本篇參看：

https://developer.salesforce.com/docs/component-library/bundle/lightning-datatable/documentation

https://www.lightningdesignsystem.com/components/data-tables/

我們在salesforce中，經常會使用 listview，標準的 lightning listview會有排序，filter展示chart等等標準功能。當然，某些情況標準搞定不了情況下，我們便需要使用自定義的開發。自定義開發我們就可以使用 lightning-datatable組件。一個 lightning-datatable組件用來展示表格數據，它可以根據數據類型展示每一列。比如一個 email類型的字段會展示一個點開以後是一個 mail:to的超鏈接。默認展示的類型是text類型。那 lightning-datatable有哪些特性呢？

• 展示和格式化焗油適當類型的列
• 具有無限滾動行功能
• 指定的數據類型允許 inline編輯
• 可以定義header的action
• 可以定義行級別的action
• 重置每一列展示的大小
• 選擇行操作
• 指定的列通過升序或者降序排列
• 文字換行和剪切
• 對行進行編號
• 設置單元格對齊方式

lightning-datatable有很多屬性，其他的請自行查看文檔，這裏只例舉幾個核心屬性或者方法。比較核心的如下：

• columns：一組列的object用來定義數據類型，這個object有很多的屬性，其中有幾個必填的配置： label & fieldName & type。分別對應着字段的展示名稱，字段的API name以及字段的類型，不同的字段類型將會自動的轉換成不同的展示形式，默認是text。其他的屬性我們後期會有簡單介紹。
• data：一組數據用來展示，通常 comulns設置表單的頭以及每個單元列的類型，data設置內容；
• hide-checkbox-column：標籤用來設定是否展示左側的checkbox，值為true/false，true即隱藏checkbox；
• selected-rows：用來初始化時展示哪些行是被選中的；
• key-field：用來指定每行的unique id；
• getSelectedRows：這個是lightning-datatable提供的方法，用來獲取哪些行用戶選中的。

簡單介紹完畢，下面通過幾點來慢慢帶入datatable的功能。

一. 基礎 Datatable展示數據

demo中展示,我們來看官方提供的一個demo。

dataTableExample1.html：用來展示一個 datatable，我們看到屬性中的data / columns / key-field都是上面描述過的， onrowselection方法為當有行選擇的時候的調用

<template>
    <lightning-datatable
            data={data}
            columns={columns}
            key-field="id"
            onrowselection={getSelectedName}>
    </lightning-datatable>
</template>

 dataTableExample1.js：有兩種方式可以獲取選擇的行信息，demo中有兩個。datatable有一個標準事件rowselection，調用以後可以通過event.detail.

selectedRows獲取選中的行的信息，另外一種就是找到datatable然後調用其getSelectedRows方法。

除此之外，我們看到columns的設置方式，除了 label / fieldName / type這三個基礎信息以外，還可以看到有 typeAttributes 以及 cellAttributes兩種設置。

• typeAttributes：用於對指定的列的類型格式化dataCell，不同的type可能擁有不同的設置。salesforce針對不同的type可以設置不同的 typeAttributes，這裏不再詳細展開，具體查看文檔；
• cellAttributes：typeAttributes用於設置針對 type的格式化，cellAttributes通常用於列中附加圖標信息，設置圖標位置等信息。

import { LightningElement } from 'lwc';

const columns = [
     {label: 'Opportunity name', fieldName: 'opportunityName', type: 'text'},
     {label: 'Confidence', fieldName: 'confidence', type: 'percent', cellAttributes:{ iconName: { fieldName: 'trendIcon' }, iconPosition: 'right' }},
     {label: 'Amount', fieldName: 'amount', type: 'currency', typeAttributes: { currencyCode: 'EUR'}},
     {label: 'Contact Email', fieldName: 'contact', type: 'email'},
     {label: 'Contact Phone', fieldName: 'phone', type: 'phone'},
];

const data = [{
                    id: 'a',
                    opportunityName: 'Cloudhub',
                    confidence: 0.2,
                    amount: 25000,
                    contact: 'jrogers@cloudhub.com',
                    phone: '2352235235',
                    trendIcon: 'utility:down'
                },
                {
                    id: 'b',
                    opportunityName: 'Quip',
                    confidence: 0.78,
                    amount: 740000,
                    contact: 'quipy@quip.com',
                    phone: '2352235235',
                    trendIcon: 'utility:up'
                }];

