十幾萬買SUV真的需要選更貴的四驅版嗎？

發佈日期: 2020-12-16 作者: admin

另一方面，配有四驅系統的城市SUV，其綜合油耗也會隨之提高。四驅系統的結構複雜程度比較高，必然會直接增大動力損耗，而且四驅城市SUV的整備質量普遍更重，這些產品因素都會帶來不經濟的燃油效率。然而，隨着智能四驅系統的深入普及，許多城市SUV已經可以自主選擇兩驅或者四驅模式行駛，因此，在油耗方面，四驅城市SUV與兩驅版本的差距正在拉近。

城市SUV之所以能在市場大受熱捧，主要是因為其空間、視野以及通過性的優勢，非常切合中國消費者的需求。但話又說回來，如果是一台擁有四驅系統的城市SUV，我們真的需要嗎？而答案相信在不同人的眼中都不盡相同，接下來讓解答你們的疑問。

有四驅就能越野？圖樣圖森破

直到今天，仍然有不少消費者認為所有SUV都是全能越野的能手，但實際上，市面上看得到的城市SUV基本上脫離了“越野“這個概念，換句話說，越野性能已經不再是它們城市SUV強調的產品點，舒適與穩定才是城市SUV才應該具備的能力。

所以說城市SUV的越野性能根本就是一個假命題，且根本無法與傳統硬派越野SUV相提並論。更何況，大家所津津樂道的四驅系統也並不一定具有越野性能。目前而言，主流的城市SUV都是搭載了更加智能的適時四驅系統，榮威RX5、昂科威、翼虎等四驅車型均是此類型。另外，城市SUV多以多片離合器為主，而硬派越野SUV是採用机械差速器，無論抗熱性還是穩定性，前者的火候可比後者差遠啦。

城市SUV的四驅有什麼用？

既然城市SUV的四驅系統不能提供越野，那是不是就可以稱之為雞肋了？其實不然，搭載四驅系統的城市SUV還是對駕駛有一定幫助的。首當其沖的就是增強了SUV的行車穩定性，眾所周知，相比低重心的轎車，SUV的車身結構註定了較高的側翻事故率，而通過四驅系統可以將動力均勻地分配到四個車輪上，尤其又是在雨雪濕滑路面，四驅城市SUV可以大大降低輪胎打滑失控的情況，提升車輛過彎和操控的極限。

其次，相比兩驅，四驅城市SUV可以更容易地征服各種複雜路況，提高SUV的脫困能力。但請注意這與純粹的越野SUV有着本質的區別，一般也就只適用在普通凹凸不平的爛路，是萬萬學不得硬派SUV那般上山又下水的。

選擇四驅SUV前先考慮好

誠然，四驅系統確實對於城市SUV有所幫助，當然，這也意味着消費者選擇帶四驅的城市SUV，前提是得付出更高的購車成本。由於四驅系統技術含量較高，再加上捆綁各種高配置，導致四驅版本往往是一款車型的頂配版本，起碼要比低配的兩驅版本多出幾萬元不等，例如18.98萬的繽智四驅旗艦型，比售價16.38萬的兩驅豪華型足足多出了兩萬多元。

四驅系統的取捨，說到底，還是根據自己的環境需求和購車預算作決定。雖然四驅功能的使用率不高，但有總比沒有好。特別是對於長期駕駛在雨雪天氣中的車輛，確實是能夠提供更優秀的行駛穩定性。抑或，經常跑一些爛路和濕滑泥濘路段，至少比起兩驅模式，理論上四驅系統在特殊環境下脫困能力更強大。當然，你還必須無條件接受它更昂貴的價格。

但對於如果常年行駛在城市道路，那麼四驅系統幾乎對你而言，充其量也只是做個象徵意義，與普通的兩驅城市SUV並無太大區別，反而還有可能不利於燃油經濟性。此時，兩驅車只要配備好ESp和合適的輪胎，已經足夠應付日常駕駛環境。

雖然四驅系統不如安全配置那麼有必要性，但依然有不少消費者挺重視四驅系統的作用，那麼下面就推薦幾款價格比較親民的帶四驅功能的城市SUV吧。

歐藍德 2016款 2.4L 四驅精英版 5座

指導價：18.98萬元

傳祺GS4 2017款 235T 自動四驅豪華智聯版

指導價：15.18萬元

繽智 2015款 1.8L CVT四驅旗艦型

指導價：18.28萬元

馬自達CX-4 2016款 2.5L 自動四驅藍天激情版

指導價：19.28萬元

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最低7.98萬起本周的新款SUV都高端的嚇人！

發佈日期: 2020-12-16 作者: admin

最後才是產品收益相較過去應有更大的改善。在採訪環節的開頭，李春榮說：“今年是東風乘用車九年了，明年翻過去就是十年，我們經常說十年磨一劍，這個用在我們東風風神身上非常貼切。”可以看出在過去近十年的時間里，東風風神為產品質量打下了紮實穩固的基礎。

2017年第一周，不少廠家選擇了在這周時間內搶先發布新款車型。這一周新上市的車型僅有幾款，但都是值得考慮的貨色！其中最賣力的要數東風本田！

12月29日，武漢正寒風凜凜，而此時東風風神卻熱情絲毫不減。當天受邀參加國家信息中心、搜狐汽車共同舉辦的“中國本土品牌創新之旅”，來到了位於武漢的東風風神廠區，共同見證“2016年度第15萬台整車發運暨第10萬台發動機下線”儀式。而這，也可視為東風乘用車公司為“十三五”開局之年畫上了一個圓滿的句號。

在過去的11個月，東風乘用車公司累計銷售超13萬輛，而現今第15萬台整車發運，意味着東風風神將邁上年銷15萬輛台階，同比增長速近50%。從銷量數據上看，東風風神AX7、AX5、AX3等組成的SUV軍團貢獻最大，合計銷量超過十萬輛，其中明星車型東風風神AX7穩步站上月銷7000輛台階，並向月銷過萬挺進。另外在海外市場也作出了好成績，年銷量超1.5萬輛，同比增長近4倍，成績斐然。

隨着東風風神在技術研發以及生產製造體系的不斷投入，東風風神已經形成完善的發動機製造價值鏈。如今，東風風神的發動機銷量佔東風公司自主發動機整體銷量近50%，成為公司最大的自主品牌發動機製造陣地。目前，東風風神研發生產的發動機主要分為A、B、C三個系列平台，其中A系列包含A16、A14T等型號，而A14T正是東風風神目前主打的1.4T渦輪增壓發動機，在未來的規劃中A系列平台也將會以1.4L為主進行研發。

李春榮表示，要當中國品牌的主力軍，得有幾個方面，首先產品質量要好，質量不好就是“游擊隊”，這一點在AX5的誕生地東風風神常州工廠有所體現，具備國際一流水平的自動化生產線和智能生產管理系統，工廠的生產標準與設備均向合資品牌東風日產看齊。其次是銷量規模，目前東風乘用車在中國汽車市場排名第31位，自主品牌排名第17位，李春榮坦言道明年銷量要做到20萬輛。再者是產品構架，東風風神要成為主力軍，明年將要在轎車、SUV、高端轎車、新能源車、海外市場5個方面均衡發展。最後才是產品收益相較過去應有更大的改善。

在採訪環節的開頭，李春榮說：“今年是東風乘用車九年了，明年翻過去就是十年，我們經常說十年磨一劍，這個用在我們東風風神身上非常貼切。”可以看出在過去近十年的時間里，東風風神為產品質量打下了紮實穩固的基礎。這裏用“博觀而約取,厚積而薄發”這句話來形容目前的東風乘用車是最合適不過了。

俗話說，40不惑，50知天命。作為成立48年的大型汽車企業，東風就像一個成熟穩重的中年人，沒有更多刻意追求數據的漂亮，而是着重穩定可靠和節油。對汽車企業來說，質量是最本質的東西。“我們已經是中國品牌的生力軍，接下來明年我們希望成為中國品牌的主力軍。”東風乘用車總經理李春榮說道。

