樂視超級汽車LeSEE亮相 首推無人駕駛功能

4月21日,在樂視體育生態中心,樂視舉辦“無破界 不生態”為主題的春季新品發佈會。面對全球2600名媒體記者和近8000名樂迷,樂視發佈無人駕駛超級汽車。

賈躍亭與樂視超級汽車聯合創始人、全球副董事長丁磊先生用極具創意的方式揭幕了LeSEE品牌的首款概念樣車,並演示了超級汽車的自動駕駛功能。

LeSEE的這款概念車有著獨具“互聯網感”的外形,前臉配有超大炫酷的LED屏,可向路人顯示車輛狀態。這款概念車主打智慧互聯概念,不僅可以實現自動駕駛功能,還可實現自我學習,具備人臉識別、情緒識別、環境識別和路徑識別等功能。

由於時間關係,當晚的汽車亮相環節只有不到五分鐘,萬眾期待的超級汽車可以用“猶抱琵琶半遮面”來形容,觀眾們都大呼“不過癮”。丁磊表示,如果想親密接觸這款凝聚了樂視汽車生態理念的智能互聯網電動車,只需在5天之後的北京車展上一睹為快。

據丁磊透露,除了這款承載了樂視互聯電動智慧共用交通生態系統的概念車,樂視在將在近期宣佈和國內一家主流汽車集團的合作,以及在美國矽谷成立全球首家汽車主機廠與互聯網公司共同成立的人工智慧研究院——“FF& Le Future”人工智慧研究院。

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Dev 日誌 | 一次 Segmentation Fault 和 GCC Illegal Instruction 編譯問題排查

摘要

筆者最近在重新整理和編譯 Nebula Graph 的第三方依賴,選出兩個比較有意思的問題給大家分享一下。

Flex Segmentation Fault——Segmentation fault (core dumped)

在編譯 Flex 過程中,遇到了 Segmentation fault:

make[2]: Entering directory '/home/dutor/flex-2.6.4/src'
./stage1flex   -o stage1scan.c ./scan.l
make[2]: *** [Makefile:1696: stage1scan.c] Segmentation fault (core dumped)

使用 gdb 查看 coredump:

Core was generated by `./stage1flex -o stage1scan.c ./scan.l'.
Program terminated with signal SIGSEGV, Segmentation fault.
#0  flexinit (argc=4, argv=0x7ffd25bea718) at main.c:976
976             action_array[0] = '\0';
(gdb) disas
Dump of assembler code for function flexinit:
   0x0000556c1b1ae040 <+0>:     push   %r15
   0x0000556c1b1ae042 <+2>:     lea    0x140fd(%rip),%rax        # 0x556c1b1c2146
   ...
   0x0000556c1b1ae20f <+463>:   callq  0x556c1b1af460 <allocate_array> #這裏申請了buffer
   ...
=> 0x0000556c1b1ae24f <+527>:   movb   $0x0,(%rax) # 這裏向buffer[0]寫入一個字節,地址非法,掛掉了
   ...
(gdb) disas allocate_array
Dump of assembler code for function allocate_array:
   0x0000556c1b1af460 <+0>:     sub    $0x8,%rsp
   0x0000556c1b1af464 <+4>:     mov    %rsi,%rdx
   0x0000556c1b1af467 <+7>:     xor    %eax,%eax
   0x0000556c1b1af469 <+9>:     movslq %edi,%rsi
   0x0000556c1b1af46c <+12>:    xor    %edi,%edi
   0x0000556c1b1af46e <+14>:    callq  0x556c1b19a100 <reallocarray@plt> # 調用庫函數申請內存
   0x0000556c1b1af473 <+19>:    test   %eax,%eax # 判斷是否為 NULL
   0x0000556c1b1af475 <+21>:    je     0x556c1b1af47e <allocate_array+30># 跳轉至NULL錯誤處理
   0x0000556c1b1af477 <+23>:    cltq   # 將 eax 符號擴展至 rax,造成截斷
   0x0000556c1b1af479 <+25>:    add    $0x8,%rsp
   0x0000556c1b1af47d <+29>:    retq
   ...
End of assembler dump.

可以看到,問題出在了 allocate_array 函數。因為 reallocarray 返回指針,返回值應該使用 64 bit 寄存器rax,但 allocate_array 調用 reallocarray 之後,檢查的卻是 32 bit 的 eax,同時使用 cltq 指令將 eax 符號擴展 到 rax。原因只有一個:allocate_array 看到的 reallocarray 的原型,與 reallocarry 的實際定義不符。翻看編譯日誌,確實找到了 implicit declaration of function ‘reallocarray’ 相關的警告。configure 階段添加 CFLAGS=-D_GNU_SOURCE 即可解決此問題。

注:此問題不是必現,但編譯/鏈接選項 -pie 和 內核參數 kernel.randomize_va_space 有助於復現。

總結:

  • 隱式聲明的函數在 C 中,返回值被認為是 int
  • 關注編譯器告警,-Wall -Wextra 要打開,開發模式下最好打開 -Werror。

GCC Illegal Instruction——internal compiler error: Illegal instruction

前陣子,接到用戶反饋,在編譯 Nebula Graph 過程中遭遇了編譯器非法指令的錯誤,詳見(#978)[]

錯誤信息大概是這樣的:

Scanning dependencies of target base_obj_gch
[ 0%] Generating Base.h.gch
In file included from /opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/chrono:40,
from /opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/thread:38,
from /home/zkzy/nebula/nebula/src/common/base/Base.h:15:
/opt/nebula/gcc/include/c++/8.2.0/limits:1599:7: internal compiler error: Illegal instruction
min() _GLIBCXX_USE_NOEXCEPT { return FLT_MIN; }
^~~
0xb48c5f crash_signal
../.././gcc/toplev.c:325
Please submit a full bug report,
with preprocessed source if appropriate.

既然是 internal compiler error,想必是 g++ 本身使用了非法指令。為了定位具體的非法指令集及其所屬模塊,我們需要復現這個問題。幸運的是,下面的代碼片段就能觸發:

#include <thread>
int main() 
{
    return 0;
}

非法指令一定會觸發 SIGILL,又因為 g++ 只是編譯器的入口,真正幹活的是 cc1plus。我們可以使用 gdb 來運行編譯命令,抓住子進程使用非法指令的第一現場:

$ gdb --args /opt/nebula/gcc/bin/g++ test.cpp
gdb> set follow-fork-mode child
gdb> run
Starting program: /opt/nebula/gcc/bin/g++ test.cpp
[New process 31172]
process 31172 is executing new program: /opt/nebula/gcc/libexec/gcc/x86_64-pc-linux-gnu/8.2.0/cc1plus
Thread 2.1 "cc1plus" received signal SIGILL, Illegal instruction.
[Switching to process 31172]
0x00000000013aa0fb in __gmpn_mul_1 ()
gdb> disas
...
0x00000000013aa086 <+38>: mulx (%rsi),%r10,%r8
...

Bingo!mulx 屬於 BMI2 指令集,報錯機器 CPU 不支持該指令集。
仔細調查,引入該指令集的是 GCC 的依賴之一,GMP。默認情況下,GMP 會在 configure 階段探測當前機器的 CPU 具體類型,以期最大化利用 CPU 的擴展指令集,提升性能,但卻犧牲了二進制的可移植性。解決方法是,configure 之前,使用代碼目錄中的 configfsf.guess configfsf.sub 替換或者覆蓋默認的 config.guess 和 config.sub

總結:

  • 某些依賴可能因為性能或者配置的原因,造成二進制的不兼容。
  • 缺省參數下,GCC 為了兼容性,不會使用較新的指令集。
  • 為了平衡兼容性和性能,你需要做一些額外的工作,比如像 glibc 那樣在運行時選擇和綁定某個具體實現。

最後,如果你想嘗試編譯一下 Nebula 源代碼可參考以下方式:

bash> git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula.git
bash> cd nebula && ./build_dep.sh N

有問題請在 GitHub 或者微信公眾號上留言。

附錄

  • Nebula Graph:一個開源的分佈式圖數據庫
  • GitHub:
  • 知乎:
  • 微博:

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保護環境 越南明年起加徵汽油環保稅

摘錄自2018年9月21日中央社報導

為了保護和改善環境,越南政府自明年起將調漲對汽油等燃料產品的環境保護稅,其中汽油每公升環保稅將從現行收費3000越盾(約新台幣4元)提升為4000越盾。

越南國會常務委員會昨天(20日)通過有關環境保護稅的決議,自明年起將對相關產品加徵環保稅,希望藉此保護與改善環境,減少污染物排放。

根據這項決議,汽油每公升環保稅將從現行收費3000越盾提升為4000越盾,柴油從1500越盾升到2000越盾,燃油和潤滑油從900越盾升到2000越盾等;此外,煤炭、塑膠袋與除草劑等也被列入加徵環保稅的產品名單。

越南國會官員指出,加徵對汽油等燃料產品的環保稅後,國家預算每年將增加15.7兆越盾,這是一筆很大的稅收,有利用於保護與改善環境。

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呼和浩特總投資200億元新能源汽車項目正式開工

日前,計畫總投資約200億元的內蒙古自治區呼和浩特市金山高新區新能源汽車製造專案舉行了集中開工儀式。

該項目占地2605畝、計畫總投資約200億元,其中基礎設施、廠房投資35億元,設計建築面積102.7萬平方米,擬入駐規模以上工業企業20家以上。項目建成後,年產值預計可達500億元,提供就業崗位3萬個,將成為內蒙古新能源汽車及核心零部件產業聚集區。

