利的體繫結構： Flink是具有統一流和批處理功能的純流計算引擎。
• 新的活力：根據ASF的客觀統計，Flink是2019年最活躍的開源項目。
• 高可靠性：作為一個開源項目，Flink經過長期測試，並廣泛應用於大數據公司的生產環境中。

接下來，讓我們看看為什麼Flink支持Python而不是其他語言。統計數據显示，Python是繼Java和C之後最受歡迎的語言，並且自2018年以來一直在快速發展。Java和Scala是Flink的默認語言，但是Flink支持Python似乎是合理的。

PyFlink是相關技術發展的必然產物。但是，僅僅了解PyFlink的重要性是不夠的，因為我們的最終目標是使Flink和Python用戶受益並解決實際問題。因此，我們需要進一步探索如何實現PyFlink。

PyFlink架構

要實現PyFlink，我們需要知道要實現的關鍵目標和要解決的核心問題。PyFlink的主要目標是什麼？簡而言之，PyFlink的主要目標如下：

1. 使所有Flink功能對Python用戶可用。
2. 在Flink上運行Python的分析和計算功能，以提高Python解決大數據問題的能力。

在此基礎上，讓我們分析實現這些目標需要解決的關鍵問題。

使Flink功能可供Python用戶使用

要實現PyFlink，是否需要像現有Java引擎一樣在Flink上開發Python引擎？答案是NO。嘗試在Flink 1.8版或更早版本中進行，但效果不佳。基本設計原則是以最小的成本實現給定的目標。最簡單但最好的方法是提供一層Python API，並重用現有的計算引擎。

那麼，我們應該為Flink提供哪些Python API？他們對我們很熟悉：高級表API和SQL，以及有狀態的DataStream API。現在，我們越來越接近Flink的內部邏輯，下一步是提供適用於Python的Table API和DataStream API。但是，剩下要解決的關鍵問題到底是什麼呢？

關鍵問題

顯然，關鍵問題在於在Python虛擬機（PyVM）和Java虛擬機（JVM）之間建立握手，這對於Flink支持多種語言至關重要。要解決此問題，我們必須選擇適當的通信技術。

選擇虛擬機通信技術

當前，有兩種解決方案可用於實現PyVM和JVM之間的通信，它們是Beam和Py4J。前者是一個著名的項目，具有多語言和多引擎支持，而後者是用於PyVM和JVM之間通信的專用解決方案。我們可以從幾個不同的角度比較和對比Apache Beam和Py4J，以了解它們之間的區別。首先，考慮一個比喻：要越過一堵牆，Py4J會像痣一樣在其中挖一個洞，而Apache Beam會像大熊一樣把整堵牆推倒。從這個角度來看，使用Apache Beam來實現VM通信有點複雜。簡而言之，這是因為Apache Beam專註於通用性，在極端情況下缺乏靈活性。

除此之外，Flink還需要交互式編程。此外，為了使Flink正常工作，我們還需要確保其API設計中的語義一致性，尤其是在其多語言支持方面。Apache Beam的現有體繫結構無法滿足這些要求，因此答案很明顯，Py4J是支持PyVM和JVM之間通信的最佳選擇。

技術架構

在PyVM和JVM之間建立通信之後，我們已經實現了向Python用戶提供Flink功能的第一個目標。我們已經在Flink 1.9版中實現了這一點。現在，讓我們看一下Flink 1.9版中PyFlink API的體繫結構：

Flink 1.9版使用Py4J來實現虛擬機通信。我們為PyVM啟用了網關，為JVM啟用了網關服務器以接收Python請求。此外，我們還提供了Python API中的TableENV和Table之類的對象，這些對象與Java API中提供的對象相同。因此，編寫Python API的本質是關於如何調用Java API。Flink 1.9版還解決了作業部署問題。它使您可以通過各種方式提交作業，例如運行Python命令以及使用Python Shell和CLI。

但是，此體繫結構提供了哪些優勢？首先，該體繫結構很簡單，並且可以確保Python API和Java API之間的語義一致性。其次，它還提供了與Java作業相當的出色Python作業處理性能。

在Flink上運行Python的分析和計算功能

上一節介紹了如何使Flink功能可供Python用戶使用。本節說明如何在Flink上運行Python函數。通常，我們可以通過以下兩種方式之一在Flink上運行Python函數：

1. 選擇一個典型的Python類庫，並將其API添加到PyFlink。該方法花費很長時間，因為Python包含太多的類庫。在合併任何API之前，我們需要簡化Python執行。
2. 基於現有的Flink Table API和Python類庫的特徵，我們可以將所有現有的Python類庫函數視為用戶定義的函數，並將其集成到Flink中。Flink 1.10及更高版本中支持此功能。功能集成的關鍵問題是什麼？同樣，它取決於Python用戶定義函數的執行。

