國際能源署（IEA）數據顯示，電動車市場成長十分快速，2016 年全球累計銷量約為200 萬輛，較前年比大幅增長了60%，儘管從整體汽車產業來看電動車仍僅占有極小比例，但IEA 預估至2020 年時，全球累計銷售量將達到900~2,000 萬輛。

在所有市場中，又以中國的成長幅度最為明顯，在2016 年累計銷量中，中國就佔了65 萬台，超過美國的56 萬輛，更佔了全球市場的32%，IEA 認為中國能達到這樣的成長，很大程度是受到環境政策的成功推動。

印度在上週宣布全國電動車計畫，計畫至2030 年時只販售電動車，主要原因就是對於空氣汙染的考量，IEA 指出，中國及歐美許多國家在內也正推動類似措施，除了一般汽車以外，也計畫將巴士、貨車、卡車的電動車比例提升至30%。

電動車在近年能有這樣的大幅成長，主要得感謝充電設施的逐漸普及，與消費者興趣的提升。由於汽車排廢醜聞不斷，刺激了針對電動車的投資，再加上特斯拉推出Model 系列車款後，將電動車變成新潮的象徵，將電動車帶往流行，逐漸得到消費者認可。

BP 經濟學家Spencer Dale 估計，至2035 年時，「新潮」因素將有望帶動電動車銷售額達到4.5 億美元。

為了達到「巴黎協定」對於氣候變化定義的目標——將全球暖化導致的溫度上升幅度限制在攝氏2 度以內，IEA 估計，至2040 年時，全球將需要6 億部電動汽車。

（合作媒體：。圖片出處：public domain CC0）

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特斯拉周一公佈第二季僅交車2.2萬輛，上半年合計4.7萬輛，僅以最低標達陣。不過這不打緊，市場最關注的是特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）隨後宣布大眾化電動車Model 3本周五即可進入量產，比預估時程提前兩周。

特斯拉說電池模組供給嚴重不足，導致產出受限，直至六月才獲得抒解，預期Model S與Model X等高檔車下半年交車狀況有望優於上半年。特斯拉原預期上半年交車量介於4.7-5萬輛之間。（路透社）

特斯拉目前已收到近40萬輛Model 3的預購訂單，據馬斯克表示，首批30輛Model 3將在7月28日交車，九月產能可提升至1500輛，估計十二月可達成月產2萬輛的目標。

市場研究機構Consumer Edge Research分析師艾伯汀（James Albertine）指出，按照特斯拉現在的規劃，Model 3進度微幅超前，不然至少也在預期之內，證明馬斯克之前的豪語不是隨便說說。（金融時報）

特斯拉股價周一於正常交易時段收跌2.49%，但今年迄今累計漲幅仍高達65%，市值來到580億美元。

（本文內容由授權使用。圖片出處：Tesla）

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在十一月初，騰訊就官宣了一則消息，騰訊WeTest明星工具-PerfDog面向全球發布。官宣介紹如下：。我在看到該新聞時，有種大開眼界的感覺，移動端的性能測試原來可以這麼簡單。今天閑暇之餘，來了一波初探，簡單體驗了一番。

軟件性能數據採集

我們先來了解下通過該工具能採集到哪些性能數據：

PerfDog支持移動平台所有應用程序（遊戲、APP應用、瀏覽器、小程序等）及Android模擬器，桌面應用程序PerfDog支持在Windows和Mac機器使用運行。在iOS和Android平台獲取性能參數如下：

iOS平台 （與蘋果官方Xcode工具參數對齊一致）

• Screenshot
• FPS(1秒內遊戲畫面或者應用界面真實平均刷新次數，俗稱幀率/FPS)
     1) Avg(FPS):平均幀率(一段時間內平均FPS)
     2) Var(FPS):幀率方差(一段時間內FPS方差)
     3) Drop(FPS):降幀次數(平均每小時相鄰兩個FPS點下降大於8幀的次數)
  