久違的重逢，路虎發現神行安吉之旅

“遙憐十景試春遊，東嶺迢迢一徑幽。記得碧門村口去，籃輿輕度到杭州”所形容正是此時此刻的場景，駕駛全新路虎發現神行踏上了前往安吉的路上到處都是鬱郁蔥蔥的竹林、陽光透過竹恭弘=叶恭弘灑在馬路上、竹恭弘=叶恭弘沙沙作響。

“發現神行”作為路虎在國內投放的一款重磅中型SUV，自上市之初便飽受關注。無奈當時進口版過高的售價使得許多喜歡它的消費者都望而卻步，而在與奇瑞捷豹路虎“聯婚”后價格比起進口版直接下降十多萬，這可讓很多崇尚路虎品牌的車友們對它產生了極大的興趣。那麼國產之後的路虎又可否保持與進口版同樣的出色品質呢，讓來帶你們一探究竟。

身為一台路虎，與生俱來的越野能力毋庸置疑，但更多的城市用戶購買SUV只是為了更好的都市駕乘，在鋪裝路面的駕駛神行同樣為我們交上了一份滿意的答卷。全時四驅系統，能根據道路的實際狀況，在兩驅以及四驅之間自由切換，當檢測到到前輪打滑時它能迅速將動力分配到後輪，讓車輛在雨天濕滑路面擁有更好的循跡性。

而更值得一提的當屬是路虎家族名聲在外的全地形反饋適應系統了，只需簡單點擊按鈕即可在普通、草地-砂礫-雪地、泥濘-車轍、沙土、岩石五大駕駛模式中任意切換，讓駕駛員不必具有專業技術，也可以輕鬆應對各種路況。

“發現神行”是奇瑞捷豹路虎的第二款車型，一輛擁有優異的公路性和同級最強的四驅系統的七座中型SUV，通過大量的高科技配置和先進的技術應用，為此次安吉之旅保駕護航。

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玩車教授洗車券兌換方法與注意事項

發佈日期: 2020-12-16 作者: admin

本券可在全國300餘個城市，20000餘家汽車超人服務門店通用，具體商戶以汽車超人平台為準。兌換流程：

感謝各位粉絲對玩車的支持

玩車洗車券是由汽車超人提供的“一分錢洗車券”，僅需一分錢就能做一次完整的洗車服務。洗車券使用時間為：2017年1月13日-2017年1月19日使用。本券可在全國300餘個城市，20000餘家汽車超人服務門店通用，具體商戶以汽車超人平台為準。

兌換流程：

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參加北汽幻樂會周年慶典，論優秀的品牌文化如何誕生？

發佈日期: 2020-12-16 作者: admin

對於這些原本素未謀面的車主，通過一次有趣的幻樂會活動之後大家便成了好朋友，一起玩耍一起交流幻速帶來的歡樂。而在活動晚宴上，廠家眾多大人物齊聚現場也是讓車主們驚訝，而北汽幻速也正式公布了幻樂會粉絲新名稱：“可樂”，譜寫了幻樂會的全新篇章。

就在2017年元旦的時候，小編受邀參加北汽幻速幻樂會的活動，說白了這就是一個由廠家組織的讓一些車主與幻速粉絲等人一起慶祝元旦並且參与遊戲娛樂的活動，有的人可能會疑惑，不去老實試車，參加車主聚會幹什麼？

其實對於一個優秀的品牌來說，用戶與企業之間的溝通十分重要，就像國內某車企總是說他們的產品是廣泛徵集廣大基盤用戶的意見后打造的一樣，其實對於幻速來說，也是一樣的道理，聽取用戶的聲音才是正確的發展方向。

因此除了賣車之外，車企要做的更多，比如建立一個優秀的品牌文化，這也是難度不遜色於造出大賣產品的工程，寶馬費盡了力氣也沒能改變它在國內就是暴發戶用車的形象，而親民的幻速在品牌文化打造上顯然更加偏向於互動性質。

就拿這次的幻樂會周年慶典來說，來自全國各地的將近上百位的車主粉絲聚集在珠海，元旦當天車主們分成7隊，加上1隊媒體組的朋友們一起參加團隊挑戰項目，刺激的過山車、垂直極限等項目需要隊友們齊心協力完成，在經過了幾個小時的挑戰之後，車主們順利完成挑戰，贏得豐厚獎品；對於這些原本素未謀面的車主，通過一次有趣的幻樂會活動之後大家便成了好朋友，一起玩耍一起交流幻速帶來的歡樂。

而在活動晚宴上，廠家眾多大人物齊聚現場也是讓車主們驚訝，而北汽幻速也正式公布了幻樂會粉絲新名稱：“可樂”，譜寫了幻樂會的全新篇章。

北汽幻速擅長製造熱銷產品是大家有目共睹的，幻速品牌推出幾年的時間累計銷量直逼60萬，2015年12月31日幻樂會成立，短短的一年內幻樂會成為了國內十分少見的優秀官方車友會，而眾多企業高層出現在幻樂會也證明了幻樂會在幻速的地位。

縱觀國內車市，大家幾乎都沉浸在努力賣車的工作中，真的願意去花費這麼大的精力打造一個粉絲圈子，組織粉絲車友自駕/遊玩等活動的少之又少，而幻速就是其中一個，從長遠的角度看這樣的活動是十分有助於建立良好的品牌形象的，這也是十分利於企業發展的一個舉措，只有幻速這種高瞻遠矚的戰略眼光才能夠做出這樣的抉擇。因此有什麼不看好幻速的理由呢？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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[Computer Vision]Harris角點檢測的詳細推導

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

Harris角點檢測

思想

為什麼要檢測角點呢？因為角點的特徵比較明顯。進行角點檢測的樸素思想是利用圖像梯度，也就是根據圖像強度的變化來尋找角點。如圖所示

這裏舉了個例子，給定一個小的區域（Patch），當這個小區域在不同位置滑動的時候，所呈現出來的一些特性是不同的，根據圖示，有三個方面。

Flat，平的地方，在任何方向，梯度都沒什麼變化。
Edge，邊的地方，當沿着邊方向的時候，梯度沒什麼變化。
Corner，角的地方，沿着任何方向，梯度都有變化。

Error Function

\[E(u,v)=\sum_{x,y}{w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2} \]

$x,y$是相對於一個小patch來說的，例如一個5*5的區域
$(u,v)$是一個很小的移動量
$w(x,y)$是windows function，也就是對於每個點的權重，例如想讓中心的點權重高，可以用高斯核，一般就是全1或者高斯。
$I(x,y)$就代表圖像在$(x,y)$的強度值。
後面做差其實就是類似求梯度一樣

根據之前的討論，在一個patch里，如果有角點的存在，各個方向的梯度值都很大，於是乎，我們的目標是讓$E(u,v)$盡可能的大。
因為$(u,v)$的值很小，所以我們可以利用二元函數的泰勒展開，來近似計算。
二元函數的泰勒展開，當然扔掉了一些項。

\[f(x+u,y+v) \approx f(x,y)+uf_x(x,y)+vf_y(x,y) \]

那麼我們對Error function中的關鍵部分進行展開

\[\begin{aligned} [I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2 &\approx [I(x,y)+uI_x+vI_y-I(x,y)]\\ &=(uI_x+vI_y)^2\\ &=[u,v] \begin{bmatrix} I_x^2 &I_xI_y\\ I_xI_y&I_y^2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} u\\v \end{bmatrix} \end{aligned} \]

所以Error Function可以近似為

\[E(u,v)\approx [u,v]M\begin{bmatrix} u\\v \end{bmatrix} \]

\[M= \sum_{x,y}{w(x,y) \begin{bmatrix} I_x^2 &I_xI_y\\ I_xI_y&I_y^2 \end{bmatrix} } \]

這就涉及到線性代數里的二次型問題了。

簡單的二次型

例如 $f(x,y) = x^2+y^2$的可以寫作矩陣的形式

\[[x,y]\begin{bmatrix} 1 & 0\\ 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x\\y \end{bmatrix} \]

