計算機專業學生常用網站

這篇文章我很早之前就想寫了,但奈何一直沒有合適的時間,也不知道應該怎樣去表達。現在自己是一個大三的學生,學習了兩年多的計算機,我不知道自己算不算合格,和那些初中就搞OI,大三實習就業的大佬們相比,我肯定是不行的,但我覺得我這兩年的學習經歷應該更符合一般的計算機專業學生,可能也更有參考性吧。這裏我主要來分享一下我常用的一些網站,這些網站主要受眾還是學生,關注我的人也大都是同輩的學生,大家可以在評論區討論或補充,這篇博客也會一直更新下去。

1、Google

這個網站就不必說了吧,我一直有一種觀點,搜索資料對計算機專業的學生來說是一種特別重要的能力。現在的世界有那麼多的知識,誰也不可能都學會,咱們的大腦只是一個cache級別的存儲器,想要獲得知識、解決問題,學會使用搜索引擎必不可少!至於google被牆,使用百度也是可以的,但注意對信息要辨偽存真,多去比較。

2、GitHub

這是開發者最為重要的網站了吧,代碼託管網站。大概大一下學期才注意到這個網站,各種資源應有盡有,想要什麼輪子,上去搜就好了。最令我震驚的是,裏面還有這種網課學習資料,清華北大浙大等名校計算機專業所有課程的資料都齊全,互聯網時代真的太便利了。

 

3、Stack Overflow

這個網站也挺有用的,之前我查找一個C++問題,搜索的結果都答不到點上,在上面看到一個美國人的回答才如夢初醒。後來學習過程中遇到什麼 問題,上去搜一下,大概率能搜到答案。缺點也很明顯,這是一個英語網站,大多數回答都是英文,所以要有點計算機英語基礎。至於同樣英文網站的GitHub,我只能感慨,中國程序員太厲害了,中文項目一點也不少,可以說GitHub的繁榮離不開中國人。

 

4、bilibili

或許最初這隻是一個二次元愛好者的聚集地,但現在B站應該可以算是中國的油管吧。我在高中的時候入坑B站,申請會員需要答題就讓我知道這個網站應該有着素質不錯的成員,果然這裡有無數的沙雕網友逗你開心,逛B站也成為我高中生活最快樂的消遣方式。上了大學才發現B站也可以是一個學習網站,甚至中央都表揚過B站。跟着B站上的老師學了高數、離散數學、線性代數、数字邏輯、概率論、計算機組成原理等等,我一般是在課堂上聽一遍,課後快到考試周了跟着B站視頻複習一遍,很穩!我愛死這個小破站了!(不知道大家有沒有注意到我博客背景上的22娘33娘呢?)

5、中國大學MOOC

 這個算是對B站的一個補充的,其實B站中很多學校視頻都是轉自這裏的,很多網課其實是侵權的,隨時可能被B站刪掉。雖然有些可能需要收費,但也還能接受,至少質量有保證。

6、知乎

為什麼要提知乎這個看似很無關的網站?我主要覺得這是一個可以用來增長見識的社區,雖然現在它一點點的向微博貼吧靠近。

知乎給自己的定位是一個網絡問答社區,用戶在上面分享自己專業的知識和見解。據統計與計算機相關的用戶佔總用戶很大的比重,可能大家上班都在划水?

也有很多大佬直接在知乎上寫博客,平時逛逛知乎把握一下行業動向,聽聽大佬吹吹牛逼,很有意思。

7、博客園

這個我立足的地方嘛!我在大一下學期才正式開始寫博客,最初搞ACM,師哥讓我們寫題解,最開始真是不愛寫,隨便應付一下,後來發現寫博客的樂趣,一發不可收拾。每天逛一下,大家說話有好聽,我超級喜歡這裏!

8、CSDN

這應該是一個邁不過去的話題吧,我也不想修什麼優越感,但是現在CSDN真的令人不悅呀!以前聽前輩講起過它的輝煌,現在也不能說是沒落了吧,依舊有龐大的用戶,龐大的流量,也算是一個成功的商業網址了。CSDN最讓我反感的一點是找一個問題,所有答案都是一樣複製粘貼過來的,很難找到原作者,問轉載者詳情問題詳情也無法解答。我不反對轉載別人的博客,畢竟要有開源精神,但轉載能不能貼一個原文鏈接?還有積分下載,講一個笑話,我一個師哥發了一份JDK1.8,5C幣下載,一年賺了300C幣,這是在收智商稅?

9、MSDN 我告訴你

這個網站可就厲害了,整合了許多微軟原版系統鏡像,精簡版本,純凈系統。

10、W3school

就算不去學前端,我們多多少少也要了解一些相關知識,這也算是一個前端只是比較全的網站了。

11、鳩摩搜索

能夠搜索出不少專業書,配合pandownload使用吧,這個給出pandownload的使用說明

12、菜鳥教程

 

 有朋友提到了菜鳥教程,這裏也來介紹一下吧,個人覺得菜鳥教程提供了較為全面,系統詳細的教程,廣告少,界面簡約,聽說網站最早是一個人寫的,很牛。這個網站挺適合新手做輔助,個人覺得就是有些教程獲取不到較為詳細的說明。

13、各大OJ

北京大學

杭州电子科技大學

浙江大學

codeforces

PAT

藍橋杯

 

 

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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Java I/O體系從原理到應用,這一篇全說清楚了

本文介紹操作系統I/O工作原理,Java I/O設計,基本使用,開源項目中實現高性能I/O常見方法和實現,徹底搞懂高性能I/O之道

基礎概念

在介紹I/O原理之前,先重溫幾個基礎概念:

  • (1) 操作系統與內核

操作系統:管理計算機硬件與軟件資源的系統軟件
內核:操作系統的核心軟件,負責管理系統的進程、內存、設備驅動程序、文件和網絡系統等等,為應用程序提供對計算機硬件的安全訪問服務

  • 2 內核空間和用戶空間

為了避免用戶進程直接操作內核,保證內核安全,操作系統將內存尋址空間劃分為兩部分:
內核空間(Kernel-space),供內核程序使用
用戶空間(User-space),供用戶進程使用
為了安全,內核空間和用戶空間是隔離的,即使用戶的程序崩潰了,內核也不受影響

  • 3 數據流

計算機中的數據是基於隨着時間變換高低電壓信號傳輸的,這些數據信號連續不斷,有着固定的傳輸方向,類似水管中水的流動,因此抽象數據流(I/O流)的概念:指一組有順序的、有起點和終點的字節集合

抽象出數據流的作用:實現程序邏輯與底層硬件解耦,通過引入數據流作為程序與硬件設備之間的抽象層,面向通用的數據流輸入輸出接口編程,而不是具體硬件特性,程序和底層硬件可以獨立靈活替換和擴展