接下來，讓我們為這個關鍵問題選擇一種技術。

選擇執行用戶定義功能的技術

實際上，執行Python用戶定義的函數非常複雜。它不僅涉及虛擬機之間的通信，還涉及以下所有方面：管理Python執行環境，解析Java和Python之間交換的業務數據，將Flink中的狀態後端傳遞給Python以及監視執行狀態。鑒於所有這些複雜性，現在是Apache Beam發揮作用的時候了。作為支持多種引擎和多種語言的大熊，Apache Beam可以在解決這種情況方面做很多工作，所以讓我們看看Apache Beam如何處理執行Python用戶定義的函數。

下面显示了可移植性框架，該框架是Apache Beam的高度抽象的體繫結構，旨在支持多種語言和引擎。當前，Apache Beam支持幾種不同的語言，包括Java，Go和Python。

用戶定義的功能架構

UDF體繫結構不僅需要實現PyVM與JVM之間的通信，還需要在編譯和運行階段滿足不同的要求。在下面的PyLink用戶定義功能架構圖中，JVM中的行為以綠色表示，而PyVM中的行為以藍色表示。讓我們看看編譯期間的局部設計。本地設計依賴於純API映射調用。Py4J用於VM通信。

現在，讓我們看看Python API和Java API在此架構中的工作方式。在Java方面，JobMaster將作業分配給TaskManager，就像處理普通Java作業一樣，並且TaskManager執行任務，這涉及到操作員在JVM和PyVM中的執行。在Python用戶定義的函數運算符中，我們將設計各種gRPC服務，用於JVM和PyVM之間的通信。例如，用於業務數據通信的DataService和用於Python UDF的StateService來調用Java State後端。還將提供許多其他服務，例如日誌記錄和指標。

我們如何使用PyFlink？

了解了PyFlink的體繫結構及其背後的思想之後，我們來看一下PyFlink的特定應用場景，以更好地了解其背後的方式和原因。

PyFlink的應用場景

PyFlink支持哪些業務方案？我們可以從兩個角度分析其應用場景：Python和Java。請記住，PyFlink也適用於Java可以應用的所有情況。

1. 事件驅動的方案，例如實時數據監控。
2. 數據分析，例如庫存管理和數據可視化。
3. 數據管道，也稱為ETL方案，例如日誌解析。
4. 機器學習，例如有針對性的建議。

您可以在所有這些情況下使用PyFlink。PyFlink也適用於特定於Python的方案，例如科學計算。在如此眾多的應用場景中，您可能想知道現在可以使用哪些特定的PyFlink API。因此，現在我們也來研究這個問題。

PyFlink安裝

在使用任何API之前，您需要安裝PyFlink。當前，要安裝PyFlink，請運行命令：pip install apache-Flink

PyFlink API

PyFlink API與Java Table API完全一致，以支持各種關係和窗口操作。某些易於使用的PyFlink API比SQL API更為強大，例如特定於列操作的API。除了API，PyFlink還提供了多種定義Python UDF的方法。

PyFlink中用戶定義的函數定義

可以擴展ScalarFunction（例如，通過添加指標）以提供更多輔助功能。另外，PyFlink用戶功能函數支持Python支持的所有方法定義，例如lambda，命名函數和可調用函數。

定義完這些方法后，我們可以使用PyFlink Decorators進行標記，並描述輸入和輸出數據類型。我們還可以基於Python的類型提示功能進一步簡化更高版本，以進行類型派生。以下示例將幫助您更好地了解如何定義用戶定義的函數。

定義Python用戶定義函數的一種情況

在本例中，我們將兩個数字相加。首先，為此，導入必要的類，然後定義前面提到的函數。這非常簡單，因此讓我們進行一個實際案例。

PyFlink的未來前景如何？

通常，使用PyFlink進行業務開發很簡單。您可以通過SQL或Table API輕鬆描述業務邏輯，而無需了解基礎實現。讓我們看一下PyFlink的整體前景。

目標驅動路線圖

PyFlink的開發始終受到目標的推動，這些目標是使Flink功能可供Python用戶使用並將Python函數集成到Flink中。根據下面显示的PyFlink路線圖，我們首先在PyVM和JVM之間建立了通信。然後，在Flink 1.9中，我們提供了Python Table API，向Python用戶開放了現有的Flink Table API功能。在Flink 1.10中，我們準備通過以下操作將Python函數集成到Flink：集成Apache Beam，設置Python用戶定義的函數執行環境，管理Python對其他類庫的依賴關係以及為用戶定義用戶定義的函數API，以便支持Python用戶定義函數。

