本田為應付歐洲碳排放規定 與特斯拉、FCA結盟_網頁設計公司

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摘錄自2020年11月3日鉅亨網報導

日本本田汽車與美國特斯拉,為因應歐洲在 2020 年到 2021 年間導入的全新乘用車排放規定,決定結盟以讓碳排放額度的買賣變得可行。如果無法達成碳排放目標,將被課處高額罰金。

歐盟規定在2020至2021年期間,於當地市場推出的新款乘用車,有義務將行駛每公里的平均碳排放量,階段性的調降到95公克以下。在2020年有95%的新車成為規範對象,同年給予電動車(EV)等的優惠待遇也較2021年要來的更多。

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如果無法達成碳排放規定,汽車製造商每賣出一輛車,當局就會對每公克的碳排放來課處95歐元罰金。

歐盟的碳排放規定,允許汽車製造廠共享額度。由於專門生產純電電動車的特斯拉在歐洲市場銷售情況良好,FCA也提前本田一步與特斯拉結盟,以大幅降低平均的碳排放量。有消息指出,FCA 每年支付6億歐元給特斯拉。

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法國政府抗污染不力 行政法院揚言祭天價罰款_網頁設計

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摘錄自2020年07月11日中央通訊社法國報導

法國最高行政法院命令政府立刻採取措施對抗首都巴黎與部分地區的污染,否則將祭出一年2000萬歐元(新台幣約6.7億元)的天價罰款。

美聯社報導,法國政府未能達成歐盟2017年減少污染的法規後,法國最高行政法院(Council of State)昨(10日)公布,鑑於「遵守歐盟法律的重要性,以及關乎公共衛生後果的嚴重性」,罰款是必要的。

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裁決提到可能的罰款為一天5萬4000歐元,創下法國最高行政法院祭出的罰款紀錄,法院還揚言,若法國政府無作為,甚至會提高罰款。這些罰款將提供給環保團體用以對抗污染。

針對這項裁決,法國政府沒有立刻做出回應。

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美豬供應量超過需求 豬隻恐被安樂死_潭子電動車

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摘錄自2020年4月21日自由時報報導

美國各地學校和餐廳因武漢肺炎疫情紛紛關閉,而這兩者可以說是豬肉的最大消費者,因此連帶地讓豬肉供應超過需求,目前每在市場上賣出一頭豬可能會賠37美元(約新台幣1112元),在這種情況下豬隻也許會被安樂死。

據《福斯新聞》報導,美國目前約有6萬名養豬戶,愛荷華州豬肉生產協會會長帕斯蒂安(Mike Paustian)指出,現在豬價如此低的原因之一,在於食品和消費者之間的聯繫受到了干擾,另一個迫在眉睫的問題是,隨著賣不出去豬越長越大,已超過了加工廠的標準。

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美國農業部(USDA)對此已宣布了武漢肺炎紓困計劃,其中包括計劃購買30億美元(約新台幣900億元)農產品和向養豬戶直接支付16億美元(約新台幣480億元)。

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日本、大陸,發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路,而且先進國家空氣品質相當好,電動車節能減碳可以減少空污

金融SaaS平台之構思篇,金融行業數據倉庫的建設思路_如何寫文案

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什麼是銷售文案服務?A就是幫你撰寫適合的廣告文案。當您需要販售商品、宣傳活動、建立個人品牌,撰寫廣告文案都是必須的工作。

  • 背景介紹

從事過金融服務行業的同學們都知道,業務系統是非常之多的,核心的就有估值、交易、TA、資訊系統,其他類似產品生命周期系統、投後分析系統等待,而且各個業務系統的邏輯非常之複雜,所以一般金融機構都會有信息技術部負責這些系統的日常運維,規模小點的機構會外包第三方公司處理。因此引申出三個問題:

1、日常運維工作巨大,隨着業務的發展,整個信息技術部資源支撐也會越來越大,996也就成為一種常態。

2、供應商的能力以及響應能力參差不齊,可能使得業務得不到很好的支持,影響公司的發展。

3、技術體系多種多樣,長期來看不利於技術架構的統一規劃和運維。

 

  • 實現目標

利用數據中台、技術中台的架構體系,建議一個相對標準化的金融SaaS平台,解決用戶目前存在的行業痛點。

1、金融機構只負責運維核心業務系統,其他外圍系統需求統一交由SaaS平台完成。

2、基於金融行業數據建模標準《中國資本市場標準網》,對核心業務數據統一建模,構建行業標準的數據倉庫,結合大數據技術,最終實現數據中台。

    1)、對核心業務系統數據的採集,採用agent模式,在用戶端部署對應的採集器,通過ETL+Kafka技術,將數據收集到數據倉庫。

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    2)、數據倉庫搭建參考前面文章《金融行業數據倉庫的建設思路》,主要用到Hadoop+HDFS+Hive技術,對數據做分層處理。

