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  • 質量硬,性價比無敵,懂車的都說這3款車比BBA更值得買

    質量硬,性價比無敵,懂車的都說這3款車比BBA更值得買

    點評:放在以前,皇冠就是身份的象徵,也算是款足以媲美百萬級別車輛的車子,隨着諸多豪華品牌的入駐以及價格的降低,市場份額確實也受到了一定的衝擊。但秉承豪華穩重路線的18款皇冠在外觀和內飾上進行了年輕化,這一性格上的變化致使皇冠既穩住了老用戶也吸引了不少年輕的消費者。

    在中國,汽車市場有個很奇妙的現象:有時候沒有競爭優勢的車型,卻成為銷量榜單上前幾名的常客;而有些產品競爭力很強的車型,卻好似不怎麼如意。但今天要為大家揭曉的是那些銷量看似不怎樣,在細分市場卻有不錯表現的特殊車型。

    在進行分析點評之前,我們首先來看看本次分析的那些車子在今年前3個月的銷量指數。

    點評:金牛座是福特品牌旗下的一款高端轎車車型,雖非屬豪華品牌但售價快30萬的它,素質可謂非常的高,大氣又低調的外觀配以變態級別的配置,以絕對性的優勢足以和豪華品牌扳手腕。但面對豪華品牌和同級車大眾的帕薩特和邁騰在20幾萬區間所帶來的巨大壓力,在今年1-3月的總銷量中金牛座還是頂住了壓力,賣出了4778輛。就性價比而言,金牛座還是很高的,就是售價有點偏高,如若售價能稍微降低一些,並配以一些購車優惠,相信在接下來的日子里,金牛的銷售表現會更令人滿意。

    點評:放在以前,皇冠就是身份的象徵,也算是款足以媲美百萬級別車輛的車子,隨着諸多豪華品牌的入駐以及價格的降低,市場份額確實也受到了一定的衝擊。但秉承豪華穩重路線的18款皇冠在外觀和內飾上進行了年輕化,這一性格上的變化致使皇冠既穩住了老用戶也吸引了不少年輕的消費者。況且,皇冠本身就擁有不錯的綜合性價比和情懷感,並不會比BBA車型差,如果30萬讓消費者選擇購車,相信不少消費者都會選擇這些開起來更有格調又有品味的車子。

    點評:非豪華品牌的輝昂和奧迪A7、A8等車型屬同平台打造,帶點奧迪影子,並帶有眾多賣點的輝昂在實力上絲毫也不比豪華品牌同級別車型遜色,在國內市場大眾也有不少專屬中國的車子,藉助大眾的品牌影響,輝昂這款車的知名度也有相應的提升。另外從市場行情來說,雖說中大型車的市場仍舊是豪華品牌車的天下,但是大街上千篇一律的豪華品牌車也給了輝昂一定的機遇,憑藉過硬的實力在這个中大型車的市場中還是分得一杯羹。

    總結

    金牛座、皇冠、輝昂三款車都很好,性價比也很不錯,在整個細分市場上表現還算是差強人意!其實吧,覺得金牛座這些怎麼也是比3系和C級車要高上一個等級,轉而有不少的消費者放棄BBA車型,選擇這些二線豪華品牌也不足為奇。畢竟與其選擇開着分分鐘與人撞車的BBA上街,不如選擇這些二線豪華品牌車,開起來更有格調和氣質。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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  • 教授試了一款不到10萬的智能SUV?

    教授試了一款不到10萬的智能SUV?

    1英寸的中控大屏清晰度和靈敏度都表現不錯,並且還加入了車聯網功能,通過語音可以控制車輛大多數的功能,例如開關天窗,開關音樂等,方便車主日常用車生活,同時增加行車安全。整車的配置豐富,前排座椅加熱,車道偏離預警,盲區監測,全景攝像頭,ESp車身穩定系統應有盡有,這也是自主品牌的優勢之一。

    五月份的青島是夏至未至的時分,海風輕拂過臉頰,聞着少許帶有魚腥味的海風,來到青島試駕2018款凱翼X3,雖然說凱翼是新興品牌,但並不代表車輛的競爭力低,到底細節如何?產品力怎麼樣?為你一一解讀。

    外觀上,2018款凱翼X3與2017款區別不大,U型鍍鉻條圍繞着進去格柵,並與前大燈相結合,配合上半圓形行車燈圍繞的透鏡大燈,雖說是鹵素光源,但透鏡的加入讓整車的精神氣更上一層樓。

    雙色的輪圈時尚感很強,215/60 R17的輪胎尺寸,有足夠厚的胎壁來面對各種複雜路況,符合它SUV的定位,高配車型為18寸輪圈,視覺效果更好,但濾震效果不及17寸輪胎。

    車尾的造型是凱翼X3的亮點之一,小書包造型的外掛備胎,讓整輛車的野性十足,側開的開門方式也個性十足;尾燈的造型與頭燈呼應,同是半圓形,點亮后視覺效果滿分。

    內飾有兩種配色:全黑/黑棕,中控台總體以對稱設計為主,主要突出年輕,簡約化,中控台上方使用的是軟質材料,銀色的飾條讓整个中控台的層次感增加了不少,圓形的空調出風口加上周圍的銀色裝飾,增添了內飾的一絲活力。10.1英寸的中控大屏清晰度和靈敏度都表現不錯,並且還加入了車聯網功能,通過語音可以控制車輛大多數的功能,例如開關天窗,開關音樂等,方便車主日常用車生活,同時增加行車安全。

    整車的配置豐富,前排座椅加熱,車道偏離預警,盲區監測,全景攝像頭,ESp車身穩定系統應有盡有,這也是自主品牌的優勢之一。

    主駕的座椅支持6向手動調節,座椅皮質的手感雖然不算特別好,比上不足比下有餘。第二排座椅支持4/6放倒,不過放倒以後上下地台差別大,不利於大物件裝載,側開門也帶來了一個缺點,往右開的側開門方式不太適合中國國情使用,因為我國道路是靠右行駛,一般情況下是靠右停車,向右開門的話會阻礙物品的裝載以及影響安全。

    2018款凱翼X3全系標配1.6L自然吸氣發動機,智享版以上配備CVT變速箱(智享版一下為手動),發動機最大馬力126ps,最大扭矩160N*m,從數據上看,整體的功率不算大,由於CVT變速箱的特性,整體動力輸出以平順為主調,2000rpm一下車輛表現慵懶,2000rpm以上稍有起色,如果想要在高速上快速超車,需要增加多一點提前量。3000rpm以上發動機的噪音又會相對明顯,總體來說動力總成在夠用的範圍。

    方向盤轉向力度有三擋可調,轉向有三種重量,日常使用個人比較喜歡最輕模式,減輕勞動強度。

    凱翼X3使用前麥弗遜后雙連桿結構,整體調校毫無意外地偏舒適,在車輛經過減速帶等快速的凸起時,會比較积極地過濾震動,但遇到波浪型或較大拋跳的路面時,懸挂就顯得有點無所適從,且懸挂偏向支撐,所以傳到車內的震動會相對大一點,給人一絲運動感。

    總結

    凱翼X3的外形和內飾都是為了迎接年輕人圍目的,2018款凱翼X3將該理念貫徹得更加徹底,並且增加了車聯網系統,進入如今時髦的互聯網汽車行列,即使將價格控制在10萬以下,ESp、盲區監測、車道偏離預警系統等實用的配置一樣不落,動力和操控不是凱翼的長處,但好在空間濾震都不錯,總體中規中矩,沒有什麼短板,是年輕人第一輛車,又需要一定實用性不錯的選擇。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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  • 曾經的銷量強者,三十而立能否再度發力?

    曾經的銷量強者,三十而立能否再度發力?

