Panasonic投500億日圓設車用鋰電池中國產線

全球電動車用鋰電池領導廠商日本松下(Panasonic)宣布,將投資500億日圓(約新台幣136億元、人民幣27億元)在中國成立以電動車鋰電池為主要產品的電池工廠,預計在2017年投入生產。這是繼松下與特斯拉(Tesla)合作在美國內華達州成立Gigafactory之後,另一大車用鋰電池生產計劃,將鞏固松下在美、中兩大市場的發展基礎。

中國電動車市場後市看好,松下積極搶進

中國政府將電動車列為減輕空污方案的方案之一,在政策與產業面上皆有積極作為,包括提供民眾每輛車最高5.5萬元人民幣的購車補貼,以及比亞迪(BYD)、北企集團等業者發展電動車的獎勵措施等。根據《日經》新聞中文網的報導,中國純電動車(EV)與插電式油電混和車(PHEV)的市場規模目前雖然不及10萬輛,但在未來十年內將成長7.5倍到約65萬輛之譜;而根據中國汽車工業協會的統計,今年1~11月之間,EV與PHEV的產量比去年同期增加了4.4倍,來到29萬輛。且不僅中國大陸本土廠商,日產、福斯汽車等也已展開中國市場的布局。

中國EV與PHEV的需求爆發直接帶動車用鋰電池的成長,也因而促成松下宣布到中國設廠的決定。松下將與中國當地企業合作,投資500億日圓在遼寧省大連市建造鋰電池工廠,主要產品將供給EV與PHEV,預計年產量可供20萬輛電動車使用,以目前技術換算,電池容量年產量約為20GWh。

在松下之前,南韓LG Chem已於十月宣布將在江蘇省南京市建立車用鋰電池工廠,且已在中國展開推銷業務。

松下戰略:搶入美、中兩大市場

松下已是全球最大的車用鋰電池製造商,市佔率高達45.7%;第二名為日產NEC,佔17.3%,先前宣布在中國設廠的LG Chem的市占率10.5%則為全球第三。而在本次設立車用鋰電池廠之前,松下在中國大陸已有個人電腦的電池工廠。

松下於2014年宣布與Tesla合作在美國內華達州建設一座超大型鋰電池工廠Gigafactory,初期預估投資額約1,500億日圓。但隨著今年Tesla發表Powerwall/Powerpack並奪下大筆訂單、加上全球電動車需求暴漲的預期,Gigafactory的投資額最後估計將來到50億美元,且投產時程也從原先的2017提前到2016年。到了2020年整體廠房完成並產能全開時,Gigafactory總產能估計將達50GWh,可供50萬輛EV/PHEV使用;不過,該廠也有部分產能將用於生產Powerwall與Powerpack產品。

以日本企業近年對中國的投資額來看,500~600億日圓屬於較罕見的大手筆投資,同時顯示松下積極開發美、中兩大電動車市場的野心。目前美國是全球第一大電動車需求市場,中國、日本分列第二與第三。到了2025年,美國市場需求預計將來到95萬輛以上、中國也會成長到65萬輛左右。

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領導要求996,我拒絕了

互聯網公司程序員,前些天項目趕進度,被強制加班。 我們公司以前也是鼓勵員工加班,但比較隱晦, 不是強制的,而這次是上司直接發話,必須要加班,否則工作無法完成的責任會扣到你頭上。

被要求強行加班,無償的,而且是喪心病狂的996,我臉上顯得很平靜,但是內心一萬頭草泥馬在奔騰。當天晚上,我就發微信給上司,我說:

“趕項目我一定不拖進度,該完成的工作按時完成,但是你別讓我加班,第一天弄的太晚,直接影響第二天工作效率,這樣得不償失”

工作只是生活的一部分,如果每天9點以後下班,就表示沒時間陪家人,沒時間娛樂活動,沒時間弄好吃的,沒有時間做自己感興趣的事情,到家直接洗洗睡,第二天醒來繼續上班,這樣的生活豈不是很無趣,加班是罪魁禍首。

寫程序是腦力勞動與體力勞動的結合,聚精會神寫一整天代碼,效率很高,但到了下班點,整個人會非常疲乏,如果繼續工作,會影響第二天狀態,所以後面所謂的加班其實是在划水,根本做不了什麼東西。當然,也可以平均分佈工作和划水,正常上班時也不用那麼認真,那麼加班的時候好像還能做點東西, 但是一整天的總工作成果沒有變化。所以,與其把工作分佈到12個小時,還不如前8個小時多做產出,后4個小時下班回家,這樣有效工作量並不會減少,還有了自由時間, 只是看起來沒那麼积極,但不用怕完不成工作而被問責。

程序員俗稱碼農,也叫IT民工,這是自黑,可在不懂技術的領導眼中就跟搬磚工沒區別,在他們眼裡,程序員多加班一小時,就會多一小時工作成果,搬磚嘛,或多或少總能搬幾塊。他們不知道,寫程序雖然不像搞藝術,非常依賴靈感,沒靈感什麼都幹不成,但在精神良好、腦子靈活的狀態下,工作效率絕對要高於無精打采、混混沌沌的狀態,有時候幾小時搞不定的問題,忽然間靈光一閃就能解決,這就不是靠加班加出來的。良好的工作狀態下產生的工作成果不是靠堆時間可以趕超的。所以很多時候在一個不開明的領導指揮下,團隊所有人看似很努力的在加班工作,其實所花的時間都是沒有意義的冤枉時間,原本這些時間可以做更有意義的事情。