    3)、數據最終的目的是用起來,適用各種各樣的業務場景,形成數據集市。

3、利用微服務技術,搭建技術中台,能夠快速響應應用層各種各樣的需求場景,快速迭代,滿足用戶需求。

    1)、基於Springcloud搭建微服務平台,Nacos作為註冊中心、配置中心、流量管理,gateway作為服務網關,nginx對接前端應用等

    2)、搭建高可用的Mysql集群、Redis集群、MongoDB集群等

    3)、基於Flyway做數據腳本的統一管理,支持在線升級等

4、數據傳輸、存儲、展現都要進行安全處理,比如通過互聯網專線傳輸,數據加密解密,各個用戶數據物理隔離存儲。

 

  • 最終效果

1、用戶可以專註於核心業務系統的日常運維,其他業務需求統一交由SaaS平台處理。

2、第三方供應商專註於處理各個金融機構的業務場景,形成標準化的處理流程,統一規劃利用好數據,反浦金融機構,真正體現數據的價值。

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Web 三維組態的仿真運用案例:民航飛機的數據監控_網頁設計公司

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前言 在飛機航行的過程中,客艙里座位上方的熒屏上,除了播放電視劇和廣告之外,還會時不時的切換到一個飛機航行的監控系統。這個監控系統的主要目的是,讓乘客可以了解到飛機在航行過程中的整體狀況、距離目的地的航線進程以及一些有可能出現的突發事件。飛機航行的監控系統在一定程度上,可以使乘客在旅途過程中得到準確的信息源,最重要的是可以使乘客在旅途中得到安心。在保障乘客獲取到實際信息源的同時,飛機航行的監控系統也能將採集到的數據及時的反饋給航務人員,而且將數據記錄保存下來,在飛機過站或航后供航務和機務人員使用和監測維護。介於 2D 組態和 3D 組態上,
Hightopo(以下簡稱 HT )的 
HT for Web 產品上的有着豐富的組態化可供選擇,本文將介紹如何運用 HT 豐富的 
2/3D 組態搭建出一個飛機航行的監控系統的解決方案。 預覽地址: flight-monitor  
系統分析 飛機航行監控是一種測量、跟蹤飛機性能變化趨勢的簡單而實用方法。在日常航班飛行中,用機載儀錶記錄飛機巡航時的有關參數,並將其與原有性能進行比較。監控的主要參數有:飛行單位時間消耗的燃油量、飛機的巡航飛行速度和消耗單位燃油量飛機飛過的水平距離。它們分別表示發動機、飛機及飛機發動機的綜合性能。它們分別表示發動機、飛機及飛機發動機的綜合性能。性能監控的結果,既可為飛機維修提供可能的故障信息,又為制定飛行計劃提供可靠的性能依據。 目前,先進的噴氣運輸機都已安裝飛行狀態監控系統,它記錄下有關參數值,並存儲在數據管理裝置中,這些數據可以發送到或在飛機着陸後送到地面站,用專用計算機程序進行計算和修正,使性能監控數據採集、發送、計箅分析工作自動化,節省了人力,提高了精確度。 1、
飛行數據記錄器:自從飛行數據記錄器 FDR(Flight Data Recorder)“俗稱黑匣子”誕生以來,其提供的詳實準確的飛行數據為事故調查、機務維護保障、安全運營監控提供了重要依據,成為航空安全運營的重要管理手段。 2、
ACMS(Aireraft Condition Monitoring System)的系統概述:ACMS 系統是飛機上安裝的先進機載數據採集和處理系統,它能以實時方式收集數據,對發動機狀態和飛行性能進行監控以及進行特殊的工程調查。由飛機通信尋址與報告系統(ACARS)通過地空數據鏈發送到地面接收站,最後傳送到航空公司的終端,也可通過快速存取記錄器(QAR)將數據記錄保存下來,在飛機過站或航后供航務和機務人員使用。 而 HT 實現的業務功能可以通過ACMS 系統採集到的數據,對接到显示終端去展示,通過實時監測的數據準確地显示出來,起到對飛機狀態的監控功能並即時反饋信息數據的變化。  
實現過程
雲中穿行效果 為了達到飛機雲中穿行的效果,最開始我遇到的問題是飛機飛行的層次感,也就通常所說的透視效果,這裏我採用的是雲通道和雲背景以不同的速度流動,製造一種飛行的透視效果。   雲我採用的是貼圖的方式呈現的,但是僅僅是貼圖會遮擋天空和飛機,非常影響飛機飛行的觀感,所以我開啟了相應圖元的 
transparent 和 
opacity,雲背景和雲通道設置不同的透明度,不僅增加了層次感,還會讓人產生雲朵從眼前飄過的錯覺。   雲通道採用的是 
ht.Polyline 類型,通道縮放拉大了 Y 軸的比例,使雲通道有更大的縱向空間,設置 
reverse.flip 背拷貝使雲通道內部也显示出貼圖,彷彿讓飛機置身於雲海中穿梭;雲背景採用 
ht.Node 類型,只設置一個面显示充當雲背景。   整體的雲流動效果採用 
offset 偏移實現,改變相應圖元或相應圖元面的貼圖偏移量來達到飛機雲中穿行的效果, 代碼如下:

var i = 1, p = 0; setInterval(() => { i -= 0.1; p += 0.005; clouds.s('shape3d.uv.offset', [i, 0]); cloudBackground.s('all.uv.offset', [p, 0]); }, 100);

 

升降顛簸效果 雖然達到了飛機雲中穿行的效果,但是如果飛機只是直直的飛行,那也會降低飛行的實感,相信坐過飛機的朋友肯定都遇到過因氣流產生的顛簸,也經常感受到飛機飛行途中的爬升和下降,這其實是因為飛機的航線並不是一直固定在一個高度上,有時會爬升有時會下降,所以我就用 
ht-animation.js HT 動畫擴展插件去實現飛機顛簸效果,代碼如下:

dm.enableAnimation(20);
plane.setAnimation({
    back1: {
        from: 0, to: 160, easing: 'Cubic.easeInOut', duration: 8000, next: "up1", onUpdate: function (value) { value = parseInt(value); var p3 = this.p3(); this.p3(value, p3[1], p3[2]); } }, //...省略相似 start: ["back1"] });

 

球扇形視角限制 飛行效果完善之後,這時我就遇到了一個比較棘手的問題,因為實際上雖然看着飛機是在雲海中穿梭,但是僅僅是在通道中飛行,背景其實也只是平面貼圖,所以當視角到達某種程度的時候就會有強烈的違和感和不真實感,就需要一個視角限制,使視角的調整剛剛好在一個範圍內。   視角限制的話一般是限制 g3d 的 
eye 和 
center,不太了解的朋友可以去看 hightopo 官網中的 3d 手冊,裏面有詳細的說明,這裏我就不再贅述了;因為視角範圍的關係,所以我決定固定 
center 的位置,代碼如下:

g3d.addPropertyChangeListener(e => {
    // 固定中心點 if (e.property === 'center') { e.newValue[0] = center[0]; e.newValue[1] = center[1]; e.newValue[2] = center[2]; } }

然後再把 eye 限制在某一個範圍內就大功告成了,然而這裏卻並不是那麼簡單,最開始我把 eye 限制在一個立方體的空間內,但交互效果很不理想,考慮到 g3d 默認交互中,鼠標拖拽平移視角變換時,實際上 eye 是在一個以 center 為球心的球面上運動的,所以我決定從這個球中挖出來一塊作為 eye 的限制空間,也就是球扇形,不太理解的朋友可以參考這個圖:

 

球扇形視角限制,一共需要三個參數,分別是中心參考軸、中心軸和外邊所成角度、所在球限制半徑,其中中心參考軸可根據初始 eye 和 center 的連接延長線確定,所在球限制半徑又分最大限制和最小限制,代碼如下:

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function limitEye(g3d, eye, center, options) { var limitMaxL = options.limitMaxL, limitMinL = options.limitMinL, limitA = options.limitA; g3d.addPropertyChangeListener(e => { // 固定中心點 if (e.property === 'center') { e.newValue[0] = center[0]; e.newValue[1] = center[1]; e.newValue[2] = center[2]; } // 限制視角 if (e.property === 'eye') { var newEyeV = new ht.Math.Vector3(e.newValue), centerV = new ht.Math.Vector3(center), refEyeV = new ht.Math.Vector3(eye), refVector = refEyeV.clone().sub(centerV), newVector = newEyeV.clone().sub(centerV); if (centerV.distanceTo(newEyeV) > limitMaxL) { newVector.setLength(limitMaxL); e.newValue[0] = newVector.x; e.newValue[1] = newVector.y; e.newValue[2] = newVector.z; } if (centerV.distanceTo(newEyeV) < limitMinL) { newVector.setLength(limitMinL); e.newValue[0] = newVector.x; e.newValue[1] = newVector.y; e.newValue[2] = newVector.z; } if (newVector.angleTo(refVector) > limitA) { var oldLength = newVector.length(), oldAngle = newVector.angleTo(refVector), refLength = oldLength * Math.cos(oldAngle), vertVector, realVector, realEye; refVector.setLength(refLength); newEyeV = newVector.clone().add(centerV); refEyeV = refVector.clone().add(centerV); vertVector = newEyeV.clone().sub(refEyeV); vertLength = refLength * Math.tan(limitA); vertVector.setLength(vertLength); realVector = vertVector.clone().add(refEyeV).sub(centerV); realVector.setLength(oldLength); realEye = realVector.clone().add(centerV); // 防止移動角度大於 180 度,視角反轉 if (oldAngle > Math.PI / 2) { realEye.negate(); } e.newValue[0] = realEye.x; e.newValue[1] = realEye.y; e.newValue[2] = realEye.z; } } }) }