    整個內飾最吸睛的地方是方向盤,兩輻式設計的方向盤尺寸不算小,但是會感覺有點奇怪,喇叭蓋板是從下往上包,而不是一般的從上往下,而且整個設計形狀有點彆扭,需要一點時間去適應,具介紹稱整個形狀調轉一百八十度就是跟中控面板的形狀一致的,好像是這樣,但是打滿一百八十度的感覺會更怪,這算是個彩蛋。

    說起海馬這個品牌,是需要花一點時間去回憶起來,然後感覺到有點惋惜,近幾年自主品牌突飛猛進,很多都發展到令人佩服的地步,眾多車型充斥着各大主流市場,而海馬則沒能成為其中之一,對於第一代的福美來記憶猶新,年銷量可達10萬輛,而現在已經不堪回首。

    海馬從1988建立至今已經30年了,福美來再推新車型,那麼在而立之年,這款新車有着怎樣的表現呢?它對比自身有什麼突破,對比對手競爭力又在哪裡呢?前往海南三亞,一探究竟。

    外觀:這大概是最好看的福美來了

    這裏需要提一下福美來家族的其他車型,雖然臉和顏值這個是比較主觀的東西,但客觀地講,福美來家族的外觀設計比起同級競品,是存在一定差距的,譬如福美來MpV和福美來F7,兩款車其實是兄弟車型,只是兩款車型採用了不同的設計。

    福美來MpV的設計是比較年輕、張揚一點,外觀最奪目的就是前臉的進氣格柵和大燈的設計,大量的豎立鍍鉻飾條,對於顏值高低保留意見,而F7採用了橫向的鍍鉻飾條,看起來更居家一點,而大燈的造型是一樣的,相比福美來MpV,我更容易接受福美來F7。

    福美來F5定位緊湊型家轎,車身尺寸和福美來大體一致,可以看做是兄弟車型,長寬高分別是4698*1805*1477(mm),軸距2685mm,只是寬度差了1mm。

    尺寸相同,但是前臉比起福美來,就如福美來F7之於福美來MpV,採用差異化的設計風格,更居家的設計讓更容易接受一些,最大的變化在於前進氣格柵,相比起福美來那粗大的橫飾條,F5採用了滿天星前臉格柵,據介紹星星的形狀是用上下翻轉重合的兩個海馬車標合成的這麼一個設計理念,一眼看上去的話是比較有辨識度。

    大燈的形狀其實是跟福美來一致的,試駕的是高配車型,全系採用鹵素光源,有加透鏡。

    LED日行燈手動擋和自動擋的頂配才有配備,布置在最外側,霧燈靠裡邊。

    對比起福美來也是有一點區別的,福美來沒有LED日行燈,兩側進氣口的裝飾都不一樣,比起它比較犀利的兩個尖角裝飾,F5的這個設計明顯更大氣,有橫向拉伸感。

    個人覺得側面是F5最大的看點,上腰線斷開若隱若現,下腰線一直延伸至尾部,非常有動感,特別是寶藍色的車色,特別騷,配合三亞藍天、藍海、藍車,完美。

    換一個角度看着車身側面的腰線,簡直賞心悅目。

    高配車型配備無鑰匙進入和無鑰匙啟動,這個價位的車型來說,應該是值得肯定的表現。

    電動調節后視鏡為全系標配,不過後視鏡加熱/自動摺疊這些就沒有了。

    前後都採用盤剎制動,標配205 /55 R16的輪胎,輪胎是韓泰的,輪轂形狀也是比較運動年輕的設計。

    車尾也有可圈可點之處,其實可以看到尾部是想奔馳C級的那樣翹起一個小尾巴,營造出不錯的動感。

    個人覺得尾燈的設計比前大燈更具協調感,雙邊共雙出的排氣是裝飾的,視覺效果還想;試駕車型是頂配車型,配備后駐車雷達和倒車影像,除了最低配以外,其餘車型均為標配項,比較良心。

    內飾設計有點“皮”&配置基本夠用

    內飾和福美來相比完全是兩個設計風格,但是有幾個地方讓人覺得設計師有點“調皮”,整體的設計風格比較居家簡約,把空調按鍵布置在空調下方,是跟奔馳相似的做法,中控用料基本都是硬塑料,相信這個價位是無功無過吧。

    整個內飾最吸睛的地方是方向盤,兩輻式設計的方向盤尺寸不算小,但是會感覺有點奇怪,喇叭蓋板是從下往上包,而不是一般的從上往下,而且整個設計形狀有點彆扭,需要一點時間去適應,具介紹稱整個形狀調轉一百八十度就是跟中控面板的形狀一致的,好像是這樣,但是打滿一百八十度的感覺會更怪,這算是個彩蛋?設計師很皮。

    方向盤用的是液壓助力,尺寸比較大,但是形狀不粗,反而比較細,握感不飽滿,8點、4點鐘方向其實是設計有手指凹紋的,方便這樣操作

    只有一側有功能按鍵,右側是空的,這樣給人感覺欠妥,或許日後會有功能加上?

    另外是一鍵啟動的位置,把它布置在空調按鍵下方,說不上市奇特,但是不常見,另外更不常見的是居然有配備無線充電,不過是頂配車型才有。

    儀錶盤是中規中矩,雙圓設計比較常見,然後加入了石英錶設計元素。

    配備8英寸中控屏,Carplay/CarLife手機互聯、藍牙連接,都是除最低配以外其餘車型配備,高配車型還有車載導航。

    ESp和电子手剎也是除最低配以外其餘車型配備,另外,這裏的後備廂開啟鍵目前找到的唯一一個打開方式,似乎找不到其他方式打開後備廂,這多少會有點不便,比如買完東西準備放後備廂,只能先打開車門然後再打開後備廂最後把東西拿到後備廂放進去。

    空間方面,體驗者身高為1.75米,在調整好駕駛坐姿后,在後排有接近2拳腿部空間,頭部空間一拳由於,表現還是不錯的。

    有點不足的是作為一輛前驅車,中央地板的凸起高度比較高,而且只有兩個頭枕,這樣的話後排坐3個人中間那個就會有點難受。

    後備廂官方容積為415L,不算大,但縱深比較深,有點不足是第二排座椅不能放到,中間也不能把扶手拉下來從後備廂拿東西,這個有待改進,另外再提一下,後備廂真的應該加上一個打開按鈕或者拉扣。

    好開舒服,底盤基本功到位是最大的優勢

    F5搭載和福美來一樣的1.6L發動機,最大馬力125匹,在6000轉才能爆發十成功力,匹配5擋手動和6擋手自一體變速箱,發動機採用全鋁發動機,最大扭矩151N·m,峰值扭矩從四千轉后開始輸出,作為一款自吸發動機來說,賬面數據也就這樣了。

    在習慣了渦輪浪潮下,開着這裏僅有125匹馬力的轎車真的感覺到不少差距,在市區或者說中低速路段行駛其實還算夠用,超個車提提速什麼的都沒什麼大問題,但是上了高速的話真的顯得有點佛系了,即使地板油猛催它提速依然是比較慢的,讓一度以為是不是忘記鬆手剎?不對呀,电子的。

    還需要挑刺的是深踩油門發動機提速起來噪音抑制的一般般,轟鳴聲也會傳到車內,不過在6AT變速箱兢兢業業的工作下,時刻都會抓住油門的動作,只要有較大的動力需求就會立馬提速,總的來說平順性已經響應性都是不用擔心的,只不過提速真的急不來,畢竟一輛家轎,滿足平順的駕駛體驗以及夠用的動力就已經很高分了。

    接下來都是F5值得肯定的點,首先是油門和剎車,這是首先感覺到的有點,兩者調教的很線性,而且很均勻,不會像日系或者其他車型前半段或者前三分之一要麼一下子用力過猛要麼就基本沒反應,特別是剎車,做得很線性,加上前後盤剎,踩得越深是越有勁,感覺怎麼樣都能剎得住,這給日常駕駛帶來了足夠信心。

    而且這個油門配上自吸天生的特性,真的是想要多少踩多少,不像渦輪發動機那樣猛的沖一下讓人覺得措手不及,就這兩個方面就能給比較好的影像。

    前懸架是麥弗遜獨立懸架,后懸架是雙E型多連桿獨立懸挂,后懸都是獨立的再這個級別當中可以說是相當厚道了,很多十來萬的都是板車呢,所以F5開起來路過一些顛簸路面,它可以處理得游刃有餘,完全沒有廉價感,濾震是做的很到位,是一款稱職的家用車。

    另外底盤的紮實感以及對轉彎、變道的側傾做的是比較不錯的,整個底盤很整、很穩,跑了半天高速深有體會,時速接近120km/h,整個車身一點都不飄,甚至有點大眾那樣的感覺,而且在一些中高速的變道或者是超車,就完全不像一款幾萬塊的車的表現,應該像十來萬或者以上,側傾小,車身姿態平穩,底盤基本功沒丟,有祖傳的功力。