export default class DatatableExample1 extends LightningElement {
    data = data;
    columns = columns;

    getSelectedName(event) {
        //兩種方式獲取選中的行，第一種是使用 event.detail.selectedRows，另外一種是使用querySelector找到 lightning-datatable，然後使用datatable封裝的方法
        //const selectedRows = event.detail.selectedRows;
        const dataTable = this.template.querySelector('lightning-datatable');
        const selectedRows = dataTable.getSelectedRows();
        // Display that fieldName of the selected rows
        for (let i = 0; i < selectedRows.length; i++){
            console.log("You selected: " + selectedRows[i].opportunityName);
        }
    }
}

 簡單展示效果如下：

 二. datatable中展示父表中的字段值

上個demo中簡單介紹了datatable的使用，數據全是寫死的demo，接下來通過一個包含後台的邏輯進行datatable展示數據。

DataTableExampleController：用於獲取 Case表中的相關字段以及其父表的字段

public with sharing class DataTableExampleController {
    @AuraEnabled(cacheable=true)
    public static List<Case> getCaseList(){
        List<Case> caseList = [SELECT Id,CaseNumber,Account.Name,
                                    Priority,Status
                                FROM Case
                                LIMIT 100];
        return caseList;
    }
}

datatableExample2.js：用於展示相關的字段，通過wire adapter獲取後台數據放在data中

import { LightningElement, track, wire } from 'lwc';
import getCaseList from '@salesforce/apex/DataTableExampleController.getCaseList';
const COLUMNS = [
    {label: 'Case Number', fieldName: 'CaseNumber', type: 'text'},
    {label: 'Account Name', fieldName: 'Account.Name', type: 'text'},
    {label: 'Priority', fieldName: 'Priority', type: 'text'},
    {label: 'Status', fieldName: 'Status', type: 'text'}
];
export default class DataTableExample2 extends LightningElement {
    columns = COLUMNS;
    @track datas;

    @wire(getCaseList)
    wiredCaseList({ error, data }) {
        if(data) {
            this.datas = data;
        } else if(error) {
            //TODO
            console.log(JSON.stringify(error));
        }
    }
}

dataTableExample.html：展示datatable

<template>
    <lightning-datatable
            data={datas}
            columns={columns}
            key-field="id"
            >
    </lightning-datatable>
</template>

結果展示：通過下圖我們可以看到，其他的字段可以正常展示，但是父表的數據獲取確實失敗的。

 來剖析一下原因，datatable針對columns的fieldName只支持一級結構的獲取，針對獲取父的方式沒法通過 各種點的方式獲取到，那麼如何獲取呢，查看下面的方式，我們對js的代碼進行一下改動。按照下面的步驟兩步走的修改。

 結果展示：我們可以看到 Account Name列的值也順利的展示出來了，按照這種操作做一個拓展，其實我們也可以去做一些字段間的邏輯操作拼出一個符合我們邏輯的列，不僅僅局限於獲取父的對象值這種簡單操作。

 三. 實現datatable展示 formula類型是圖片的功能

自己看文檔的小夥伴可能發現datatable的columns的type沒有類似 image類型，但是在object field創建時我們很容易創建一些IMAGE的字段，那樣的話使用標準的datatable便無法展示，那要如何操作呢？還好lwc提供了一個自定義類型的操作。首先我們在Case表裡面新增一個formula 字段，展示圖片。

 接下來一步接着一步搞定。

dataTableWithImage.js：這裏需要繼承 LightningDatatable,並且引入 imageRow.html，其用於做template

import LightningDatatable from 'lightning/datatable';
import imageRow from './imageRow.html';
export default class DataTableWithImage extends LightningDatatable {
    static customTypes = {
        image: {
            template: imageRow
        }
    };
}

imageRow.html：默認要求 imageRow需要和 dataTableWithImage在同一個目錄下，如果不在一個目錄，需要改上面的文件目錄信息。

<template>
    <c-data-table-image-template
        url={value}
        >
    </c-data-table-image-template>
</template>

dataTableImageTemplate.html：用來通過 img標籤展示圖片

<template>
    <img src={url} class="image"/>
</template>

dataTableImageTemplate.css：用來設置圖片大小的初始值，這種是一種偷懶的方式，正常應該通過 attribute注入進來指定大小的寬和高。

.image {
  height: 30px;
  width: 30px;
}

dataTableImageTemplate.js

import { LightningElement,api } from 'lwc';

export default class DataTableImageTemplate extends LightningElement {
    @api url;
}