 

飛機監控系統 當然作為監控系統,自然要有監控了,增加右下角的小地圖,並提供三種模式,分別是聚焦飛機,聚焦飛行軌跡和聚焦地圖,並根據飛機的飛行方向控制飛行軌跡的流動效果,其中聚焦飛機會跟隨飛機移動進行 
fitData,使飛機一直處於小地圖的中心,代碼如下:

var fitFlowP = function (e) { if (e.property === 'position' && e.data === plane) { mapGV.fitData(plane, false); } }; buttonP.s({ 'interactive': true, 'onClick': function (event, data, view, point, width, height) { map.a('fitDataTag', 'plane2D'); mapGV.fitData(plane, false); mapDM.md(fitFlowP); } }); buttonL.s({ 'interactive': true, 'onClick': function (event, data, view, point, width, height) { mapDM.umd(fitFlowP); map.a('fitDataTag', 'flyLine'); mapGV.fitData(flyLine, false); } }); // ...省略

增加鼠標移到飛機相應位置進行名稱的提示、雙擊后显示飛機相應位置的信息面板並將視角聚焦到面板上、點擊飛機任意地方切換回飛機飛行模式等效果。 左側增加監控面板替代上面提到的雙擊相應位置這步操作直接聚焦到相應位置的信息面板上,這裏按鈕開啟了交互並添加了相應的交互邏輯,代碼如下:

button_JC.s({
    'interactive': true, 'onClick': function (event, data, view, point, width, height) { event.preventDefault(); let g3d = G.g3d, g3dDM = G.g3d.dm(); g3d.fireInteractorEvent({ kind: 'doubleClickData', data: g3dDM.getDataByTag(data.getTag()) }) } }); //...省略

 

天空渲染效果 既然是監控系統肯定是 24 小時無差別的監控,這就涉及到一個問題,我總不可能半夜的時候飛機也從瓦藍瓦藍的天空上飛過,這就很欠缺真實性了,所以要有一個天空從亮到暗再從暗到亮的過程,這個過程我暫定到 06:00-06:30 和19:00-19:30 這兩個時間段。   天空採用的是 
shape3d : ‘sphere’ 球形,包裹整個場景,然後使用 
reverse.flip 背拷貝 和 
blend 染色,之後天空就可以渲染成我想要的顏色,如果按照時間改變天空明暗只要改變染色值就可以了。   但是由於白天和晚上光照情況的不同,雲反射光的強度也不同,就導致了白天和晚上雲的差異,所以也要調整雲道和雲背景的貼圖的 
opacity 透明度,晚間更為透明度,代碼如下:

if ((hour > 6 && hour < 19) || (hour == 6 && minutes >= 30)) { timePane && timePane.a({ 'morning.visible': false, 'day.visible': true, 'dusk.visible': false, 'night.visible': false, 'day.opacity': 1 }) skyBox.s({ "shape3d.blend": 'rgb(127, 200, 240)', }) cloudBackground.s({ "back.opacity": 0.7, }) clouds.s({ "shape3d.opacity": 0.7, }) } else if ((hour < 6 || hour > 19) || (hour == 19 && minutes >= 30)) { //...省略 } else if (hour == 6 && minutes < 15 ) { //...省略 } else if (hour == 6 && minutes >= 15 && minutes < 30) { //...省略 } else if (hour == 19 && minutes < 15) { //...省略 } else if (hour == 19 && minutes >= 15 && minutes < 30) { //...省略 }

 

這裏我還增加了對右上角時間面板時間狀態圖標的支持,並增加了圖標切換時的漸隱漸顯效果,同時給時間面板狀態圖標位置增加了點擊切換到下一時間狀態的功能。   為了演示效果我增加了時間倍速按鈕,下圖是 500 倍時間流速下的變化情況:  
總結 身處大數據時代的我們,在網絡科技發展越來越快的環境下,迎來了 5G 的新征程和工業4.0的新變革,在信息數據採集傳輸和數據可視化系統的融合下,可以發掘出許多行業管控可視化系統的解決方案。而 HT 長久以來一直致力於多樣化行業系統可視化的搭建,涉獵的技術行業所累積的經驗,通過自主創新研發的技術產品,已經打造出許多行業上具有代表性意義的可視化管控系統,例如同樣有關於飛機的監控可視化系統: 無人機 3D 可視化系統 2019 我們也更新了數百個工業互聯網 2D/3D 可視化案例集,在這裏你能發現許多新奇的實例,也能發掘出不一樣的工業互聯網: https://mp.weixin.qq.com/s/ZbhB6LO2kBRPrRIfHlKGQA 同時,你也可以查看更多案例及效果: https://www.hightopo.com/demos/index.html 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