該專案採取PPP建設模式,分三期推進。目前集中開工的6個專案是首期落戶的項目,計畫於2017年1月實現部分產能投產,預計當年產值可達100億元左右,提供就業崗位6千餘個。

呼和浩特市金山高新區新能源汽車製造專案是該市土左旗2015年引進的億元以上重點工業專案,致力於發展新能源電池、電機、電控等核心零部件生產以及整車製造等延伸產業鏈。

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理解Spark SQL(一)—— CLI和ThriftServer

Spark SQL主要提供了兩個工具來訪問hive中的數據,即CLI和ThriftServer。前提是需要Spark支持Hive,即編譯Spark時需要帶上hive和hive-thriftserver選項,同時需要確保在$SPARK_HOME/conf目錄下有hive-site.xml配置文件(可以從hive中拷貝過來)。在該配置文件中主要是配置hive metastore的URI(Spark的CLI和ThriftServer都需要)以及ThriftServer相關配置項(如hive.server2.thrift.bind.host、hive.server2.thrift.port等)。注意如果該台機器上同時運行有Hive ThriftServer和Spark ThriftServer,則hive中的hive.server2.thrift.port配置的端口與spark中的hive.server2.thrift.port配置的端口要不一樣,避免同時啟動時發生端口衝突。

啟動CLI和ThriftServer之前都需要先啟動hive metastore。執行如下命令啟動:

[root@BruceCentOS ~]# nohup hive –service metastore &

成功啟動后,會出現一個RunJar的進程,同時會監聽端口9083(hive metastore的默認端口)。

 

 

 先來看CLI,通過spark-sql腳本來使用CLI。執行如下命令:

[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/bin/spark-sql –master yarn

上述命令執行後會啟動一個yarn client模式的Spark程序,如下圖所示:

  同時它會連接到hive metastore,可以在隨後出現的spark-sql>提示符下運行hive sql語句,比如:

  其中每輸入並執行一個SQL語句相當於執行了一個Spark的Job,如圖所示:

  也就是說執行spark-sql腳本會啟動一個yarn clien模式的Spark Application,而後出現spark-sql>提示符,在提示符下的每個SQL語句都會在Spark中執行一個Job,但是對應的都是同一個Application。這個Application會一直運行,可以持續輸入SQL語句執行Job,直到輸入“quit;”,然後就會退出spark-sql,即Spark Application執行完畢。

 

另外一種更好地使用Spark SQL的方法是通過ThriftServer,首先需要啟動Spark的ThriftServer,然後通過Spark下的beeline或者自行編寫程序通過JDBC方式使用Spark SQL。

通過如下命令啟動Spark ThriftServer:

[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh –master yarn

執行上面的命令后,會生成一個SparkSubmit進程,實際上是啟動一個yarn client模式的Spark Application,如下圖所示:

  而且它提供一個JDBC/ODBC接口,用戶可以通過JDBC/ODBC接口連接ThriftServer來訪問Spark SQL的數據。具體可以通過Spark提供的beeline或者在程序中使用JDBC連接ThriftServer。例如在啟動Spark ThriftServer后,可以通過如下命令使用beeline來訪問Spark SQL的數據。

[root@BruceCentOS3 spark]# $SPARK_HOME/bin/beeline -n root -u jdbc:hive2://BruceCentOS4.Hadoop:10003

 上述beeline連接到了BruceCentOS4上的10003端口,也就是Spark ThriftServer。所有連接到ThriftServer的客戶端beeline或者JDBC程序共享同一個Spark Application,通過beeline或者JDBC程序執行SQL相當於向這個Application提交並執行一個Job。在提示符下輸入“!exit”命令可以退出beeline。

最後,如果要停止ThriftServer(即停止Spark Application),需要執行如下命令:

[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/sbin/stop-thriftserver.sh

 

 綜上所述,在Spark SQL的CLI和ThriftServer中,比較推薦使用後者,因為後者更加輕量,只需要啟動一個ThriftServer(對應一個Spark Application)就可以給多個beeline客戶端或者JDBC程序客戶端使用SQL,而前者啟動一個CLI就啟動了一個Spark Application,它只能給一個用戶使用。

 

 

 

 