    總的來說,F5最大的優勢在於底盤的質感以及整個偏向紮實的調教,但是不足依然很多,小缺點依然是存在一部分的,另外最大的爭議點或許是外形設計和內飾,這個跟同級競品相比確實有待提高,海馬或許是不想隨波逐流,保留自己的特色,但是覺得,有很多東西是可以借鑒一下的,即便順應大部分消費者的審美口味也可以做出自己的特色,最重要的好事賣得好。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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  • 復聯3上映的深夜,一群男人卻鑽進地庫嗨翻了天

    復聯3上映的深夜,一群男人卻鑽進地庫嗨翻了天

    對於性能向改裝玩家來說,不管平時駕駛時到底會不會時刻關注如此豐富的數據,像這樣的三聯表是必須裝上的。十代思域顯然也是如今性能向改裝的主力車型,1。5T渦輪增壓發動機有着相當不錯的改裝潛力。“網紅車”五菱宏光現身。

    相信大部分車迷都會對改裝車感興趣,甚至自己本身就是一位改裝車玩家,而對於廣大改裝車愛好者來說,靜態車聚就是一種讓大家能夠零距離接觸各類改裝案例,同時大量車友交流改裝心得的活動之一。很多改裝團體會選擇地下停車場這種封閉性公共場所作為大型改裝車聚的舉辦地,而在廣州,卻從未有過此類車聚。日前,趁着熱度極高的漫威電影《復讎者聯盟3》的國內上映,一個名為Aibo par的“地庫車聚”在廣州某商場舉行,自己作為一個車迷,筆者當然不會錯過這場被稱為“廣州首次”的地庫車聚。

    與珠三角地區常見的賽道日活動相比,地庫車聚更多的還是驚喜改裝車的靜態展示,因此在這裏集結的改裝車大多以外觀、內飾改裝為核心,每一台改裝車都显示出鮮明的個性。

    低姿態

    “姿態”,這是外觀向改裝一個非常常用的詞語,是一台車改裝水平的重要評定標準,而所謂姿態,涉及到離地間隙、車輪傾角、輪轂選擇等多個方面,但在國內的改裝愛好者群體中,“低趴”就是最受歡迎的改裝風格之一。

    就在會場簽到處,主辦方就擺出了兩台霸氣的VIp風格改裝作品,巨大的傾角、嵌入翼子板的大尺寸輪轂,讓這台奔馳S級和豐田皇冠看起來霸氣十足。

    豐田皇冠是國內的VIp風格主流改裝用車,其中以第12代皇冠最為常見。

    除了多基於中大型甚至大型轎車的VIp風格之外,在這裏還要提到一個改裝風格的專用名詞:“Hella Flush”。這種非常流行的外觀改裝風格要求輪轂邊緣與輪眉平齊,大部分玩家會選擇換裝氣動避震來實現最大幅度降低車身的效果,而在行駛時又可將離地間隙提升,保證一定的實用性。

    克萊斯勒300C是國內難得的純種美式轎車,粗獷的線條搭配巨大的鍍鉻輪轂,盡顯美式風範。

    什麼?國內竟有豐田bB?淡定,這是被改造成豐田bB外觀的長城酷熊。

    外觀向改裝玩家可不只是會對外觀進行改造,他們還會用一些小物件來裝飾愛車的內部,模型車、玩偶、汽車主題貼紙等各式各樣的裝飾物看得筆者眼花繚亂。

    這位車主直接將自己的酷熊打造成了移動的日式工藝品專賣店。

    由於靜態車聚中常會有車友打開前蓋展示精心改造的發動機艙,為了讓愛車美得更全面,發動機蓋的背面也是不能放過的。

    對於趴地玩家來說,前後包圍被蹭壞甚至掉落是一項必修課程,包圍還沒掉下來?用黃黑膠布貼上“假裝”掉了也可以。

    “鑽桿”是低趴改裝玩家在車聚中最喜愛的活動,車友們設法降低車身離地高度,開車鑽過一根限定高度的杆子,以評比出車身最低的車型。

    既然是漫威電影的首映車聚,怎能少得了鋼鐵俠的身影?

    猜猜這台有着哆啦A夢塗裝的是什麼車?記得在下方留言框把你猜到的答案告訴我們哦!

    性能派

    當然,雖說靜態車聚是外觀向改裝的主場主場,但這不代表性能派就不能出現了。

    豐田86顯然是最受歡迎的日系跑車之一,也是各類賽道日活動的常見車型;只可惜這款超級實惠的后驅小跑車如今已經退出中國內地市場了。

    素有“平民超跑”之稱的飛度GK5,是改裝界最火爆的車型之一,能夠駕馭從低趴到性能的多種改裝風格。

    比亞迪F0被降低車身,換上競技輪轂之後,突然有了一種性能小鋼炮的感覺。

    這台狀態上佳的第八代STI是全場性能車的焦點之一。

    對於性能向改裝玩家來說,不管平時駕駛時到底會不會時刻關注如此豐富的數據,像這樣的三聯表是必須裝上的。

    十代思域顯然也是如今性能向改裝的主力車型,1.5T渦輪增壓發動機有着相當不錯的改裝潛力。

    “網紅車”五菱宏光現身!

    這個巨大的碳纖維進氣風箱是必須秀出來的。

    市售兩千多元的電動渦輪增壓器,它的增壓值能有0.1個Bar么?

    本田高性能圖騰思域Type R一現身,大批車友上前圍觀拍照,這人氣,恐怕是法拉利的旗艦跑車都無法比擬。

    經典派

    現場還能見到許多經典車的身影,比如近年流行起來的桑塔納,以及老皇冠、虎頭奔、Spura等車型都看得筆者口水直流。

    近年老款桑塔納在國內再次流行起來,這次車聚就出現了不少桑塔納的身影。

    曾幾何時,斯巴魯在中國和貴州雲雀合作,以合資生產的方式推出了雲雀小公主,也就是斯巴魯Vivio;而圖中這台可不是國內最常見的雲雀小公主,而是一台正兒八經的斯巴魯Vivio!

    W140“虎頭奔”登場,哪怕這隻是一台S320,但是氣場也是足夠強大的。

    斯巴魯Vivio的Bistro版本,而這台則是非常少見的雙門車型。

    喲!豐田Supra出租車!請問起步價多少?

    寶馬推出的第二款Z系列跑車:Z3。

    這台皇冠155的車主看來頗有美國情懷啊,但是這樣的國旗搭配,不應該用在經典的紅旗或者林肯、凱迪拉克身上嗎?

    豐田在90年代推出的緊湊型轎車Altezza,在國內以雷克薩斯第一代IS的身份銷售,但國內車主更願意用它的日本名字:Altezza,或者親切地叫它“咬地鯊”。

    大跑車

    在這一次地庫車聚中,吸引眼球的可不止是那些低姿態、性能車和經典車,現場更有大批跑車現身,對於車迷來說,這些又帥又快的高性能跑車就是心中的Dream Cars。

    國內罕見的阿爾法羅密歐4C!也許很快大家就能在玩車TV的推送里見到它哦!

    保時捷911 GT3 RS,只可惜國內已買不到手動變速箱版本。

    法拉利,作為世界超級跑車標杆的地位也阻止不了車主給它換上氣動避震,玩起了姿態。

    氣動避震的儲氣罐就隱藏在車頭的狹小行李箱中。

    結語

    這場看似簡單的地庫車聚,當晚共吸引了數百台改裝車前來參与,用盡了活動區域的每一個車位;地庫的悶熱和難以消散的廢氣都無法阻擋改裝車愛好者的熱情。拋開電影上映這個活動主題不說,實際上絕大部分前來參与車聚的人都是被改裝車本身所吸引,能夠讓過千人在一個擁擠的地下停車場玩得如此盡興,也許就只有改裝車聚這一種活動能夠做到了。

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  • 8萬就夠,近期最多人關注的3款6座車都這麼給力,買誰好?

    8萬就夠,近期最多人關注的3款6座車都這麼給力,買誰好?