還有一種加班,更加無厘頭,這種加班叫做:我也不知道為什麼要加班,別人在加, 那麼我也加一會。

這種加班,到下班時間點后員工們手上的工作停下來了,但沒人動屁股,大家看網頁的看網頁,看視頻的看視頻,打遊戲的打遊戲,下班,不存在的。因為別人都在加班,我下班了,感覺就像在犯罪,有強烈的罪惡感。這種加班比前一種加班更加可惡,沒半分實際意義, 但是偏偏就很難打破。其實每個人都在抱怨,可又沒有人敢越雷池一步。

說實話我挺佩服能不加班的人,雖然加班有很多外部因素,比如工作真的忙,比如公司文化就是這樣,在比如領導犯渾,但加班表達出來的意思其實就是工作任務完不成了,要多花時間。那麼不加班也意味着在正常的工作時間內能游刃有餘的完成工作,是能力的體現。

我也想實現這個夢想,所以我拒絕加班,領導也同意了,他說:“那你自己看着辦吧, 我不強迫你”,然而我知道,我在這家公司只能在地板上混了,連天花板都別想碰到,更別談升級,但是我覺得值,因為我想要更多的自由生活時間。

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小白學 Python(21):生成器基礎

人生苦短,我選Python

前文傳送門

生成器

我們前面聊過了為什麼要使用迭代器,各位同學應該還有印象吧(說沒有的就太過分了)。

列表太大的話會佔用過大的內存,可以使用迭代器,只拿出需要使用的部分。

生成器的設計原則和迭代器是相似的,如果需要一個非常大的集合,不會將元素全部都放在這個集合中,而是將元素保存成生成器的狀態,每次迭代的時候返回一個值。

比如我們要生成一個列表,可以採用如下方式:

list1 = [x*x for x in range(10)]
print(list1)

結果如下:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

如果我們生成的列表非常的巨大,比如:

list2 = [x*x for x in range(1000000000000000000000000)]

結果如下:

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Development/Projects/python-learning/base-generator/Demo.py", line 3, in <module>
    list2 = [x*x for x in range(1000000000000000000000000)]
  File "D:/Development/Projects/python-learning/base-generator/Demo.py", line 3, in <listcomp>
    list2 = [x*x for x in range(1000000000000000000000000)]
MemoryError

報錯了,報錯信息提示我們存儲異常,並且整個程序運行了相當長一段時間。友情提醒,這麼大的列表創建請慎重,如果電腦配置不夠很有可能會將電腦卡死。

如果我們使用生成器就會非常方便了,而且執行速度嗖嗖的。

generator1 = (x*x for x in range(1000000000000000000000000))
print(generator1)
print(type(generator1))

結果如下:

<generator object <genexpr> at 0x0000014383E85B48>
<class 'generator'>

那麼,我們使用了生成器以後,怎麼讀取生成器生成的數據呢?

當然是和之前的迭代器一樣的拉,使用 next() 函數:

generator2 = (x*x for x in range(3))
print(next(generator2))
print(next(generator2))
print(next(generator2))
print(next(generator2))

結果如下:

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Development/Projects/python-learning/base-generator/Demo.py", line 14, in <module>
    print(next(generator2))
StopIteration

直到最後,拋出 StopIteration 異常。

但是,這種使用方法我們並不知道什麼時候會迭代結束,所以我們可以使用 for 循環來獲取每生成器生成的具體的元素,並且使用 for 循環同時也無需關心最後的 StopIteration 異常。

generator3 = (x*x for x in range(5))
for index in generator3:
    print(index)

結果如下:

0
1
4
9
16

generator 非常的強大,本質上, generator 並不會取存儲我們的具體元素,它存儲是推算的算法,通過算法來推算出下一個值。

如果推算的算法比較複雜,用類似列表生成式的 for 循環無法實現的時候,還可以用函數來實現。

比如我們定義一個函數,emmmmmm,還是簡單點吧,大家領會精神:

def print_a(max):
    i = 0
    while i < max:
        i += 1
        yield i

a = print_a(10)
print(a)
print(type(a))

結果如下:

<generator object print_a at 0x00000278C6AA5CC8>
<class 'generator'>

這裏使用到了關鍵字 yieldyieldreturn 非常的相似,都可以返回值,但是不同的是 yield 不會結束函數。

我們調用幾次這個用函數創建的生成器:

print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))

結果如下:

1
2
3
4

可以看到,當我們使用 next() 對生成器進行一次操作的時候,會返回一次循環的值,在 yield 這裏結束本次的運行。但是在下一次執行 next() 的時候,會接着上次的斷點接着運行。直到下一個 yield ,並且不停的循環往複,直到運行至生成器的最後。

還有一種與 next() 等價的方式,直接看示例代碼吧:

print(a.__next__())
print(a.__next__())

結果如下:

5
6

接下來要介紹的這個方法就更厲害了,不僅能迭代,還能給函數再傳一個值回去:

def print_b(max):
    i = 0
    while i < max:
        i += 1
        args = yield i
        print('傳入參數為:' + args)

b = print_b(20)
print(next(b))
print(b.send('Python'))

結果如下:

1
傳入參數為:Python
2

上面講了這麼多,可能各位還沒想到生成器能有什麼具體的作用吧,這裏我來提一個——協程。

在介紹什麼是協程之前先介紹下什麼是多線程,就是在同一個時間內可以執行多個程序,簡單理解就是你平時可能很經常的一邊玩手機一邊聽音樂(毫無違和感)。

協程更貼切的解釋是流水線,比如某件事情必須 A 先做一步, B 再做一步,並且這兩件事情看起來要是同時進行的。

def print_c():
    while True:
        print('執行 A ')
        yield None
def print_d():
    while True:
        print('執行 B ')
        yield None

c = print_c()
d = print_d()
while True:
    c.__next__()
    d.__next__()

結果如下:

...
執行 A 
執行 B 
執行 A 
執行 B 
執行 A 
執行 B 
執行 A 
執行 B 
執行 A 
執行 B 
...