由中間這個矩陣來決定這個二次型的形狀，因為我們研究的二次型只有兩個變量，所以可以可視化來理解如下圖所示。對形狀矩陣可以進行特徵分解，分為中間的對角陣（對角線都是特徵值）兩邊是特徵向量。特徵向量代表了橢圓切片的長短軸的方向，而特徵值平方根的倒數代表了軸的長短。至於為什麼分解完會和橢圓對應，線性代數書上會有。

這樣就把Error Function給可視化了，有了幾何含義，更加直觀了。

Flat的時候，$(u,v)$往哪個方向變化都不大，反應在幾何上，應該是一個較為平坦的面
Edge的時候，$(u,v)$往某個方向變化大，反應在幾何上，應該是某個方向翹起。
Corner的時候，$(u,v)$往大部分方向變化都大，反應在幾何上，應該是大部分方向都翹起。

如圖所示

我們可以通過兩個特徵值之間的大小關係，以及他們自身的關係來作為評估的依據。

當兩個特徵值都很大，且差不多時，意味着角點。

角點響應的度量

以上分析了，要兩個特徵值都很大，且同時大，那怎麼來度量？於是乎在最原始的論文里，這樣定義了響應函數，並且對不同的$\lambda$有以下的響應圖

\[R = det(M)-k(trace(M))^2\\ det(M) = \lambda_1\lambda_2\\ trace(M) = \lambda_1+\lambda_2 \]

$k$一般在是0.04-0.06

如圖所示，黃色的線是等值線，代表$R$的值都相同，左上角是$(0,0)$點，往右下角去$R$的值越大，代表角點的響應越高，圖中畫了個綠線，右側的R值基本可以判斷為是角點了。另外還有一些別的響應函數，基本大同小異吧。

算法

所以現在經過以上的分析，總結一下角點檢測的算法步驟。

計算整個圖像的梯度值$I_x,I_y$
對於每個像素的$I_{x^2}=I_xI_x,I_{y^2}=I_yI_y,I_{xy}=I_xI_y$
計算每一個像素窗口的和，意思就是對於一個像素，定義一個領域例如5*5，就和之前提及的那樣，然後計算這個鄰域裏面所有第二步計算出來的值的和。$S_{x^2}=G_{\sigma}*I_{x^2},S_{y^2}=G_{\sigma}*I_{y^2},S_{xy}=G_{\sigma}*I_{xy}$
對於每個點$(x,y)$，定義矩陣$\begin{bmatrix}S_{x^2}&S_{xy}\\S_{xy}&S_{y^2}\end{bmatrix}$
對於每個點，計算響應值$R=Det(H)-k(Trace(H))^2$
對$R$設定閾值，並且計算非極大值抑制（nonmax suppression, NMS），這個的意思應該就是比如5*5的鄰域內有好幾個點通過了閾值的篩選，那麼選擇最大的那個，抑制其他的點。

一些特性

Harris角點響應具有旋轉不變性，因為旋轉不會改變特徵值的大小。
Harris角點響應對強度變化具有一定的不變性，縮放或者平移。因為經過縮放或者平移，最大值還是最大值，但是閾值可能要改改。
Harris角點響應不對尺度有不變性，改變尺度可能會改變檢測的結果。可能在某一尺度下檢測出為角點，而另一尺度檢測出為邊緣。

參考

[1]CSE486 PSU http://www.cse.psu.edu/~rtc12/CSE486/
[2]16-385 CMU 5http://www.cs.cmu.edu/~16385/

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ASP.NET Core Blazor WebAssembly 之 .NET JavaScript互調

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

Blazor WebAssembly可以在瀏覽器上跑C#代碼，但是很多時候顯然還是需要跟JavaScript打交道。比如操作dom，當然跟angular、vue一樣不提倡直接操作dom；比如瀏覽器的後退導航。反之JavaScript也有可能需要調用C#代碼來實現一些功能，畢竟客戶的需求是千變萬化的，有的時候只能通過一些hack的手段來實現。

.NET調用JavaScript函數

使用JSRuntime.InvokeVoidAsync調用無返回值的JavaScript函數

顯然我們的.NET類庫里不會有JavaScript內置的alert方法來显示提示，這裏演示下如何調用JavaScript的alert方法：

<h3>.net call javascript</h3>

<button @onclick="CallJs">
    Call alert
</button>

@inject IJSRuntime jsRuntime
@code {
    private void CallJs()
    {
        jsRuntime.InvokeVoidAsync("alert", "this message from .net runtime .");
    }
}

使用JSRuntime.InvokeVoidAsync調用具有返回值的JavaScript函數

我們在JavaScript環境定義一個加法函數然後.NET這邊調用拿到結果：

    <script>
        function add(a, b) {
            return a + b;
        }
    </script>

注意：JavaScript代碼要放到wwwroot/index.html頁面上里，不能直接放在組件里。

組件代碼：

<h3>.net call javascript</h3>

sum: @sum

<button @onclick="CallJs">
    Call Add
</button>

@inject IJSRuntime jsRuntime
@code {

    private int sum = 0;

    private async void CallJs()
    {
        sum = await jsRuntime.InvokeAsync<int>("add", sum, 2);
        this.StateHasChanged();
    }
}

運行一下：

JavaScript調用.NET方法

JavaScript調用.NET靜態方法

JavaScript調用.NET靜態方法比較簡單，把靜態方法加上[JSInvokable]，然後在JavaScript環境使用DotNet對象直接call就行：
定義.NET靜態方法：


    [JSInvokable]
    public static string GetNow()
    {
        return DateTime.Now.ToString();
    }

使用JavaScript調用GetNow:

  $(document).ready(
            setTimeout(() => {
                $('#btn1').on('click', function () {
                    DotNet.invokeMethodAsync('BlazorWasmComponent', 'GetNow')
                        .then(data => {
                            alert(data);
                        });
                })
            }, 10000)
        );

由於Blazor渲染UI結束后按鈕才會插入到dom樹上，所以這裏使用一個傻辦法讓綁定事件的JavaScript代碼置后運行。
運行一下：

JavaScript調用組件里的方法

JavaScript調用組件里的方法比較繞，其實還是通過一個靜態方法作為入口，把實例方法綁定一個靜態delegate，然後讓這個靜態方法去執行delegate。
.NET代碼：

<h3>javascript call .net</h3>

<button id="btn1">
   Js call .net
</button>

@inject IJSRuntime jsRuntime
@code {

    [JSInvokable]
    public static string GetNow()
    {
        return Act("");
    }

    public static Func<string, string> Act;

    protected override void OnInitialized()
    {
        Act = GetNowInInstance;
        base.OnInitialized();
    }

    public string GetNowInInstance(string str)
    {
        return DateTime.Now.ToString();
    }
}

JavaScript代碼：

 $(document).ready(
            setTimeout(() => {
                $('#btn1').on('click', function () {
                    DotNet.invokeMethodAsync('BlazorWasmComponent', 'GetNow')
                        .then(data => {
                            alert(data);
                        });
                })
            }, 10000)
        );

運行一下：

調用對象的方法

Blazor還可以把.NET對象(引用)直接傳遞到JavaScript運行時來讓JavaScript直接調用.NET對象的方法。

總的來說大概分4步：

實例化.net對象
DotNetObjectReference.Create方法把.NET對象包裝
通過JSRuntime調用一個JavaScript方法把第二步生成的對象傳遞到JavaScript運行時
在JavaScript側通過invokeMethodAsync方法調用.NET對象里的方法

下面演示下把組件整個實例傳遞出去，然後調用裏面的GetNowInInstance方法。

.net代碼：

<h3>javascript call .net</h3>

<button id="btn1">
    Js call .net
</button>
@implements IDisposable
@inject IJSRuntime jsRuntime
@code {
    IDisposable _objRef;
    protected async override Task OnInitializedAsync()
    {
        _objRef = DotNetObjectReference.Create(this);
        await jsRuntime.InvokeAsync<string>(
            "receiveNetObj",
           _objRef);
        base.OnInitialized();
    }