OK,通過上面的這些步驟我們實現和繼承了自定義的datatable組件。接下來是調用操作。我們在class裏面搜索一下Priority_Image__c這個字段，apexClass這裏不再寫。

dataTableExample3.js：這裡有幾個關鍵點。

• 設置 type為 image類型，image類型是我們上文自定義創建的
• 對 formula類型進行解析，找到他的src部分。比如針對<img src=”/resource/priority/priority/medium.png” alt=”Priority Flag” border=”0″/>這個字符串，我們需要的是/resource/priority/priority/medium.png這個字符串

import { LightningElement, track, wire } from 'lwc';
import getCaseList from '@salesforce/apex/DataTableExampleController.getCaseList';

const COLUMNS = [
    {label: 'Case Number', fieldName: 'CaseNumber', type: 'text'},
    {label: 'Account Name', fieldName: 'AccountName', type: 'text'},
    {label: 'Priority', fieldName: 'Priority', type: 'text'},
    { label: 'Priority Image',fieldName:'Priority_Image__c',type: 'image' },
    {label: 'Status', fieldName: 'Status', type: 'text'}
];
export default class DataTableExample3 extends LightningElement {
    columns = COLUMNS;
    @track datas;

    @wire(getCaseList)
    wiredCaseList({ error, data }) {
        if(data) {
            //this.datas = data;
            let resultList = [];
            let objectTemp;
            data.forEach(item => {
                objectTemp = Object.assign({},item);
                if(item.Account) {
                    objectTemp.AccountName = item.Account.Name;
                }

                const srcIndex = objectTemp.Priority_Image__c.indexOf('src=');
                if(srcIndex !== -1) {
                    const imgSrcSubstring = objectTemp.Priority_Image__c.substring(srcIndex + 5);
                    objectTemp.Priority_Image__c = imgSrcSubstring.substring(0,imgSrcSubstring.indexOf('"'))
                }
                console.log(JSON.stringify(objectTemp));
                resultList.push(objectTemp);
            });
            this.datas = resultList;
        } else if(error) {
            //TODO
            console.log(JSON.stringify(error));
        }
    }
}

dataTableExample3.html

<template>
    <c-data-table-with-image
                    key-field="id"
                    data={datas}
                    columns={columns}
                    >
                </c-data-table-with-image>
</template>

結果展示：針對不同的Priority展示其對應的formula的圖片。

總結：篇中講了datatable的簡單的應用以及相應的擴展，datatable很強悍，這裏不逐點講述，感興趣的可以自行查看 inline edit，action等操作。篇中有錯誤地方歡迎指出，有不懂的歡迎留言。

後記：工作原因這篇博客準備了好久才成型，不知不覺學了半年的lwc的開發，也整理總結了一些博客供自己和他人學習。前半年的主旋律大部分時間都在學習lwc，後半年的時間大部分會放在考證和學習其他技術，不出意外應該是今年的最後一篇lwc的博文。有其他lwc的問題歡迎留言探討，希望各位salesforce開發者可以養成獨立思考的能力，先思考，在查，最後再問。加油！

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一、sentinel是什麼

sentinel的官方名稱叫分佈式系統的流量防衛兵。Sentinel 以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性。在Spring Cloud項目中最開始我們使用的是Hystrix，目前已停止更新了。現在Spring Cloud官方推薦的是rensilience4j。當然還有我們今天學習的sentinel。

Sentinel 具有以下特徵:

• 豐富的應用場景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的雙十一大促流量的核心場景，例如秒殺（即突發流量控制在系統容量可以承受的範圍）、消息削峰填谷、集群流量控制、實時熔斷下游不可用應用等。
• 完備的實時監控：Sentinel 同時提供實時的監控功能。您可以在控制台中看到接入應用的單台機器秒級數據，甚至 500 台以下規模的集群的匯總運 行情況。
• 廣泛的開源生態：Sentinel 提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相應的依賴並進行簡單的配置即可快速地接入 Sentinel。
• 完善的 SPI 擴展點：Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展接口。您可以通過實現擴展接口來快速地定製邏輯。例如定製規則管理、適配動態數據源等。