為了擴展分佈式Python的功能，PyFlink提供了對Pandas Series和DataFrame支持，以便用戶可以在PyFlink中直接使用Pandas用戶定義的函數。此外，將來會在SQL客戶端上啟用Python用戶定義函數，以使PyFlink易於使用。PyFlink還將提供Python ML管道API，以使Python用戶能夠在機器學習中使用PyFlink。監視Python用戶定義的函數執行對實際生產和業務至關重要。因此，PyFlink將進一步為Python用戶定義函數提供度量管理。這些功能將包含在Flink 1.11中。

但是，這些只是PyFlink未來發展計劃的一部分。還有更多工作要做，例如優化PyFlink的性能，提供圖形計算API以及為Flink上的Pandas支持Pandas的本機API。我們將繼續向Python用戶提供Flink的現有功能，並將Python的強大功能集成到Flink中，以實現擴展Python生態系統的最初目標。

PyFlink的前景如何？您可能知道，PyFlink是Apache Flink的一部分，它涉及運行時和API層。

PyFlink在這兩層將如何發展？在運行時方面，PyFlink將構建用於JVM和PyVM之間通信的gRPC常規服務（例如控件，數據和狀態）。在此框架中，將抽象化Java Python用戶定義函數運算符，並構建Python執行容器以支持Python的多種執行方式。例如，PyFlink可以在Docker容器中甚至在外部服務集群中作為進程運行。特別是在外部服務群集中運行時，將以套接字的形式啟用無限擴展功能。這一切在後續的Python集成中都起着至關重要的作用。

在API方面，我們將在Flink中啟用基於Python的API，以實現我們的使命。這也依賴於Py4J VM通信框架。PyFlink將逐漸支持更多的API，包括Flink中的Java API（例如Python Table API，UDX，ML Pipeline，DataStream，CEP，Gelly和State API）以及在Python用戶中最受歡迎的Pandas API。基於這些API，PyFlink將繼續與其他生態系統集成以便於開發；例如Notebook，Zeppelin，Jupyter和Alink，這是阿里巴巴的Flink開源版本。到目前為止，PyAlink已完全整合了PyFlink的功能。PyFlink也將與現有的AI系統平台集成，例如著名的TensorFlow。

為此，PyFlink將一直保持活力。同樣，PyFlink的任務是使Flink功能可供Python用戶使用，並在Flink上運行Python分析和計算功能。

更多實時數據分析相關博文與科技資訊，歡迎關注 “實時流式計算”
關注 “實時流式計算” 回復 “电子書” 獲取Flink 300頁實戰电子書

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

6月26日，以“技術驅動混合動力市場化”為主題的2014第三屆混合動力技術國際峰會開幕。本屆峰會由Merisis Consulting舉辦，超過150位來自政府部門，科研機構，整車，一級和二級的核心零部件供應商的高層代表們齊聚一堂，共議混合動力汽車的技術路線和發展。

乘用車市場方面，目前的市場熱度雖然中等，可以預見在不久以後將會迎來良好的發展勢頭。四部委聯合發佈的《關於繼續開展新能源汽車推廣應用工作的通知》中明確了PHEV的補貼政策，上海廣州北京各地政府也相繼推出了對於PHEV和燃料電池汽車的大力度補貼條例，這將在未來1~2年內對HEV的銷量和市場接受度產生一定的推動力度。而技術相較成熟的商用車市場，大力度的政策補貼，也驅使整車廠們在不斷追求規模的基礎上追求更低成本，最優化的技術。

2014第三屆混合動力技術國際峰會為汽車業界關注混合動力和新能源汽車發展的同仁們提供了一手資訊，説明他們更好的判斷行業未來走向，學習借鑒前沿的經驗與技術，並更好的推動混合動力汽車的研發和市場化進程。

在兩天全程的演講中，嘉賓們從各自領域為在場觀眾分享了行業內前瞻資訊和專業知識。以上總結部分讓筆者印象深刻並值得行業人士深入思考的觀點。

國家發改委耿志成老師在報告中明確國家主要扶持的發展方向有三方面：電動車(包括PHEV)，燃料電池汽車，HEV電池控制系統。那麼汽車工業尤其是新能源汽車的未來是靠市場還是靠政策，這一圍繞人們心中許久的問題也許仍然有待時日來解答。

真鋰研究聶昕老師未對目前中國電池行業發展做過於資料性的分析，而是提出未來電池技術的瓶頸將不再是問題。從今年正極材料已經發展到五氟級，以及液體電解質發展到固態電解質，性能大幅度提升等方面可以預見未來無限可能性。同時，也認為目前電池領域存在的主要將圍繞BMS以及一致性問題展開。