因為 while 條件設置的是永真,所以這個循環是不會停下來的。

這裏我們定義了兩個生成器,並且在一個循環中往複的調用這兩個生成器,這樣看起來就是兩個任務在同時執行。

最後的協程可能理解起來稍有難度,有問題可以在公眾號後台問我哦~~~

示例代碼

本系列的所有代碼小編都會放在代碼管理倉庫 Github 和 Gitee 上,方便大家取用。

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撥亂反正-重構是門藝術活

前言

引用自: 《重構 改善既有代碼的設計》

重構是在不改變軟件可觀察行為的前提下改善其內部結構。當你面對一個最需要重構的遺留系統時,其規模之大、歷史之久、代碼質量之差,常會使得添加單元測試或者理解其邏輯都成為不可能的任務。此時你唯一能依靠的就是那些已經被證明是行為保持的重構手法: 用絕對安全的手法從焦油坑中整理出可測試的接口,給它添加測試,以此作為繼續重構的立足點。

因為我們部門內容平台的文章系統之前遺留了很多問題,急需解決這些具有”壞味道”的代碼。最後因為其他人手頭裡都有其他工作,最後這些任務就交給了我。以下是急需解決的問題。

  1. 內容平台新增/更新/取消/刪除文章,同步各集團下文章行為狀態,消息鏈路過長的問題。
  2. article分享錶停止規模新增,之前未做插入前的記錄判斷,通過新增的操作來進行記錄留存。
  3. 文章表拆除大字段到分表,如content、content_draft等字段。

鏈路過長概述

內容平台新增/更新/取消/刪除文章,同步各集團下文章行為狀態,消息鏈路過長的問題。

  • 問題導火索: 運營後台文章發布,發送消息到marketing-base

  • 慢鏈路,鏈路過長

    • mysql數據同步,單條執行n次

    • es索引數據同步,dubbo接口調用n次

圖1 鏈路圖

鏈路過長剖解及解決思路

具體問題,具體對待

//開啟同步開關的集團
        List<Integer> groupList = autoSyncStatusService.getAutoSyncGroupByManageType(MANAGE_TYPE_GROUP_ARTICLE); 

    for (Integer groupId : syncSubjectList) {
                SiteGroupInfoDTO siteGroupInfo = siteSPI.getGroupInfoById(groupId);
                Set<String> groupBrandSet = carOnSaleManage.getGroupBrandSet(siteGroupInfo);
                List<String> matchedBrandCodes = extractBrandCodesFromArticleLabel(article.getLabelInfos());
                if (CollectionUtils.isEmpty(matchedBrandCodes) || CollectionUtils.containsAny(groupBrandSet, matchedBrandCodes)) {
                    ArticleGroupMaterialBO groupMaterialBO =
                            ArticleBeanConverter.convertMaterial2GroupMaterial(article, groupId, groupList);
                    // 設置對應的集團主題id
                    ArticleGroupSubjectBO groupSubjectBO =
                            articleGroupSubjectService.getGroupSubjectBySoucheId(groupId, article.getSubjectId());
                    if (Objects.nonNull(groupSubjectBO.getId())) {
                        groupMaterialBO.setSubjectId(groupSubjectBO.getId());
                        groupMaterialBO.setMaterialId(myArticleId);
                        articleGroupMaterialService.addArticleGroupMaterial(groupMaterialBO);
                    }
            }
        } else {
                //查詢同步的文章數據是否存在
                List<ArticleGroupMaterialBO> list = articleGroupMaterialService.getListByMaterialId(myArticleId);
                for (ArticleGroupMaterialBO a : list) {
                    if (groupList.contains(a.getGroupId())) {
                        articleGroupMaterialService.changeRecommendStatus(a.getId(), a.getGroupId(), recommend, article.getLastOperatorName(), article.getLastOperatorName());
                    }
                }
        }
  • 第4行中我們可以看到這裡有一個for循環️,假設開啟同步開關的集體有1000家,則第18行中mysql插入操作就需要執行1000次。

  • 第24行這裏同樣有一個for循環體️,則26行內部的es數據同步則需要調用1000次。它的實現如下:

    @Override
        public boolean changeRecommendStatus(int id, int groupId, int recommended, String lastOperatorUserId, String lastOperatorName) {
            final boolean success = articleGroupMaterialDAO.changeRecommendStatus(
                    id, groupId, recommended, lastOperatorUserId, lastOperatorName) > 0;
            if (success) {
                //更新索引,更改推薦狀態
                articleSearchManage.updateArticleIndex(ArticleIndexUtil.getUpdateRecommendIndex(recommended, id, lastOperatorName));
            }
            return success;
        }