二、sentinel實現限流

2.1 安裝sentinel控制台

• 下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases

這裏我們直接下載jar包即可，下載后通過命令行啟動：

java -jar sentinel-dashboard-1.7.2.jar

• 默認端口：8080
• 默認用戶名：sentinel
• 默認密碼：sentinel

啟動成功后，我們瀏覽器訪問http://localhost:8080，出現如下界面。

2.2 微服務繼承sentinel

• 引入sentinel依賴

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

• 添加sentinel的相關配置

server:
  port: 7003
spring:
  application:
    name: sentinel-provider
  cloud:
	nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080

• 提供個接口用來測試限流

@SpringBootApplication
public class SentinelApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SentinelApplication.class, args);
    }
}

@RestController
class TestController{
    @GetMapping("/test")
    public String test(){
        return "hello! sentinel!";
    }
}

我們請求幾次這個接口后，打開sentinel控制台，就可以實時監控到這個sentinel-provider服務接口調用情況了。

2.3 配置限流規則

我們這裏做一個簡單的規則配置:

• 閥值類型：QPS

• 單機閥值：2

意思就是：該接口每秒最多允許進入兩個請求。

點擊新增后，在流控規則里發現了一條規則：

現在，我們繼續請求3次這個接口。第三次響應的內容如下：

Blocked by Sentinel (flow limiting)

我們打開控制台發現拒絕了一條請求。

三、Sentinel規則介紹

不管是限流還是降級，它都是按照某種規則進行的，下面具體介紹一下sentinel支持的幾種規則。

3.1 流控規則

流量控制，其原理是監控應用流量的QPS(每秒查詢率) 或併發線程數等指標，當達到指定的閾值時

對流量進行控制，以避免被瞬時的流量高峰衝垮，從而保障應用的高可用性。

資源名：唯一名稱，默認是請求路徑，可自定義

針對來源：指定對哪個微服務進行限流，默認指default，意思是不區分來源，全部限制

閾值類型/單機閾值：

• QPS（每秒請求數量）: 當調用該接口的QPS達到閾值的時候，進行限流

• 線程數：當調用該接口的線程數達到閾值的時候，進行限流

3.2 降級規則

降級規則就是當滿足什麼條件時，對服務降級——即將請求轉發到另外接口上，這個接口與業務無關，只是為了保證系統的完整性。

• RT（平均響應時間） ：當資源的平均響應時間超過閾值（以 ms 為單位）之後，資源進入准降級狀態。如果接下來 1s 內持續進入 5 個請求，它們的 RT都持續超過這個閾值，那麼在接下的時間窗口（以 s 為單位）之內，就會對這個方法進行服務降級。

  注意 Sentinel 默認統計的 RT 上限是 4900 ms，超出此閾值的都會算作 4900 ms，若需要變更此上限可以通過啟動配置項 -Dcsp.sentinel.statistic.max.rt=xxx 來配置。

• 異常比例：當資源的每秒異常總數占通過量的比值超過閾值之後，資源進入降級狀態，即在接下的時間窗口（以 s 為單位）之內，對這個方法的調用都會自動地返回。異常比率的閾值範圍是 [0.0,1.0]。

• 異常數 ：當資源近 1 分鐘的異常數目超過閾值之後會進行服務降級。注意由於統計時間窗口是分鐘級別的，若時間窗口小於 60s，則結束熔斷狀態后仍可能再進入熔斷狀態。

3.3 熱點規則

熱點規則允許將規則具體到參數上。

我們用個例子來看看效果。

• 編寫接口

@GetMapping("/myTest")
@SentinelResource("test3")
public String test123(String name,String age){
    return  name + "----"+ age;
}

• 添加規則

• 運行效果

結果显示，第一個參數被限流了，而第二個參數正常。

3.4 系統規則

系統保護規則是從應用級別的入口流量進行控制，從單台機器的總體 Load、RT、入口 QPS 、CPU使用率和線程數五個維度監控應用數據，讓系統盡可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。

系統保護規則是應用整體維度的，而不是資源維度的，並且僅對入口流量 (進入應用的流量) 生效。

• Load（僅對 Linux/Unix-like 機器生效）：當系統 load1 超過閾值，且系統當前的併發線程數超過系統容量時才會觸發系統保護。系統容量由系統的 maxQps * minRt 計算得出。設定參考值一般是 CPU cores * 2.5。