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一篇文章帶你快速弄清楚什麼是終端_網頁設計

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Linux的使用者可能每天都會接觸到 Bash、Shell、控制台、終端。它們之間有什麼不同嗎?本文為你快速解釋這些概念以及它們的區別。

  

什麼是終端

 

首先我們來弄清楚什麼是終端(terminal)。按照百度百科的解釋是:“經由通信設施向計算機輸入程序和數據或接收計算機輸出處理結果的設備。” 聽起來似乎有點晦澀,其實用台式PC機來舉例就很容易理解了。一台台式機是由主機(機箱)和很多外圍設備組成的。主機裡邊包括主板、CPU、內存、硬盤、和其他芯片等等。外圍設備包括显示器、鼠標、鍵盤、耳機、麥克風、和攝像頭等等。這些外圍設備就被稱為終端,負責向主機輸入數據的就叫輸入終端,比如鼠標、鍵盤、麥克風、攝像頭,負責接收主機輸出數據的設備就被稱作輸出終端,比如显示器、耳機。

 

 

所以有兩個概念我們這裏就清楚了:

計算機 = 主機 + 終端

終端 = 輸入終端 + 輸出終端

  

終端的類型

 

終端,除了可以分為輸入終端與輸出終端外,還可以按照與主機的距離可以本地終端和遠程終端,或者按照與主機的連接方式分成物理終端和虛擬終端。

 

舉個例子,比如我們在杭州的某個機房裡有一台服務器,用VGA線接了一台显示器,用USB連接了鍵盤,那麼這台显示器和這個鍵盤就是服務器的本地終端。假如我們在隔壁機房用串口線又接了一個显示器和鍵盤,那它們就可以稱為遠程終端。不管是在本地機房還是隔壁機房,因為這幾個終端和服務器都是通過物理設備直接連接的,所以它們都被稱為物理終端。物理終端在 Linux中被標識為 tty。它是teletype的縮寫,因為在計算機早期的時候,Ken Thompson 和 Dennis Ritchie用電傳打印機作為他們  Unix 服務器的終端(參考《Linux,Unix,GNU 到底有什麼樣的淵源?》),所以這個名字就這樣被沿用了下來。

 

假如我們在上海的家裡通過 ssh 遠程登陸杭州的服務器,那麼我們在家中用的設備就是服務器的遠程終端,也是一個虛擬終端(因為沒有與服務器在本地用物理設備連接)。虛擬終端在 Linux 中用 pts (pseudo termial slave)來標識。用 who 命令可以查看當前登陸系統的用戶,以及他們所使用的終端類型。

 

 

什麼是控制台

 

控制台(console)與終端現在已經幾乎表示同一個意思了,但是在計算機發展的早期它們還是有本質區別的。最初,大型計算機(可能有幾間屋子那麼大)只有一個終端,被稱為”控制台“,而它真的是一個控制台,就像下面這張圖這樣,有很多的儀錶和開關,技術人員就是通過它來對計算機發出指令。那個時候計算機雖然很大,但每次只能有一個人來操作,並且一次也只能運行一個程序。後來Ken Thompson 和 Dennis Ritchie發明了Unix,於是操作系統可以同時運行多個程序,並且支持多個用戶同時登陸。這樣一來,僅有一個控制台就顯得不夠了。因為控制台又很貴,所以 Ken Thompson 和 Dennis Ritchie就用了相對便宜的電傳打字機作為新增加的終端連接到他們的計算機上。雖然一台計算機可以連接很多個終端,但這裏邊只能有一個控制台,並且控制台的權限要遠大於其他的終端,比如當系統發生啟動錯誤時,只有控制台會显示錯誤消息,而其他終端不會;或者當系統進入單用戶登陸模式時,只有通過控制台才能進行登陸,而通過其他終端沒有辦法登陸。所以如果用一句話來總結控制台與終端的區別,可以說控制台是計算機最早的以及權限最大的一個終端。

 

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什麼是 Shell 和 Bash

 

終端和主機雖然連接起來了,但是計算機還是需要一個程序才能明白我們輸入的命令,這個程序就是 Shell。我們的命令就是通過終端輸入到 Shell 里,再由 Shell 轉換成計算機明白的指令,然後計算機才能運行。