    而寶駿360第三排的空間表現不錯,美中不足的是其坐墊對於大腿的承托稍顯不足。比亞迪宋MAX 6座版表現要比7座版本更為靈活和更為寬鬆,不管前排、中排還是後排都能夠找到舒適輕鬆的坐姿。扒一扒內飾寶駿360:中控檯布局與寶駿510相似,整體內飾層次感較為豐富,配合懸浮式中控屏以及液晶儀錶盤,整個內飾顯得科技感十足。

    什麼車廠最了解國內消費者的需要?答案必定是本土車廠。想必大家也知道2018車輛年檢時間有新規定,非營運轎車享有6年內免上線檢測政策,可尷尬的是現在許多MpV車型是7座的布局,因此許多MpV被迫要一年一檢。對此本土車廠紛紛為消費者排憂解難,相繼推出了6座MpV車型,讓新車可以滿足新規從而6年內免上線檢測。接下來我們看看最近新上市的3款6座MpV吧。

    寶駿作為一個善於打造爆款車型的品牌,不僅能打造出高性價比的車型,更重要的是它清晰當今消費者需求,上周剛推出了旗下第二款MpV車型——寶駿360,該車瞄準的就是6座MpV這一細分市場。

    全新的歐尚A600是長安繼歐尚A800后又一力作,從命名來看,其定位是在A800之下。從外觀跟內飾看,歐尚A600可作為歐尚的升級改款。相比於原本的歐尚,多了一種動力組成,也多了自動擋車型的選擇,這樣的變化讓歐尚A600更加的親民。

    作為爆款車型的比亞迪宋MAX也推出了六座車型,可見比亞迪對於六座MpV這一細分市場的重視程度。新車在尺寸上保持與7座車型一致,減少了一個座位,換來的是更寬敞的中排空間以及能更方便進出第三排的中央通道。

    比一比尺寸

    通過三車尺寸數據的對比可以看出比亞迪宋MAX佔據一定的優勢,尤其是在軸距以及寬度方面。由此可以推斷出比亞迪宋MAX的車內空間表現應為三車之最。寶駿360在尺寸上比歐尚A600稍微大一些,可是軸距上的差距是明顯的,其軸距已貼近宋MAX,換句話說寶駿360在車廂內的空間不比宋MAX差太多。

    經過實測也驗證了前文的觀點,可以看到,三台車前排空間是足夠寬敞。受限於軸距,長安歐尚A600在第二排以及第三排在腿部空間上稍顯局促,應付日常短途出行問題不大。而寶駿360第三排的空間表現不錯,美中不足的是其坐墊對於大腿的承托稍顯不足。比亞迪宋MAX 6座版表現要比7座版本更為靈活和更為寬鬆,不管前排、中排還是後排都能夠找到舒適輕鬆的坐姿。

    扒一扒內飾

    寶駿360:中控檯布局與寶駿510相似,整體內飾層次感較為豐富,配合懸浮式中控屏以及液晶儀錶盤,整個內飾顯得科技感十足。

    長安歐尚A600:內飾與歐尚相似,連貫式儀錶和中控台是一討喜的設計,細節部分歐尚A600與歐尚有着細微的差別,比如空調出風口飾板的微調以及空調控制區域按鈕的布局,這些微調使歐尚A600較於歐尚更為精緻。

    比亞迪宋MAX:6座版本內飾布局與7座完全一致,在內飾的配色上新增了黑+棕色的版本,使整個內飾看上去不再沉悶。

    瞧一瞧動力

    動力方面,寶駿360搭載與寶駿310系列相同的1.5L自然吸氣發動機,最大輸出功率82kW,和發動機相匹配是6速手動和自動擋。長安歐尚A600動力配置上較為豐富,提供了1.5L和1.6L兩種動力選擇,此外,新車在1.6L車型上均匹配了六速自動變速箱,從而提高了車型的競爭力。比亞迪宋MAX則是熟悉的1.5T渦輪增壓發動機匹配6速手動變速箱或6速雙離合變速箱。

    總結:以上三台車都是本土車廠為滿足國內消費者需要而交出的答卷。可以看出歐尚A600與寶駿360均走高性價比路線,歐尚A600自動變速箱是其一個優勢,同樣的價格區間內寶駿360有空間的優勢。相比之下,比亞迪宋MAX6座版整體配置是跟7座版本看齊,更多的可以將其看作為順應新政策而在座椅數上作出的妥協,不過也因為少了一個座,車內的空間表現將比7座版本更好。以上就是最近新上市的三款六座MpV至於要怎麼選,相信各位心中自有答案。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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  • 淑女?劈蕉佬?這些雷人車型名字你了解幾個?

    淑女?劈蕉佬?這些雷人車型名字你了解幾個?

    有誰想到這款車當年竟然是名棄嬰,四處找人收留。Jimny的型號的原本來自一間叫希望汽車的生產廠家,該公司研製了一部希望之星ON360,但鑒於公司規模,老闆小野定良計劃向三菱汽車推銷代工制權,但三菱礙於希望汽車的往績,並沒有接受這單生意,最後只能硬着頭皮自行生產,並於1967年底上市,可惜銷量不如預期。

    每部車都有着自己的型號名,一般來說就是字母加数字的組合,或單純以文字作為型號名,在當中有的更隱藏別具意義的故事,今天就和大家分享幾個有趣的故事。

    淑女的由來

    “惡魔Z”、“大魔王”這些都是我們對Fairlady的尊稱,日產經典跑車系列Fairlady這個名字的靈感來源於百老匯歌舞劇My Fair Lady, 1961年時任社長川又克二正在美國公幹,機緣巧合下觀看了這套長壽歌舞劇,同期美國即將推出新款跑車SLp213,一下子就決定新車冠以Fairlady之名,希望它像該歌劇一樣受歡迎,並成為經典。

    380萬中挑一

    Sunny(陽光)於1966年推出,曾經是日產主力家庭用車,當年日產在報紙廣告上預告推出一升的新車,並進行募集車名活動,在緊接一輪廣告攻勢逐步發布新車細節后,接連一個月宣傳吸引了848萬人參與,收到共380萬個名字推薦,最後選定了切合車型概念的Sunny為名。

    南美洲“劈蕉佬”

    不少越野發燒友及工程人員鍾情的三菱pajero(帕傑羅),因其英文發音和粵語里的“劈蕉佬”有着99%的相似度,瞬間顯得親民又剛強。至於pajero名稱的起源,則是取自於生活在阿根廷南部高原地帶的一種山貓,它活躍於崎嶇山間,正好吻合pajero的強勁野外走破性能,更讓這隻猛獸衝出南美洲,穿梭於全球各地山野。

    人棄我取,終成經典

    硬派越野車一直給人一種高大上的感覺,但也有例外,鈴木Jimny(吉姆尼)就是這樣一款小巧見稱的越野車,即使到了今天仍然是不少越野愛好者的寵兒。有誰想到這款車當年竟然是名棄嬰,四處找人收留。Jimny的型號的原本來自一間叫希望汽車的生產廠家,該公司研製了一部希望之星ON360,但鑒於公司規模,老闆小野定良計劃向三菱汽車推銷代工制權,但三菱礙於希望汽車的往績,並沒有接受這單生意,最後只能硬着頭皮自行生產,並於1967年底上市,可惜銷量不如預期。於是小野定良改去向鈴木汽車負責人鈴木修推銷此車,鈴木修對此車一見鍾情,即使公司上下都反對仍堅持一己之見,最終以1,200萬日元向希望汽車買斷整個設計,並於1970年4月推出初代Jimny,造就這部鈴木的招牌車款。

    買回來的名字

    在Integra未面世之前,prelude(廣東及港澳地區稱“披露”)就是本田coupe車款的代表,也是展現本田各種黑科技的試驗田。DOHC VTEC、雙搖臂懸架及四輪轉向系統等配置早早就出現在prelude之上,中文意謂“前奏曲”的prelude名字原為豐田擁有,當本田於70年代末期決定以此為新車型號后才發現早已被豐田註冊了名字。本來最簡單的方法就是改名,但當年本田執意鍾情於prelude這個名字,於是主動向豐田提出轉讓要求,結果一輪商議后prelude終於歸入本田名下。雖然雙方未有提到當中細節,不過相信離不開用金錢來解決,而這個買回來的名字就一直使用到2001年第五代prelude停產為止,歷時23年。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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  • mingw32 exception在sjlj與dwarf差別-反彙編分析

    mingw32 exception在sjlj與dwarf差別-反彙編分析

    sjlj (setjump/longjump)與dwarf-2為mingw32兩種異常處理模型的實現。sjlj有着開銷,而隨linux發行的mingw32開發庫包都是用sjlj版編譯的,而Qt卻採用dwarf-2版,那麼兩者之間有多少差異,本文就這問題對兩版的異常代碼的反彙編進行分析比較。

    我使用mingw-w65-i686-810的sjlj與dwarf-2兩個版本對下面異常代碼編譯。

    __attribute__((dllimport)) int dllfunc();
    int main()
    {
        dllfunc();
        //_create_locale(LC_ALL, "C");
        printf("abc");
        //return 0;
    
        try
        {
            try
            {
                throw std::exception();
            }
            catch(std::exception&)
          {
                std::rethrow_exception(std::current_exception());
          }
            