    [JSInvokable]
    public string GetNowInInstance()
    {
        return DateTime.Now.ToString();
    }

    public void Dispose()
    {
        _objRef?.Dispose();
    }
}

注意：把.NET對象傳遞到JavaScript運行時存在內存泄漏的風險，所以組件需要實現IDisposable接口，在Dispose方法內調用objRef的Dispose方法來釋放內存。

JavaScript代碼：

        var _netObj = null;

        function receiveNetObj(obj) {
            _netObj = obj;
        }

        $(document).ready(
            setTimeout(() => {
                $('#btn1').on('click', function () {
                    _netObj.invokeMethodAsync("GetNowInInstance").then(
                        r => alert(r)
                    );
                })
            }, 10000)
        );

運行一下：

總結

使用JSRuntime可以在.NET里調用JavaScript的方法，這些方法必須是全局的，也就是掛載在window對象上的。
在JavaScript里調用.NET方法主要有兩種：

通過DotNet方式調用.NET的靜態方法
把.NET對象直接傳遞到JavaScript運行時來調用對象上的方法

解Bug之路-記一次存儲故障的排查過程

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

解Bug之路-記一次存儲故障的排查過程

高可用真是一絲細節都不得馬虎。平時跑的好好的系統，在相應硬件出現故障時就會引發出潛在的Bug。偏偏這些故障在應用層的表現稀奇古怪，很難讓人聯想到是硬件出了問題，特別是偶發性出現的問題更難排查。今天，筆者就給大家帶來一個存儲偶發性故障的排查過程。

Bug現場

我們的積分應用由於量非常大，所以需要進行分庫分表，所以接入了我們的中間件。一直穩定運行，但應用最近確經常偶發連接建立不上的報錯。報錯如下:

GetConnectionTimeOutException

而筆者中間件這邊收到的確是:

NIOReactor - register err java.nio.channels.CloasedChannelException

這樣的告警。整個Bug現場如下圖所示:

偶發性錯誤

之前出過類似register err這樣的零星報警，最後原因是安全掃描，並沒有對業務造成任何影響。而這一次，類似的報錯造成了業務的大量連接超時。由於封網，線上中間件和應用已經穩定在線上跑了一個多月，代碼層面沒有任何改動！突然出現的這個錯誤感覺是環境出現了某些問題。而且由於線上的應用和中間件都是集群，出問題時候都不是孤立的機器報錯，沒道理所有機器都正好有問題。如下圖所示:

開始排查是否網絡問題

遇到這種連接超時，筆者最自然的想法當然是網絡出了問題。於是找網工進行排查，
在監控裏面發現網絡一直很穩定。而且如果是網絡出現問題，同一網段的應用應該也都會報錯
才對。事實上只有對應的應用和中間件才報錯，其它的應用依舊穩穩噹噹。

又發生了兩次

就在筆者覺得這個偶發性問題可能不會再出現的時候，又開始抖了。而且是一個下午連抖了兩次。臉被打的啪啪的，算了算了，先重啟吧。重啟中間件后，以為能消停一會，沒想到半個小時之內又報了。看來今天不幹掉這個Bug是下不了班了!

開始排查日誌

事實上，筆者一開始就發現中間件有調用後端數據庫慢SQL的現象，由於比較偶發，所以將這個現象發給DBA之後就沒有繼續跟進,DBA也反饋SQL執行沒有任何異常。筆者開始認真分析日誌之後，發現一旦有中間件的register err 必定會出現中間件調用後端數據庫的sql read timeout的報錯。
但這兩個報錯完全不是在一個線程裏面的，一個是處理前端的Reactor線程，一個是處理後端SQL的Worker線程，如下圖所示:

這兩個線程是互相獨立的，代碼中並沒有發現任何機制能讓這兩個線程互相影響。難道真是這些機器本身網絡出了問題？前端APP失敗，後端調用DB超時，怎麼看都像網絡的問題！

進一步進行排查

既然有DB(數據庫)超時，筆者就先看看調用哪個DB超時吧，畢竟後面有一堆DB。筆者突然發現，和之前的慢SQL一樣，都是調用第二個數據庫超時，而DBA那邊卻說SQL執行沒有任何異常，

筆者感覺明顯SQL執行有問題，只不過DBA是採樣而且將採樣耗時平均的，偶爾的幾筆耗時並不會在整體SQL的耗時裏面有所體現。

只能靠日誌分析了

既然找不到什麼頭緒，那麼只能從日誌入手，好好分析推理了。REACTOR線程和Worker線程同時報錯，但兩者並無特殊的關聯，說明可能是同一個原因引起的兩種不同現象。筆者在線上報錯日誌裏面進行細細搜索，發現在大量的

NIOReactor-1-RW register err java.nio.channels.CloasedChannelException

日誌中會摻雜着這個報錯:

NIOReactor-1-RW Socket Read timed out
	at XXXXXX . doCommit
	at XXXXXX Socket read timedout

這一看就發現了端倪，Reactor作為一個IO線程，怎麼會有數據庫調用呢?於是翻了翻源碼，原來，我們的中間件在處理commit/rollback這樣的操作時候還是在Reactor線程進行的！很明顯Reactor線程卡主是由於commit慢了!筆者立馬反應過來,而這個commit慢也正是導致了regsiter err以及客戶端無法創建連接的元兇。如下面所示:

由於app1的commit特別慢而卡住了reactor1線程，從而落在reactor1線程上的握手操作都會超時！如下圖所示:

為什麼之前的模擬宕機測試發現不了這一點

因為模擬宕機的時候，在事務開始的第一條SQL就會報錯，而執行SQL都是在Worker線程裏面，
所以並不會觸發reactor線程中commit超時這種現象，所以測試的時候就遺漏了這一點。

為什麼commit會變慢?

系統一直跑的好好的，為什麼突然commit就變慢了呢，而且筆者發現，這個commit變慢所關聯的DB正好也是出現慢SQL的那個DB。於是筆者立馬就去找了DBA,由於我們應用層和數據庫層都沒有commit時間的監控(因為一般都很快，很少出現慢的現象)。DBA在數據庫打的日誌裏面進行了統計，發現確實變慢了，而且變慢的時間和我們應用報錯的時間相符合！
順藤摸瓜，我們又聯繫了SA，發現其中和存儲相關的HBA卡有報錯！如下圖所示:

報錯時間都是一致的！

緊急修復方案

由於是HBA卡報錯了，屬於硬件故障，而硬件故障並不是很快就能進行修復的。所以DBA做了一次緊急的主從切換，進而避免這一問題。

一身冷汗

之前就有慢sql慢慢變多，而後突然數據庫存儲hba卡宕機導致業務不可用的情況。
而這一次到最後主從切換前為止，報錯越來越頻繁，感覺再過一段時間,HBA卡過段時間就完全不可用，重蹈之前的覆轍了！

中間件修復

我們在中間件層面將commit和rollback操作挪到Worker裏面。這樣，commit如果卡住就不再會引起創建連接失敗這種應用報錯了。

總結

由於軟件層面其實是比較信任硬件的，所以在硬件出問題時，就會產生很多詭異的現象，而且和硬件最終的原因在表面上完全產生不了關聯。只有通過抽絲剝繭，慢慢的去探尋現象的本質才會解決最終的問題。要做到高可用真的是要小心評估各種細節，才能讓系統更加健壯！

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UniRx精講（一）：UniRx簡介&定時功能實現

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

1.UniRx 簡介

UniRx 是一個 Unity3D 的編程框架。它專註於解決時間上異步的邏輯，使得異步邏輯的實現更加簡潔和優雅。

簡潔優雅如何體現？

比如，實現一個“只處理第一次鼠標點擊事件”這個功能，使用 UniRx 實現如下:

Observable.EveryUpdate()
			.Where(_ => Input.GetMouseButtonUp(0))
			.First()
			.Subscribe(_ => { // do something   });

代碼做的事情很簡單:

開啟一個 Update 的事件監聽。
每次 Update 事件被調用時，進行鼠標是否抬起的判斷。
如果判斷通過，則進行計數，並且只獲取第一次點擊事件。
訂閱/處理事件。

如果在 Unity 中，使用傳統的方式實現如上功能，首先要創建一個成員變量來記錄點擊次數/是否點擊過，然後在腳本中創建一個 Update 方法來監聽鼠標抬起的事件。

如果在 Update 方法中，除了實現鼠標事件監聽這個功能之外，還要實現其他的功能。那麼 Update 里就會充斥着大量的狀態判斷等邏輯。代碼非常不容易閱讀。

而 UniRx 提供了一種編程思維，使得平時一些比較難以實現的異步邏輯（比如以上這種），使用 UniRx 輕鬆搞定，並且不失代碼的可讀性。

當然 UniRx 的強大不僅僅如此。

它還可以：

優雅實現 MVP（MVC）架構模式。
對 UGUI/Unity API 提供了增強，很多需要寫大量代碼的 UI 邏輯，使用 UniRx 優雅實現。
輕鬆完成非常複雜的異步任務處理。
……

最最重要的是，它可以提高我們的編碼效率，同時還給我們的大腦提供一個強有力的編程模型。而 UniRx 本身的源碼非常值得研究學習，就連大名鼎鼎的 uFrame 框架，在 1.6 版本之後，使用 UniRx 進行了大幅重構，其事件/數據綁定層使用 UniRx 強力驅動。

筆者的 QFramework 也同樣引入了 UniRx，有一大批的框架用戶都是因為支持了 UniRx 慕名而來。

為什麼要用 UniRx ?

UniRx 就是 Unity 版本的 Reactive Extensions，Reactive Extensions 中文意思是：響應式擴展，響應式指的是觀察者和定時器，擴展指的是 LINQ 的操作符。Reactive Extensions 以擅長處理時間上異步的邏輯、以及極簡的 API 風格而聞名。

我們都知道，遊戲很多的系統都是在時間上異步的，所以 Unity 開發者所需要實現的異步邏輯是非常多的。這也是為什麼 Unity 官方在引擎層實現了 Coroutine（協程）這樣的概念。

在遊戲中，像動畫的播放、聲音的播放、網絡請求、資源加載/卸載、Tween 動畫、場景過渡等都是在時間上異步的邏輯。甚至是遊戲循環（Every Update、OnCollisionEnter 等）、傳感器數據（Kinect、Leap Motion、VR Input 等）都是時間上異步的邏輯（事件）。

當我們在項目中實現以上的邏輯的時候，往往使用的方式是用大量的回調實現，最終隨着項目的擴張會導致傳說中的”回調地獄”。

相對較好的方法則是使用消息/事件進行實現，結果導致“消息滿天飛”，導致代碼非常難以閱讀。

以上的任務使用 Coroutine 也是非常不錯的，但是 Coroutine 在 Unity 使用的時候，需要定義一個方法。寫起來是非常面向過程的。當邏輯稍微複雜一點，就很容易造成 Coroutine 嵌套 Coroutine，代碼是非常不容易閱讀的（強耦合）。

而 UniRx 的出現剛好解決了這個問題，它介於回調和事件之間。

它有事件的概念，只不過它的事件是像流水一樣流過來，而我們要做的則是簡單地對這些事件進行組織、變換、過濾、合併就可以得到我們想要的結果了。

它也用掉了回調，只不過它的回調是在事件經過組織之後，只需要調用一次就可以進行事件處理了。

它的原理和 Coroutine （迭代器模式）、LINQ 非常相似，但是比 Coroutine 強大得多。

UniRx 將時間上異步的事件轉化為響應式的事件序列，通過 LINQ操作可以很簡單地組合起來。

為什麼要用 UniRx？答案就是遊戲本身有大量的在時間上異步的邏輯，而 UniRx 恰好擅長處理這類邏輯，使用 UniRx 可以節省我們的時間，同時讓代碼更簡潔易讀。

Rx 只是一套標準，其他的語言也有實現，如果在 Unity 中熟悉了這套標準，那麼在未來，大家在做別的語言的項目的時候，很容易獲得 Rx 的能力。

專欄內容：

實踐並講解開發中最常用的 UniRx API。
對 UniRx 進行一個全方面的簡介。
在每個階段結束后就會結合所學的知識進行項目實踐。
UniRx 操作符大全。
UniRx 源碼閱讀。
UniRx 背後的設計原理及設計模式學習。
LINQ、Coroutine 底層原理剖析。
BindingsRx、uFrame 源碼閱讀。

OK，讓我們從下一篇開始，感受一下 UniRx 的魅力吧。

知識地圖

2.定時功能實現

在 Unity 開發中，延時是我們經常要實現的功能，這個功能對於有點經驗的開發者來說不難。

最常見的實現方式如下：

using UnityEngine;

public class CommonDelayExample : MonoBehaviour
{
	private float mStartTime;

	void Start()
	{
		mStartTime = Time.time;
	}

	void Update()
	{
		if (Time.time - mStartTime > 5)
		{
			DoSomething();
			// 避免再次執行
			mStartTime = float.MaxValue;
		}
	}

	void DoSomething()
	{
		Debug.Log("DoSomething");
	}
}

這是很多初學者剛入門時候的實現方式，而初學者們隨着深入學習後來接觸到了 Coroutine（協程），使用 Coroutine 實現定時功能會更容易，而且也是更好的選擇，實現如下：

using System;
using System.Collections;
using UnityEngine;

public class CoroutineDelayExample : MonoBehaviour
{
	void Start()
	{
		StartCoroutine(Timer(5, DoSomething));
	}

	IEnumerator Timer(float seconds, Action callback)
	{
		yield return new WaitForSeconds(seconds);
		callback();
	}

	void DoSomething()
	{
		Debug.Log("DoSomething");
	}
}

協程已經把代碼精簡了很多，不過接下來有更厲害的，使用 UniRx。

代碼如下：

Observable.Timer(TimeSpan.FromSeconds(5)).Subscribe(_ => { /* do something */ });

當然以上代碼是沒有和 MonoBehaviour 進行生命周期綁定的，也就是說當 MonoBehaviour 銷毀了之後，這個定時邏輯可能還在執行，這樣就會有造成空指針異常的風險。

要解決也很簡單，代碼如下:

Observable.Timer(TimeSpan.FromSeconds(5))
		.Subscribe(_ => { /* do something */ })
		.AddTo(this);

只要加上一個 AddTo(this) 就可以了。
這樣，當 this(MonoBehaviour) Destroy 的時候，這個延時邏輯也會銷毀掉，從而避免造成空指針異常。

三行代碼，寫下來大約 20 秒的時間，就搞定了一個實現起來比較麻煩的邏輯。

今天的內容就這些。

知識地圖

用費曼技巧學編程，香不香？

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

引子

有一本講諾貝爾獎獲得者，物理學家費曼的書，叫做《發現的樂趣》，書中寫到一個費曼小時候的故事：

“我們家有《大不列顛百科全書》，我還是小孩子的時候，父親就常常讓我坐在他腿上，給我讀些《大不列顛百科全書》。比如說，我們讀關於恐龍的部分，書上可能講雷龍或其他什麼龍，書上會說：“這傢伙有 25 英尺高，腦袋寬 6 英尺。”

這時父親就停下來，說：“我們來看看這句話什麼意思。這句話的意思是：假如它站在我們家的前院里，它是那麼高，高到足以把頭從窗戶伸進來。不過呢，它也可能遇到點麻煩，因為它的腦袋比窗戶稍微寬了些，要是它伸進頭來，會擠破窗戶。