• Jank(1s內卡頓次數。iOS9.1以下系統暫時不支持。類似Android的Jank卡頓和iOS的FramePacing平滑度統計原理。幀率FPS高並不能反映流暢或不卡頓。比如：FPS為50幀，前200ms渲染一幀，后800ms渲染49幀，雖然幀率50，但依然覺得非常卡頓。同時幀率FPS低，並不代表卡頓，比如無卡頓時均勻FPS為15幀。所以，平均幀率FPS與卡頓無任何直接關係)
      PerfDog計算方法：同時滿足兩條件，則認為是一次卡頓Jank.
      1、 當前幀耗時>前三幀平均耗時2倍。
      2、 當前幀耗時>兩幀電影幀耗時(1000ms/24*2=84ms)。
      同時滿足兩條件，則認為是一次嚴重卡頓BigJank.
      1、 當前幀耗時>前三幀平均耗時2倍。
      2、 當前幀耗時>三幀電影幀耗時(1000ms/24*3=125ms)。
  計算思路：考慮視覺慣性，假設以前三幀的平均幀耗時為參考，作為vsync時間間隔，連續兩次vsync沒有新渲染畫面刷新，則認為是一次潛在卡頓，也就是說下一幀耗時大於前三幀平均幀耗時2倍，則認為一次潛在卡頓。同時單幀耗時滿足大於兩倍電影幀耗時1000ms/24*2 (由於人眼低於24幀才能辨別畫面不連續性)，則認為是一次真正卡頓。同時若單幀耗時大於3倍電影幀耗時，則認為是一次嚴重卡頓。
  註解：為什麼是兩次vsync？GPU一般是3重緩衝buffer，當前幀已佔用一個buffer，即剩餘2緩衝buffer，人眼一般可容忍2幀延遲。 為什麼是兩幀電影幀耗時？低於24幀畫面，人眼就能感知到畫面不連續性，電影一般都是24幀。即電影幀耗時1000ms/24=41.67ms，兩幀電影幀耗時也就是41.67ms*2，三幀電影幀耗時是41.67ms*3。
     1) BigJank:1s內頓嚴重卡次數
     2) Jank(/10min):平均每10分鐘卡頓次數。
     3) BigJank(/10min):平均每10分鐘嚴重卡頓次數
  
• FTime(上下幀畫面显示時間間隔，即認為幀耗時，iOS9.1以下系統暫時不支持。)
     1) Avg(FTime):平均幀耗時 
     2) Delta(FTime):增量耗時(平均每小時兩幀之間時間差>100ms的次數)
• CPU Usage(Total整機/App進程，統計結果合Xcode一致)
• Memory (是統計FootPrint，注：OOM與FootPrint有關，與系統、機型無關。只與RAM有關，如1G內存機器。FootPrint超過650MB，引發OOM）。受iOS平台限制，暫時無法獲取ios10及以下系統的memory。後續版本增加。如做性能測試，建議升級iOS系統版本
• Xcode Memory (XCode Debug Gauges統計方式即XCode Memory）。受iOS平台限制，暫時無法獲取ios10及以下系統的Xcode Memory。後續版本增加。如做性能測試，建議升級iOS系統版本
• Real Memory(Xcode Instrument統計方式即Real Memory，實際佔用物理內存。注：物理內存與系統策略有關，關注意義不大)
• Virtual Memory(虛擬內存)
• Wakeups(線程喚醒次數)。注：超過150進程很大可能會被系統kill
• CSwitch(上下文切換測試)。注：單核超過14000進程會被系統Kill
• GPU Utilization(Render/Tilter/Device）
     1) Render：渲染器利用率(像素着色處理階段，若佔比高，說明是PS階段出現瓶頸，shader過於複雜或紋理大小、採樣複雜等) 
     2) Tilter:Tilter利用率(頂點着色處理階段，若佔比高，說明是VS階段出現瓶頸，頂點數太多等原因)
     3) Device:設備利用率(整體GPU利用率)
  
• Network(Recv/Send，測試目標進程流量，和Xcode結果一致)
• Battery Power(整機實時Current電流、Voltage電壓、Power功率)（注：和Xcode Instrument結果一致）
• Log(系統調試日誌信息)

Android平台

• Screenshot
• FPS(1秒內遊戲畫面或者應用界面真實平均刷新次數，俗稱幀率/FPS)
     1) Avg(FPS):平均幀率(一段時間內平均FPS)
     2) Var(FPS):幀率方差(一段時間內FPS方差)
     3) Drop(FPS):降幀次數(平均每小時相鄰兩個FPS點下降大於8幀的次數)
• Jank(1s內卡頓次數。解釋說明如iOS平台說明)
     1) BigJank:1s內嚴重卡頓次數
     2) Jank(/10分鐘):平均每10分鐘卡頓次數
     3) BigJank(/10分鐘):平均每10分鐘嚴重卡頓次數 
  