        }
        catch(int)
        {
            
        }
        catch(std::exception& e)
        {
            std::cout << e.what() << std::endl;
        }
        catch(...)
        {
            std::cout << "unknown" << std::endl;
        }
        return 0;
    }

    代碼邏輯:

    兩層 try/catch,

    1. 裡層 try/catch

    1.1 try塊, throw 異常

    1.2 catch塊, rethrow

    2. 外層 try/catch

    2.1 有三catch分支。

     

    開刷前,先定義一下。

    如果將 try/catch 去除 c++語言特性后,基本就是一種由c++庫還有c++編譯器共同管理的 goto。

    throw相當於goto, catch相當於label(一種以類型區分的)。

    那麼c++編譯器與c++庫為我們提供了什麼樣的管理呢?

    c++編譯器

    0. 利用c++支持對象析構進行try塊保護。

    1. 將 throw 關鍵字生成彙編 call __cxa_throw,調用 c++庫的函數。

    2. 為每個catch塊生成代碼片斷,只能通過jmp跳轉進來。

    2.1 開頭 call __cxa_begin_catch。

    2.2 結尾 call __cxa_end_catch。

    2.3 最後跳出到 try/catch塊邏輯代碼的下條執行指令。

    3. 為同一try/catch塊的所有catch塊產生分支控制代碼。

    4. 為try塊的析構代碼產生跳轉入口。

    5. 為每一層try/catch塊生成 uncaught 代碼塊,調用 _Unwind_Resume。

    c++庫:

    1. __cxa_throw,馬上_Unwind_RaiseException。跳轉到當前最裏面一層 try/catch的支路控制代碼片斷。

    2. _Unwind_Resume,向上繼續展開。

    3. std::rethrow_exception,調用 __gcclibcxx_demangle_callback,

    3.1 要麼有 catch可達跳回到原來代碼的控制流,直接離開std::rethrow_exception的調用上下文。

    3.2 要麼從__gcclibcxx_demangle_callback返回,執行terminate結束進程。

     

    sjlj 版的反彙編代碼比 dwarf-2 版的多了50行。

    先來看dwarf-2的反彙編代碼 

      1  <+0>:    lea    0x4(%esp),%ecx
      2  <+4>:    and    $0xfffffff0,%esp
      3  <+7>:    pushl  -0x4(%ecx)
      4  <+10>:    push   %ebp
      5  <+11>:    mov    %esp,%ebp
      6  <+13>:    push   %esi
      7  <+14>:    push   %ebx
      8  <+15>:    push   %ecx
      9  <+16>:    sub    $0x2c,%esp
     10  <+19>:    call   0x401890 <__main>
     11  <+24>:    mov    0x4071a4,%eax
     12  <+29>:    call   *%eax
     13  <+31>:    movl   $0x404045,(%esp)
     14  <+38>:    call   0x4027c4 <printf>
     15  <+43>:    movl   $0x4,(%esp)
     16  <+50>:    call   0x4017ac <__cxa_allocate_exception>
     17  <+55>:    mov    %eax,%ebx
     18  <+57>:    mov    %ebx,%ecx
     19  <+59>:    call   0x402890 <std::exception::exception()>
     20  <+64>:    movl   $0x4017d4,0x8(%esp)
     21  <+72>:    movl   $0x4042a8,0x4(%esp)
     22  <+80>:    mov    %ebx,(%esp)
     23  <+83>:    call   0x401794 <__cxa_throw>
     24  <+88>:    mov    $0x0,%eax
     25  <+93>:    jmp    0x401723 <main()+355>
     26  <+98>:    mov    %edx,%ecx
     27  <+100>:    cmp    $0x2,%ecx
     28  <+103>:    je     0x40162b <main()+107>
     29  <+105>:    jmp    0x401663 <main()+163>
     30  <+107>:    mov    %eax,(%esp)
     31  <+110>:    call   0x4017a4 <__cxa_begin_catch>
     32  <+115>:    mov    %eax,-0x1c(%ebp)
     33  <+118>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     34  <+121>:    mov    %eax,(%esp)
     35  <+124>:    call   0x4017cc <_ZSt17current_exceptionv>
     36  <+129>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     37  <+132>:    mov    %eax,(%esp)
     38  <+135>:    call   0x4017c4 <_ZSt17rethrow_exceptionNSt15__exception_ptr13exception_ptrE>
     39  <+140>:    mov    %eax,%esi
     40  <+142>:    mov    %edx,%ebx
     41  <+144>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     42  <+147>:    mov    %eax,%ecx
     43  <+149>:    call   0x4017ec <_ZNSt15__exception_ptr13exception_ptrD1Ev>
     44  <+154>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     45  <+159>:    mov    %esi,%eax
     46  <+161>:    mov    %ebx,%edx
     47  <+163>:    cmp    $0x1,%edx
     48  <+166>:    je     0x40166f <main()+175>
     49  <+168>:    cmp    $0x2,%edx
     50  <+171>:    je     0x401683 <main()+195>
     51  <+173>:    jmp    0x4016ca <main()+266>
     52  <+175>:    mov    %eax,(%esp)
     53  <+178>:    call   0x4017a4 <__cxa_begin_catch>
     54  <+183>:    mov    (%eax),%eax
     55  <+185>:    mov    %eax,-0x24(%ebp)
     56  <+188>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     57  <+193>:    jmp    0x401618 <main()+88>
     58  <+195>:    mov    %eax,(%esp)
     59  <+198>:    call   0x4017a4 <__cxa_begin_catch>
     60  <+203>:    mov    %eax,-0x20(%ebp)
     61  <+206>:    mov    -0x20(%ebp),%eax
     62  <+209>:    mov    (%eax),%eax
     63  <+211>:    add    $0x8,%eax
     64  <+214>:    mov    (%eax),%eax
     65  <+216>:    mov    -0x20(%ebp),%edx
     66  <+219>:    mov    %edx,%ecx
     67  <+221>:    call   *%eax
     68  <+223>:    mov    %eax,0x4(%esp)
     69  <+227>:    movl   $0x6ff07a00,(%esp)
     70  <+234>:    call   0x4017b4 <_ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc>
     71  <+239>:    movl   $0x4017bc,(%esp)
     72  <+246>:    mov    %eax,%ecx
     73  <+248>:    call   0x4017f4 <_ZNSolsEPFRSoS_E>
     74  <+253>:    sub    $0x4,%esp
     75  <+256>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     76  <+261>:    jmp    0x401618 <main()+88>
     77  <+266>:    mov    %eax,(%esp)
     78  <+269>:    call   0x4017a4 <__cxa_begin_catch>
     79  <+274>:    movl   $0x404049,0x4(%esp)
     80  <+282>:    movl   $0x6ff07a00,(%esp)
     81  <+289>:    call   0x4017b4 <_ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc>
     82  <+294>:    movl   $0x4017bc,(%esp)
     83  <+301>:    mov    %eax,%ecx
     84  <+303>:    call   0x4017f4 <_ZNSolsEPFRSoS_E>
     85  <+308>:    sub    $0x4,%esp
     86  <+311>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     87  <+316>:    jmp    0x401618 <main()+88>
     88  <+321>:    mov    %eax,%ebx
     89  <+323>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     90  <+328>:    mov    %ebx,%eax
     91  <+330>:    mov    %eax,(%esp)
     92  <+333>:    call   0x402770 <_Unwind_Resume>
     93  <+338>:    mov    %eax,%ebx
     94  <+340>:    call   0x40179c <__cxa_end_catch>
     95  <+345>:    mov    %ebx,%eax
     96  <+347>:    mov    %eax,(%esp)
     97  <+350>:    call   0x402770 <_Unwind_Resume>
     98  <+355>:    lea    -0xc(%ebp),%esp
     99  <+358>:    pop    %ecx
    100  <+359>:    pop    %ebx
    101  <+360>:    pop    %esi
    102  <+361>:    pop    %ebp
    103  <+362>:    lea    -0x4(%ecx),%esp
    104  <+365>:    ret    

    我們的主要代碼邏輯只有20-30條指令

     

     當 throw時,__cxa_throw函數是不會返回的, 如同goto最後是跳轉到他處,若被本層catch處理完才會跳轉回來<+88>。

    然後看c++編譯器為我們生成的異常代碼 。

     

     

     

     

     