    解決思路

    Mybatis批量插入

    對於第一個循環️體中,我們需要將數據批量添加到數據庫,mybatis提供了將list集合循環添加到數據庫的方法。

    1. mapper層中創建 insertForeach(List < Fund > list) 方法,返回值是批量添加的數據條數
    public interface FundMapper {
      int insertForeach(List<Fund> list);
    }
    1. mybatis的xml文件中的insert語句如下
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" >
    <mapper namespace="com.center.manager.mapper.FundMapper">
    
      <insert id="insertForeach" parameterType="java.util.List" useGeneratedKeys="false">
                  insert into fund
                  ( id,fund_name,fund_code,date_x,data_y,create_by,create_date,update_by,update_date,remarks,del_flag)
                  values
                  <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
                      (
                          #{item.id},
                          #{item.fundName},
                          #{item.fundCode},
                          #{item.dateX},
                          #{item.dataY},
                          #{item.createBy},
                          #{item.createDate},
                          #{item.updateBy},
                          #{item.updateDate},
                          #{item.remarks},
                          #{item.delFlag}
                      )
                   </foreach>     
        </insert>    
    </mapper>
    ES批量更新

    com.souche.elastic.search.api.IndexService

    方法:BulkUpdateResponse bulkUpdate(String index, Map<String, Object> event, String query, String origin)
    
    參數:
    
        index:要操作的索引
    
        event:更新的數據,可以只包含需要更新的字段,相當於mysql的update語句中的set語句中的字段
    
        query:query中的條件相當於mysql中的where,具體語法與下面的搜索接口中【querys:string 複雜的複合查詢 不同字段的OR 查詢】相同
    
        origin:操作源,一般寫調用方自己的應用名,用於區分不同調用方
    
    返回值:
    
        BulkUpdateResponse:
    
          {
    
            requestId:本次操作的唯一標示
    
            status:狀態,目前返回默認都是true
    
            updated:成功更新的條數
    
            failed:更新失敗的條數
    
            message:第一條更新失敗的原因
    
          }
    
    調用示例:
    1Map<String, Object> data = new HashMap<>();
    2        data.put("id", 20);
    3        data.put("title", "xue yin");
    4        data.put("content", "kuang dao");
    5        BulkUpdateResponse response = indexService.bulkUpdate("test_index", data, "address=bj AND contry=cn", "shenfl");

    這條更新將test_index索引中所有 address是bj並且contry是cn 的數據的 title更新成‘xue yin’ content更新成‘kuang dao’,注意:address和contry兩個字段在索引中需要加索引

Article表插入邏輯優化,停止規模新增概述

Article邏輯優化剖解及解決思路

具體問題及解決思路

當前article數據表數據量:

select count(*) as 總數 from article;

結果如下:

總數
369737
  @Override
    public String addSharedArticle(ArticleBO articleBO) {
        ArticleDO articleDO = new ArticleDO();
        BeanUtils.copyProperties(articleBO, articleDO);
        String shortUUID = UUIDUtil.getShortUUID();
        articleDO.setUid(shortUUID);
        if (articleDAO.addSharedArticle(articleDO) > 0) {
            return shortUUID;
        }
        return StringUtil.EMPTY_STRING;
    }

從上面這個業務邏輯實現類中,我們可以看到事實上我們想得到的是插入表數據的uid。但是之前的邏輯中,我們並沒有判斷該條數據是否已經存在,我們需要在上面代碼中判斷數據是否存在,已存在,查詢最後一天數據的uid返回給上層。不存在的話,執行插入操作。

文章表拆除大字段到分表

article_material表結構設計

article_material | CREATE TABLE `article_material` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `my_article_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '內容平台我的文章id',
  `status` tinyint(3) unsigned NOT NULL COMMENT '1-待發布、2-發布、3-取消發布',
  `subject_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主題id',
  `platform_id` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '平台id',
  `source` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '版塊',
  `crawler_article_id` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '爬蟲的文章id',
  `title` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標題',
  `cover_img` varchar(128) NOT NULL COMMENT '封面圖',
  `summary` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '摘要',
  `labels` varchar(512) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標籤',
  `label_infos` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '標籤詳細信息',
  `content` text NOT NULL COMMENT '內容,用戶看到的',
  `content_imgs` text NOT NULL COMMENT '內容中圖片',
  `content_videos` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '內容中視頻',
  `content_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿內容,編輯后保存到這裏,發布后內容會複製到content,此字段清空',
  `content_imgs_draft` text NOT NULL COMMENT '草稿內容的圖片,同上',
  `content_videos_draft` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '草稿內容的視頻',
  `recommended` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0-不推薦、1-推薦',
  `author_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '作者userId',
  `author_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '作者名稱',
  `last_operator_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '最後操作人userId',
  `last_operator_name` varchar(16) NOT NULL COMMENT '最後操作人名字',
  `publish_date` datetime DEFAULT NULL COMMENT '發布時間',
  `publisher_user_id` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '發布者userId',
  `publisher_name` varchar(16) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '發布者名字',
  `pv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量pv',
  `uv` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '流量uv',
  `share_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享次數',
  `share_people_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '分享人數',
  `date_create` datetime NOT NULL,
  `date_update` datetime NOT NULL,
  `date_delete` datetime DEFAULT NULL,
  `deleted` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0 表示未刪除,刪除后是毫秒級時間戳',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_id` (`my_article_id`),
  KEY `idx_title_label_status` (`subject_id`,`platform_id`,`title`,`label_infos`(255),`source`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=861 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='文章素材庫,給集團提供文章素材'