第一天上午的小組討論環節中上汽集團商用車技術中心蘭志波總工分享了他個人的獨到觀點，他認為目前HEV存在的成本問題還是基於用戶需求挖掘不夠，用戶並非一味的追求低價格，真正有特點的產品仍然能夠打動消費者。汽車不論技術如何發展，消費者還是講駕駛體驗。

來自吉孚動力的Sven Steinwascher先生分享了混合動力變速箱方面的最新技術挑戰，從客戶接受度到換擋品質，以及變速箱的整合可能性。在演講中他提出了變速箱混合的概念並對其動力總成的佈局進行了詳盡分析。從而最終達到了良好的駕駛性能，經濟型和低成本。

法國Energies Nouvelles的Sébastien MAGAND先生為我們分享了混合動力傳動技術方面的海外領先經驗。IFPEN的傳動系統有11個模式，低於50kg的輕量化設計，有低於300mm長度的無離合器版本，以及模組化的電動汽車整合及比率。優勢在於大量節油，設計輕巧，卓越駕駛性能以及成本最優化。

第二天下午商用車專場中來自五洲龍的全頌華先生細緻深入的為大家講解了公司技術的發展，關鍵零部件的發展以及車配套設施的發展。公司緊跟國家政策，參與了2009年商業示範運行項目並利用2011年世界大學生運動會實現了真正的市場化和批量化。

一位演講者曾經這麼說到，在混合動力越走越看不到前途的過程中，松正的技術突然讓我感覺又有了希望。天津松正的李喬博士在本次論壇上圍繞第IV代插電式深混公車動力系統關鍵技術及應用展開的詳細的解析。觀點很鮮明：技術應以使用者為導向，使用者關心價格又希望避免插電的繁瑣過程。松正的技術可以同時滿足客戶的這兩點需求。

宇通客車主管新能源產品的胡俊傑經理提出混合動力才是未來公交的發展方向。配置可更改、功能可定制的動力系統技術平臺，大力自主研發電機電控電源技術、整車和發動機節能技術和輕量化技術。作為新能源客車推廣應用的領頭企業，他認為制約推廣的瓶頸在於電源和充電技術兩方面，電池的成本和壽命，充電標準、設施、模式包括技術開發。

在聆聽了插電式、混合動力之後，東風揚子江客車雷洪鈞開始了他純電動客車的精彩報告。他認為電動車，混合動力，插電式三者存在都有它的意義，細分市場和技術方向。混合動力中“混合”二字的定義有待深究，混合的普遍解釋是2種以上能源作為動力並存。混合僅僅是油電混合，氣電混合或者也應將燃料汽車加入其中。如果新能源汽車的最終目標是節能減排，那麼他的觀點是減排肯定排第一位，然後才是節能。而我們所談論的重混，中混&微混根本是同一條技術路線，只是發展程度和時間問題。

衷心感謝中國公交資訊網、電動汽車網、高工鋰電網、新華信汽車網等十餘家媒體合作夥伴對論壇進行的全程的報導。我們將在來年呈現更精彩豐富的會議內容，也期待行業內合作夥伴的參與和支持。

更多混合動力行業最新動態、趨勢、資料、人脈資訊，可關注搜索微信服務號“merisis-asia”，掃描以下二維碼關注我們的微信互動平臺

網站：

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※廣告預算用在刀口上，台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※新北清潔公司,居家、辦公、裝潢細清專業服務

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※教你寫出一流的銷售文案?

※超省錢租車方案

    根據國外媒體報導，英國中央政府正在規劃一筆約 850 萬美元的預算，用來採購約 150 輛的 Tesla Model S 電動車，用來取代中央政府部門使用的老舊車輛。這 150 輛 Tesla S 服役後，將占英國中央政府機關用車約 30 %。   英國政府將會以每輛約 3 萬 3000 英鎊（約合台幣 171 萬 7600 元）的價格取得這批 Tesla S，雖然說已經比 Tesla Model S 在英國的正式售價 5 萬英鎊要便宜，但是仍然超出預算許多。   英國政府會採用 Tesla S 的主要原因是：跟 3 萬英鎊價格帶的其他電動車款相比（主要是 BMW i3，即便是 i3 Rex 增程版也只有 300 公里），Tesla Model S 的 250 英哩續航力（約 402 公里），相較之下的確是實用太多了。   （圖片來源：）

本站聲明:網站內容來源於EnergyTrend https://www.energytrend.com.tw/ev/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※超省錢租車方案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※回頭車貨運收費標準

※教你寫出一流的銷售文案?