• FTime(上下幀畫面显示時間間隔，即認為幀耗時)
     1) Avg(FTime):平均幀耗時
     2) Delta(FTime):增量耗時(平均每小時兩幀之間時間差>100ms的次數)
• CPU Usage(Total整機/App目標進程，統計結果和Android Studio Profiler一致)
• CPU Clock(各個CPU核心的頻率和使用率)
• Memory (PSS Memory，統計結果和Android Java API標準結果一致，與Meminfo也一致。注：部分三星機器系統修改了Meminfo底層統計方式，導致Meminfo與Java AP統計結果不一致，新出三星機器已修復)
• Swap Memory (Swap Memory)
• Virtual Memory
• Memory Detail(NativePSS、GFX、GL、Unknown)
• GPU Usage(目前僅支持高通芯片手機)
• GPU Frequency(目前僅支持高通芯片手機)
• Network(Recv/Send)
• CTemp(CPU溫度)
• Battery Power(Current電流、Voltage電壓、Power功率)（注：與儀器測試誤差<3%左右）
• Log(系統調試日誌信息)

上述內容來自官網使用文檔。我們了解了參數，就實際來操作一下吧。對於工具的介紹，網絡上都有，我就結合自己的實際體驗來說吧。

使用的基本流程

在自己實踐使用時，基本流程如下：

1.註冊賬號（只有註冊賬號后才能下載安裝包）

2.下載安裝包並解壓

3.在perfdog後台創建測試項目

4.打開可執行文件PerfDog.exe

5.使用註冊的賬號登錄

6.使用usb將手機和電腦連接（不能鎖屏，開啟調試模式）

7.選擇連接模式（wifi還是usb）

8.選擇app應用列表

9.配置要監控的數據

10.開始記錄數據

11.操作對應app

12.停止記錄數據（不能少於10S）

13.上傳記錄數據

14.進入perfdog後台查看性能數據

流程介紹

前五步操作就不講述了，大家都懂。我們直接從第六步說起，我使用的是ios設備。

連接設備

iOS： 則即插即用，用戶無需做任何操作。

Android： 有兩種模式，非安裝模式和安裝模式。

• a. 非安裝模式：

  手機即插即用，無需任何設置及安裝，使用非常簡單，但手機屏幕上沒有實時性能數據显示。

• b. 安裝模式：

  需要在手機上自動安裝PerfDog.apk，手機屏幕上有實時性能數據显示。（請開啟Debug調試模式、允許USB安裝和PerfDog懸浮窗管理權限），啟動PC版PerfDog.exe，則會在手機上自動PUSH安裝PerfDog.apk，具體安裝類似各個手機廠商安裝第三方APP提示安裝即可。（注：由於很多手機安裝需要賬號密碼，導致無法自動安裝，如果自動安裝失敗，則會把安裝文件PerfDog.apk釋放到當前文件夾里，手動安裝PerfDog.apk即可）。

這裏重點說明下Android平台下，LMK和Swap這兩個參數意義：

LMK：Android平台下OOM與遊戲進程內存大小無關，主要是系統剩餘物理內存有關。系統剩餘物理內存小於LMK，則會引起OOM。

Swap： 系統進程用到zram/vnswap內存壓縮技術。不同手機系統啟用Swap memeroy大小不同。

測試模式

通過usb連接電腦後，出現如下界面，可以選擇測試模式：

USB模式測試：

　　USB連線，在設備列表選擇USB圖標設備進行USB模式測試(插線模式測試功率無任何意義)。

WIFI模式測試(測試功率)：

　　USB連線后，在設備列表選擇WIFI圖標設備進行WIFI模式測試。WIFI檢測連接成功后，拔掉USB連接線。（注：需要PC和被測手機連接同一WIFI，WIFI檢測連接成功后，拔掉被測手機USB線(插線模式測試功率無任何意義)）。