費曼說：凡是我們讀到的東西，我們都盡量把它轉化成某種現實，從這裏我學到一個本領——凡我所讀的內容，我總設法通過某種轉換，弄明白它究竟什麼意思，它到底在說什麼。

費曼技巧

費曼技巧，或者說費曼學習法是一種以教促學的方法，一共有四步（已經知道的可以無視，直接跳過）:

(1) 選擇新概念/新知識，自己先去學習它。

(2) 假裝當一個老師，去教授別人

想象你面對一群小白，怎麼把這個概念講給他們聽，讓他們理解呢？

把你講解的思路也寫到紙上，如果實在不想寫，可以說出來。

非常重要！！！不要讓你的思路停留在大腦中，因為大腦中對於知識點之間的關聯會有些想當然的、錯誤的假設，說出來或者寫出來能找到這些“盲點”！！

(3) 如果你在教授的過程中遇到了麻煩，卡了殼，返回去學習。

重新去看書，搜相關資料，問別人，倒逼自己把這個概念搞清楚，然後回到第二步，繼續給小白講授。

(4) 簡化你的語言。

目標是用你自己的語言，非專業的詞彙去解釋這個概念。盡量做到簡單直白，或者找到比喻來表達。

非常簡單的過程，對吧？

實戰演練

我們來用個例子來演練一下，有請碼農翻身頭號主人公張大胖出場。

張大胖正在學習Java，這一天他遇到了一個新的概念：“動態代理” （注意是學習這個概念，不是具體實現），非常抽象，在日常編程中幾乎不會直接使用，理解起來有難度。

第一步，自學

張大胖看了動態代理的介紹，書上列舉出一堆煩人的代碼來展示這個東西是怎麼使用的，比如有個接口(IHelloWorld)及其實現類(HelloWorld)，然後有個InvocationHandler的實現，最後用Proxy.newProxyInstance(….)創建一個新的類出來，這些都是什麼鬼？啰里啰唆的。

第二步，張大胖嘗試教一下小白(當然這裏的小白至少得懂點兒Java)

張大胖：動態代理嘛，很簡單，就是給定一個接口和實現類，再加上一個InvocationHandler ，動態代理這個技術可以在運行時創建一個新的代理類出來。

小白：張老師，新的代理類有什麼用？

張大胖：舉個例子，有個叫IHelloWorld接口及其實現類HelloWorld，它有一個叫sayHello()的方法。可以在sayHello()之前和之後，額外加一些日誌的輸出。

（在講解一個概念的時候，舉例和類比很重要，人類習慣於通過例子來學習，從具體走向抽象）

小白：那我直接寫一個新的類，比如HelloWorldEx，把日誌輸出添加到其中不就行了，為什麼還要用Proxy.newProxyInstance（……）這麼麻煩的方法？

public class HelloWorldEx implements IHelloWorld{
    IHelloWorld hw;
    public HelloWorldEx(IHelloWorld hw){
        this.hw = hw;
    }    
    public void sayHello(){        
        Logger.startLog();
        hw.sayHello();
        Logger.endLog();
    }
}

張大胖無法回答這個問題，卡殼了！

第三步，回過頭去看書，學習。

書中也沒有解釋，唉！

仔細想一想，手動寫一個類HelloWorldEx和用Proxy.newProxyInstance來創建，區別到底是什麼？

實現的功能是相同的，但是HelloWorldEx需要事先寫好，編譯后不能改了，相當於寫死了！如果我想對Order類，Employee類，Department類，也想加點兒日誌，還得寫個OrderEx，EmployeeEx，DepartmentEx的類，太麻煩了！

而Proxy.newProxyInstance這種方法，可以在程序運行的時候為任意類動態地創建增強的類。

事先寫死的叫做靜態代理，Proxy.newProxyInstance這種方式叫做動態代理，更加靈活。

張大胖覺得這麼解釋就通了。

小白：為什麼要創建新的代理類，那個Proxy.newProxyInstance不能直接修改老的HelloWorld類嗎？

張大胖再度卡殼，上網搜索，找到了答案，和Python,Ruby等方法不同，Java本質是一個靜態類型的語言，class一旦被裝入JVM，是不能修改，添加，刪除方法的，既然老的class不能修改，只能通過代理的方式來創建新的類了。

小白：懂了，這個技術主要用在什麼地方啊? 難道只是加個日誌？

張大胖第三次卡殼，只好再次搜索。

原來動態代理使用得最多的是AOP，AOP中經常會以聲明的方式提出這樣的要求：

某個包下所有add開頭的方法，在執行之前都要調用Logger.startLog()方法，在執行之後都要調用Logger.endLog()方法。

或者對於所有以Service結尾的類，所有的方法執行之前都要調用tx.begin()，執行之後都要調用tx.commit(), 如果拋出異常的話調用tx.rollback()。

到此為止，張大胖可以這樣來給小白講述了：

你不是用過Spring AOP嗎？AOP中經常有這樣的需求…… ，Spring想添加這些日誌和事務的功能，但是卻沒有辦法去修改用戶的類，它是框架啊，一是不知道用戶類的源碼，二是Java不允許再修改裝載入JVM的class。

沒辦法，Spring只好在運行時找到用戶的類，然後操作字節碼動態創建一個新類，新類會對原有的類進行增強，添加日誌，事務這些功能，注意啊，這些都是在內存中動態創建的。

這個技術就是Java的動態代理，不過它有個前提要求，就是用戶的類需要實現接口才行。我用一個簡單的例子給你說下，你就明白細節了……

第四步，簡化，比喻

上面的講解從文字上來說還是非常啰嗦的，用了很大篇幅來講解“為什麼”，因為理解了why ，剩下的就是細節了。

如果你徹底理解了以後，動態代理的技術細節會在大腦中會建立這麼一幅圖景：

$HelloWorld100就是那個代理類，它和HelloWorld都實現了IHelloWorld這個接口。

如果一定要用個比喻來說，它們倆就是“兄弟關係”，CgLib提供了另外一種對現有類增強的辦法，動態生成的類繼承了現有的類，兩者是“父子關係”。

小結

怎麼樣？用這種（假裝）教授別人，層層遞進、自我逼問的方法是不是很有效果？收益很大？

用這種辦法，實際上就是逼着你把大腦中的盲點和一些想當然的假設給暴露出來，效果要比單純地閱讀和記憶好得多，趕緊在學習中試一下吧！

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akka-typed(7) – cluster：sharding, 集群分片

發佈日期: 2020-12-15 作者: admin

在使用akka-typed的過程中發現有很多地方都簡化了不少，變得更方便了，包括：Supervision，只要用Behaviors.supervise()把Behavior包住，很容易就可以實現這個actor的SupervisorStrategy.restartWithBackoff策略了。然後集群化的group router使用起來也很方便，再就是集群分片cluster-sharding了。下面我們就通過一個例子來介紹cluster-sharding的具體使用方法。

首先，分片的意思是指在集群中多個節點上部署某種actor，即entity，的構建機制。entity的構建是動態的，ClusterSharding系統根據各節點的負載情況決定到底在哪個節點構建entity，然後返回ShardRegion：一個該類entity具體的構建工具及消息中介。也就是說我們可以把同樣的一種運算通過entityId指定給任何一個entity，但具體這個entity生存在集群哪個節點上人工是無法確定的，完全靠ClusterSharding引導。先設計一個簡單功能的actor，測試它作為一個entity的工作細節：

object Counter { sealed trait Command extends CborSerializable case object Increment extends Command final case class GetValue(replyTo: ActorRef[Response]) extends Command case object StopCounter extends Command private case object Idle extends Command sealed trait Response extends CborSerializable case class SubTtl(entityId: String, ttl: Int) extends Response val TypeKey = EntityTypeKey[Command]("Counter") def apply(nodeAddress: String, entityContext: EntityContext[Command]): Behavior[Command] = { Behaviors.setup { ctx => def updated(value: Int): Behavior[Command] = { Behaviors.receiveMessage[Command] { case Increment => ctx.log.info("******************{} counting at {},{}",ctx.self.path,nodeAddress,entityContext.entityId) updated(value + 1) case GetValue(replyTo) => ctx.log.info("******************{} get value at {},{}",ctx.self.path,nodeAddress,entityContext.entityId) replyTo ! SubTtl(entityContext.entityId,value) Behaviors.same case Idle => entityContext.shard ! ClusterSharding.Passivate(ctx.self) Behaviors.same case StopCounter => Behaviors.stopped(() => ctx.log.info("************{} stopping ... passivated for idling.", entityContext.entityId)) } } ctx.setReceiveTimeout(30.seconds, Idle) updated(0) } } }