先說我的結論就是：技術債要還，還不還技術債，決定你所在的公司是不是尊重科學尊重技術，觀點主要有一下三個：

• 技術債是什麼，對產品和項目有什麼影響
• 技術債對開發環境和技術氛圍的影響
• 技術債和技術價值觀

技術棧是什麼，對產品和項目有什麼影響

既然叫技術債，那麼他本質是一種“債”，所以我們先脫離所謂的技術，單獨聊聊什麼是債？債是一個金融上的術語，代表你的負資產，說人話就是代表你欠了別人的錢，在著名美劇《冰與火之歌》裏面的蘭尼斯特家族有一句名言就是：有債必嘗

1. 那麼生活中有哪些跟債相關的事情呢？我們日常接觸的債有哪些？ 花唄，信用卡，透支下個月工資，貸款，高利貸 等等

2. 債有什麼特點？債本身是一種透支行為，是你犧牲未來滿足自己當下的某種需求，而且所有的債都有一個共同的特點，就是利息，而且跟隨時間~利滾利

3. 那麼債是怎麼產生的？大家可以想想你什麼時候會用信用卡，用花唄去購物，或者去借高利貸？當你渴望得到某一個東西，但是你本身還不具備購買能力的時候，你會去借債對吧，例如在你財務狀況還很差的情況下，你想買名牌包包，你想買最新款性能最好的蘋果電腦，你想買豪華轎車等等，通過透支未來，來滿足當下的需求，技術債為什麼叫債，就是通過借債，透支系統的擴展性，安全性，來達到快速上線功能目的，借債很容易上癮，為什麼？因為它可以讓你快速滿足慾望（物質，快速變現），嘗到甜頭

4. 要麼有債要不要還？還債重不重要？：我覺得這其實是看你個人的選擇而已，你借錢也可以不還，可以賴賬，可以能拖一年是一年，甚至也可以忘記你借過的債或者否認它，這可以讓你獲得一些短期利益，讓你嘗到一些甜頭，例如技術上你也可以通過欠債，來快速的實現功能，但是不知道大家是否在意自己的信用和口碑，但在如今的文明社會正在構建就是個人的信用體系，國家徵信中心，支付寶的芝麻信用，微信的支付積分，都是在評價你的個人信用，你的還債的及時和履行契約的能力，最終都是體現在你的個人信用積分上，所以說有債不還也是可以的，這取決與你是否在意你的個人信用和口碑，但如果是一個信用不好的人那麼在一個信用體系如此完善的現代社會裡面是很艱難的，別人不敢跟你做生意，你做什麼時候都必須要先交押金，出行乘坐交通工作，信用好的可以走安全通道，你就必須過安檢和全身掃描，所以在不在債務，還不還債務，其實取決於你想不想做一個講信用的人，做一個用誠信為本去安身立命的人，如果你想做一個誠信為本的人，那麼就要放棄短期利益，把目光放的更加長遠一些，記得我曾經看過一個報道，是講京東創業的故事，京東的企業家劉強東對記者說，如果我們想要賺錢，那麼很簡單，我們有很多捷徑可以走，例如我們不給員工買交社保和五險一金，把大量人員全部轉去外包公司，那麼我們每年營業額馬上就會多十幾個億，可以馬上賺很多的錢，但是他沒有選擇這樣做，這樣通過透支的做事方式確實短期可以獲得一些利益，但是長期來看，你失去的人心，失去了企業的誠信

技術債對開發環境和技術氛圍的影響

產品的迭代就像一個運動員在跑步，汽車在前進，技術債就像運動員消耗的體力，汽車在運行當中所出現的各種問題，沒油，爆胎，熄火等等，還債就是給運動員補水，給汽車加油一樣，是為了可以讓運動員和汽車跑的更遠，不至於因為累積技術債而掛掉，為什麼要重視技術債和細節？因為魔鬼藏在細節當中，再舉幾個和生活息息相關的：

1. 為什麼我們大樓每天檢修消防和安全設備，為什麼消防要經常做演習？在這些沒有真正產出的事情上耗費精力，難道不能等到真正發生火災發生後去撲滅和搶救嗎 ？
2. 飛機是在起飛前，為什麼需要做那麼多的安全和檢查措施？確保沒有風險后，然後再執行起飛，難道不能先讓飛機起飛，等到出現問題后再去補救和修復嗎 ？
3. 為什麼我們提倡每天鍛煉身體，健康飲食？為什麼每年要去醫院體檢？難道不應該等到你的身體已經出現問題，或者發出警報后，你再去看醫生嗎?