在實踐中，USB和WiFi模式我都有使用。選擇模式后，界面會展示設備的詳細信息，如下：

選擇測試應用

選擇模式后，則可以選擇要測試的應用了（當前手機中的所有app都可以被選擇），如下頁面：

選擇對應被測應用，並操作對應的app，界面展示如下：

注意點：Android平台，安裝模式下，手機屏幕左上角有實時性能數據显示（Android手機請打開PerfDog懸浮窗管理權限，否則手機上不會显示性能參數）。

開啟懸浮權限

android設備中的界面性能參數显示如下：

功能介紹

1.性能參數配置

性能參數可在界面中配置，點擊界面中的+號即可，如下：

①點擊對應條目參數，顏色會變深，圖表數據則會展示在界面中

②勾選對應條目參數，表示需要收集該數據

2.記錄保存

點擊右側的藍色開始按鈕，則表示在記錄數據，如下：

需要注意的是：記錄時間不能少於10S。少於10S，則會提示如下信息：

點擊按鈕后，記錄會停止記錄並保存數據，如下：

2.1 提交記錄到perfdog後台

可以修改名稱，點擊confirm，數據會上傳到perfdog的後台，如下：

可以查看詳細的性能數據，如下所示：

2.2 記錄保存到本地

勾選保存按鈕，數據就會保存到本地，如下：

可以打開excel文件查看對應的性能數據：

3.數據回放

點擊perfdog界面上的文件夾按鈕，選擇對應的本地數據，即可以回放記錄，操作如下：

可在界面查看回放結果，如下：

4.批註及標定

雙擊鼠標左鍵，增加批註，再次雙擊，則取消批註。

單擊鼠標左鍵，則增加標定，再次點擊則重新標定。

增加了批註和標定的界面如下所示，紅色為批註，淡紫色為標定：

5.性能參數分析

5.1 數據統計

可以選擇一個時間段內的數據，進行統計，如下：

5.2 設置性能參數統計分析閾值

在perfdog界面中的setting下，可以配置，如下：

5.3 保存框選數據

對某一時間段內的數據框選后，可以單獨保存片段，在框選範圍內，右鍵即可，如下：

6.場景標籤

通過標籤按鈕給性能數據打標籤，鼠標左鍵雙擊顏色區域可修改對應區域標籤名

7.日誌記錄

在perfdog界面，可以查看對應日誌，也可以設置查看日誌的等級，如下：

在嘗試WIFI模式時，發現log按鈕勾選不了。

8.停止功能

停止測試應用，不需要拔掉數據線，或者斷開連接，在選擇應用的界面中，選擇NULL即可，如下：

9.截圖錄屏

連接安卓設備，並使用安裝模式，可配置截屏參數，如下：

界面就會記錄操作的過程，如下所示：

如此記錄是不是很明了？但這種用法會影響性能參數，實際用途中不推薦。如果覺得新鮮，可以嘗試使用即可。

PerfDog後台使用

1.邀請人員

可以邀請對應人員一起維護測試項目

2.數據共享

數據共享后，可以在任務數據中查看明細，可按android、ios區分，以及app包的版本，設備版本來查看。

使用注意點

1.設備連接

iOS： 若PerfDog檢測不到連接手機或無法測試，請先安裝確保最新iTunes是否能連上手機。

Android： 請開啟手機Debug調試模式及允許USB安裝。

2.截圖記錄影響性能

截屏記錄影響性能(整體FPS影響<=1。小米5:CPU=1%左右。IPhone7P:CPU<2%)，若無需請不要開啟截屏。

總結

使用PerfDog工具下來，整體有以下幾點感受。

1.對性能指標的測試，更加便捷；

2.易操作

3.記錄支持回放

4.數據便於管理與查看

PerfDog工具是款不錯的性能測試工具，點贊一波。

最後，附上官方的操作手冊：

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SpringBoot系列之使用切換log4j日誌框架

ok，在pom文件右鍵->Diagrams->show Dependencies….，如圖，找到spring-boot-starter-logging，可以看到SpringBoot的日誌實現默認依賴與logback，ok，如果你對這些知識不是很理解的，建議先看我Springboot專欄的日誌系列博客：

本博客要實現的是切換默認日誌框架為log4j，當然是不建議這樣做的，因為log4j有性能問題，所以其作者才開發了logback，不過作為學習的話，還是可以學一下怎麼切換Springboot默認的日誌框架