上表中content, content_imgs,content_videos都是text類型等大字段,對於這種類型,我們需要把這種類型的表拆分成2張表 article_metedata和article_content 兩張表。

表拆分圖示

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安利一個繪製指引線的JS庫leader-line

前言

之前看到一篇推薦這個搜索引擎的新聞,對於這個搜索引擎是否好用咱們不予置評,但是我在這個搜索引擎上面發現了一個好玩的前端功能。

如上圖,將鼠標浮動到學習來源上時,會展示一堆指引線。

本博客的右側文章目錄也集成了這個功能,諸位可以玩一玩。

當時覺得這個功能很好玩,而且前端領域其實這種指引線還是有很多用處的,比如新手指引,功能指引,腦圖之類的功能。

鑒於以後很可能需要用到,當時就調試了一下這個網站,發現使用了這個庫。

然後百度了一下,發現網上也沒什麼人介紹這個庫,所以這裏寫個安利文吧。

LeaderLine

這個庫在Github上的介紹很簡單:

Draw a leader line in your web page.

意思就是在網頁上畫指引線。

使用起來也非常方便:

<script src="leader-line.min.js"></script>
<script>
  new LeaderLine(
    document.getElementById('start'),
    document.getElementById('end')
  );
</script>

new一個LeaderLine對象即可,只需要輸入兩個dom元素節點而已。

當然也可以輸入更多的參數來繪製各種各樣的指引線:

具體的使用方法可以去查看lead-line的,這裏就不贅述了。

而且這個庫本身就提供了hover繪製指引線的功能,並且能偏移起始點和結束點的位置,同時當起始點和結束點變動時,也可以實時調整指引線。

這兩個功能可以將鼠標hover到右側的文章目錄上,然後滾動鼠標輪來查看效果。

原理

這個庫的實現原理其實很簡單,根據提供的兩個dom元素,找到這兩個dom元素的位置,然後通過svg在body下繪製一條指引線。

這個庫雖然只是個js,但是在引入後會將一些樣式寫到一個id為leader-line-defs的svg元素內。

這些指引線使用了一個叫leader-line的樣式class,如果繪製指引線時出現遮擋情況,可以通過調整這個樣式class的z-index或者position來處理。

可以預想一下,這些指引線都是position:absolute的,因為position:fixed的元素在滾動時肯定會存在問題。

原理都講了,所以諸位請在頁面有fixed元素或者absolute元素時,仔細查看指引線是否會與這些元素產生遮擋。

示例代碼

這裏就以我博客右側目錄集成的指引線功能作為示例代碼:

// 生成目錄上的指引線
function createCatalogLeaderLine($h2Arr) { // $h2Arr是一個dom元素集合,注意不是數組哦
  // lines的目的是為了保留leader-line變量,方便重繪
  var lines = {};
  var options = {
    color: '#5bf', // 指引線顏色
    endPlug: "disc", // 指引線結束點的樣式
    size: 2, // 線條尺寸
    startSocket: "left", //在指引線開始的地方從元素左側開始
    endSocket: "right", //在指引線開始的地方從元素右側結束
    hide:true // 繪製時隱藏,默認為false,在初始化時可能會出現閃爍的線條
  };
  [].slice.call($h2Arr).forEach(function (item) {
    var anchor = LeaderLine.mouseHoverAnchor(document.getElementById('catalog' + item.id), 'draw', {
      // 指引線動效
      animOptions: {
        duration: 500
      },
      // 清除默認的hover樣式
      hoverStyle:{
        backgroundColor: null
      },
      // 起始點樣式,這裏為了清除默認樣式
      style: {
        paddingTop: null,
        paddingRight: null,
        paddingBottom: null,
        paddingLeft: null,
        cursor: null,
        backgroundColor: null,
        backgroundImage: null,
        backgroundSize: null,
        backgroundPosition: null,
        backgroundRepeat: null
      },
      // 當起始點被hover時調用的事件
      onSwitch: function (event) {
        var line = lines[item.id]
        // 浮動上去就重繪
        if (event.type == "mouseenter") {
          line.position();
        }
      }
    });
    lines[item.id] = new LeaderLine(
      anchor,
      document.getElementById(item.id),
      options
    );
  })
  // 滾動時重繪指引線
  $(window).scroll(function () {
    for (var key in lines) {
      lines[key].position()
    }
  })
}

其中LeaderLine.mouseHoverAnchor為leader-line提供的api,顧名思義即可。

代碼就不講了,關鍵點都有註釋。

總結

沒什麼好總結的,這裏發一個小吐槽。

其實我博客集成這個功能時,最開始是直接把這個庫的js複製粘貼到了博客園的自定義js代碼中,沒想到博客園這方面做了大小限制。

所以我就把Magi這個搜索引擎的引用地址拿來用了,萬一哪天這個搜索引擎不能用了或者js地址變了那麼我目錄的指引功能可能就掛了。

N年之後你看到這篇文章,也許功能失效了,到時候別忘了給我發個短消息提醒我一下。

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特斯拉MODEL 3三月底發佈 預估售價約合人民幣22.77萬

據報導,特斯拉將於3月31日發佈全新MODEL 3車型,新車將於同期開始接受預訂,最快有望於2017年晚些時候交付客戶。新車的預估售價約為35000美元(約合人民幣22.77萬元)。

發佈當日,特斯拉將同期開始接受現場預訂,訂金為1000美元(約合人民幣6506元),次日(4月1日)起接受線上預訂,而新車實際交付將會於2017年晚些時候進行。根據消息,預售價為35000美元(約合人民幣22.77萬元)的MODEL 3作為入門車型,其電池續航里程或低於定位更高的MODEL S和MODEL X車型。即將發佈的MODEL 3車型為一款三廂轎車,但未來不排除有跨界版本出現的可能。

特斯拉CEO埃隆•馬斯克曾經表示,MODEL 3未來有望在中國投產,而價格預計只有MODEL S的一半。作為特斯拉的入門車型,MODEL 3將是一款肩負走量任務的產品,適合進行當地語系化生產。未來國產後,其價格可能會下降三分之一。

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Nikola 氫電皮卡概念車 Badger 登場,續航將近一千公里,你信嗎?