cluster-sharding的機制是這樣的：在每個（或指定的）節點上構建部署一個某種EntityType的ShardRegion。這樣系統可以在任何部署了ShardRegion的節點上構建這種entity。然後ClusterSharding系統會根據entityId來引導消息至正確的接收對象。我們再看看ShardRegion的部署是如何實現的吧：

object EntityManager { sealed trait Command case class AddOne(counterId: String) extends Command case class GetSum(counterId: String ) extends Command case class WrappedTotal(res: Counter.Response) extends Command def apply(): Behavior[Command] = Behaviors.setup { ctx => val cluster = Cluster(ctx.system) val sharding = ClusterSharding(ctx.system) val entityType = Entity(Counter.TypeKey) { entityContext => Counter(cluster.selfMember.address.toString,entityContext) }.withStopMessage(Counter.StopCounter) sharding.init(entityType) val counterRef: ActorRef[Counter.Response] = ctx.messageAdapter(ref => WrappedTotal(ref)) Behaviors.receiveMessage[Command] { case AddOne(cid) => val entityRef: EntityRef[Counter.Command] = sharding.entityRefFor(Counter.TypeKey, cid) entityRef ! Counter.Increment Behaviors.same case GetSum(cid) => val entityRef: EntityRef[Counter.Command] = sharding.entityRefFor(Counter.TypeKey, cid) entityRef ! Counter.GetValue(counterRef) Behaviors.same case WrappedTotal(ttl) => ttl match { case Counter.SubTtl(eid,subttl) => ctx.log.info("***********************{} total: {} ",eid,subttl) } Behaviors.same } } }

太簡單了, sharding.ini(entityType)一個函數完成了一個節點分片部署。系統通過sharding.init(entityType)來實現ShardRegion構建。這個entityType代表某種特殊actor模版，看看它的構建函數：

object Entity { /** * Defines how the entity should be created. Used in [[ClusterSharding#init]]. More optional * settings can be defined using the `with` methods of the returned [[Entity]]. * * @param typeKey A key that uniquely identifies the type of entity in this cluster * @param createBehavior Create the behavior for an entity given a [[EntityContext]] (includes entityId) * @tparam M The type of message the entity accepts */ def apply[M](typeKey: EntityTypeKey[M])( createBehavior: EntityContext[M] => Behavior[M]): Entity[M, ShardingEnvelope[M]] =
    new Entity(createBehavior, typeKey, None, Props.empty, None, None, None, None, None) }

這個函數需要一個EntityTyeKey和一個構建Behavior的函數createBehavior，產生一個Entity類型。Entity類型定義如下：

final class Entity[M, E] private[akka] ( val createBehavior: EntityContext[M] => Behavior[M], val typeKey: EntityTypeKey[M], val stopMessage: Option[M], val entityProps: Props, val settings: Option[ClusterShardingSettings], val messageExtractor: Option[ShardingMessageExtractor[E, M]], val allocationStrategy: Option[ShardAllocationStrategy], val role: Option[String], val dataCenter: Option[DataCenter]) { /** * [[akka.actor.typed.Props]] of the entity actors, such as dispatcher settings. */ def withEntityProps(newEntityProps: Props): Entity[M, E] = copy(entityProps = newEntityProps) /** * Additional settings, typically loaded from configuration. */ def withSettings(newSettings: ClusterShardingSettings): Entity[M, E] = copy(settings = Option(newSettings)) /** * Message sent to an entity to tell it to stop, e.g. when rebalanced or passivated. * If this is not defined it will be stopped automatically. * It can be useful to define a custom stop message if the entity needs to perform * some asynchronous cleanup or interactions before stopping. */ def withStopMessage(newStopMessage: M): Entity[M, E] = copy(stopMessage = Option(newStopMessage)) /** * * If a `messageExtractor` is not specified the messages are sent to the entities by wrapping * them in [[ShardingEnvelope]] with the entityId of the recipient actor. That envelope * is used by the [[HashCodeMessageExtractor]] for extracting entityId and shardId. The number of * shards is then defined by `numberOfShards` in `ClusterShardingSettings`, which by default * is configured with `akka.cluster.sharding.number-of-shards`. */ def withMessageExtractor[Envelope](newExtractor: ShardingMessageExtractor[Envelope, M]): Entity[M, Envelope] =
    new Entity( createBehavior, typeKey, stopMessage, entityProps, settings, Option(newExtractor), allocationStrategy, role, dataCenter) /** * Allocation strategy which decides on which nodes to allocate new shards, * [[ClusterSharding#defaultShardAllocationStrategy]] is used if this is not specified. */ def withAllocationStrategy(newAllocationStrategy: ShardAllocationStrategy): Entity[M, E] = copy(allocationStrategy = Option(newAllocationStrategy)) /** * Run the Entity actors on nodes with the given role. */ def withRole(newRole: String): Entity[M, E] = copy(role = Some(newRole)) /** * The data center of the cluster nodes where the cluster sharding is running. * If the dataCenter is not specified then the same data center as current node. If the given * dataCenter does not match the data center of the current node the `ShardRegion` will be started * in proxy mode. */ def withDataCenter(newDataCenter: DataCenter): Entity[M, E] = copy(dataCenter = Some(newDataCenter)) private def copy( createBehavior: EntityContext[M] => Behavior[M] = createBehavior, typeKey: EntityTypeKey[M] = typeKey, stopMessage: Option[M] = stopMessage, entityProps: Props = entityProps, settings: Option[ClusterShardingSettings] = settings, allocationStrategy: Option[ShardAllocationStrategy] = allocationStrategy, role: Option[String] = role, dataCenter: Option[DataCenter] = dataCenter): Entity[M, E] = { new Entity( createBehavior, typeKey, stopMessage, entityProps, settings, messageExtractor, allocationStrategy, role, dataCenter) } }

這裏面有許多方法用來控制Entity的構建和作業。

然後我們把這個EntityManager當作RootBehavior部署到多個節點上去：

object ClusterShardingApp { def main(args: Array[String]): Unit = { if (args.isEmpty) { startup("shard", 25251) startup("shard", 25252) startup("shard", 25253) startup("front", 25254) } else { require(args.size == 2, "Usage: role port") startup(args(0), args(1).toInt) } } def startup(role: String, port: Int): Unit = { // Override the configuration of the port when specified as program argument
    val config = ConfigFactory .parseString(s"""       akka.remote.artery.canonical.port=$port akka.cluster.roles = [$role] """)
      .withFallback(ConfigFactory.load("cluster")) val entityManager = ActorSystem[EntityManager.Command](EntityManager(), "ClusterSystem", config) ... }

一共設定了3個role=shard節點和1個front節點。

在front節點上對entityId分別為9013，9014，9015，9016幾個entity發送消息：

 def startup(role: String, port: Int): Unit = { // Override the configuration of the port when specified as program argument
    val config = ConfigFactory .parseString(s"""       akka.remote.artery.canonical.port=$port akka.cluster.roles = [$role] """)
      .withFallback(ConfigFactory.load("cluster")) val entityManager = ActorSystem[EntityManager.Command](EntityManager(), "ClusterSystem", config) if (role == "front") { entityManager ! EntityManager.AddOne("9013") entityManager ! EntityManager.AddOne("9014") entityManager ! EntityManager.AddOne("9013") entityManager ! EntityManager.AddOne("9015") entityManager ! EntityManager.AddOne("9013") entityManager ! EntityManager.AddOne("9014") entityManager ! EntityManager.AddOne("9014") entityManager ! EntityManager.AddOne("9013") entityManager ! EntityManager.AddOne("9015") entityManager ! EntityManager.AddOne("9015") entityManager ! EntityManager.AddOne("9016") entityManager ! EntityManager.GetSum("9014") entityManager ! EntityManager.GetSum("9015") entityManager ! EntityManager.GetSum("9013") entityManager ! EntityManager.GetSum("9016") }