     對於沒有發生異常時,代碼執行路徑基本不會去涉及到異常代碼支路,開銷幾近為0,只是代碼量增大。

    下面來看 sjlj 版的彙編代碼,

      1 function main():
      2  <+0>:    lea    0x4(%esp),%ecx
      3  <+4>:    and    $0xfffffff0,%esp
      4  <+7>:    pushl  -0x4(%ecx)
      5  <+10>:    push   %ebp
      6  <+11>:    mov    %esp,%ebp
      7  <+13>:    push   %edi
      8  <+14>:    push   %esi
      9  <+15>:    push   %ebx
     10  <+16>:    push   %ecx
     11  <+17>:    sub    $0x68,%esp
     12  <+20>:    movl   $0x4017ac,-0x44(%ebp)
     13  <+27>:    movl   $0x402958,-0x40(%ebp)
     14  <+34>:    lea    -0x3c(%ebp),%eax
     15  <+37>:    lea    -0x18(%ebp),%ebx
     16  <+40>:    mov    %ebx,(%eax)
     17  <+42>:    mov    $0x4015b4,%edx
     18  <+47>:    mov    %edx,0x4(%eax)
     19  <+50>:    mov    %esp,0x8(%eax)
     20  <+53>:    lea    -0x5c(%ebp),%eax
     21  <+56>:    mov    %eax,(%esp)
     22  <+59>:    call   0x402790 <_Unwind_SjLj_Register>
     23  <+64>:    call   0x4018b0 <__main>
     24  <+69>:    mov    0x406194,%eax
     25  <+74>:    movl   $0xffffffff,-0x58(%ebp)
     26  <+81>:    call   *%eax
     27  <+83>:    movl   $0x404001,(%esp)
     28  <+90>:    call   0x4027e4 <printf>
     29  <+95>:    movl   $0x4,(%esp)
     30  <+102>:    call   0x4017cc <__cxa_allocate_exception>
     31  <+107>:    mov    %eax,-0x60(%ebp)
     32  <+110>:    mov    %eax,%ecx
     33  <+112>:    call   0x4028b0 <std::exception::exception()>
     34  <+117>:    movl   $0x4017f4,0x8(%esp)
     35  <+125>:    movl   $0x404264,0x4(%esp)
     36  <+133>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
     37  <+136>:    mov    %eax,(%esp)
     38  <+139>:    movl   $0x1,-0x58(%ebp)
     39  <+146>:    call   0x4017b4 <__cxa_throw>
     40  <+151>:    mov    $0x0,%eax
     41  <+156>:    mov    %eax,-0x60(%ebp)
     42  <+159>:    jmp    0x401733 <main()+547>
     43  <+164>:    lea    0x18(%ebp),%ebp
     44  <+167>:    mov    -0x54(%ebp),%edx
     45  <+170>:    mov    -0x50(%ebp),%ecx
     46  <+173>:    mov    -0x58(%ebp),%eax
     47  <+176>:    test   %eax,%eax
     48  <+178>:    je     0x4015e6 <main()+214>
     49  <+180>:    sub    $0x1,%eax
     50  <+183>:    test   %eax,%eax
     51  <+185>:    je     0x40161b <main()+267>
     52  <+187>:    sub    $0x1,%eax
     53  <+190>:    test   %eax,%eax
     54  <+192>:    je     0x4016f8 <main()+488>
     55  <+198>:    sub    $0x1,%eax
     56  <+201>:    test   %eax,%eax
     57  <+203>:    je     0x401712 <main()+514>
     58  <+209>:    sub    $0x1,%eax
     59  <+212>:    ud2    
     60  <+214>:    mov    %edx,%eax
     61  <+216>:    mov    %ecx,%edx
     62  <+218>:    mov    %edx,%ecx
     63  <+220>:    cmp    $0x2,%ecx
     64  <+223>:    je     0x4015f3 <main()+227>
     65  <+225>:    jmp    0x401642 <main()+306>
     66  <+227>:    mov    %eax,(%esp)
     67  <+230>:    call   0x4017c4 <__cxa_begin_catch>
     68  <+235>:    mov    %eax,-0x1c(%ebp)
     69  <+238>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     70  <+241>:    mov    %eax,(%esp)
     71  <+244>:    call   0x4017ec <_ZSt17current_exceptionv>
     72  <+249>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     73  <+252>:    mov    %eax,(%esp)
     74  <+255>:    movl   $0x2,-0x58(%ebp)
     75  <+262>:    call   0x4017e4 <_ZSt17rethrow_exceptionNSt15__exception_ptr13exception_ptrE>
     76  <+267>:    mov    %edx,-0x60(%ebp)
     77  <+270>:    mov    %ecx,-0x64(%ebp)
     78  <+273>:    lea    -0x28(%ebp),%eax
     79  <+276>:    mov    %eax,%ecx
     80  <+278>:    call   0x40180c <_ZNSt15__exception_ptr13exception_ptrD1Ev>
     81  <+283>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
     82  <+286>:    mov    %eax,-0x60(%ebp)
     83  <+289>:    mov    -0x64(%ebp),%esi
     84  <+292>:    mov    %esi,-0x64(%ebp)
     85  <+295>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
     86  <+300>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
     87  <+303>:    mov    -0x64(%ebp),%edx
     88  <+306>:    cmp    $0x1,%edx
     89  <+309>:    je     0x40164e <main()+318>
     90  <+311>:    cmp    $0x2,%edx
     91  <+314>:    je     0x401665 <main()+341>
     92  <+316>:    jmp    0x4016b3 <main()+419>
     93  <+318>:    mov    %eax,(%esp)
     94  <+321>:    call   0x4017c4 <__cxa_begin_catch>
     95  <+326>:    mov    (%eax),%eax
     96  <+328>:    mov    %eax,-0x20(%ebp)
     97  <+331>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
     98  <+336>:    jmp    0x4015a7 <main()+151>
     99  <+341>:    mov    %eax,(%esp)
    100  <+344>:    call   0x4017c4 <__cxa_begin_catch>
    101  <+349>:    mov    %eax,-0x24(%ebp)
    102  <+352>:    mov    -0x24(%ebp),%eax
    103  <+355>:    mov    (%eax),%eax
    104  <+357>:    add    $0x8,%eax
    105  <+360>:    mov    (%eax),%eax
    106  <+362>:    mov    -0x24(%ebp),%edx
    107  <+365>:    mov    %edx,%ecx
    108  <+367>:    call   *%eax
    109  <+369>:    mov    %eax,0x4(%esp)
    110  <+373>:    movl   $0x6ff29a00,(%esp)
    111  <+380>:    movl   $0x3,-0x58(%ebp)
    112  <+387>:    call   0x4017d4 <_ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc>
    113  <+392>:    movl   $0x4017dc,(%esp)
    114  <+399>:    mov    %eax,%ecx
    115  <+401>:    call   0x401814 <_ZNSolsEPFRSoS_E>
    116  <+406>:    sub    $0x4,%esp
    117  <+409>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
    118  <+414>:    jmp    0x4015a7 <main()+151>
    119  <+419>:    mov    %eax,(%esp)
    120  <+422>:    call   0x4017c4 <__cxa_begin_catch>
    121  <+427>:    movl   $0x404005,0x4(%esp)
    122  <+435>:    movl   $0x6ff29a00,(%esp)
    123  <+442>:    movl   $0x4,-0x58(%ebp)
    124  <+449>:    call   0x4017d4 <_ZStlsISt11char_traitsIcEERSt13basic_ostreamIcT_ES5_PKc>
    125  <+454>:    movl   $0x4017dc,(%esp)
    126  <+461>:    mov    %eax,%ecx
    127  <+463>:    call   0x401814 <_ZNSolsEPFRSoS_E>
    128  <+468>:    sub    $0x4,%esp
    129  <+471>:    movl   $0xffffffff,-0x58(%ebp)
    130  <+478>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
    131  <+483>:    jmp    0x4015a7 <main()+151>
    132  <+488>:    mov    %edx,-0x60(%ebp)
    133  <+491>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
    134  <+496>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
    135  <+499>:    mov    %eax,(%esp)
    136  <+502>:    movl   $0xffffffff,-0x58(%ebp)
    137  <+509>:    call   0x402788 <_Unwind_SjLj_Resume>
    138  <+514>:    mov    %edx,-0x60(%ebp)
    139  <+517>:    movl   $0x0,-0x58(%ebp)
    140  <+524>:    call   0x4017bc <__cxa_end_catch>
    141  <+529>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
    142  <+532>:    mov    %eax,(%esp)
    143  <+535>:    movl   $0xffffffff,-0x58(%ebp)
    144  <+542>:    call   0x402788 <_Unwind_SjLj_Resume>
    145  <+547>:    lea    -0x5c(%ebp),%eax
    146  <+550>:    mov    %eax,(%esp)
    147  <+553>:    call   0x402780 <_Unwind_SjLj_Unregister>
    148  <+558>:    mov    -0x60(%ebp),%eax
    149  <+561>:    lea    -0x10(%ebp),%esp
    150  <+564>:    pop    %ecx
    151  <+565>:    pop    %ebx
    152  <+566>:    pop    %esi
    153  <+567>:    pop    %edi
    154  <+568>:    pop    %ebp
    155  <+569>:    lea    -0x4(%ecx),%esp
    156  <+572>:    ret    