說到這裏，技術債的重要性毋庸置疑，重視技術債，就是重視於未然，已最低的成本或者零成本，防止未來的災難發生，還不還技術債很多時候是一種選擇，這些選擇決定了你有沒有預先判斷和解決問題的能力，那麼什麼樣的產品不用還技術債？一次性產品，例如一次性杯子，一次性手套用完就扔掉，所以如果產品長期的可持續的發展，那麼技術債的重要性是毋庸置疑的，對方辯友可能會說我們不是不還技術債，我們只是等做完緊急需求等到空閑時間再還技術債，但是經常做項目的同事應該了解，哪有什麼空閑時間？我們在項目衝刺的時候怎麼可能還會有空閑時間，大部分時間所謂的稍後處理，其實就是不處理，屬於掩耳盜鈴，當技術債被遺忘后就成為項目的定時炸彈埋在那裡了，而且技術債的特性前面也說了，所謂的稍後處理，就是讓它利滾利，拖延時間越長，還債的成本越高，而且人們還債的意願就越低，誰也不敢去碰它，例如，你身體出現問題，你不去看醫院檢查和修復問題，而是一直繼續使用和消耗你的身體，拖到最後實在不能動的，你沒辦法去醫院一查，癌症晚期，那時候神仙也沒救了， 而且技術債不單單是技術債，它就像一個垃圾堆一樣，久而久之不處理，慢慢周圍就會產生更多的垃圾，因此產生的“破窗效應”更加是會對未來的項目環境造成很大的影響，大家也會逐漸喪失維護環境的信心，所以我們在討論技術債的時候不僅僅是討論技術債本身，技術債對團隊追求質量的信心，對大家維護環境整潔的积極性都會造成很大的影響，所以我方觀點是，技術債，有債必嘗，越拖成本越高，最好是在發現的時候馬上處理它，不要讓乾淨的房間出現垃圾堆，只有在乾淨的環境下大家才能持續的高效的去創造，一個需求捏着鼻子做，兩個需求捏着鼻子做，久而久之代碼中就散發出臭味，對於大家的工作體驗和項目質量都會產生巨大的影響，如果連工作都不開心，那還談什麼夢想？沒有良好的技術環境企業就無法吸收和留住高質量的技術人才，人才是現代企業的核心競爭力，沒有人才的企業在瞬息萬變的市場上是難以做出快速反應的

技術債和技術價值觀

不重視技術債就是不重視技術，不尊重科學發展，不能客觀的認識和理解技術的複雜性和軟件工程帶來的價值和意義，我們國家近幾年就因為不重視技術吃了不少虧，比如去年的中興通訊公司被制裁，因為沒有自己的技術，芯片被斷供製裁后卻毫無還手之力，國產目前的大多手機廠商看似繁榮，但手機行業的 8，9 成利潤被都被掌握技術的蘋果公司賺走，打開現在的智能手機裏面你會看到，美國的芯片和谷歌的安卓操作系統，日本的鏡頭和相機模組，三星的屏幕，還要在微薄的利潤上繳納高通的芯片稅，實際上國內大多廠商做的都是代加工和組裝的臟活累活，沒有技術的公司，就會受制於人，不僅賺不到錢，而且公司的命運都是由掌握核心技術的公司決定，再比如一個近期的新聞，哈工大的建模軟件被斷供等等例子，不勝枚舉，那麼技術有多重要？我們就用華為來舉例，華為為什麼是一家值得尊重的科技公司，因為他打破了中國自從第二次工業革命以來，但是因為長期技術落後長期受制於人的客觀事實，中國以前的代號叫做世界工廠，只適合做一些勞動密集型產業，但華為讓中國企業在先進的技術領域，同樣是被美國制裁，為什麼華為活的比中興好很多？因為華為重視技術，從海思芯片到5G 再到操作系統，自己擁有產業供應鏈，有自己的的核心技術，才能掌握自己的命運，而且在取得商業上的成功后，也得到的大家的尊重，相同還有最近處於風口的台灣的芯片製造廠商台積電公司，全球唯二掌握 7納米芯片製造技術的芯片公司，因為自主的核心技術在擁有可以在國際上和英特爾平起平坐資本，綜上所述，不重視技術雖然也可以生存，但是重視技術，掌握核心技術，才能走的更遠，我們都知道技術的目的是要體現商業價值，但前提是要擁有核心技術才配擁有商業價值，沒有技術壁壘的企業和人隨時都可能被人替換，而且幾乎沒有什麼成本，重視技術公司才能發展的更遠，才不會受制於人，才能成為頭部玩家，收割行業90%的利潤，才有可能成為一家偉大並且受人尊重的公司，不然你去想想蘋果公司為什麼不放棄技術，微軟和谷歌為什麼不放棄技術，英特爾和高通為什麼不放棄技術，技術很重要，可以讓個人和企業提升競爭力，不容易被淘汰，對於國家和社會，二次工業革命以來，技術改變了我們的生產效率，從而改變我們社會的運行方式，技術幫助解決了困擾我們幾千年的《馬爾薩斯陷阱》，我們國家經歷過近代史的幾百年技術落後的屈辱后，更加的尤為重視技術，我們在1960 年代大家都吃不飽的情況下我們就研發出自己的原子彈，我們國家級的戰略目標《中國製造 2025》就包含的“芯片，人工智能，區塊鏈，機器人，新能源”等等高精尖產業，目的就是讓我們脫離低端製造業，脫離勞動密集型產業，因為沒有技術含量的重複性的勞動工作未來都將被機器和 人工智能 取代，在未來很難被取代就是人類特有的豐富的想象力和創造力。