 Shell 有很多種,我們最常用的是 Bash,另外還有Csh, Ksh, Zsh等等。對於Bash,Linux的用戶應該每天都在使用,這裏就不再展開介紹了。

  

最後

 

控制台、終端、Shell、Bash 這些名詞經常被大家混淆,雖然今天在很多場合它們經常被替換使用,大家也都明白,不過希望通過本文大家可以弄清楚它們之間的區別和聯繫。

 

 

推薦閱讀:

《一篇文章看清楚 Linux 的職業發展方向》

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《微軟:懸賞10萬美金破解 Linux 系統》

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《在 Linux 系統中如何管理 systemd 服務》

《Linux的運行級別與目標》

《軟鏈接 vs. 硬鏈接》

 

 

 

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一:背景

1. 講故事

在我們的一個全內存項目中,需要將一家大品牌店鋪小千萬的trade灌入到內存中,大家知道trade中一般會有訂單來源,省市區 ,當把這些字段灌進去后,你會發現他們特別侵蝕內存,因為都是字符串類型,不知道大家對內存侵蝕性是不是很清楚,我就問一個問題。

Question: 一個空字符串佔用多大內存? 你知道嗎?

思考之後,下面我們就一起驗證下,使用windbg去託管堆一查究竟,代碼如下:


        static void Main(string[] args)
        {
            string s = string.Empty;

            Console.ReadLine();
        }

0:000> !clrstack -l
OS Thread Id: 0x308c (0)
        Child SP               IP Call Site
ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:\dream\Csharp\ConsoleApp1\ConsoleApp6\Program.cs @ 19]
    LOCALS:
        0x00000087391febd8 = 0x000002605da91420
0:000> !DumpObj /d 000002605da91420
Name:        System.String
String:      
Fields:
              MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
00007ff9eb2b85a0  4000281        8         System.Int32  1 instance                0 m_stringLength
00007ff9eb2b6838  4000282        c          System.Char  1 instance                0 m_firstChar
00007ff9eb2b59c0  4000286       d8        System.String  0   shared           static Empty
                                 >> Domain:Value  000002605beb2230:NotInit  <<
0:000> !objsize 000002605da91420
sizeof(000002605da91420) = 32 (0x20) bytes (System.String)

從圖中你可以看到,僅僅一個空字符串就要佔用 32byte,如果500w個空字符串就是: 32byte x 500w = 152M,是不是不算不知道,一算嚇一跳。。。 這還僅僅是一個什麼都沒有的空字符串哦。

2. 回歸到Trade

問題也已經擺出來了,接下來回歸到Trade中,為了方便演示,先模擬以文件的形式從數據庫讀取20w的trade。

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m => new Trade()
            {
                TradeID = m,
                TradeFrom = File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                 .ElementAt(m % 4)
            }).ToList();

            GC.Collect();  //方便測試,把臨時變量清掉
            Console.WriteLine("執行成功");
            Console.ReadLine();
        }
    }

    class Trade
    {
        public int TradeID { get; set; }
        public string TradeFrom { get; set; }
    }

然後用windbg去跑一下託管堆,再量一下trades的大小。


0:000> !dumpheap -stat
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
00007ff9eb2b59c0   200200      7010246 System.String

0:000> !objsize 0x000001a5860629a8
sizeof(000001a5860629a8) = 16097216 (0xf59fc0) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])

從上面輸出中可以看到託管堆有200200 = 20w(程序分配)+ 200(系統分配)個,然後再看size: 16097216/1024/1024= 15.35M,這就是展示的所有原始情況。

二:壓縮技巧分析

1. 使用字典化處理

其實在託管堆上有20w個字符串,但你仔細觀察一下會發現其實就是4種狀態的重複显示,要麼一淘,要麼淘寶。。。這就給了我優化機會,何不在獲取數據的時候構建好OrderFrom的字典,然後在trade中附增一個TradeFromID記錄字典中的映射值,因為特徵值少,用byte就可以了,有了這個思想,可以把代碼修改如下:

※Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!

日本、大陸,發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路,而且先進國家空氣品質相當好,電動車節能減碳可以減少空污


    class Program
    {
        public static Dictionary<int, string> orderfromDict = new Dictionary<int, string>();

        static void Main(string[] args)
        {
            var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m =>
            {
                var tradefrom = File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                 .ElementAt(m % 4);

                var kv = orderfromDict.FirstOrDefault(k => k.Value == tradefrom);

                if (kv.Key == 0)
                {
                    orderfromDict.Add(orderfromDict.Count + 1, tradefrom);
                }

                var trade = new Trade() { TradeID = m, TradeFromID = (byte)kv.Key };

                return trade;

            }).ToList();

            GC.Collect();  //方便測試,把臨時變量清掉

            Console.WriteLine("執行成功");

            Console.ReadLine();
        }
    }

    class Trade
    {
        public int TradeID { get; set; }

        public byte TradeFromID { get; set; }

        public string TradeFrom
        {
            get
            {
                return Program.orderfromDict[TradeFromID];
            }
        }
    }

代碼還是很簡單的,接下來用windbg看一下空間到底壓縮了多少?