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Gigafactory 即將正式開幕,福斯隔海叫陣

特斯拉(Tesla)位於美國內華達州的超級電池工廠 Gigafactory 已經部分營運了好一陣子,不過一直一邊生產一邊還在施工,尚未正式開幕,如今開工大典的日子出爐,特斯拉將於 2016 年 7 月 29 日舉辦開工典禮。   特斯拉 Gigafactory 將是預購熱銷的 Model 3 是否能達成出貨的重要關鍵,Gigafactory 預定 2020 年達到最大產能,1 年生產 3,500 萬度儲存容量的電池,特斯拉表示,這超過 2013 年全球鋰電池生產總量,理論上並將降低 30% 生產成本,使得 Model 3 得以壓低售價還能獲利。   在 2016 年 5 月初,Gigafactory 大約有 14% 完工,目前已經開始生產能源儲存產品 Powerpack 與 Powerwall,不過特斯拉一直未在 Gigafactory 舉辦媒體活動,只有曾經獨家邀請汽車雜誌《汽車趨勢》(Motor Trend)前往其中參觀 Model 3 原型。如今特斯拉在寄給消費者的邀請函中透露開工典禮的日期。   特斯拉的活動往往是消費者優於媒體,Model 3 發表會時,車主先受邀,之後才邀請媒體,Gigafactory 開幕式看樣子也是如此,目前特斯拉先邀請透過介紹 5 位朋友買 Model 3 而贏得參加開幕式權利的消費者參加,媒體尚未受邀,目前尚不清楚到底最後會不會邀請媒體。   就在特斯拉緊鑼密鼓籌辦開工大典時,競爭對手也不甘示弱,德國報導指出德國汽車大廠福斯(VW)打算建造與 Gigafactory 一爭雄長的「數十億歐元」工廠,用以生產電動車並自行生產鋰電池,擺脫對 Panasonic、三星與 LG 化學等電池供應商的依賴。   福斯剛經歷柴油車作弊事件,讓福斯柴油車的形象跌到谷底,很容易理解福斯如今更積極發展電動車以開拓新局,福斯將於 2016 年 6 月 22 日的年會上發表電動車與電池工廠的進一步詳情。特斯拉 Gigafactory 的開幕,可能將是全球車廠與電池廠軍備大賽的開端。

(首圖來源:)   (本文授權轉載自《》─〈〉)

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數組與鏈表

前言

數組和鏈表是兩種數據結構,數組非常簡單易用但是它有兩個非常大的缺點,一個是數組一旦創建無法擴展,另一個則是數組的查找和刪除的速度很慢.

鏈表改善了一些數組的缺點,但是同樣的鏈表自身也存在一些自己的缺點.

本篇博客將為大家介紹一下這數組和鏈表特點及各自的優缺點.

閱讀前的準備工作

,一種粗略的評價計算機算法效率的方法.後面的內容會用到表示效率的方法.

1. 數組

我們按數組中的數組是否排序對數組進行劃分,將數組分為無序數組和有序數組.無序數組中的數組是無序的,而有序數組中的數據則是升序或者降序排序的.

1.1 無序數組

因為無序數組中的數據是無序的,往數組中添加數據時不用進行比較和移動數據,所以往無序數組裡面添加數據很快.無論是添加第一個數據還是第一萬個數據所需的時間是相同的,效率為O(1).

至於查找和刪除速度就沒有那麼快了,以數組中有一萬個數據項為例,最少需要比較1次,最多則需要比較一萬次,平均下來需要比較5000次,即N/2次比較,N代表數據量,大O表示法中常數可以忽略,所以效率為O(N).

結論:

  1. 插入很快,因為總是將數據插入到數組的空餘位置.
  2. 查找和刪除很慢,假設數組的長度為N,那麼平均的查找/刪除的比較次數為N/2,並且還需要移動數據.

1.2 有序數組

無序數組中存放的數據是無序的,有序數組裡面存放的數據則是有序的(有可能是升序有可能是降序).

因為有序數組中的數據是按升序/降序排列的,所以插入的時候需要進行排序並且移動數據項,所有有序數組的插入速度比無序數組慢. 效率為O(N).

刪除速度和無序數組一樣慢 效率為O(N).

有序數組的查找速度要比無序數組快,這是因為使用了一個叫做二分查找的算法.

二分查找: 二分查找也稱折半查找(Binary Search),它是一種效率較高的查找方法。但是,折半查找要求線性表必須採用順序存儲結構,而且表中元素按關鍵字有序排列.

有一個關於二分查找的形象類比 -> 猜數遊戲

假設要在0-100之間猜一個數,那麼你第一個要猜的数字就是100的一半50的時候,你的朋友會告訴你這個数字比要猜的数字是大還是小,如果比数字大,你接下來要猜的数字就是50的一半25,你的朋友說比這個数字要大,那麼你下面要猜的数字就是25-50中間的那個數37,以此類推…

使用二分查找可極大的提高查找的效率,假設一個有序數組有十億個數據,那麼查找到所需的数字,最多只需比較30次.

有序數組使用二分查找的效率為O(logN).有序數組也可以通過二分查找來新增和刪除數據以提高效率,但是依然需要在新增/刪除后移動數據項,所以效率依然會有影響.

總結:

  1. 有序數組的查找速度比無序數組高,效率為O(logN)
  2. 有序數組的刪除和新增速度很慢,效率為O(N)

1.3 數組總結

數組雖然簡單易用,但是數組有兩個致命的缺點:

  1. 數組存儲的數量有限,創建的過大浪費資源,創建的過小溢出
  2. 數組的效率比其他數據結構低
  • 無序數組插入效率為O(1)時間,但是查找花費O(N)時間
  • 有序數組查找花費O(logN)時間,插入花費O(N)時間
  • 刪除需要移動平均半數的數據項,所以刪除都是O(N)的時間

2. 鏈表

數組一經創建大小就固定住了,無法修改,鏈表在這方面做出了改善,只要內存夠用就可以無限制的擴大.