最後我想再引用 一個真實的故事，是來源於 NASA 的著名文章《為什麼要探索太空？》，文章的背景是來源於 1970年，贊比亞修女 Mary Jucunda 給 NASA 科學家 Ernst Stuhlinger 博士寫了一封信，信中，Mary Jucunda 修女問道：目前地球上還有這麼多小孩子吃不上飯，他怎麼能捨得為遠在火星的項目花費數十億美元。Ernst Stuhlinger 在回信中寫到一個真實的故事如下：

那是在400年前，德國某小鎮里有一位伯爵。他是個心地善良的人，他將自己收入的一大部分捐給了鎮子上的窮人。這十分令人欽佩，因為中世紀時窮人很多，而且那時經常爆發席捲全國的瘟疫。一天，伯爵碰到了一個奇怪的人，他家中有一個工作台和一個小實驗室，他白天賣力工作，每天晚上的幾小時的時間專心進行研究。他把小玻璃片研磨成鏡片，然後把研磨好的鏡片裝到鏡筒里，用此來觀察細小的物件。伯爵被這個前所未見的可以把東西放大觀察的小發明迷住了。他邀請這個怪人住到了他的城堡里，作為伯爵的門客，此後他可以專心投入所有的時間來研究這些光學器件。然而，鎮子上的人得知伯爵在這麼一個怪人和他那些無用的玩意兒上花費金錢之後，都很生氣。“我們還在受瘟疫的苦，”他們抱怨道，“而他卻為那個閑人和他沒用的愛好亂花錢！”伯爵聽到后不為所動。“我會盡可能地接濟大家，”他表示，“但我會繼續資助這個人和他的工作，我確信終有一天會有回報。”果不其然，他的工作（以及同時期其他人的努力）贏來了豐厚的回報：顯微鏡。顯微鏡的發明給醫學帶來了前所未有的發展，由此展開的研究及其成果，消除了世界上大部分地區肆虐的瘟疫和其他一些傳染性疾病。伯爵為支持這項研究發明所花費的金錢，其最終結果大大減輕了人類所遭受的苦難，這回報遠遠超過單純將這些錢用來救濟那些遭受瘟疫的人。

綜上所述，重視技術債就是重視技術，重視技術就是重視細節和未來，魔鬼存在細節當中，細節決定成敗

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※網頁設計公司推薦不同的風格，搶佔消費者視覺第一線

※想知道購買電動車哪裡補助最多?台中電動車補助資訊懶人包彙整

※南投搬家公司費用,距離,噸數怎麼算?達人教你簡易估價知識!

※教你寫出一流的銷售文案?

※超省錢租車方案

Code Review 是一場苦澀但有意思的修行。

近期對團隊負責的項目，進行了一次 Code Review，代碼評審過程中遇到的那些編碼壞習慣，笑的合不攏嘴。不過，評審中很多代碼編寫問題，以往都多次提及過，所以還是按奈不住心中怒氣的小火苗。

作為用代碼編寫人生的程序員，能擁有寫一手健壯代碼的本領，那絕對很有必要。因為健壯的代碼能夠把 Bug 扼殺在搖籃里，能夠讓問題止步於上線前。

那麼，怎樣才能練就寫出健壯代碼的本領呢？

本次着重談談那些代碼編寫時的一些壞習慣，改掉這些壞習慣，相信會向健壯代碼邁進一大步。

一、編碼時易忽略性能的壞習慣 

壞習慣一：調用低效的構造器，創建包裝類型的對象。

反例：

正解：

解惑：使用 Long.valueOf(long) 代替 new Long(long)，可以提高性能。

如 Long 源碼所示，如果當傳入的值介於 -128～127 時，會優先從緩存中返回緩存的值，而不是進行 new，充分利用空間換取時間，所以當值介於 -128～127 時，採取 Long.valueOf(long) 的效率要比 new Long(long) 快很多。

建議：

• 凡是涉及到 Long, Integer, Short, Character 以及 Byte 創建對象時，優先採用高效的 valueOf() 方法，而不是直接用低效構造器創建實例。
• 享元設計模式在這兒用到了，什麼是享元模式？（留個作業）