0:000> !dumpheap -stat
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
00007ff9eb2b59c0      204        10386 System.String

0:000> !clrstack -l
OS Thread Id: 0x2ce4 (0)
        Child SP               IP Call Site
ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:\dream\Csharp\ConsoleApp1\ConsoleApp6\Program.cs @ 42]
    LOCALS:
        0x0000006f4d9ff078 = 0x0000016fdcf82ab8

0000006f4d9ff288 00007ff9ecd96c93 [GCFrame: 0000006f4d9ff288] 
0:000> !objsize 0x0000016fdcf82ab8
sizeof(0000016fdcf82ab8) = 6897216 (0x693e40) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])

從上面的輸出中可以看到,託管堆上string現在是:204 = 4(程序分配) + 200(系統分配)個,這4個就是字典中的4個哦,空間的話:6897216 /1024/1024= 6.57M,對應之前的 15.35M優化了將近60%。

雖然優化了60%,但這種優化是破壞性的優化,需要修改我的Trade結構,同時還要定義個Dictionary,而且還有不小幅度的修改業務邏輯,大家都知道線上的代碼是能不改則不改,不改肯定沒錯,改出問題肯定是你兜着走,是吧,那問題就來了,如何最小化的修改而且還能壓縮空間,有這樣兩全其美的事情嗎???

2. 利用字符串駐留池

貌似一說出來,大家都如夢初醒,駐留池的出現就是為了解決這個問題,CLR會在內部維護了一個我剛才定義的字典機制,重複的字符串就不需要在堆上再次分配,直接存它的引用地址即可,如果你不清楚駐留池,建議看一下我這篇: https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/12799736.html

接下來只需要在tradefrom 字段包一層 string.Intern 即可,改動不要太小,代碼如下:


        static void Main(string[] args)
        {
            var trades = Enumerable.Range(0, 20 * 10000).Select(m => new Trade()
            {
                TradeID = m,
                TradeFrom = string.Intern(File.ReadLines(Environment.CurrentDirectory + "//orderfrom.txt")
                                 .ElementAt(m % 4)),   //包一層 string.Intern
            }).ToList();

            GC.Collect();  //方便測試,把臨時變量清掉
            Console.WriteLine("執行成功");
            Console.ReadLine();
        }

然後用windbg抓一下託管堆。


0:000> !dumpheap -stat 
Statistics:
              MT    Count    TotalSize Class Name
00007ff9eb2b59c0      204        10386 System.String

0:000> !clrstack -l
OS Thread Id: 0x13f0 (0)
        Child SP               IP Call Site

ConsoleApp6.Program.Main(System.String[]) [C:\dream\Csharp\ConsoleApp1\ConsoleApp6\Program.cs @ 27]
    LOCALS:
        0x0000005e4d3ff0a8 = 0x000001f8a15129a8

0000005e4d3ff2b8 00007ff9ecd96c93 [GCFrame: 0000005e4d3ff2b8] 
0:000> !objsize 0x000001f8a15129a8
sizeof(000001f8a15129a8) = 8497368 (0x81a8d8) bytes (System.Collections.Generic.List`1[[ConsoleApp6.Trade, ConsoleApp6]])

觀察后發現,當用了駐留池之後空間為: 8497368 /1024/1024 =8.1M,你可能有疑問,為什麼和字典化相比內存要大24%呢? 仔細觀察你會發現,當用駐留池后,List<Trade> 中的TradeFrom存的是string在堆中的內存地址,在x64機器上要佔用8個字節,而字典化方式內存堆上Trade是不分配TradeFrom,而是用了一個byte來替代,總體來說相當於一個trade省了7byte的空間,然後用windbg看一下。


0:000> !da -length 1 -details 000001f8b16f9b68
Name:        ConsoleApp6.Trade[]
Size:        2097176(0x200018) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 262144, Type CLASS

    Fields:
                      MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
        00007ff9eb2b85a0  4000001       10             System.Int32      1     instance                    0     <TradeID>k__BackingField
        00007ff9eb2b59c0  4000002        8            System.String      0     instance     000001f8a1516030     <TradeFrom>k__BackingField