I/O 工作原理

1 磁盤I/O

典型I/O讀寫磁盤工作原理如下:

tips: DMA:全稱叫直接內存存取(Direct Memory Access),是一種允許外圍設備(硬件子系統)直接訪問系統主內存的機制。基於 DMA 訪問方式,系統主內存與硬件設備的數據傳輸可以省去CPU 的全程調度

值得注意的是:

  • 讀寫操作基於系統調用實現
  • 讀寫操作經過用戶緩衝區,內核緩衝區,應用進程並不能直接操作磁盤
  • 應用進程讀操作時需阻塞直到讀取到數據

2 網絡I/O

這裏先以最經典的阻塞式I/O模型介紹:

tips:recvfrom,經socket接收數據的函數

值得注意的是:

  • 網絡I/O讀寫操作經過用戶緩衝區,Sokcet緩衝區
  • 服務端線程在從調用recvfrom開始到它返回有數據報準備好這段時間是阻塞的,recvfrom返回成功后,線程開始處理數據報

Java I/O設計

1 I/O分類

Java中對數據流進行具體化和實現,關於Java數據流一般關注以下幾個點:

  • (1) 流的方向
    從外部到程序,稱為輸入流;從程序到外部,稱為輸出流

  • (2) 流的數據單位
    程序以字節作為最小讀寫數據單元,稱為字節流,以字符作為最小讀寫數據單元,稱為字符流

  • (3) 流的功能角色

從/向一個特定的IO設備(如磁盤,網絡)或者存儲對象(如內存數組)讀/寫數據的流,稱為節點流
對一個已有流進行連接和封裝,通過封裝后的流來實現數據的讀/寫功能,稱為處理流(或稱為過濾流);

2 I/O操作接口

java.io包下有一堆I/O操作類,初學時看了容易搞不懂,其實仔細觀察其中還是有規律:
這些I/O操作類都是在繼承4個基本抽象流的基礎上,要麼是節點流,要麼是處理流

2.1 四個基本抽象流

java.io包中包含了流式I/O所需要的所有類,java.io包中有四個基本抽象流,分別處理字節流和字符流:

  • InputStream
  • OutputStream
  • Reader
  • Writer

2.2 節點流

節點流I/O類名由節點流類型 + 抽象流類型組成,常見節點類型有:

  • File文件
  • Piped 進程內線程通信管道
  • ByteArray / CharArray (字節數組 / 字符數組)
  • StringBuffer / String (字符串緩衝區 / 字符串)

節點流的創建通常是在構造函數傳入數據源,例如:

FileReader reader = new FileReader(new File("file.txt"));
FileWriter writer = new FileWriter(new File("file.txt"));

2.3 處理流

處理流I/O類名由對已有流封裝的功能 + 抽象流類型組成,常見功能有:

  • 緩衝:對節點流讀寫的數據提供了緩衝的功能,數據可以基於緩衝批量讀寫,提高效率。常見有BufferedInputStream、BufferedOutputStream
  • 字節流轉換為字符流:由InputStreamReader、OutputStreamWriter實現
  • 字節流與基本類型數據相互轉換:這裏基本數據類型數據如int、long、short,由DataInputStream、DataOutputStream實現
  • 字節流與對象實例相互轉換:用於實現對象序列化,由ObjectInputStream、ObjectOutputStream實現

處理流的應用了適配器/裝飾模式,轉換/擴展已有流,處理流的創建通常是在構造函數傳入已有的節點流或處理流:

FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream("file.txt");
// 擴展提供緩衝寫
BufferedOutputStream bufferedOutputStream = new BufferedOutputStream(fileOutputStream);
 // 擴展提供提供基本數據類型寫
DataOutputStream out = new DataOutputStream(bufferedOutputStream);

3 Java NIO

3.1 標準I/O存在問題

Java NIO(New I/O)是一個可以替代標準Java I/O API的IO API(從Java 1.4開始),Java NIO提供了與標準I/O不同的I/O工作方式,目的是為了解決標準 I/O存在的以下問題:

  • (1) 數據多次拷貝

標準I/O處理,完成一次完整的數據讀寫,至少需要從底層硬件讀到內核空間,再讀到用戶文件,又從用戶空間寫入內核空間,再寫入底層硬件

此外,底層通過write、read等函數進行I/O系統調用時,需要傳入數據所在緩衝區起始地址和長度
由於JVM GC的存在,導致對象在堆中的位置往往會發生移動,移動後傳入系統函數的地址參數就不是真正的緩衝區地址了

可能導致讀寫出錯,為了解決上面的問題,使用標準I/O進行系統調用時,還會額外導致一次數據拷貝:把數據從JVM的堆內拷貝到堆外的連續空間內存(堆外內存)

所以總共經歷6次數據拷貝,執行效率較低

  • (2) 操作阻塞

傳統的網絡I/O處理中,由於請求建立連接(connect),讀取網絡I/O數據(read),發送數據(send)等操作是線程阻塞的

// 等待連接
Socket socket = serverSocket.accept();

// 連接已建立,讀取請求消息
StringBuilder req = new StringBuilder();
byte[] recvByteBuf = new byte[1024];
int len;
while ((len = socket.getInputStream().read(recvByteBuf)) != -1) {
    req.append(new String(recvByteBuf, 0, len, StandardCharsets.UTF_8));
}

// 寫入返回消息
socket.getOutputStream().write(("server response msg".getBytes()));
socket.shutdownOutput();

以上面服務端程序為例,當請求連接已建立,讀取請求消息,服務端調用read方法時,客戶端數據可能還沒就緒(例如客戶端數據還在寫入中或者傳輸中),線程需要在read方法阻塞等待直到數據就緒

為了實現服務端併發響應,每個連接需要獨立的線程單獨處理,當併發請求量大時為了維護連接,內存、線程切換開銷過大

3.2 Buffer

Java NIO核心三大核心組件是Buffer(緩衝區)、Channel(通道)、Selector

Buffer提供了常用於I/O操作的字節緩衝區,常見的緩存區有ByteBuffer, CharBuffer, DoubleBuffer, FloatBuffer, IntBuffer, LongBuffer, ShortBuffer,分別對應基本數據類型: byte, char, double, float, int, long, short,下面介紹主要以最常用的ByteBuffer為例,Buffer底層支持Java堆內(HeapByteBuffer)或堆外內存(DirectByteBuffer)

堆外內存是指與堆內存相對應的,把內存對象分配在JVM堆以外的內存,這些內存直接受操作系統管理(而不是虛擬機,相比堆內內存,I/O操作中使用堆外內存的優勢在於:

  • 不用被JVM GC線回收,減少GC線程資源佔有
  • 在I/O系統調用時,直接操作堆外內存,可以節省一次堆外內存和堆內內存的複製

ByteBuffer底層堆外內存的分配和釋放基於malloc和free函數,對外allocateDirect方法可以申請分配堆外內存,並返回繼承ByteBuffer類的DirectByteBuffer對象:

public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) {
    return new DirectByteBuffer(capacity);
}

堆外內存的回收基於DirectByteBuffer的成員變量Cleaner類,提供clean方法可以用於主動回收,Netty中大部分堆外內存通過記錄定位Cleaner的存在,主動調用clean方法來回收;
另外,當DirectByteBuffer對象被GC時,關聯的堆外內存也會被回收

tips: JVM參數不建議設置-XX:+DisableExplicitGC,因為部分依賴Java NIO的框架(例如Netty)在內存異常耗盡時,會主動調用System.gc(),觸發Full GC,回收DirectByteBuffer對象,作為回收堆外內存的最後保障機制,設置該參數之後會導致在該情況下堆外內存得不到清理

堆外內存基於基礎ByteBuffer類的DirectByteBuffer類成員變量:Cleaner對象,這個Cleaner對象會在合適的時候執行unsafe.freeMemory(address),從而回收這塊堆外內存

Buffer可以見到理解為一組基本數據類型,存儲地址連續的的數組,支持讀寫操作,對應讀模式和寫模式,通過幾個變量來保存這個數據的當前位置狀態:capacity、 position、 limit:

  • capacity 緩衝區數組的總長度
  • position 下一個要操作的數據元素的位置
  • limit 緩衝區數組中不可操作的下一個元素的位置:limit <= capacity

3.3 Channel

Channel(通道)的概念可以類比I/O流對象,NIO中I/O操作主要基於Channel:
從Channel進行數據讀取 :創建一個緩衝區,然後請求Channel讀取數據
從Channel進行數據寫入 :創建一個緩衝區,填充數據,請求Channel寫入數據

Channel和流非常相似,主要有以下幾點區別:

  • Channel可以讀和寫,而標準I/O流是單向的
  • Channel可以異步讀寫,標準I/O流需要線程阻塞等待直到讀寫操作完成
  • Channel總是基於緩衝區Buffer讀寫

Java NIO中最重要的幾個Channel的實現:

  • FileChannel: 用於文件的數據讀寫,基於FileChannel提供的方法能減少讀寫文件數據拷貝次數,後面會介紹
  • DatagramChannel: 用於UDP的數據讀寫
  • SocketChannel: 用於TCP的數據讀寫,代表客戶端連接
  • ServerSocketChannel: 監聽TCP連接請求,每個請求會創建會一個SocketChannel,一般用於服務端

基於標準I/O中,我們第一步可能要像下面這樣獲取輸入流,按字節把磁盤上的數據讀取到程序中,再進行下一步操作,而在NIO編程中,需要先獲取Channel,再進行讀寫

FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("test.txt");
FileChannel channel = fileInputStream.channel();

tips: FileChannel僅能運行在阻塞模式下,文件異步處理的 I/O 是在JDK 1.7 才被加入的 java.nio.channels.AsynchronousFileChannel

// server socket channel:
ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(InetAddress.getLocalHost(), 9091));

while (true) {
    SocketChannel socketChannel = serverSocketChannel.accept();
    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024);
    int readBytes = socketChannel.read(buffer);
    if (readBytes > 0) {
        // 從寫數據到buffer翻轉為從buffer讀數據
        buffer.flip();
        byte[] bytes = new byte[buffer.remaining()];
        buffer.get(bytes);
        String body = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
        System.out.println("server 收到:" + body);
    }
}

3.4 Selector

Selector(選擇器) ,它是Java NIO核心組件中的一個,用於檢查一個或多個NIO Channel(通道)的狀態是否處於可讀、可寫。實現單線程管理多個Channel,也就是可以管理多個網絡連接

Selector核心在於基於操作系統提供的I/O復用功能,單個線程可以同時監視多個連接描述符,一旦某個連接就緒(一般是讀就緒或者寫就緒),能夠通知程序進行相應的讀寫操作,常見有select、poll、epoll等不同實現

Java NIO Selector基本工作原理如下:

  • (1) 初始化Selector對象,服務端ServerSocketChannel對象
  • (2) 向Selector註冊ServerSocketChannel的socket-accept事件
  • (3) 線程阻塞於selector.select(),當有客戶端請求服務端,線程退出阻塞
  • (4) 基於selector獲取所有就緒事件,此時先獲取到socket-accept事件,向Selector註冊客戶端SocketChannel的數據就緒可讀事件事件
  • (5) 線程再次阻塞於selector.select(),當有客戶端連接數據就緒,可讀
  • (6) 基於ByteBuffer讀取客戶端請求數據,然後寫入響應數據,關閉channel

示例如下,完整可運行代碼已經上傳github(https://github.com/caison/caison-blog-demo):

Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(9091));
// 配置通道為非阻塞模式
serverSocketChannel.configureBlocking(false);
// 註冊服務端的socket-accept事件
serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

while (true) {
    // selector.select()會一直阻塞,直到有channel相關操作就緒
    selector.select();
    // SelectionKey關聯的channel都有就緒事件
    Iterator<SelectionKey> keyIterator = selector.selectedKeys().iterator();

    while (keyIterator.hasNext()) {
        SelectionKey key = keyIterator.next();
        // 服務端socket-accept
        if (key.isAcceptable()) {
            // 獲取客戶端連接的channel
            SocketChannel clientSocketChannel = serverSocketChannel.accept();
            // 設置為非阻塞模式
            clientSocketChannel.configureBlocking(false);
            // 註冊監聽該客戶端channel可讀事件,併為channel關聯新分配的buffer
            clientSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ, ByteBuffer.allocateDirect(1024));
        }