• RT：當單台機器上所有入口流量的平均 RT 達到閾值即觸發系統保護，單位是毫秒。

• 線程數：當單台機器上所有入口流量的併發線程數達到閾值即觸發系統保護。

• 入口 QPS：當單台機器上所有入口流量的 QPS 達到閾值即觸發系統保護。

• CPU使用率：當單台機器上所有入口流量的 CPU使用率達到閾值即觸發系統保護。

3.5 授權規則

很多時候，我們需要根據調用來源來判斷該次請求是否允許放行，這時候可以使用 Sentinel 的來源問控制的功能。來源訪問控制根據資源的請求來源（origin）限制資源是否通過：

• 若配置白名單，則只有請求來源位於白名單內時才可通過；

• 若配置黑名單，則請求來源位於黑名單時不通過，其餘的請求通過。

流控應用：sentinel提供了RequestOriginParser來處理接口來源。

我們運行abc來源的請求訪問/test接口。

@Component
class requestOrigin implements RequestOriginParser{

    @Override
    public String parseOrigin(HttpServletRequest httpServletRequest) {
        String server = httpServletRequest.getParameter("server");
        return server;
    }
}

我們請求http://localhost:7003/test?server=abc 和 http://localhost:7003/test?server=ab來分別看看效果。

@SentinelResource的使用

@SentinelResource 用於定義資源，並提供可選的異常處理和 fallback 配置項。

主要參數有以下幾個

屬性	作用
value	資源名稱
entryType	entry類型，標記流量的方向，取值IN/OUT，默認是OUT
blockHandler	處理BlockException的函數名稱,函數要求：1. 必須是 public;2.返回類型 參數與原方法一致;3. 默認需和原方法在同一個類中。若希望使用其他類的函數，可配置blockHandlerClass ，並指定blockHandlerClass裏面的方法。
blockHandlerClass	存放blockHandler的類,對應的處理函數必須static修飾。
fallback	1. 返回類型與原方法一致;2. 參數類型需要和原方法相匹配;3. 默認需和原方法在同一個類中。若希望使用其他類的函數，可配置fallbackClass
fallbackClass	存放fallback的類。對應的處理函數必須static修飾。
defaultFallback	若同時配置了 fallback 和 defaultFallback，以fallback為準。
exceptionsToIgnore	指定排除掉哪些異常。排除的異常不會計入異常統計，也不會進入fallback邏輯，而是原樣拋出。
exceptionsToTrace	需要trace的異常

@sentinelResource可結合blockHandler用於限流處理，結合fallback用於降級處理。具體規則可通過sentinel控制台配置，具體我就不演示了，在下一章內容中，我會分別演示限流和降級的應用。

public class MySentinelResource {

    @SentinelResource(value="message",blockHandler="blockHandler",fallback="fallback")
    public String message(String str){
        if(StringUtils.isBlank(str)){
            throw new RuntimeException();
        }
        return str;
    }
    /**
     * 限流處理
     * @param str
     * @param ex
     * @return
     */
    public String blockHandler(String str, BlockedException ex){
        return str + "--"+ ex;
    }
    /**
     * 降級處理
     * @param str
     * @return
     */
    public String fallback(String str){
        return null;
    }
}

代碼示例

gitee：https://gitee.com/zhixie/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server

github：https://github.com/binzh303/spring-cloud-alibaba-learning/tree/master/sentinel-server

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作者：i_dovelemon

日期：2020-06-23

主題：Screen Space Planar Reflection, Compute Shader

引言

        前段時間，同事發來一篇講述特化版本的 Screen Space Reflection 實現 Planar Reflection 的文章。出於好奇，實驗了下，看看效果如何。如下是目前實現出來的基礎版本的效果：

 原理

        對於上圖來說， Water Plane 表示水面，上半部分為實際場景的山體，下半部分為以水面為鏡像進行反射之後的山體效果。

        對於山體上某一個點（圖中白色點）來說，它對應的鏡像點為黃色點。

        我們可以從 Screen Position 以及 Depth Texture 信息，計算出來白點的世界坐標位置 WorldPosition。

        然後可以以 Water Plane 所在的平面對該 WorldPosition 作鏡像操作，得到 ReflectionPosition。

        得到 ReflectionPosition 之後，我們就能夠計算出來 ReflectionPostion 所對應的屏幕坐標 Reflection Screen Position。