壞習慣二：使用 keySet 迭代器迭代 Map，獲取對應的 value。

反例：

正解：

解惑：keySet 方式遍歷 Map 的性能不如 entrySet 性能好。

如果採用 keySet 的方式獲取 Map 中 key，然後通過 key 獲取 Map 對應的 value，如上圖 HashMap 源碼所示，每次都需要通過 key 去計算對應的 hash 值，然後再通過 hash 值獲取對應的 value，效率會低不少。

建議：

• 如果想獲取 Map 對應的 key 和 value，則推薦使用 entrySet。
• 如果只是單純獲取 Map 對應的 key，則推薦使用 keySet。

壞習慣三：使用 new Date().getTime() 獲取當前時間戳。

反例：

正解：

解惑：如下圖 Date 源碼所示，Date 構造方法中最終還是調用了 System.currentTimeMillis() 方法來獲取時間戳。

建議：

• 獲取當前毫秒數採用 System.currentTimeMillis()，而不是new Date().getTime(); 
• 獲取更加精確的納秒級時間值，採用 System.nanoTime；
• 在 JDK8 中，針對統計時間等場景，建議使用 Instant 類。

壞習慣四：循環中使用 ”+“ 號拼接字符串。

反例：

正解：推薦使用 StringBuilder/StringBuffer 進行字符串拼接。

解惑：「Java 程序該怎麼優化？技巧篇」以前的這篇分享做過試驗，本次不贅述。

二、編碼時易犯的一些小毛病 

毛病一：變量作為 equals() 方法的調用方。

反例：

正解：

解惑：totalCount 應該作為方法  equals() 的調用方，而不是參數 作為調用方，因為參數作為調用方會出現空指針異常。

建議：

• 字符串的比較，常量建議當做 equals() 方法的調用方；
• 字符串判斷空，建議用項目中的工具類。

毛病二：對象為 null 的檢查滯后。

反例：

正解：請在使用 data 對象前，做好是否為 null 的判斷。

解惑：後置對象為空的檢查，可能會導致空指針異常的發生。

毛病三：要求傳入非空的方法，傳入空值。

反例：

正解：signInfo 變量的值可能存在為空的情形，導致發生空指針異常。

建議：發生異常的時候，方法該終止就終止；盡量做好防禦性編程，該校驗的參數進行必要的校驗。

三、寄語寫最後 

常在河邊站哪有不濕鞋，再牛逼的碼農，編碼也會有失誤的時候，很有必要藉助一款代碼檢查工具，做最後一道防線。

在這裏，推薦 FindBugs、Checkstyle、SonarQube 三款代碼檢查工具，不過我用的最多的當屬 FindBugs，可以拿去一試，使用門檻幾乎為零。

好了，編碼中易犯的那些臭毛病，本次就談到這裏，不知道有多少條是觸動了你的心弦，希望有則改之。

關注同名公眾號：一猿小講，回復「1024」可以獲取精心為您準備的職場打怪進階資料。

一起聊技術、談業務、噴架構，少走彎路，不踩大坑，會持續輸出原創精彩分享，敬請期待！

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※廣告預算用在刀口上，台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

※新北清潔公司,居家、辦公、裝潢細清專業服務

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※教你寫出一流的銷售文案?

※超省錢租車方案

非常抱歉，今天凌晨 3:20~8:30 左右，我們使用的阿里雲 RDS 實例 SQL Server 2016 標準版突然出現 CPU 100% 故障，造成全站無法正常訪問，由此給您帶來巨大的麻煩，請您諒解。

問題很奇怪，故障期間是數據庫服務器負載極低的時間段。從阿里雲 RDS 控制台 CloudDBA 看，故障期間下面的一個 SQL 語句大量執行，並且極其消耗 CPU 。

開始我們以為是這個 SQL 語句引發的故障，但排查下來這個 SQL 語句本身並沒有性能問題，而且已經使用了至少6個月。

最終恢復正常是通過 RDS 的2次主備切換，當發現故障后，我們立即進行主備切換，但切換后 CPU 依然 100% ，然後我們排查 SQL 語句的問題，排查未果，然後又進行一次主備切換，才恢復正常。

事後分析后發現應該是第一次主備切換沒有成功完成，阿里雲 RDS 控制台查看不到主備切換日誌，但2次切換，只有第2次收到郵件通知，由此可以推斷。

您的雲數據庫RDS實例：xxx（名稱：enable or disable task fetching while rds2slb transgfer.）任務觸發切換完畢，請檢查程序連接是否正常，建議設置自動重連機制以避免切換影響。

問題的原因有待進一個分析，再次抱歉由此給您帶來的麻煩。

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※新北清潔公司,居家、辦公、裝潢細清專業服務

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※超省錢租車方案

※教你寫出一流的銷售文案?