        // channel可讀
        if (key.isReadable()) {
            SocketChannel socketChannel = (SocketChannel) key.channel();
            ByteBuffer buf = (ByteBuffer) key.attachment();

            int bytesRead;
            StringBuilder reqMsg = new StringBuilder();
            while ((bytesRead = socketChannel.read(buf)) > 0) {
                // 從buf寫模式切換為讀模式
                buf.flip();
                int bufRemain = buf.remaining();
                byte[] bytes = new byte[bufRemain];
                buf.get(bytes, 0, bytesRead);
                // 這裏當數據包大於byteBuffer長度,有可能有粘包/拆包問題
                reqMsg.append(new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8));
                buf.clear();
            }
            System.out.println("服務端收到報文:" + reqMsg.toString());
            if (bytesRead == -1) {
                byte[] bytes = "[這是服務回的報文的報文]".getBytes(StandardCharsets.UTF_8);

                int length;
                for (int offset = 0; offset < bytes.length; offset += length) {
                    length = Math.min(buf.capacity(), bytes.length - offset);
                    buf.clear();
                    buf.put(bytes, offset, length);
                    buf.flip();
                    socketChannel.write(buf);
                }
                socketChannel.close();
            }
        }
        // Selector不會自己從已selectedKeys中移除SelectionKey實例
        // 必須在處理完通道時自己移除 下次該channel變成就緒時,Selector會再次將其放入selectedKeys中
        keyIterator.remove();
    }
}

tips: Java NIO基於Selector實現高性能網絡I/O這塊使用起來比較繁瑣,使用不友好,一般業界使用基於Java NIO進行封裝優化,擴展豐富功能的Netty框架來優雅實現

高性能I/O優化

下面結合業界熱門開源項目介紹高性能I/O的優化

1 零拷貝

零拷貝(zero copy)技術,用於在數據讀寫中減少甚至完全避免不必要的CPU拷貝,減少內存帶寬的佔用,提高執行效率,零拷貝有幾種不同的實現原理,下面介紹常見開源項目中零拷貝實現

1.1 Kafka零拷貝

Kafka基於Linux 2.1內核提供,並在2.4 內核改進的的sendfile函數 + 硬件提供的DMA Gather Copy實現零拷貝,將文件通過socket傳送

函數通過一次系統調用完成了文件的傳送,減少了原來read/write方式的模式切換。同時減少了數據的copy, sendfile的詳細過程如下:

基本流程如下:

  • (1) 用戶進程發起sendfile系統調用
  • (2) 內核基於DMA Copy將文件數據從磁盤拷貝到內核緩衝區
  • (3) 內核將內核緩衝區中的文件描述信息(文件描述符,數據長度)拷貝到Socket緩衝區
  • (4) 內核基於Socket緩衝區中的文件描述信息和DMA硬件提供的Gather Copy功能將內核緩衝區數據複製到網卡
  • (5) 用戶進程sendfile系統調用完成並返回

相比傳統的I/O方式,sendfile + DMA Gather Copy方式實現的零拷貝,數據拷貝次數從4次降為2次,系統調用從2次降為1次,用戶進程上下文切換次數從4次變成2次DMA Copy,大大提高處理效率

Kafka底層基於java.nio包下的FileChannel的transferTo:

public abstract long transferTo(long position, long count, WritableByteChannel target)

transferTo將FileChannel關聯的文件發送到指定channel,當Comsumer消費數據,Kafka Server基於FileChannel將文件中的消息數據發送到SocketChannel

1.2 RocketMQ零拷貝

RocketMQ基於mmap + write的方式實現零拷貝:
mmap() 可以將內核中緩衝區的地址與用戶空間的緩衝區進行映射,實現數據共享,省去了將數據從內核緩衝區拷貝到用戶緩衝區

tmp_buf = mmap(file, len); 
write(socket, tmp_buf, len);

mmap + write 實現零拷貝的基本流程如下:

  • (1) 用戶進程向內核發起系統mmap調用
  • (2) 將用戶進程的內核空間的讀緩衝區與用戶空間的緩存區進行內存地址映射
  • (3) 內核基於DMA Copy將文件數據從磁盤複製到內核緩衝區
  • (4) 用戶進程mmap系統調用完成並返回
  • (5) 用戶進程向內核發起write系統調用
  • (6) 內核基於CPU Copy將數據從內核緩衝區拷貝到Socket緩衝區
  • (7) 內核基於DMA Copy將數據從Socket緩衝區拷貝到網卡
  • (8) 用戶進程write系統調用完成並返回

RocketMQ中消息基於mmap實現存儲和加載的邏輯寫在org.apache.rocketmq.store.MappedFile中,內部實現基於nio提供的java.nio.MappedByteBuffer,基於FileChannel的map方法得到mmap的緩衝區:

// 初始化
this.fileChannel = new RandomAccessFile(this.file, "rw").getChannel();
this.mappedByteBuffer = this.fileChannel.map(MapMode.READ_WRITE, 0, fileSize);

查詢CommitLog的消息時,基於mappedByteBuffer偏移量pos,數據大小size查詢:

public SelectMappedBufferResult selectMappedBuffer(int pos, int size) {
    int readPosition = getReadPosition();
    // ...各種安全校驗
    
    // 返回mappedByteBuffer視圖
    ByteBuffer byteBuffer = this.mappedByteBuffer.slice();
    byteBuffer.position(pos);
    ByteBuffer byteBufferNew = byteBuffer.slice();
    byteBufferNew.limit(size);
    return new SelectMappedBufferResult(this.fileFromOffset + pos, byteBufferNew, size, this);
}

tips: transientStorePoolEnable機制
Java NIO mmap的部分內存並不是常駐內存,可以被置換到交換內存(虛擬內存),RocketMQ為了提高消息發送的性能,引入了內存鎖定機制,即將最近需要操作的CommitLog文件映射到內存,並提供內存鎖定功能,確保這些文件始終存在內存中,該機制的控制參數就是transientStorePoolEnable

因此,MappedFile數據保存CommitLog刷盤有2種方式:

  • 1 開啟transientStorePoolEnable:寫入內存字節緩衝區(writeBuffer) -> 從內存字節緩衝區(writeBuffer)提交(commit)到文件通道(fileChannel) -> 文件通道(fileChannel) -> flush到磁盤
  • 2 未開啟transientStorePoolEnable:寫入映射文件字節緩衝區(mappedByteBuffer) -> 映射文件字節緩衝區(mappedByteBuffer) -> flush到磁盤

RocketMQ 基於 mmap+write 實現零拷貝,適用於業務級消息這種小塊文件的數據持久化和傳輸
Kafka 基於 sendfile 這種零拷貝方式,適用於系統日誌消息這種高吞吐量的大塊文件的數據持久化和傳輸

tips: Kafka 的索引文件使用的是 mmap+write 方式,數據文件發送網絡使用的是 sendfile 方式

1.3 Netty零拷貝

Netty 的零拷貝分為兩種:

  • 1 基於操作系統實現的零拷貝,底層基於FileChannel的transferTo方法
  • 2 基於Java 層操作優化,對數組緩存對象(ByteBuf )進行封裝優化,通過對ByteBuf數據建立數據視圖,支持ByteBuf 對象合併,切分,當底層僅保留一份數據存儲,減少不必要拷貝

2 多路復用

Netty中對Java NIO功能封裝優化之後,實現I/O多路復用代碼優雅了很多:

// 創建mainReactor
NioEventLoopGroup boosGroup = new NioEventLoopGroup();
// 創建工作線程組
NioEventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();

final ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap();
serverBootstrap 
     // 組裝NioEventLoopGroup 
    .group(boosGroup, workerGroup)
     // 設置channel類型為NIO類型
    .channel(NioServerSocketChannel.class)
    // 設置連接配置參數
    .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024)
    .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)
    .childOption(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)
    // 配置入站、出站事件handler
    .childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {
        @Override
        protected void initChannel(NioSocketChannel ch) {
            // 配置入站、出站事件channel
            ch.pipeline().addLast(...);
            ch.pipeline().addLast(...);
        }
    });

// 綁定端口
int port = 8080;
serverBootstrap.bind(port).addListener(future -> {
    if (future.isSuccess()) {
        System.out.println(new Date() + ": 端口[" + port + "]綁定成功!");
    } else {
        System.err.println("端口[" + port + "]綁定失敗!");
    }
});

3 頁緩存(PageCache)

頁緩存(PageCache)是操作系統對文件的緩存,用來減少對磁盤的 I/O 操作,以頁為單位的,內容就是磁盤上的物理塊,頁緩存能幫助程序對文件進行順序讀寫的速度幾乎接近於內存的讀寫速度,主要原因就是由於OS使用PageCache機制對讀寫訪問操作進行了性能優化:

頁緩存讀取策略:當進程發起一個讀操作 (比如,進程發起一個 read() 系統調用),它首先會檢查需要的數據是否在頁緩存中:

  • 如果在,則放棄訪問磁盤,而直接從頁緩存中讀取
  • 如果不在,則內核調度塊 I/O 操作從磁盤去讀取數據,並讀入緊隨其後的少數幾個頁面(不少於一個頁面,通常是三個頁面),然後將數據放入頁緩存中

頁緩存寫策略:當進程發起write系統調用寫數據到文件中,先寫到頁緩存,然後方法返回。此時數據還沒有真正的保存到文件中去,Linux 僅僅將頁緩存中的這一頁數據標記為“臟”,並且被加入到臟頁鏈表中

然後,由flusher 回寫線程周期性將臟頁鏈表中的頁寫到磁盤,讓磁盤中的數據和內存中保持一致,最後清理“臟”標識。在以下三種情況下,臟頁會被寫回磁盤:

  • 空閑內存低於一個特定閾值
  • 臟頁在內存中駐留超過一個特定的閾值時
  • 當用戶進程調用 sync() 和 fsync() 系統調用時

RocketMQ中,ConsumeQueue邏輯消費隊列存儲的數據較少,並且是順序讀取,在page cache機制的預讀取作用下,Consume Queue文件的讀性能幾乎接近讀內存,即使在有消息堆積情況下也不會影響性能,提供了2種消息刷盤策略:

  • 同步刷盤:在消息真正持久化至磁盤后RocketMQ的Broker端才會真正返回給Producer端一個成功的ACK響應
  • 異步刷盤,能充分利用操作系統的PageCache的優勢,只要消息寫入PageCache即可將成功的ACK返回給Producer端。消息刷盤採用後台異步線程提交的方式進行,降低了讀寫延遲,提高了MQ的性能和吞吐量

Kafka實現消息高性能讀寫也利用了頁緩存,這裏不再展開

參考

《深入理解Linux內核 —— Daniel P.Bovet》

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基於cookie的用戶登錄狀態管理

cookie是什麼

先來花5分鐘看完這篇文章:

看完上文,相信大家對cookie已經有了一個整體的概念,我再強調一下,cookie是一個客戶端概念,它是存儲在瀏覽器本地的一小段文本(通常由服務器來生成這段文本)。

cookie的作用

如上文所說,cookie有許多作用,如會話狀態管理,個性化設置,瀏覽器行為跟蹤,客戶端數據的存儲等等。本篇文章就來講講基於cookie的用戶登錄狀態管理。

插一句哈,一般提到cookie,還會有一個叫session的傢伙和它一起出現,下篇文章我會講到它,以及兩者的區別。

cookie的產生過程

如上圖所示,客戶端攜帶賬號和密碼向服務器發起請求,服務器在校驗通過後,通過HTTP Respose Header中的Set-Cookie頭部,將一小段文本寫入客戶端瀏覽器,在以後的每個客戶端HTTP Request Header的Cookie頭部中會自動攜帶這段文本。

基於cookie的用戶登錄狀態管理

下面我基於golang和gin框架(中間件使用比較舒服)來簡單的實現一個基於cookie的用戶登錄狀態管理demo

package main

import (
    "net/http"
    "time"

    "github.com/gin-gonic/gin"
)

func main() {
    r := gin.Default()

    r.GET("/login", Login)
    
    // 需要登陸保護的
    auth := r.Group("")
    auth.Use(AuthRequired())
    {
        auth.GET("/me", UserInfo)
        auth.GET("/logout", Logout)
    }

    r.Run("localhost:9000")
}

// 登陸
func Login(c *gin.Context) {
    // 為了演示方便,我直接通過url明文傳遞賬號密碼,實際生產中應該用HTTP POST在body中傳遞
    userID := c.Query("user_id")
    password := c.Query("password")

    // 用戶身份校驗(查詢數據庫)
    if userID == "007" && password == "007" {
        // 生成cookie
        expiration := time.Now()
        expiration = expiration.AddDate(0, 0, 1)
        // 實際生產中我們可以加密userID
        cookie := http.Cookie{Name: "userID", Value: userID, Expires: expiration}
        http.SetCookie(c.Writer, &cookie)

        c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"msg": "Hello " + userID})
        return
    }
    c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"msg": "賬號或密碼錯誤"})
}

// 檢測是否登陸的中間件
func AuthRequired() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        cookie, _ := c.Request.Cookie("userID")
        if cookie == nil {
            c.JSON(http.StatusUnauthorized, gin.H{"msg": "請先登陸"})
            c.Abort()
        }
        // 實際生產中應校驗cookie是否合法
        c.Next()
    }
}

// 查看用戶個人信息
func UserInfo(c *gin.Context) {
    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"msg": "007的個人頁面"})
}

// 退出登陸
func Logout(c *gin.Context) {
    // 設置cookie過期
    expiration := time.Now()
    expiration = expiration.AddDate(0, 0, -1)
    cookie := http.Cookie{Name: "userID", Value: "", Expires: expiration}
    http.SetCookie(c.Writer, &cookie)

    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"msg": "退出成功"})
}

我們來看具體的演示流程和效果:

如下圖所示,當我們退出后再去嘗試訪問個人頁面時,會出現401沒有權限的錯誤。

上述例子的缺點

先來說說上面的demo存在的問題吧,我們的退出登錄函數本質是設置了一個過期了的cookie來覆蓋以前發送給用戶的正常cookie。

但是,這兒存在着一個重大的安全問題。如果用戶將之前未過期的正常cookie記錄下來(即本例子中的userID=007),即使調用了我們的logout接口,只要用戶自己手動輸入之前未過期的正常cookie,也是可以通過服務器的驗證。

而且,最重要的是,我們無法讓其失效,因為cookie的過期刪除機制是由瀏覽器來控制的,但是當用戶記錄了cookie中的哪段文本后,在cookie到期后,瀏覽器只能刪除存在於瀏覽器中的cookie,對用戶自己記錄下來的cookie確無能為力,也就是說這段cookie永遠有效。(後面我們會講一種叫json web token的技術,可以做到讓我們簽發的憑證自帶過期機制,而不依賴瀏覽器)

當然,有同學會說,我們可以在服務器存儲一份有效的cookie列表,在用戶退出登錄后,從有效列表中刪除對應的cookie,這種在服務端維護用戶狀態的機制本質是session的思想,我們後面會講基於session的用戶登錄狀態管理。

再來說說cookie別的缺點:

當然這個我們通過設置cookie的屬性為HttpOnly,來禁止JavaScript讀取cookie值,可以起到一定的防護作用。

當然,cookie也是有優點的,我們把用戶的登錄狀態保存在客戶端,這樣就不需要每一次去訪問數據庫來檢測用戶是否登錄,減少了系統的IO開銷。

最後

本文希望通過一個不是很完美的demo來講述基於cookie的用戶登錄狀態管理,下期我們來講講session。

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MapReduce任務提交源碼分析

  為了測試MapReduce提交的詳細流程。需要在提交這一步打上斷點:

   F7進入方法:

   進入submit方法:

   注意這個connect方法,它在連接誰呢?我們知道,Driver是作為客戶端存在的,那麼客戶端連接的應該就是Yarn集群,但是在這個簡單的WordCount案例中,並沒有將任務提交到Yarn集群,而是在本機中執行的。所以先假設這裏連接的自然就是本機。

進入這個connect方法,然後在裏面的Cluster(集群的意思)方法上打上斷點:

 

 很明顯,這是一個構造器,他把集群抽象成了一個對象。進入此方法:

 初始化了一個客戶端協議,進入這個create方法,看看他是如何初始化客戶端協議的:

   注意這個mapreduce.framework.name,他就是mapred-site.xml文件中的mapreduce.framework.name項的值,由於我並沒有提交到集群上,而是在本機,所以他會加載本機的mapred-site.xml文件,但是我本機下的該文件並沒有像集群上那樣配置了mapred-site.xml文件,只有一份mapred-site.xml.template文件,更沒有mapreduce.framework.name這一項,所以上面代碼中的值就默認為local了。

  本機上的配置:

 集群上的配置:

create方法最終反回了一個LocalJobRunner對象,如果上面的值是yarn,返回的則是YarnJobRunner。繼續往下:

   會發現這個LocalJobRunner就是客戶端。然後一直往下,直到完成connect方法,會發現整個過程中在connect方法中創建了一個Cluster對象,然後在Cluster對象裏面獲取到了客戶端。

  緊接着,由於connect方法初始化了cluster對象,所以接下來創建了submitter對象,用於提交任務。進入submitJobInternal方法打上斷點

 

這個checkSpecs方法就是用來檢查路徑的,當輸入路徑不存在或輸出路徑已存在時會報錯。進入此方法后再進入內部方法就一目瞭然了:

 

繼續往下執行,完成checkSpecs方法后完初始化一個路徑:

打開此路徑,此時還是空的文件夾:

繼續往下,隨後做了一些獲取IP和往配置文件中設置IP和hostname的操作:

 繼續往下,隨後又在上面的路徑下隨機創建了一個目錄:

繼續往下,見到copyAndConfigureFiles時,進入此方法,然後在進入內部方法uploadFiles():

在uploadFiles方法中有,執行后的效果:

 

 

 

 

 這個文件夾暫時不知道幹嘛的,只知道copyAndConfigureFiles方法創建了這個路徑。此方法執行完后,執行到writeSplits進入此方法:

 這個方法是重點:切片是怎麼切的呢?

 maps是int型,這表示這啟動的maptask的數量也該和切片的數量保持一致。而具體切成多少片呢?

上面的方法多態調用到子類的方法writeNewSplits,然後調用getSplits方法:

getSplits方法中有這樣一段:

   也就是說:當剩餘長度比切片尺寸大於1.1時,就會產生新的切片,比如說文件65m,splitSize為32m,第一片切到32m,剩餘33m,由於33/32<1.1,所以就不再切片,65m被切成兩片,0~32、32~65,而不是0~32 、 32~64 、 64~65三片。

   當執行完writeSplits方法后,會在上面創建的目錄下生成幾個文件:

 上面生成的文件中保存了“切片的規劃信息”。繼續往下,當執行到writeConf方法后,會繼續在上面的目錄下生成與此Job相關的配置文件:

 

   繼續執行,當執行完submitJob方法后,job本身(即WordCount程序本身會被打成jar包被提交)就被提交了:

  但是由於我是直接在本地執行的,直接從main方法進來執行的,沒必要再打成jar包再從main方法進入,所以並不用提交,但是如果是是在yarn 上執行的時候,會把程序打成jar包放在上面的目錄下。

   當任務執行完畢后,上面的目錄會被清空:

   至此,整個任務的提交執行完成,試想一下,如果這個任務在Yarn上執行是什麼樣子呢?基本的邏輯不會變:

  首先,還是執行connect方法,初始化到Cluster對象,然後創建JobRunner,不過在Yarn上執行的JobRunner就不是LocalJobRunner了,而是YarnJobRunner。執行完connect方法後會在HDFS文件系統創建一個路徑,其作用與上面創建的路徑相同,用於保存切片方案信息和配置文件信息,同時會將任務本身的jar包放入其中,最後任務執行完,這些內容又將被銷毀。

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python機器學習——隨機梯度下降

上一篇我們實現了使用梯度下降法的自適應線性神經元,這個方法會使用所有的訓練樣本來對權重向量進行更新,也可以稱之為批量梯度下降(batch gradient descent)。假設現在我們數據集中擁有大量的樣本,比如百萬條樣本,那麼如果我們現在使用批量梯度下降來訓練模型,每更新一次權重向量,我們都要使用百萬條樣本,訓練時間很長,效率很低,我們能不能找到一種方法,既能使用梯度下降法,但是又不要每次更新權重都要使用到所有的樣本,於是隨機梯度下降法(stochastic gradient descent)便被提出來了。