電動車新創 Nikola 推出全新電動皮卡概念車 Badger,同時採用電池動力與氫燃料電池,續航里程高達 960 公里,零到一百加速只要 2.9 秒,問題是還有多少人相信他們?

超狂電動車新創 Nikola Motor(尼古拉)再次發出豪語,他們全新的皮卡車 Badger,將可以擁有傲視全球的 600 英哩續航力(約 960 公里),並且輸出高達 906 馬力,扭力也是兇猛的 1328 牛頓米。而且這台新車將採用雙動力模式,能夠以電池動力行駛,里程就已經有 300 英哩(約 480 公里),還可以再用氫燃料電池行駛額外的 300 英哩(480 公里),來吸引沒辦法充氫氣的族群。

Badger 的官方數據非常嚇人,完全樂勝競爭對手。

這輛新車的規格完全足以跟 Tesla Cybertruck、Rivian R1T 和電動悍馬車相抗衡,同時還有超越對手的續航力,Nikola 將在今年 9 月的技術大會上展示這輛全新的 Badger。

然而,Nikola 最不缺乏的就是漂亮的數據與規格,他們最需要的是一款真正能夠銷售的「產品」。Nikola 跟 Tesla 同樣用偉大科學家為名,也同樣喜歡講大話,但是 Tesla 在 2004 年到 2007 年總共進行了 3 輪募資,總金額約 6,500 萬美元。2006 年 Tesla 推出第一台原型車 Roadster,並且開始接單,2008 年第一季交車。儘管在初期有許多瑕疵,但至少他們把產品做出來也賣了出去。

但是 Nikola 的吸金功力遠遠超越它的前輩,他們光是 2017 年第一輪就募到 1.1 億美元後,目前已經進行了四輪募資,最新一輪的投資者包含 Bosch(博世)、Hanhwa(韓華技佳) 和 CNH(凱斯紐環球),金額超過 5 億,也讓它的募資總金額超過十億美元。

大廠領投加上跨時代的高科技,或許還要感謝 Tesla 的成功故事,讓這家連原型車都還沒做出來的車廠,就能拿下超過十億美元的資金。

Nikola 氫燃料電池卡車頭 TRE,直接和 Tesla Semi 打對台。

今年 9 月,Nikola 將舉辦 Nikola World 2020 大會,原先預定在這場大會上展示的,是他們新的氫燃料電池,根據之前官方釋出的消息,將能夠讓電動車續航力高達 1,200 公里,卡車甚至能高達 1,600 公里,讓所有人都嚇傻了。如今又新增這台氫電皮卡車 Badger 也要在 9 月展示,到底真相如何,屆時就能分曉。

如果 Nikola 真的掌握了革命性的技術,那麼未來發展很有機會超越特斯拉,成為商用市場的電動車小霸王;相反的,如果 Nikola 沒辦法兌現這些承諾,那就成了電動車界的 Theranos,對整體產業發展產生負面衝擊。

(合作媒體:。首圖來源:)

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mysql 排它鎖之行鎖、間隙鎖、后碼鎖

MySQL InnoDB支持三種行鎖定

  • 行鎖(Record Lock):鎖直接加在索引記錄上面,鎖住的是key。

  • 間隙鎖(Gap Lock):鎖定索引記錄間隙,確保索引記錄的間隙不變。間隙鎖是針對事務隔離級別為可重複讀或以上級別而設計的。

  • 后碼鎖(Next-Key Lock):行鎖和間隙鎖組合起來就叫Next-Key Lock。

默認情況下,InnoDB工作在可重複讀隔離級別下,並且會以Next-Key Lock的方式對數據行進行加鎖,這樣可以有效防止幻讀的發生。Next-Key Lock是行鎖和間隙鎖的組合,當InnoDB掃描索引記錄的時候,會首先對索引記錄加上行鎖(Record Lock),再對索引記錄兩邊的間隙加上間隙鎖(Gap Lock)。加上間隙鎖之後,其他事務就不能在這個間隙修改或者插入記錄。

行鎖(Record Lock)

  • 當需要對表中的某條數據進行寫操作(insert、update、delete、select for update)時,需要先獲取記錄的排他鎖(X鎖),這個就稱為行鎖。
create table x(`id` int, `num` int, index `idx_id` (`id`));
insert into x values(1, 1), (2, 2);

-- 事務A
START TRANSACTION;
update x set id = 1 where id = 1;

-- 事務B
-- 如果事務A沒有commit,id=1的記錄拿不到X鎖,將出現等待
START TRANSACTION;
update x set id = 1 where id = 1;