0:000> !DumpObj /d 000001f8a1516030
Name:        System.String
String:      WAP

可以看到, 000001f8a1516030 就是 堆上 string=Wap的引用地址,這個地址佔用了8byte空間。

再回頭dump一下使用字典化方式的Trade,可以看到它是沒有 <TradeFrom>k__BackingField 字段的。


0:000> !da -length 1 -details 000001ed52759ac0
Name:        ConsoleApp6.Trade[]
Size:        262168(0x40018) bytes
Array:       Rank 1, Number of elements 32768, Type CLASS
    Fields:
                      MT    Field   Offset                 Type VT     Attr            Value Name
        00007ff9eb2b85a0  4000002        8             System.Int32      1     instance                    0     <TradeID>k__BackingField
        00007ff9eb2b7d20  4000003        c              System.Byte      1     instance                    0     <TradeFromID>k__BackingField


三:總結

大家可以根據自己的情況使用,使用駐留池方式是改變最小的,簡單粗暴,自己構建字典化雖然最省內存,但需要修正業務邏輯,這個風險自擔哦。。。

如您有更多問題與我互動,掃描下方進來吧~

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離小米 11 Pro 可能發表的時間越來越近,繼渲染圖之後,稍早疑似實機間諜照也跟著現身,而且外型部分就跟渲染圖幾乎一樣,這也間接增加了小米 11 Pro 長這樣的可能性,鏡頭預計採用橫式排列,不過這張實機照的解析度有點低,因此不確定鏡頭數量是三顆還是四顆。

疑似小米 11 Pro 真機間諜照現身

近日在中國微博上出現一張小米 11 Pro 的實機間諜照,雖然解析度有點低,但外型整體來說跟先前的小米 11 Pro 渲染圖非常相似,一樣是採用橫式排列的鏡頭設計,不過有一顆看不太清楚,另外 LED 閃光燈的位置也變成在上方,不是中間,所以也不是一模一樣:

下圖是先前亮相的小米 11 Pro 渲染圖,這次間諜實機照沒有正面,因此無法確定是不是也長這樣:

根據目前已知的傳言,小米 11 Pro 可能會搭載 6.81 吋螢幕,擁有 2K 解析度(3200×1400),更新率為 120Hz,另外手機四側都有收邊處理。硬體規格方面,處理器為高通 Snapdragon 888,內建 8GB 或 12GB RAM,儲存空間為 256GB,將支援雙 SIM 卡與 120W 快速充電,充電 5 分鐘就能達到 41%,充滿僅 23 分鐘。

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資料來源:微博

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雖然去年 Apple 已經更新過 iPhone SE 2020,就產品週期來看今年應該不太可以有新款,但近期又有一支 iPhone SE Plus 的傳言傳出,如果真有 Plus 版本,那 iPhone SE 2021 也不無可能,最近國外就有設計師製作出一組 iPhone SE 2021 的概念圖,不得不說看起來還蠻正點的,下面分享給大家。

國外設計師分享 iPhone SE 2021 概念圖

Svetapple 近日分享一組 iPhone SE 2021 的概念設計圖,其靈感是來自 iPhone 12 mini,尺寸大致相同,不過螢幕部分改成挖孔面板,變成只有相機鏡頭,意味著現行的 iPhone SE 2020 正面上下黑邊都會消失:

Svetapple 也提到,iPhone SE 2021 不太可能會有 Face ID 臉部解鎖,因為這位將成本提高,售價變更貴,不符合這支的定位。至於原有的 Touch ID 指紋解鎖則移到側邊電源鍵上,就跟 iPad Air(第四代一樣)。

尺寸為 5.4 吋,改搭載 OLED 螢幕,顯示畫面將更加漂亮。主相機依舊只有一顆鏡頭,採 1,200 萬畫素與支援人像模式等功能,

硬體方面可能會搭載 A14 處理器,內建 4GB RAM,也提供 64GB、128GB 與 256GB 三種容量選擇,下圖為完整概念規格:

整體來看,iPhone SE 2021 採用這設計看起來相當合理,再加上外界也曾謠傳因銷售不如預期,下一代 iPhone mini 搞不好會被取消,如果真是這樣,iPhone SE 2021 就有機會取代 iPhone mini,規格當然多少會提升。

不過面板改成挖孔之後,成本一定會比現行的 iPhone SE 2020 還高,意味著售價會變更貴,Svetapple 也預測變成 499 美元起。

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下方是上週 Apple Lab 分享的 iPhone SE Plus 傳言:

iPhone SE Plus
– Display: 6.1″ (IPS)
– Chip: Apple A14 (A13) Bionic
– Camera: Main: 12Mp (iSight), Sefie 7Mp (FaceTime HD)
– Features: 6 Portrait Light effect / OIS / Smart HDR 3 / IP67 / Color (Black / Red / White?)
– Security: TouchID in Home Button
– Price: ≈499$ / ≈589€ pic.twitter.com/wQkz19QYoL

— Apple Lab (@aaple_lab) January 19, 2021

資料來源:Svetapple

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