隨機梯度下降法可以只用一個訓練樣本來對權重向量進行更新:
\[ \eta(y^i-\phi(z^i))x^i \]
這種方法比批量梯度下降法收斂的更快,因為它可以更加頻繁的更新權重向量,並且使用當個樣本來更新權重,相比於使用全部的樣本來更新更具有隨機性,有助於算法避免陷入到局部最小值,使用這個方法的要注意在選取樣本進行更新時一定要隨機選取,每次迭代前都要打亂所有的樣本順序,保證訓練的隨機性,並且在訓練時的學習率也不是固定不變的,可以隨着迭代次數的增加,學習率逐漸減小,這種方法可以有助於算法收斂。

現在我們有了使用全部樣本的批量梯度下降法,也有了使用單個樣本的隨機梯度下降法,那麼一種折中的方法,稱為最小批學習(mini-batch learning),它每次使用一部分訓練樣本來更新權重向量。

接下來我們實現使用隨機梯度下降法的Adaline

from numpy.random import seed
class AdalineSGD(object):
    """ADAptive LInear NEuron classifier.

    Parameters
    ----------
    eta:float
        Learning rate(between 0.0 and 1.0
    n_iter:int
        Passes over the training dataset.

    Attributes
    ----------
    w_: 1d-array
        weights after fitting.
    errors_: list
        Number of miscalssifications in every epoch.
    shuffle:bool(default: True)
        Shuffle training data every epoch
        if True to prevent cycles.
    random_state: int(default: None)
        Set random state for shuffling
        and initalizing the weights.

    """

    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10, shuffle=True, random_state=None):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter
        self.w_initialized = False
        self.shuffle = shuffle
        if random_state:
            seed(random_state)

    def fit(self, X, y):
        """Fit training data.

        :param X:{array-like}, shape=[n_samples, n_features]
        :param y: array-like, shape=[n_samples]
        :return:
        self:object

        """

        self._initialize_weights(X.shape[1])
        self.cost_ = []

        for i in range(self.n_iter):
            if self.shuffle:
                X, y = self._shuffle(X, y)
            cost = []
            for xi, target in zip(X, y):
                cost.append(self._update_weights(xi, target))
            avg_cost = sum(cost)/len(y)
            self.cost_.append(avg_cost)
        return self
    
    def partial_fit(self, X, y):
        """Fit training data without reinitializing the weights."""
        if not self.w_initialized:
            self._initialize_weights(X.shape[1])
        if y.ravel().shape[0] > 1:
            for xi, target in zip(X, y):
                self._update_weights(xi, target)
        else:
            self._update_weights(X, y)
        return self
    
    def _shuffle(self, X, y):
        """Shuffle training data"""
        r = np.random.permutation(len(y))
        return X[r], y[r]
    
    def _initialize_weights(self, m):
        """Initialize weights to zeros"""
        self.w_ = np.zeros(1 + m)
        self.w_initialized = True
    
    def _update_weights(self, xi, target):
        """Apply Adaline learning rule to update the weights"""
        output = self.net_input(xi)
        error = (target - output)
        self.w_[1:] += self.eta * xi.dot(error)
        self.w_[0] += self.eta * error
        cost = 0.5 * error ** 2
        return cost
    
    def net_input(self, X):
        """Calculate net input"""
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]
    
    def activation(self, X):
        """Computer linear activation"""
        return self.net_input(X)
    
    def predict(self, X):
        """Return class label after unit step"""
        return np.where(self.activation(X) >= 0.0, 1, -1)

其中_shuffle方法中,調用numpy.random中的permutation函數得到0-100的一個隨機序列,然後這個序列作為特徵矩陣和類別向量的下標,就可以起到打亂樣本順序的功能。

現在開始訓練

ada = AdalineSGD(n_iter=15, eta=0.01, random_state=1)
ada.fit(X_std, y)

畫出分界圖和訓練曲線圖

plot_decision_region(X_std, y, classifier=ada)
plt.title('Adaline - Stochastic Gradient Desent')
plt.xlabel('sepal length [standardized]')
plt.ylabel('petal length [standardized]')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()
plt.plot(range(1, len(ada.cost_) + 1), ada.cost_, marker='o')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Average Cost')
plt.show()

從上圖可以看出,平均損失下降很快,在大概第15次迭代后,分界線和使用批量梯度下降的Adaline分界線很類似。

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酒精製環保清潔劑 跨界合作友善環境

摘錄自2019年12月13日公視報導

「無酒精」啤酒近年來越來越受歡迎,不過大量酒精廢棄物何去何從,讓業者傷腦筋。有啤酒製造商和清潔劑公司合作,將這類廢棄物用來製造環保洗碗精。

總部設在比利時魯汶的百威英博啤酒集團,是全球最大的啤酒製造商。為了迎合快速成長的無酒精啤酒市場的需求,業者生產這種喝了不醉的飲料時,得將酒精提取出來。不過大量廢棄酒精何去何從?一直讓業者很頭痛。

百威英博後來找上強調使用天然配方的環保清潔產品製造商宜珂,發現將廢棄酒精淨化再處理後,可以用作活性清潔劑和防腐劑成分,雙方一拍即合。不過廢酒精再利用,仍舊會散發酒的味道,宜珂正想盡辦法克服。宜珂創新部主任多曼說:「如何蓋住這個味道,讓我們的產品在消費者使用時聞起來味道很好。因為消費者不希望餐具上留有啤酒味,所以這是我們主要的挑戰。」

宜珂後來使用來自其他廢棄農產品提煉的香味,掩蓋啤酒味,成功推出這款環保洗碗精,上面標註有1/4成分來自啤酒廢棄物。從啤酒泡到清潔劑泡泡,百威英博成功將產業垃圾再利用,透過跨界合作,變成對環境更友善的商品。

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解鎖新夥伴關係 政府、企業與社會的氣候合作

文:李翊僑(荷蘭馬斯垂克大學永續科學、政策與社會碩士生)