-- 事務C
-- id=2的記錄可以拿到X鎖,不會出現等待
START TRANSACTION;
update x set id = 2 where id = 2;
  • 針對InnoDB RR隔離級別,上述SQL示例展示了行鎖的特點:“鎖定特定行不允許進行修改”,但行鎖是基於表索引的,如果where條件中用的是num字段(非索引列)將產生不一樣的現象:
-- 事務A
START TRANSACTION;
update x set num = 1 where num = 1;

-- 事務B
-- 由於事務A中num字段上沒有索引將產生表鎖,導致整張表的寫操作都會出現等待
START TRANSACTION;
update x set num = 1 where num = 1;

-- 事務C
-- 同理,會出現等待
START TRANSACTION;
update x set num = 2 where num = 2;

-- 事務D
-- 等待
START TRANSACTION;
insert into x values(3, 3);

Gap鎖(Gap Lock)

在MySQL中select稱為快照讀,不需要鎖,而insert、update、delete、select for update則稱為當前讀,需要給數據加鎖,幻讀中的“讀”即是針對當前讀。

RR事務隔離級別允許存在幻讀,但InnoDB RR級別卻通過Gap鎖避免了幻讀

產生間隙鎖的條件(RR事務隔離級別下)

  • 使用普通索引鎖定
  • 使用多列唯一索引
  • 使用唯一索引鎖定多行記錄

唯一索引的間隙鎖

測試環境

MySQL,InnoDB,默認的隔離級別(RR)

數據表

CREATE TABLE `test` (
  `id` int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(8) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

數據

INSERT INTO `test` VALUES ('1', '小羅');
INSERT INTO `test` VALUES ('5', '小黃');
INSERT INTO `test` VALUES ('7', '小明');
INSERT INTO `test` VALUES ('11', '小紅');

以上數據,會生成隱藏間隙

(-infinity, 1]
(1, 5]
(5, 7]
(7, 11]
(11, +infinity]

只使用記錄鎖,不會產生間隙鎖

/* 開啟事務1 */
BEGIN;
/* 查詢 id = 5 的數據並加記錄鎖 */
SELECT * FROM `test` WHERE `id` = 5 FOR UPDATE;
/* 延遲30秒執行,防止鎖釋放 */
SELECT SLEEP(30);

-- 注意:以下的語句不是放在一個事務中執行,而是分開多次執行,每次事務中只有一條添加語句

/* 事務2插入一條 name = '小張' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (4, '小張'); # 正常執行

/* 事務3插入一條 name = '小張' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (8, '小東'); # 正常執行

/* 提交事務1,釋放事務1的鎖 */
COMMIT;

以上,由於主鍵是唯一索引,而且是只使用一個索引查詢,並且只鎖定一條記錄,所以,只會對 id = 5 的數據加上記錄鎖,而不會產生間隙鎖。

產生間隙鎖

/* 開啟事務1 */
BEGIN;
/* 查詢 id 在 7 - 11 範圍的數據並加記錄鎖 */
SELECT * FROM `test` WHERE `id` BETWEEN 5 AND 7 FOR UPDATE;
/* 延遲30秒執行,防止鎖釋放 */
SELECT SLEEP(30);

-- 注意:以下的語句不是放在一個事務中執行,而是分開多次執行,每次事務中只有一條添加語句

/* 事務2插入一條 id = 3,name = '小張1' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (3, '小張1'); # 正常執行

/* 事務3插入一條 id = 4,name = '小白' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (4, '小白'); # 正常執行

/* 事務4插入一條 id = 6,name = '小東' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (6, '小東'); # 阻塞

/* 事務5插入一條 id = 8, name = '大羅' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (8, '大羅'); # 阻塞

/* 事務6插入一條 id = 9, name = '大東' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (9, '大東'); # 阻塞

/* 事務7插入一條 id = 11, name = '李西' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (11, '李西'); # 阻塞

/* 事務8插入一條 id = 12, name = '張三' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (12, '張三'); # 正常執行

/* 提交事務1,釋放事務1的鎖 */
COMMIT;

從上面我們可以看到,(5, 7]、(7, 11] 這兩個區間,都不可插入數據,其它區間,都可以正常插入數據。所以當我們給 (5, 7] 這個區間加鎖的時候,會鎖住 (5, 7]、(7, 11] 這兩個區間。

鎖住不存在的數據

/* 開啟事務1 */
BEGIN;
/* 查詢 id = 3 這一條不存在的數據並加記錄鎖 */
SELECT * FROM `test` WHERE `id` = 3 FOR UPDATE;
/* 延遲30秒執行,防止鎖釋放 */
SELECT SLEEP(30);

-- 注意:以下的語句不是放在一個事務中執行,而是分開多次執行,每次事務中只有一條添加語句

/* 事務2插入一條 id = 3,name = '小張1' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (2, '小張1'); # 阻塞

/* 事務3插入一條 id = 4,name = '小白' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (4, '小白'); # 阻塞

/* 事務4插入一條 id = 6,name = '小東' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (6, '小東'); # 正常執行

/* 事務5插入一條 id = 8, name = '大羅' 的數據 */
INSERT INTO `test` (`id`, `name`) VALUES (8, '大羅'); # 正常執行

/* 提交事務1,釋放事務1的鎖 */
COMMIT;

我們可以看出,指定查詢某一條記錄時,如果這條記錄不存在,會產生間隙鎖

結論

  • 對於指定查詢某一條記錄的加鎖語句,如果該記錄不存在,會產生記錄鎖和間隙鎖,如果記錄存在,則只會產生記錄鎖,如:WHERE id = 5 FOR UPDATE;
  • 對於查找某一範圍內的查詢語句,會產生間隙鎖,如:WHERE id BETWEEN 5 AND 7 FOR UPDATE;