鏈表是繼數組之後應用最廣泛的數據結構.

2.1 鏈表的特點

鏈表為什麼叫鏈表呢? 因為它保存數據的方式就像一條鎖鏈

鏈表保存數據的方式很像上面的這一條鎖鏈,每一塊鎖鏈就是一個鏈節點,鏈節點保存着自己的數據同時通過自己的next()方法指向下一個鏈節點. 鏈表通過鏈節點不斷地調用next()方法就可以遍歷鏈表中的所有數據.

在鏈表中,每個數據項都被包含在”鏈節點”(link)中,一個鏈結點是某個類的對象,這個類可以叫做Link.因為一個鏈表中有許多類似的鏈結點,所以有必要用一個不同於鏈表的類來表達鏈結點.

每個Link對象中都包含一個對下一個鏈結點引用的字段(通常叫做next).

鏈表本身的對象中有一個字段指向對第一個鏈結點的引用.

數據與鏈表查找數據的區別: 在數組中查找數據就像在一個大倉庫裏面一樣,一號房間沒有,我們去二號房間,二號房間沒有我們去三號房間,以此類推.. 按照地址找完所有房間就可以了.

而在鏈表中查找數據就像單線彙報的地下工作者,你是孤狼你想要彙報點情報給你的頂級上司毒蜂,但是你必須先報告給你的接頭人豬剛鬣,豬剛鬣在報告給它的單線接頭人土行孫,最後由土行孫報告給毒蜂.只能一個找一個,這樣最終完成任務.

2.2 Java代碼

鏈節點類:


/**
 * @author liuboren
 * @Title: 鏈節點
 * @Description:
 * @date 2019/11/20 19:30
 */
public class Link {
    //  保存的數據
    public int data;

    // 指向的下一個鏈節點
    public Link nextLink;

    public Link(int data) {
        this.data = data;
    }

    public int getData() {
        return data;
    }

    public void setData(int data) {
        this.data = data;
    }

    public Link getNextLink() {
        return nextLink;
    }

    public void setNextLink(Link nextLink) {
        this.nextLink = nextLink;
    }
}

鏈表類


/**
 * @author liuboren
 * @Title: 鏈表類
 * @Description:
 * @date 2019/11/20 19:31
 */
public class LinkList {
    private Link first;

    public LinkList() {
        first = null;
    }

    // 新增鏈節點方法
    public void insertFirst(int data) {
        Link link = new Link(data);
        link.setNextLink(first);
        first = link;
    }
}

在新增節點的時候,新增的link的next方法指向原來的first節點,並將鏈表類的first指向新增的節點.

2.4 其他鏈表

剛剛介紹的鏈表是單向鏈表,只能從后往前遍歷,其他的鏈表還有雙端鏈表、雙向鏈表、有序鏈表.

再簡單介紹一下雙端鏈表吧.

雙端鏈表就是在單向鏈表的基礎上,新增一個成員變量指向鏈表的最後一個對象.

雙端鏈表代碼:

/**
 * @author liuboren
 * @Title: 鏈表類
 * @Description:
 * @date 2019/11/20 19:31
 */
public class LinkList {
    private Link first;
    private Link last;

    public LinkList() {
        first = null;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return first == null;
    }

    // 新增鏈節點方法
    public void insertFirst(int data) {
        Link newLink = new Link(data);
        newLink.setNextLink(first);
        if (isEmpty()) {
            last = newLink;
        }
        first = newLink;

    }
}

雙向鏈表則是可以從first和last兩個方向進行遍歷,有序鏈表的數據都是按照關鍵字的順序排列的,本文不再展開了.

2.5 鏈表的效率

鏈表的效率:

  • 表頭插入和刪除速度都很快,花費O(1)的時間.
  • 平均起來,查找&刪除&插入在制定鏈節點後面都需要搜索一半的鏈節點需要O(N)次比較,雖然數組也需要O(N)次比較,但是鏈表讓然要快一些,因為不需要移動數據(只需要改變他們的引用)

3. 總結

鏈表解決了數組大小不能擴展的問題,但是鏈表自身依然存在一些問題(在鏈表的鏈節點後面查找&刪除&插入的效率不高),那麼有沒有一種數據結構即擁有二者的優點又改善了二者的缺點呢,答案是肯定的,下篇博客將為您介紹這種優秀的數據結構,敬請期待.