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荷蘭工黨提案於 2025 年禁售汽柴油車

汽柴油車開在路上,產生氮氧化物、未燃燒完全的碳氫化合物、一氧化碳,以及如今相當受重視的 PM2.5 微粒等等空氣污染,如今在全球減碳風潮下,產生的二氧化碳也遭嚴格檢視,尤其在大量能源已經來自可再生能源的數個歐洲國家,汽車排放成為減碳的最大目標之一,荷蘭執政聯盟中的工黨(Partij van de Arbeid,PvdA),提案要求 2025 年禁止所有汽柴油車,而此動議已經提交眾議院。   在這項動議中,至 2025 年荷蘭將禁用所有燃油車輛,不只是全汽柴油車,連同油電混合車也將禁止,也就是說只剩下車輛本身完全無二氧化碳的純電動車與燃料電池車。除此之外,動議還針對減輕荷蘭的交通阻塞狀況,而要求政府積極推動自動駕駛車輛。   在以燃煤為電力大宗來源的國家中,發展純電動車對減碳並不具效益,因為電動車的電力仍然來自燃煤發電,仍然是間接產生大量二氧化碳,但若是電力已經以可再生能源為主,那麼發展電動車可望減少交通方面的二氧化碳排放量。而氫燃料電池車輛是否減碳,則視氫來源而定,許多工業如石化、造紙等產業可回收產製大量氫,而氫也可以是生質能源,如許多技術能從有機廢棄物或排泄物中製氫,從這些方式得到的氫不僅成本較低,也確實能減少總碳排放量,但若以電力製氫,則也是要看電力來源為何。   以荷蘭來說,其實電力主要仍然來自火力發電,以 2015 年 9 月而言,燃煤發電佔總用電量約 49%,燃氣發電約 31%,而全數可再生能源含風力、太陽能、生質能為 9.7%,雖然較 2014 年的 7.2% 有所提升,但比率仍低,核能則為 3.9 %,此外進口電力 2.9%,大多是來自挪威的水力發電。因此,荷蘭目前若推動全電動車與燃料電池車輛,對減碳的實質助益並不大,須配合電力來源也同時全力轉換為可再生能源。   荷蘭執政聯盟中的另一大黨自由民主人民黨(Volkspartij voor Vrijheid en Democratie,VVD)就對此提案表達反對,表示完全禁止燃油車輛「野心太大、不切實際」,該黨經濟部長認為電動車市佔率最好是 15%,超過這個比率,電力管理可能會有問題,工黨的部分議員也抱怨「看報紙才知道」此項提案。不過,工黨提案議員則反駁批評,表示這項提案是讓人民思考未來如何擺脫汽車排氣管的排放污染的面向之一,一瞥國家未來無限可能的發展想像。   這項提案最終實際通過成為法案的可能性很低,不過出現這樣的提案也顯示,類似想法雖然暫時仍「不切實際」,卻已經有許多人開始考慮,未來在各國電力系統持續現代化,提升可再生能源比率,各種電網技術進步將強化電網調度能力,日後再出現類似提案,實際通過機率將逐漸提升,而汽柴油車到時就得真的開始緊張了。   (本文內容由授權使用;首圖來源:)

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電動車商機蓬勃,兩岸投資兩樣情

全球電動車市場持續成長,直接刺激鋰電池與電動馬達等相關零組件的需求量。台灣、中國兩岸廠商積極針對電動車進行投資布局,但局勢因策略與市場的不同而有所差異。

中國投資額高,但潛藏不穩定性

中國是目前全球電動車市場成長速度最快的國家之一,但今年首季因補貼政策所造成的不確定性,使電動車銷量比去年同期暴跌九成。

不少中國地方政府將電動車與新能源車列為新興產業投資鼓勵對象,也吸引了大筆投資。據統計,2015年至今,中國大陸各地規劃或已展開建設的新能源汽車建設專案超過30個,總投資額超過人民幣1,000億元,呈現遍地開花的局勢。

但《經濟日報》引述中國媒體指出,上述專案多以「新能源汽車產業圈」的形式存在,看似投資新能源車,實際上是為了恢復原有的汽車產能。部分電動車生產企業甚至已進入停產狀態,未來若無法改善,可能會被強制退市。

雖然中國電動車相關投資積極,但卻有泡沫化的隱憂。

台電池廠投入國際電動車市場

相較之下,台灣長泓能源科技、宏境科技對電動車產業的佈局較為穩健,且也更為注重其他海外市場。

長泓能源科技與台灣車廠、客運業者合作,推動電動大巴專案,目標搶下台灣政府10年內投入1萬輛電動大巴的政策。同時,長泓已與特斯拉的移動式20kWh儲能系統、台塑汽車啟動電池等展開測試合作,積極步入電池組裝領域。

長泓能源科技董事長陳明德表示,公司強化氧化鋰鐵電池的產品性能與應用整合,安全性高,且有機會搶攻中國大陸電動車市場。

另一方面,宏境科技已取得美國電動沙灘巡邏車電池組的1,000輛訂單,同時與某汽車通路商合作,打入中國大陸NEXT EV油電混和車馬達控制器供應鏈,數量可望超過一萬輛。宏境科技也已取得中瑞電動車每年550輛的動力鋰電池組訂單,每年可貢獻約1億元新台幣營收。

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京津冀將規劃一體化電動汽車公共充電網絡

中國京津冀等三地於7月30日簽署了協議,將共同開發京津冀區域的一體化電動汽車公共充電網絡,目標在2020年完工實施。此案將涵蓋電動車發展以及充電設備標準的設立、充電設備之量化,相關國家政策也會陸續制定提出。

中國大陸的電動車產業發展迅速,在「十二五」相關計畫之中就曾規劃2015年底要在全中國安裝40萬個電動車充電樁、2000個充換電站,但此一目標並沒有達成。究其原因,除了新能源電動車仍在發展階段之外,充電設備的標準尚未統一、社會資本進入難、營利模式單一等,都是使充電設備安裝計畫無法落實的原因。

據中國媒體《經濟參考報》指出,在京津冀三地簽署共同發展合約後,國家級的電動車充電標準文件《電動汽車充電基礎設施指南》以及《充電基礎設施指導意見》等規章也會陸續提出,這規章將具體規劃充電設備的數量:到2020年時,國內充換電站的數量目標1.2萬個,充電樁450萬個;此外,電動車與充電設施的比例也預計將從現在的4:1提升到1:1左右。在如此龐大的數量規劃下,中國充電市場的規模預計會超過人民幣1000億元。

不過,市場規模擴張的前提仍是充電設施建設能如期推行,而充電設施之建設推行則仰賴技術標準化,例如充電插槽、通訊協議等,以確保不同品牌的電動車都能一體適用。

而在盈利與資本進入困難等問題方面,政策保障將可為市場資本創造可靠的入口,進而加強獲利幅度。

中國國內的充電產業有越來越多國企、民企接連投入,例如青島特來電公司計畫到2015年底在全國40個城市建設7至10萬個充電設備,投資超過人民幣10億元,希望三年內能占全國市場50%以上。具有外資背景的富電科技公司也在今年一月在北京華貿中心落成中國首個核心商圈光伏智能充電站。車用充電業界也開始有創業者投入。

(照片來源:)

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