先去拿一張圖：圖示，切換日誌框架，為了避免衝突，一般都是先排除日誌框架的實現jar，然後再將之前博客提到的偷梁換柱jar，比如log4j-to-slf4j.jar等等先排除，然後再引入對應的日誌實現jar，如圖所示的slf4j-log4j12.jar，因為本博客並非入門教程，所以學習之前請先參考我之前Springboot日誌方面的博客，再來學習

ok，基於slf4j官方提供的知識，我們就可以實踐了，首先選中logback-classic.jar(logback實現jar)、log4j-to-slf4j.jar(將log4j API強制切換回slf4j的偷梁換柱jar)，然後右鍵，選擇exclusion

ok，再次打開pom文件，可以看到idea自動幫我們exclusion一些jar了

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                        <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

ok，避免日誌衝突，exclusion了logback的實現jar和偷梁換柱的log4j-to-slf4j之後，我們還需要引入log4j的實現jar

<dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        </dependency>

ok，這是slf4j官網的說法，但是我發現在一些舊的版本SpringBoot是有提供spring-boot-starter-log4j這個場景啟動器的，所以我們可以更簡便的做log4j引入

直接exclusion spring-boot-starter-logging：

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

然後直接引入log4j的場景啟動器，建議加上版本，因為有些版本並沒有提供log4j配置，本博客是換回1.5.7才支持的，2.2.1的版本仲裁都沒提供對應版本的

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>
            <version>1.3.8.RELEASE</version>
        </dependency>

ok，然後在resources直接丟log4j.properties

# LOG4J rootCategory config
log4j.rootCategory=INFO, stdout, file
# LOG4J console config
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

# root日誌輸出
log4j.appender.file=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.file.file=logs/springboot.log
log4j.appender.file.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

啟動SpringBoot日誌：

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日經新聞、日刊工業新聞1日報導，Toray計畫在2020年結束前總計砸下約1,200億日圓擴增車用鋰離子電池關鍵材料「分隔膜（separator、見附圖）」產能，目標將分隔膜年產能擴增至19.5億平方公尺、將達現行（約4億平方公尺）的約5倍。Toray目前在日本及南韓生產分隔膜，且已在南韓工廠進行增產工程，計畫在2017年度末（2018年3月底）將分隔膜年產能提高至約6.5億平方公尺。

報導指出，因法國、英國紛紛表明計畫在2040年停售汽柴油車，提振電動車（EV）有望急速普及，故Toray計畫在2019年於歐洲興建一座年產能達8,000萬平方公尺的新工廠，且除了歐洲之外，Toray也計畫在特斯拉（Tesla）等EV廠抬頭的美國興建新工廠。

特斯拉平價電動車「Model 3」於7月28日正式交車。而為了因應特斯拉增產所需，住友金屬礦山（Sumitomo Metal Mining）於7月28日宣布，將追加增產鋰離子電池正極材料「鎳酸鋰」，目標將其月產能擴增至現行的2.5倍。

鋰離子電池4大關鍵材料分別為正極材、負極材、分隔膜和電解液，而這些電池材料皆由日系廠商握有高市佔率，其中，在全球分隔膜市場上，Toray為第2大廠、僅次於旭化成（Asahi Kasei）。

日刊工業新聞6月23日報導，因車廠加快電動車（EV）的研發腳步、帶動電池材料市場成長速度超乎預期，故旭化成計畫上修鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」的增產計畫，目標在2020年結束前將分隔膜年產能最高擴增至15億平方公尺（m2）、將達現行的2.5倍，且將遠高於原先規劃的11億m2目標，期望藉由積極投資、鞏固全球龍頭位置。預估追加擴產所需的投資額約300億日圓。

旭化成於3月30日宣布，因電動車（EV）、油電混合車（HV）等車用鋰離子電池需求預估將呈現急速增長，故決議擴增鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」產能，計畫投下約150億日圓，在守山製造所（滋賀縣守山市）增設年產能約2億平方公尺（m2）的分隔膜產線，並預計於2019年度上半年商轉。旭化成指出，待上述增產工程完工後，該公司整體分隔膜年產能將從現行的約6.6億m2提高3成至約8.6億m2。

根據日本市調機構富士經濟（Fuji Keizai）預估，2020年全球分隔膜市場規模將增至3,000億日圓、將達2015年的2倍水準，而EV、HV等車用用途是推動分隔膜需求急增的最大功臣，預估2020年車用分隔膜佔整體市場比重將達約45%。

富士經濟6月22日公布調查報告指出，預估2030年時EV年銷售量將增至407萬台、超越HV（2030年銷售量預估為391萬台），且之後雙方的差距將持續擴大。富士經濟預估，在中國需求增加加持下，2035年EV全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍（較2016年增加12.4倍）。

（本文內容由授權使用。圖片出處：）

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