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Spring Boot2 系列教程(二十四)Spring Boot 整合 Jpa

Spring Boot 中的數據持久化方案前面給大夥介紹了兩種了,一個是 JdbcTemplate,還有一個 MyBatis,JdbcTemplate 配置簡單,使用也簡單,但是功能也非常有限,MyBatis 則比較靈活,功能也很強大,據我所知,公司採用 MyBatis 做數據持久化的相當多,但是 MyBatis 並不是唯一的解決方案,除了 MyBatis 之外,還有另外一個東西,那就是 Jpa,松哥也有一些朋友在公司里使用 Jpa 來做數據持久化,本文就和大夥來說說 Jpa 如何實現數據持久化。

Jpa 介紹

首先需要向大夥介紹一下 Jpa,Jpa(Java Persistence API)Java 持久化 API,它是一套 ORM 規範,而不是具體的實現,Jpa 的江湖地位類似於 JDBC,只提供規範,所有的數據庫廠商提供實現(即具體的數據庫驅動),Java 領域,小夥伴們熟知的 ORM 框架可能主要是 Hibernate,實際上,除了 Hibernate 之外,還有很多其他的 ORM 框架,例如:

  • Batoo JPA
  • DataNucleus (formerly JPOX)
  • EclipseLink (formerly Oracle TopLink)
  • IBM, for WebSphere Application Server
  • JBoss with Hibernate
  • Kundera
  • ObjectDB
  • OpenJPA
  • OrientDB from Orient Technologies
  • Versant Corporation JPA (not relational, object database)

Hibernate 只是 ORM 框架的一種,上面列出來的 ORM 框架都是支持 JPA2.0 規範的 ORM 框架。既然它是一個規範,不是具體的實現,那麼必然就不能直接使用(類似於 JDBC 不能直接使用,必須要加了驅動才能用),我們使用的是具體的實現,在這裏我們採用的實現實際上還是 Hibernate。

Spring Boot 中使用的 Jpa 實際上是 Spring Data Jpa,Spring Data 是 Spring 家族的一個子項目,用於簡化 SQL、NoSQL 的訪問,在 Spring Data 中,只要你的方法名稱符合規範,它就知道你想幹嘛,不需要自己再去寫 SQL。

關於 Spring Data Jpa 的具體情況,大家可以參考

工程創建

創建 Spring Boot 工程,添加 Web、Jpa 以及 MySQL 驅動依賴,如下:

工程創建好之後,添加 Druid 依賴,完整的依賴如下:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.28</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

如此,工程就算創建成功了。

基本配置

工程創建完成后,只需要在 application.properties 中進行數據庫基本信息配置以及 Jpa 基本配置,如下:

# 數據庫的基本配置
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.url=jdbc:mysql:///test01?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

# JPA配置
spring.jpa.database=mysql
# 在控制台打印SQL
spring.jpa.show-sql=true
# 數據庫平台
spring.jpa.database-platform=mysql
# 每次啟動項目時,數據庫初始化策略
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
# 指定默認的存儲引擎為InnoDB
spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect

注意這裏和 JdbcTemplate 以及 MyBatis 比起來,多了 Jpa 配置,Jpa 配置含義我都註釋在代碼中了,這裏不再贅述,需要強調的是,最後一行配置,默認情況下,自動創建表的時候會使用 MyISAM 做表的引擎,如果配置了數據庫方言為 MySQL57Dialect,則使用 InnoDB 做表的引擎。

好了,配置完成后,我們的 Jpa 差不多就可以開始用了。

基本用法

ORM(Object Relational Mapping) 框架表示對象關係映射,使用 ORM 框架我們不必再去創建表,框架會自動根據當前項目中的實體類創建相應的數據表。因此,我這裏首先創建一個 User 對象,如下:

@Entity(name = "t_user")
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id;
    @Column(name = "name")
    private String username;
    private String address;
    //省略getter/setter
}

首先 @Entity 註解表示這是一個實體類,那麼在項目啟動時會自動針對該類生成一張表,默認的表名為類名,@Entity 註解的 name 屬性表示自定義生成的表名。@Id 註解表示這個字段是一個 id,@GeneratedValue 註解表示主鍵的自增長策略,對於類中的其他屬性,默認都會根據屬性名在表中生成相應的字段,字段名和屬性名相同,如果開發者想要對字段進行定製,可以使用 @Column 註解,去配置字段的名稱,長度,是否為空等等。

做完這一切之後,啟動 Spring Boot 項目,就會發現數據庫中多了一個名為 t_user 的表了。

針對該表的操作,則需要我們提供一個 Repository,如下:

public interface UserDao extends JpaRepository<User,Integer> {
    List<User> getUserByAddressEqualsAndIdLessThanEqual(String address, Integer id);
    @Query(value = "select * from t_user where id=(select max(id) from t_user)",nativeQuery = true)
    User maxIdUser();
}

這裏,自定義 UserDao 接口繼承自 JpaRepository,JpaRepository 提供了一些基本的數據操作方法,例如保存,更新,刪除,分頁查詢等,開發者也可以在接口中自己聲明相關的方法,只需要方法名稱符合規範即可,在 Spring Data 中,只要按照既定的規範命名方法,Spring Data Jpa 就知道你想幹嘛,這樣就不用寫 SQL 了,那麼規範是什麼呢?參考下圖:

當然,這種方法命名主要是針對查詢,但是一些特殊需求,可能並不能通過這種方式解決,例如想要查詢 id 最大的用戶,這時就需要開發者自定義查詢 SQL 了。

如上代碼所示,自定義查詢 SQL,使用 @Query 註解,在註解中寫自己的 SQL,默認使用的查詢語言不是 SQL,而是 JPQL,這是一種數據庫平台無關的面向對象的查詢語言,有點定位類似於 Hibernate 中的 HQL,在 @Query 註解中設置 nativeQuery 屬性為 true 則表示使用原生查詢,即大夥所熟悉的 SQL。上面代碼中的只是一個很簡單的例子,還有其他一些點,例如如果這個方法中的 SQL 涉及到數據操作,則需要使用 @Modifying 註解。

好了,定義完 Dao 之後,接下來就可以將 UserDao 注入到 Controller 中進行測試了(這裏為了省事,就沒有提供 Service 了,直接將 UserDao 注入到 Controller 中)。

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    UserDao userDao;
    @PostMapping("/")
    public void addUser() {
        User user = new User();
        user.setId(1);
        user.setUsername("張三");
        user.setAddress("深圳");
        userDao.save(user);
    }
    @DeleteMapping("/")
    public void deleteById() {
        userDao.deleteById(1);
    }
    @PutMapping("/")
    public void updateUser() {
        User user = userDao.getOne(1);
        user.setUsername("李四");
        userDao.flush();
    }
    @GetMapping("/test1")
    public void test1() {
        List<User> all = userDao.findAll();
        System.out.println(all);
    }
    @GetMapping("/test2")
    public void test2() {
        List<User> list = userDao.getUserByAddressEqualsAndIdLessThanEqual("廣州", 2);
        System.out.println(list);
    }
    @GetMapping("/test3")
    public void test3() {
        User user = userDao.maxIdUser();
        System.out.println(user);
    }
}

如此之後,即可查詢到需要的數據。

好了,本文的重點是 Spring Boot 和 Jpa 的整合,這個話題就先說到這裏。

多說兩句

在和 Spring 框架整合時,如果用到 ORM 框架,大部分人可能都是首選 Hibernate,實際上,在和 Spring+SpringMVC 整合時,也可以選擇 Spring Data Jpa 做數據持久化方案,用法和本文所述基本是一樣的,Spring Boot 只是將 Spring Data Jpa 的配置簡化了,因此,很多初學者對 Spring Data Jpa 覺得很神奇,但是又覺得無從下手,其實,此時可以回到 Spring 框架,先去學習 Jpa,再去學習 Spring Data Jpa,這是給初學者的一點建議。

相關案例已經上傳到 GitHub,歡迎小夥伴們們下載:

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.NET Core 3 WPF MVVM框架 Prism系列之數據綁定

 一.安裝Prism

 

1.使用程序包管理控制台

Install-Package Prism.Unity -Version 7.2.0.1367

也可以去掉‘-Version 7.2.0.1367’獲取最新的版本

 2.使用管理解決方案的Nuget包

 

在上面或許我們有個疑問?為啥安裝prism會跟Prism.Unity有關係,我們知道Unity是個IOC容器,而Prism本身就支持IOC,且目前官方支持幾種IOC容器:

1.且unity由於是微軟官方的,且支持prism的組件化,由此我推薦使用prism.unity,在官方文檔中prism7不支持prism.Mef,Prism 7.1將不支持prism.Autofac 2.安裝完prism.unity就已經包含着所有prism的核心庫了,架構如下:

二.實現數據綁定

我們先創建Views文件夾和ViewModels文件夾,將MainWindow放在Views文件夾下,再在ViewModels文件夾下面創建MainWindowViewModel類,如下:

 

xmal代碼如下:

<Window x:Class="PrismSample.Views.MainWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
        xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
        xmlns:prism="http://prismlibrary.com/"
        xmlns:local="clr-namespace:PrismSample"
        mc:Ignorable="d"
        Title="MainWindow" Height="450" Width="800" prism:ViewModelLocator.AutoWireViewModel="True">
    <StackPanel>
        <TextBox Text="{Binding Text}" Margin="10" Height="100" FontSize="50" Foreground="Black" BorderBrush="Black"/>
        <Button  Height="100" Width="300" Content="Click Me" FontSize="50" Command="{Binding ClickCommnd}"/>
    </StackPanel>
</Window>

 