    下面的分析只列出不同的地方 

     上圖的註釋有誤沒有勘誤過,lea是不訪問內存,通常代替add指令做加法,應該是6條指令要訪問內存。

    支路控制代碼:

     

     

     

     

     可以看出,支路選路控制指令多而且複雜,還有就是跳轉多。

    最後是函數結束前。

     

     

     

     可以看出在 sjlj 版本中,即使代碼不發生異常,函數在進入與離開時都要為登記維護付出一此成本,當涉及異常代碼時,支路選路控制更加複雜更多跳轉。這裡有一個成本比例,你的函數邏輯簡單,上面的開銷比重就越大,如果是頻繁調用的輕量函數就要考慮不用exception這樣的error handle。

    還有就是當發生異常時,需要交給c++庫去管理,不同異常處理模型的實現,有着不同的開銷,本文並沒有涉及到。只是單純從c++庫以外的代碼進行分析,也足夠看出他們之間有着一定的差別。

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  • 【Flutter實戰】圖片組件及四大案例

    【Flutter實戰】圖片組件及四大案例

    老孟導讀:大家好,這是【Flutter實戰】系列文章的第三篇,這一篇講解圖片組件,Image有很多高級用法,希望對您有所幫助。

    圖片組件是Flutter基礎組件之一,和文本組件一樣必不可少。圖片組件包含Image和Icon兩個組件,本質上Icon不屬於圖片組件,但其外形效果上類似於圖片。

    在項目中建議優先使用Icon組件,Icon本質上是一種字體,只不過显示的不是文字,而是圖標,而Image組件先通過圖片解碼器將圖片解碼,所以Icon有如下優點:

    • 通常情況下,圖標比圖片體積更小,顯著的減少App包體積。
    • 圖標不會出現失真或者模糊的現象,例如將20×20的圖片,渲染在200×200的屏幕上,圖片會失真或模糊,而圖標是矢量圖,不會失真,就像字體一樣。
    • 多個圖標可以存放在一個文件中,方便管理。
    • 全平台通用。

    Image

    Image組件用於显示圖片,圖片的來源可以是網絡、項目中圖片或者設備上的圖片。

    加載網絡圖片:

    Image.network(
      'http://pic1.win4000.com/pic/c/cf/cdc983699c.jpg',
    )
    

    加載項目中圖片:

    首先將圖片拷貝到項目中,通常情況下,拷貝到assets/images/目錄下,assets/images/目錄為手動創建,新建的項目默認是沒有此目錄的。

    設置pubspec.yaml配置文件:

    assets:
      - assets/images/
    

    或者指定具體圖片的名稱:

    assets:
      - assets/images/aa.jpg
    

    通常情況下,使用第一種方式,因為圖片會有很多張,增加一張就這裏配置一個太麻煩。

    注意:assets前面的空格問題,極容易引發編譯異常,正確格式如下:

    加載圖片:

    Image.asset('assets/images/aa.jpg')
    

    加載設備上的圖片:

    要加載設備(手機)上的圖片首先需要獲取設備圖片的路徑,由於不同平台的路徑不同,因此路徑的獲取必須依靠原生支持,如果了解原生(Android和iOS)開發,可以直接使用MethodChannel獲取路徑,如果不懂原生(Android和iOS)開發,可以使用第三方插件獲取路徑,這裏推薦官方的path_provider

    加載設備上的圖片:

    Image.file(File('path'))
    

    設置圖片的大小:

    Image.asset('assets/images/aa.jpg',width: 100,height: 200,),
    

    當Image的大小和圖片大小不匹配時,需要設置填充模式fit,設置組件大小為150×150,

    Container(
      color: Colors.red.withOpacity(.3),
      child: Image.asset('assets/images/aa.jpg',width: 150,height: 150),
    )
    

    看到,圖片左右兩邊有空白區域(淺紅色填充的區域),如果想要圖片充滿整個區域,設置如下:

    Container(
      color: Colors.red.withOpacity(.3),
      child: Image.asset('assets/images/aa.jpg',width: 150,height: 150,fit: BoxFit.fill,),
    )
    

    雖然圖片充滿整個區域,但圖片變形了,使圖片等比拉伸,直到兩邊都充滿區域:

    Container(
      color: Colors.red.withOpacity(.3),
      child: Image.asset('assets/images/aa.jpg',width: 150,height: 150,fit: BoxFit.cover,),
    )
    

    此時,圖片未變形且兩邊都充滿區域,不過圖片被裁減了一部分。

    fit參數就是設置填充方式,其值介紹如下:

    • fill:完全填充,寬高比可能會變。
    • contain:等比拉伸,直到一邊填充滿。
    • cover:等比拉伸,直到2邊都填充滿,此時一邊可能超出範圍。
    • fitWidth:等比拉伸,寬填充滿。
    • fitHeight:等比拉伸,高填充滿。
    • none:當組件比圖片小時,不拉伸,超出範圍截取。
    • scaleDown:當組件比圖片小時,圖片等比縮小,效果和contain一樣。

    BoxFit.none的裁減和alignment相關,默認居中,

    Image.asset(
      'assets/images/aa.jpg',
      width: 150,
      height: 150,
      fit: BoxFit.none,
      alignment: Alignment.centerRight,
    ),
    

    左邊為原圖。

    設置對齊方式:

    Container(
      color: Colors.red.withOpacity(.3),
      child: Image.asset(
        'assets/images/aa.jpg',
        width: 150,
        height: 150,
        alignment: Alignment.centerLeft,
      ),
    ),
    

    colorcolorBlendMode用於將顏色和圖片進行顏色混合,colorBlendMode表示混合模式,下面介紹的混合模式比較多,瀏覽一遍即可,此屬性可以用於簡單的濾鏡效果。

    • clear:清楚源圖像和目標圖像。
    • color:獲取源圖像的色相和飽和度以及目標圖像的光度。
    • colorBurn:將目標的倒數除以源,然後將結果倒數。
    • colorDodge:將目標除以源的倒數。
    • darken:通過從每個顏色通道中選擇最小值來合成源圖像和目標圖像。
    • difference:從每個通道的較大值中減去較小的值。合成黑色沒有效果。合成白色會使另一張圖像的顏色反轉。
    • dst:僅繪製目標圖像。
    • dstATop:將目標圖像合成到源圖像上,但僅在與源圖像重疊的位置合成。
    • dstIn:显示目標圖像,但僅显示兩個圖像重疊的位置。不渲染源圖像,僅將其視為蒙版。源的顏色通道將被忽略,只有不透明度才起作用。
    • dstOut:显示目標圖像,但僅显示兩個圖像不重疊的位置。不渲染源圖像,僅將其視為蒙版。源的顏色通道將被忽略,只有不透明度才起作用。
    • dstOver:將源圖像合成到目標圖像下。
    • exclusion:從兩個圖像的總和中減去兩個圖像的乘積的兩倍。
    • hardLight:調整源圖像和目標圖像的成分以使其適合源圖像之後,將它們相乘。
    • hue:獲取源圖像的色相,以及目標圖像的飽和度和光度。
    • lighten:通過從每個顏色通道中選擇最大值來合成源圖像和目標圖像。
    • luminosity:獲取源圖像的亮度,以及目標圖像的色相和飽和度。
    • modulate:將源圖像和目標圖像的顏色分量相乘。
    • multiply:將源圖像和目標圖像的分量相乘,包括alpha通道。
    • overlay:調整源圖像和目標圖像的分量以使其適合目標后,將它們相乘。
    • plus:對源圖像和目標圖像的組成部分求和。
    • saturation:獲取源圖像的飽和度以及目標圖像的色相和亮度。
    • screen:將源圖像和目標圖像的分量的逆值相乘,然後對結果求逆。
    • softLight:對於低於0.5的源值使用colorDodge,對於高於0.5的源值使用colorBurn。
    • src:放置目標圖像,僅繪製源圖像。
    • srcATop:將源圖像合成到目標圖像上,但僅在與目標圖像重疊的位置合成。
    • srcIn:显示源圖像,但僅显示兩個圖像重疊的位置。目標圖像未渲染,僅被視為蒙版。目標的顏色通道將被忽略,只有不透明度才起作用。
    • srcOut:显示源圖像,但僅显示兩個圖像不重疊的位置。
    • srcOver:將源圖像合成到目標圖像上。
    • xor:將按位異或運算符應用於源圖像和目標圖像。