普通索引的間隙鎖

數據準備

創建 test1 表:

  • 注意:number 不是唯一值
CREATE TABLE `test1` (
  `id` int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `number` int(1) NOT NULL COMMENT '数字',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `number` (`number`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

id 是主鍵,number上建立了一個普通索引。先加一些數據:

INSERT INTO `test1` VALUES (1, 1);
INSERT INTO `test1` VALUES (5, 3);
INSERT INTO `test1` VALUES (7, 8);
INSERT INTO `test1` VALUES (11, 12);

test1表中 number 索引存在的隱藏間隙:

(-infinity, 1]
(1, 3]
(3, 8]
(8, 12]
(12, +infinity]

執行以下的事務(事務1最後提交)

/* 開啟事務1 */
BEGIN;
/* 查詢 number = 5 的數據並加記錄鎖 */
SELECT * FROM `test1` WHERE `number` = 3 FOR UPDATE;
/* 延遲30秒執行,防止鎖釋放 */
SELECT SLEEP(30);

-- 注意:以下的語句不是放在一個事務中執行,而是分開多次執行,每次事務中只有一條添加語句

/* 事務2插入一條 number = 0 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (0); -- 正常執行

/* 事務3插入一條 number = 1 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (1); -- 被阻塞

/* 事務4插入一條 number = 2 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (2); -- 被阻塞

/* 事務5插入一條 number = 4 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (4); -- 被阻塞

/* 事務6插入一條 number = 8 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (8); -- 正常執行

/* 事務7插入一條 number = 9 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (9); -- 正常執行

/* 事務8插入一條 number = 10 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`number`) VALUES (10); -- 正常執行

/* 提交事務1 */
COMMIT;

這裏可以看到,number (1 – 8) 的間隙中,插入語句都被阻塞了,而不在這個範圍內的語句,正常執行,這就是因為有間隙鎖的原因。

加深對間隙鎖的理解

將數據還原成初始化的那樣

/* 開啟事務1 */
BEGIN;
/* 查詢 number = 5 的數據並加記錄鎖 */
SELECT * FROM `test1` WHERE `number` = 3 FOR UPDATE;
/* 延遲30秒執行,防止鎖釋放 */
SELECT SLEEP(30);

/* 事務1插入一條 id = 2, number = 1 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (2, 1); -- 阻塞

/* 事務2插入一條 id = 3, number = 2 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (3, 2); -- 阻塞

/* 事務3插入一條 id = 6, number = 8 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (6, 8); -- 阻塞

/* 事務4插入一條 id = 8, number = 8 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (8, 8); -- 正常執行

/* 事務5插入一條 id = 9, number = 9 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (9, 9); -- 正常執行

/* 事務6插入一條 id = 10, number = 12 的數據 */
INSERT INTO `test1` (`id`, `number`) VALUES (10, 12); -- 正常執行

/* 事務7修改 id = 11, number = 12 的數據 */
UPDATE `test1` SET `number` = 5 WHERE `id` = 11 AND `number` = 12; -- 阻塞

/* 提交事務1 */
COMMIT;

這裡有一個奇怪的現象:

事務3添加 id = 6,number = 8 的數據,給阻塞了;
事務4添加 id = 8,number = 8 的數據,正常執行了。
事務7將 id = 11,number = 12 的數據修改為 id = 11, number = 5的操作,給阻塞了;

這是為什麼呢?我們來看看下邊的圖

從圖中可以看出,當 number 相同時,會根據主鍵 id 來排序,所以:

事務3添加的 id = 6,number = 8,這條數據是在 (3, 8) 的區間裡邊,所以會被阻塞;
事務4添加的 id = 8,number = 8,這條數據則是在(8, 12)區間裡邊,所以不會被阻塞;
事務7的修改語句相當於在 (3, 8) 的區間裡邊插入一條數據,所以也被阻塞了。

結論

  • 在普通索引列上,不管是何種查詢,只要加鎖,都會產生間隙鎖,這跟唯一索引不一樣
  • 在普通索引跟唯一索引中,數據間隙的分析,數據行是優先根據普通索引排序,再根據唯一索引排序

后碼鎖(Next-key Locks)

后碼鎖是記錄鎖與間隙鎖的組合,它的封鎖範圍,既包含索引記錄,又包含索引區間。

注:Next-key Lock的主要目的,也是為了避免幻讀(Phantom Read)。如果把事務的隔離級別降級為RC,Next-key Lock則也會失效。

總結

  • 記錄鎖、間隙鎖、后碼鎖,都屬於排它鎖;
  • 記錄鎖就是鎖住一行記錄;
  • 間隙鎖只有在事務隔離級別 RR 中才會產生;
  • 唯一索引只有鎖住多條記錄或者一條不存在的記錄的時候,才會產生間隙鎖,指定給某條存在的記錄加鎖的時候,只會加記錄鎖,不會產生間隙鎖;
  • 普通索引不管是鎖住單條,還是多條記錄,都會產生間隙鎖;
  • 間隙鎖會封鎖該條記錄相鄰兩個鍵之間的空白區域,防止其它事務在這個區域內插入、修改、刪除數據,這是為了防止出現 幻讀 現象;
  • 普通索引的間隙,優先以普通索引排序,然後再根據主鍵索引排序;
  • 事務級別是RC(讀已提交)級別的話,間隙鎖將會失效。

資料

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