ViewModel代碼如下:

using Prism.Commands;
using Prism.Mvvm;

namespace PrismSample.ViewModels
{
   public class MainWindowViewModel:BindableBase
    {
        private string _text;
        public string Text
        {
            get { return _text; }
            set { SetProperty(ref _text, value); }
        }

        private DelegateCommand _clickCommnd;
        public DelegateCommand ClickCommnd =>
            _clickCommnd ?? (_clickCommnd = new DelegateCommand(ExecuteClickCommnd));

        void ExecuteClickCommnd()
        {
            this.Text = "Click Me!";
        }

        public MainWindowViewModel()
        {
            this.Text = "Hello Prism!";
        }
    }
}

 

啟動程序:

  點擊 click Me 按鈕:

可以看到,我們已經成功的用prism實現數據綁定了,且View和ViewModel完美的前後端分離

但是現在我們又引出了另外一個問題,當我們不想按照prism的規定硬要將View和ViewModel放在Views和ViewModels裏面,又或許自己的項目取名規則各不相同怎麼辦,這時候就要用到另外幾種方法:

1.更改命名規則

如果,公司命名規則很變態,導致項目結構變成這樣(這種公司辭職了算了):

首先我們在App需要引入prism,修改‘Application’為‘prism:PrismApplication’且刪除StartupUri xmal代碼如下:  

<prism:PrismApplication x:Class="PrismSample.App"
             xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
             xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
             xmlns:prism="http://prismlibrary.com/"
             xmlns:local="clr-namespace:PrismSample">
    <Application.Resources>
         
    </Application.Resources>
</prism:PrismApplication>

  cs後台代碼如下:

using Prism.Unity;
using Prism.Ioc;
using Prism.Mvvm;
using System.Windows;
using PrismSample.Viewsb;
using System;
using System.Reflection;

namespace PrismSample
{
    /// <summary>
    /// Interaction logic for App.xaml
    /// </summary>
    public partial class App : PrismApplication
    {
        //設置啟動起始頁
        protected override Window CreateShell()
        {
            return Container.Resolve<MainWindow>();
        }

        protected override void RegisterTypes(IContainerRegistry containerRegistry)
        {

        }

        //配置規則
        protected override void ConfigureViewModelLocator()
        {
            base.ConfigureViewModelLocator();
            ViewModelLocationProvider.SetDefaultViewTypeToViewModelTypeResolver((viewType) =>
            {
                var viewName = viewType.FullName.Replace(".Viewsb.", ".ViewModelsa.OhMyGod.");
                var viewAssemblyName = viewType.GetTypeInfo().Assembly.FullName;
                var viewModelName = $"{viewName}Test, {viewAssemblyName}";
                return Type.GetType(viewModelName);
            });
        }
    }
}

 

上面這兩句是關鍵:

“.Viewsb.” 表示View所在文件夾namespace,”.ViewModelsa.OhMyGod.” 表示ViewModel所在namespace

var viewName = viewType.FullName.Replace(".Viewsb.", ".ViewModelsa.OhMyGod.");

  

Test表示ViewModel後綴

var viewModelName = $"{viewName}Test, {viewAssemblyName}";

 

2.自定義ViewModel註冊

我們新建一個Foo類作為自定義類,代碼如下:

using Prism.Commands;
using Prism.Mvvm;

namespace PrismSample
{
   public class Foo:BindableBase
    {

        private string _text;
        public string Text
        {
            get { return _text; }
            set { SetProperty(ref _text, value); }
        }

        public Foo()
        {
            this.Text = "Foo";
        }

        private DelegateCommand _clickCommnd;
        public DelegateCommand ClickCommnd =>
            _clickCommnd ?? (_clickCommnd = new DelegateCommand(ExecuteClickCommnd));

        void ExecuteClickCommnd()
        {
            this.Text = "Oh My God!";
        }
    }
}

 

修改App.cs代碼:

protected override void ConfigureViewModelLocator()
        {
            base.ConfigureViewModelLocator();
            ViewModelLocationProvider.Register<MainWindow, Foo>();
            //ViewModelLocationProvider.SetDefaultViewTypeToViewModelTypeResolver((viewType) =>
            //{
            //    var viewName = viewType.FullName.Replace(".Viewsb.", ".ViewModelsa.OhMyGod.");
            //    var viewAssemblyName = viewType.GetTypeInfo().Assembly.FullName;
            //    var viewModelName = $"{viewName}Test, {viewAssemblyName}";
            //    return Type.GetType(viewModelName);
            //});
        }

 

  運行:   點擊按鈕:  

就算是不註釋修改命名規則的代碼,我們發現運行結果還是一樣,因此我們可以得出結論,

這種直接的,不通過反射註冊的自定義註冊方式優先級會高點,在官方文檔也說明這種方式效率會高點

且官方提供4種方式,其餘三種的註冊方式如下:

ViewModelLocationProvider.Register(typeof(MainWindow).ToString(), typeof(MainWindowTest)); 
ViewModelLocationProvider.Register(typeof(MainWindow).ToString(), () => Container.Resolve<Foo>());
ViewModelLocationProvider.Register<MainWindow>(() => Container.Resolve<Foo>());

 

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