        根據前面的操作，我們就可以知道，此時 Reflection Screen Position 所反射的顏色即為 Screen Positon 所表示的顏色。

        基礎原理十分簡單，但是實際實現的時候，會發現有很多問題。接下里一一講述。

問題

閃爍

        根據上面的原理，可以想到，有多個像素可能會被反射到相同的位置，如下圖所示：

         這樣由於 GPU 執行順序的不確定性，就會導致畫面出現閃爍，如下所示：

        針對這樣的問題，我們實際需要的反射點是最近的反射點。可以考慮使用 HLSL 中提供的 InterlockedMin/InterlockedMax (參考[1]，[2]) 之類的指令，在寫入數據時進行大小比較，從而實現保存最近反射點的功能。

        前面的指令雖然能夠實現大小比較，以此進行排序。但是根據前面的描述，我們實際保存的是反射點的顏色。沒有辦法只根據顏色進行排序，所以我們需要保存其他便於排序的信息，這裏選擇使用反射點的 Screen Position。並且按照如下方式進行編碼，從而實現獲取最近反射點的效果：

                        uint2 SrcPosPixel = uint2(DepthPos.x, DepthPos.y);
                        uint2 ReflPosPixel = ReflPosUV * uint2(ReflectWidth, ReflectHeight);

                        int Hash = SrcPosPixel.y << 16 | SrcPosPixel.x;
                        int dotCare = 0;
                        InterlockedMin(HashResult[ReflPosPixel], Hash, dotCare);

Encode and Sort

孔洞

        根據先前算法的描述，我們知道，我們先要根據 Depth 信息和 Screen Position 信息計算出 World Positon，然後鏡像之後，在轉化為新的屏幕坐標。在這一系列操作中，由於數值計算的不精確性，導致有些地方沒有存儲到有效的反射點位置信息，從而導致最終显示時畫面上有孔洞的情況，如下圖所示：

        幸運的是，從結果看這些孔洞並不會聚集在一起，形成大塊的黑塊。對於這種情況，我們只要在生成反射貼圖的時候，檢測到沒有保存有效位置信息時，遍歷下周圍的像素，尋找到一個擁有有效像素的值即可解決這個問題，如下代碼所示：

        uint Hash = HashTexture[id.xy].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x, id.y + 1)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x, id.y - 1)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x + 1, id.y)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x - 1, id.y)].x;

        if (Hash != 0x0FFFFFFF)
        {
            uint x = Hash & 0xFFFF;
            uint y = Hash >> 16;
            ReflectionTexture[id.xy] = ColorTexture[uint2(x, y)];
        }
        else
        {
            ReflectionTexture[id.xy] = float4(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
        }

Hole

        如下是修正孔洞之後的效果：

實現

        本文的代碼是使用 Unity 實現的，實現起來比較簡單。比較坑的地方在於 Unity 裏面獲取 Projection Matrix 要通過 GL.GetGPUProjectionMatrix (文獻[3]) 轉化一下才能變成傳遞到 GPU 上用於渲染的投影矩陣。如下是功能核心的 Compute Shader 代碼：

// Each #kernel tells which function to compile; you can have many kernels
#pragma enable_d3d11_debug_symbols
#pragma kernel SSPRClear_Main
#pragma kernel SSPRHash_Main
#pragma kernel SSPRResolve_Main

//-----------------------------------------------------------------
float4x4 VPMatrix;
float4x4 InvVPMatrix;
uint Width;
uint Height;
uint ReflectWidth;
uint ReflectHeight;

//--------------------------------------------------------------------
RWTexture2D<int> ClearHashTexture;

[numthreads(8, 8, 1)]
void SSPRClear_Main(uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    if (id.x < ReflectWidth && id.y < ReflectHeight)
    {
        ClearHashTexture[id.xy] = 0x0FFFFFFF;
    }
}

//---------------------------------------------------------------
Texture2D<float> DepthTex;
RWTexture2D<int> HashResult;

#define DownSampleFactor (1)

float3 Unproject(float3 clip)
{
    float4 clipW = float4(clip, 1.0f);
    clipW = mul(InvVPMatrix, clipW);
    clipW.xyz = clipW.xyz / clipW.w;
    return clipW.xyz;
}

float2 Project(float3 world)
{
    float4 worldW = float4(world, 1.0f);
    worldW = mul(VPMatrix, worldW);
    worldW.xy = worldW.xy / worldW.w;
    worldW.xy = (worldW.xy + float2(1.0f, 1.0f)) / 2.0f;
    return worldW.xy;
}