以下是部分運算結果显示：

15:12:10.073 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-15] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/786/9014 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25253,9014
15:12:10.106 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-15] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/786/9014 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25253,9014
15:12:10.106 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-15] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/786/9014 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25253,9014
15:12:10.106 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/785/9013 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9013
15:12:10.107 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/785/9013 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9013
15:12:10.107 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/785/9013 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9013
15:12:10.107 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/785/9013 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9013
15:12:10.109 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-19] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/787/9015 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25254,9015
15:12:10.110 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-19] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/787/9015 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25254,9015
15:12:10.110 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-19] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/787/9015 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25254,9015
15:12:10.110 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-19] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/787/9015 get value at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25254,9015
15:12:10.112 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-18] INFO com.learn.akka.EntityManager$ - ***********************9015 total: 3
15:12:10.149 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-15] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/786/9014 get value at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25253,9014
15:12:10.149 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/785/9013 get value at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9013
15:12:10.169 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-18] INFO com.learn.akka.EntityManager$ - ***********************9014 total: 3
15:12:10.169 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-18] INFO com.learn.akka.EntityManager$ - ***********************9013 total: 4
15:12:10.171 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/788/9016 counting at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9016
15:12:10.171 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ******************akka://ClusterSystem/system/sharding/Counter/788/9016 get value at akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251,9016
15:12:10.172 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-18] INFO com.learn.akka.EntityManager$ - ***********************9016 total: 1

15:19:32.176 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ************9013 stopping ... passivated for idling.
15:19:52.529 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ************9014 stopping ... passivated for idling.
15:19:52.658 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] INFO com.learn.akka.Counter$ - ************9016 stopping ... passivated for idling.
15:19:52.662 [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-14] INFO com.learn.akka.Counter$ - ************9015 stopping ... passivated for idling.

下面是本次示範的完整源代碼：

ClusterSharding.scala

package com.learn.akka
import scala.concurrent.duration._
import akka.actor.typed._
import akka.actor.typed.scaladsl._
import akka.cluster.sharding.typed.scaladsl.EntityContext
import akka.cluster.sharding.typed.scaladsl.Entity
import akka.persistence.typed.PersistenceId
//#sharding-extension
import akka.cluster.sharding.typed.ShardingEnvelope
import akka.cluster.sharding.typed.scaladsl.ClusterSharding
import akka.cluster.sharding.typed.scaladsl.EntityTypeKey
import akka.cluster.sharding.typed.scaladsl.EntityRef
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.cluster.typed.Cluster
//#counter
object Counter {
  sealed trait Command extends CborSerializable
  case object Increment extends Command
  final case class GetValue(replyTo: ActorRef[Response]) extends Command
  case object StopCounter extends Command
  private case object Idle extends Command

  sealed trait Response extends CborSerializable
  case class SubTtl(entityId: String, ttl: Int) extends Response


  val TypeKey = EntityTypeKey[Command]("Counter")

  def apply(nodeAddress: String, entityContext: EntityContext[Command]): Behavior[Command] = {
    Behaviors.setup { ctx =>
      def updated(value: Int): Behavior[Command] = {
        Behaviors.receiveMessage[Command] {
          case Increment =>
            ctx.log.info("******************{} counting at {},{}",ctx.self.path,nodeAddress,entityContext.entityId)
            updated(value + 1)
          case GetValue(replyTo) =>
            ctx.log.info("******************{} get value at {},{}",ctx.self.path,nodeAddress,entityContext.entityId)
            replyTo ! SubTtl(entityContext.entityId,value)
            Behaviors.same
          case Idle =>
            entityContext.shard ! ClusterSharding.Passivate(ctx.self)
            Behaviors.same
          case StopCounter =>
            Behaviors.stopped(() => ctx.log.info("************{} stopping ... passivated for idling.", entityContext.entityId))
        }
      }
      ctx.setReceiveTimeout(30.seconds, Idle)
      updated(0)
    }
  }
}
object EntityManager {
  sealed trait Command
  case class AddOne(counterId: String) extends Command
  case class GetSum(counterId: String ) extends Command
  case class WrappedTotal(res: Counter.Response) extends Command


  def apply(): Behavior[Command] = Behaviors.setup { ctx =>
    val cluster = Cluster(ctx.system)
    val sharding = ClusterSharding(ctx.system)
    val entityType = Entity(Counter.TypeKey) { entityContext =>
      Counter(cluster.selfMember.address.toString,entityContext)
    }.withStopMessage(Counter.StopCounter)
    sharding.init(entityType)

    val counterRef: ActorRef[Counter.Response] = ctx.messageAdapter(ref => WrappedTotal(ref))

     Behaviors.receiveMessage[Command] {
      case AddOne(cid) =>
        val entityRef: EntityRef[Counter.Command] = sharding.entityRefFor(Counter.TypeKey, cid)
        entityRef ! Counter.Increment
        Behaviors.same
      case GetSum(cid) =>
         val entityRef: EntityRef[Counter.Command] = sharding.entityRefFor(Counter.TypeKey, cid)
         entityRef ! Counter.GetValue(counterRef)
         Behaviors.same
      case WrappedTotal(ttl) => ttl match {
        case Counter.SubTtl(eid,subttl) =>
          ctx.log.info("***********************{} total: {} ",eid,subttl)
      }
      Behaviors.same
    }
  }

}

object ClusterShardingApp  {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (args.isEmpty) {
      startup("shard", 25251)
      startup("shard", 25252)
      startup("shard", 25253)
      startup("front", 25254)
    } else {
      require(args.size == 2, "Usage: role port")
      startup(args(0), args(1).toInt)
    }
  }

  def startup(role: String, port: Int): Unit = {
    // Override the configuration of the port when specified as program argument
    val config = ConfigFactory
      .parseString(s"""
      akka.remote.artery.canonical.port=$port
      akka.cluster.roles = [$role]
      """)
      .withFallback(ConfigFactory.load("cluster"))

    val entityManager = ActorSystem[EntityManager.Command](EntityManager(), "ClusterSystem", config)
    if (role == "front") {
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9013")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9014")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9013")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9015")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9013")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9014")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9014")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9013")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9015")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9015")
      entityManager ! EntityManager.AddOne("9016")
      entityManager ! EntityManager.GetSum("9014")
      entityManager ! EntityManager.GetSum("9015")
      entityManager ! EntityManager.GetSum("9013")
      entityManager ! EntityManager.GetSum("9016")
    }

  }

}

cluster.conf

akka {
  actor {
    provider = cluster

    serialization-bindings {
      "com.learn.akka.CborSerializable" = jackson-cbor
    }
  }
  remote {
    artery {
      canonical.hostname = "127.0.0.1"
      canonical.port = 0
    }
  }
  cluster {
    seed-nodes = [
      "akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25251",
      "akka://ClusterSystem@127.0.0.1:25252"]
  }
}

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使用JSRuntime.InvokeVoidAsync調用無返回值的JavaScript函數

使用JSRuntime.InvokeVoidAsync調用具有返回值的JavaScript函數

JavaScript調用.NET方法

JavaScript調用.NET靜態方法

JavaScript調用組件里的方法

調用對象的方法

總結

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Bug現場

偶發性錯誤

開始排查是否網絡問題

又發生了兩次

開始排查日誌

進一步進行排查

只能靠日誌分析了

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費曼技巧

實戰演練

第一步，自學

第二步，張大胖嘗試教一下小白(當然這裏的小白至少得懂點兒Java)

第三步，回過頭去看書，學習。

第四步，簡化，比喻

小結