[numthreads(8, 8, 1)]
void SSPRHash_Main(uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    for (uint i = 0; i < DownSampleFactor; i++)
    {
        for (uint j = 0; j < DownSampleFactor; j++)
        {
            uint2 DepthPos = uint2(id.x * DownSampleFactor + i, id.y * DownSampleFactor + j);
            if (DepthPos.x < Width && DepthPos.y < Height)
            {
                float depth = DepthTex.Load(int3(DepthPos.x, DepthPos.y, 0)).x;

                if (depth > 0.0f)
                {
                    float2 uv = (DepthPos.xy * 1.0f) / float2(Width, Height);
                    uv = uv * 2.0f - float2(1.0f, 1.0f);
                    uv.y = -uv.y;

                    float3 PosWS = Unproject(float3(uv, depth));

                    if (PosWS.y > 0.0f)
                    {
                        float3 ReflPosWS = float3(PosWS.x, -PosWS.y, PosWS.z);
                        float2 ReflPosUV = Project(ReflPosWS);

                        uint2 SrcPosPixel = uint2(DepthPos.x, DepthPos.y);
                        uint2 ReflPosPixel = ReflPosUV * uint2(ReflectWidth, ReflectHeight);

                        int Hash = SrcPosPixel.y << 16 | SrcPosPixel.x;
                        int dotCare = 0;
                        InterlockedMin(HashResult[ReflPosPixel], Hash, dotCare);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

//------------------------------------------------------------------------------
Texture2D<int> HashTexture;
Texture2D<float4> ColorTexture;
RWTexture2D<float4> ReflectionTexture;

[numthreads(8, 8, 1)]
void SSPRResolve_Main(uint3 id : SV_DispatchThreadID)
{
    if (id.x < ReflectWidth && id.y < ReflectHeight)
    {
        uint Hash = HashTexture[id.xy].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x, id.y + 1)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x, id.y - 1)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x + 1, id.y)].x;
        if (Hash == 0x0FFFFFFF)
            Hash = HashTexture[uint2(id.x - 1, id.y)].x;

        if (Hash != 0x0FFFFFFF)
        {
            uint x = Hash & 0xFFFF;
            uint y = Hash >> 16;
            ReflectionTexture[id.xy] = ColorTexture[uint2(x, y)];
        }
        else
        {
            ReflectionTexture[id.xy] = float4(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
        }
    }
}

ScreenSpacePlanarReflection

結論

        本文只是探索這個方法的可能性，更加複雜的實現，更加高效的優化可以參考文獻[4][5]，這也是本文主要參考的對象。

        相比於傳統的繪製場景兩邊的方法來說，這個方案的性能更加高效，同時也沒有 SSR 那樣的高需求。在條件滿足的情況下，使用該方案能夠帶來顯著的效果提升，推薦可以嘗試。

        完整代碼在這裏：https://github.com/idovelemon/UnityProj/tree/master/ScreenSpacePlanarReflection

參考文獻

[1] HLSL-InterlockedMax

[2] HLSL-InterlockedMin

[3] GL.GetGPUProjectionMatrix

[4] Screen Space Planar Reflection

[5] Optimized Pixel Projected Reflections for Planar Reflectors

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摘錄自2019年11月26日自由時報報導

美國德州錢伯斯郡阿納瓦克（Anahuac）發生罕見的動物襲擊案，幫忙照料一對老夫妻的59歲看護羅林斯（Christine Rollins）於24日上班時間遲遲沒有現身，84歲的屋主等不下去外出查看時，驚見她陳屍在屋外，目前當局認為她遭到多隻野豬攻擊死亡。

據《CNN》報導，錢伯斯郡警長霍桑（Brian Hawthorne）於25日的新聞發布會指出，羅林斯於24日清晨6時至6時30分左右，遭遇不同野豬的襲擊，當時外面天色還很黑。

霍桑指出，這是他從警35年以來所見過最糟糕的事情之一，法醫里弗斯（Selly Rivers）確認現場有多頭豬隻犯案，因為羅林斯身上的咬傷傷口大小不一。

德州公園和野生動物局的資料顯示，成年野豬的體重在100磅至400磅之間（約45.3公斤至181公斤）。霍桑則透露，野豬的確在德州造成問題，但很少出現襲擊人類的案件。

※ 本文與 行政院農業委員會 林務局   合作刊登

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