    是不是感覺看了和沒看差不多,看了也看不懂。正常,估計只有學過視覺算法的才能看懂吧,直接看下各個屬性的效果吧:

    repeat表示當組件有空餘位置時,將會重複显示圖片

    Image.asset(
      'assets/images/aa.jpg',
      width: double.infinity,
      height: 150,
      repeat: ImageRepeat.repeatX,
    )
    

    重複的模式有:

    • repeat:x,y方向都充滿。
    • repeatX:x方向充滿。
    • repeatY:y方向充滿。
    • noRepeat:不重複。

    matchTextDirection設置為true時,圖片的繪製方向為TextDirection設置的方向,其父組件必須為Directionality

    Directionality(
        textDirection: TextDirection.rtl,
        child: Image.asset(
          'assets/images/logo.png',
          height: 150,
          matchTextDirection: true,
        )),
    

    左邊為原圖,效果是左右鏡像。

    filterQuality表示繪製圖像的質量,從高到低為:high->medium->low->none。越高效果越好,越平滑,當然性能損耗越大,默認是low,如果發現圖片有鋸齒,可以設置此參數。

    當加載圖片的時候回調frameBuilder,當此參數為null時,此控件將會在圖片加載完成后显示,未加載完成時显示空白,尤其在加載網絡圖片時會更明顯。因此此參數可以用於處理圖片加載時显示佔位圖片和加載圖片的過渡效果,比如淡入淡出效果。

    下面的案例是淡入淡出效果:

    Image.network(
      'https://flutter.github.io/assets-for-api-docs/assets/widgets/puffin.jpg',
      frameBuilder: (BuildContext context, Widget child, int frame,
          bool wasSynchronouslyLoaded) {
        if (wasSynchronouslyLoaded) {
          return child;
        }
        return AnimatedOpacity(
          child: child,
          opacity: frame == null ? 0 : 1,
          duration: const Duration(seconds: 2),
          curve: Curves.easeOut,
        );
      },
    )
    

    loadingBuilder參數比frameBuilder控制的力度更細,可以獲取圖片加載的進度,下面的案例显示了加載進度條:

    Image.network(
        'https://flutter.github.io/assets-for-api-docs/assets/widgets/puffin.jpg',
        loadingBuilder: (BuildContext context, Widget child,
            ImageChunkEvent loadingProgress) {
      if (loadingProgress == null) {
        return child;
      }
      return Center(
        child: CircularProgressIndicator(
          value: loadingProgress.expectedTotalBytes != null
              ? loadingProgress.cumulativeBytesLoaded /
                  loadingProgress.expectedTotalBytes
              : null,
        ),
      );
    })
    

    centerSlice用於.9圖,.9圖用於拉伸圖片的特定區域,centerSlice設置的區域(Rect)就是拉伸的區域。.9圖通常用於控件大小、寬高比不固定的場景,比如聊天背景圖片等。

    Container(
        width: 250,
        height: 300,
        decoration: BoxDecoration(
            image: DecorationImage(
                centerSlice: Rect.fromLTWH(20, 20, 10, 10),
                image: AssetImage(
                  'assets/images/abc.jpg',
                ),
                fit: BoxFit.fill))),
    

    上面為原圖,下面為拉伸的圖片。

    在使用時大概率會出現如下異常:

    這是由於圖片比組件的尺寸大,如果使用centerSlice屬性,圖片必須比組件的尺寸小,一般情況下,.9圖的尺寸都非常小。

    Icon

    Icon是圖標組件,Icon不具有交互屬性,如果想要交互,可以使用IconButton。

    Icon(Icons.add),
    

    設置圖標的大小和顏色:

    Icon(
      Icons.add,
      size: 40,
      color: Colors.red,
    )
    

    上面的黑色為默認大小和顏色。

    Icons.add是系統提供的圖標,創建Flutter項目的時候,pubspec.yaml中默認有如下配置:

    所有的圖標在Icons中已經定義,可以直接在源代碼中查看,也可以到官網查看所有圖標。

    所有圖標效果如下:

    案例

    聊天背景(.9圖實現)

    Container(
      width: 200,
      padding: EdgeInsets.only(left: 8,top: 8,right: 20,bottom: 8),
      decoration: BoxDecoration(
          image: DecorationImage(
              centerSlice: Rect.fromLTWH(20, 20, 1, 1),
              image: AssetImage(
                'assets/images/chat.png',
              ),
              fit: BoxFit.fill)),
      child: Text('老孟,專註分享Flutter技術和應用實戰。'
          '老孟,專註分享Flutter技術和應用實戰。'
          '老孟,專註分享Flutter技術和應用實戰。',),
    )
    

    背景圖片大小是57×80:

    右側三角已經不在中間了,如果想讓其一直保持居中,修改拉伸區域:

    centerSlice: Rect.fromLTWH(20, 10, 1, 60),
    

    圓形帶邊框的頭像

    Container(
      width: 100,
      height: 100,
      padding: EdgeInsets.all(3),
      decoration: BoxDecoration(shape: BoxShape.circle, color: Colors.blue),
      child: Container(
        decoration: BoxDecoration(
            shape: BoxShape.circle,
            image: DecorationImage(
                image: AssetImage('assets/images/aa.jpg'), fit: BoxFit.cover)),
      ),
    )
    

    圖片佔位符:

    Image.network(
      'https://flutter.github.io/assets-for-api-docs/assets/widgets/puffin.jpg',
      height: 150,
      width: 150,
      fit: BoxFit.cover,
      frameBuilder: (
        BuildContext context,
        Widget child,
        int frame,
        bool wasSynchronouslyLoaded,
      ) {
        if (frame == null) {
          return Image.asset(
            'assets/images/place.png',
            height: 150,
            width: 150,
            fit: BoxFit.cover,
          );
        }
        return child;
      },
    )
    

    添加自己的圖標庫

    如果系統提供的圖標沒有我們想要的圖標,這時需要引入第三方庫的圖標,下面以阿里巴巴的圖標庫為例。

    打開阿里巴巴的圖標官網,找到自己想要的圖標后,將鼠標放置到圖標上,加入購物車:

    點擊右上角的購物車,然後點擊添加至項目:

    如果沒有添加過項目,需要創建一個新項目:

    創建好后加入此項目,跳轉到我的項目頁面,點擊下載:

    解壓下載的文件,解壓出來的文件有好幾個,如下圖:

    選擇iconfont.ttf文件拷貝到 Flutter 項目的assets/fonts目錄下,assets/fonts目錄默認是沒有的,需要手動創建,在pubspec.yaml設置如下:

    千萬注意紅框內開頭的空格問題,否則編譯不通過,family後面跟的字符串最好有意義,後面用圖標的時候需要用到。

    用法如下:

    Icon(IconData(0xe613,fontFamily: 'appIconFonts')
    

    0xe613在下載圖標時已經標註,將&#替換為0,如下圖:

    fontFamily是在pubspec.yaml中設置的family屬性,第三方的圖標和系統圖標一樣,可以設置其顏色和大小。

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  • 使用Apache commons email發送郵件

    使用Apache commons email發送郵件

    今天研究了一下怎麼用java代碼發送郵件,用的是Apache的commons-email包。

    據說這個包是對javamail進行了封裝,簡化了操作。 這裏講一下具體用法吧

     

    一.首先你需要有郵箱賬號和一個授權碼。

    需要進入到QQ郵箱或者是網易郵箱裏面去獲取。在郵箱的設置->賬戶裏面,開啟如下服務,就能得到一個授權碼,這個授權碼要好好保管。有了這兩個東西就能夠通過第三方客戶端發送郵件了。

     

    二.導入commons-email的maven依賴。

    我用的是1.4,也可以去maven倉庫網站(https://mvnrepository.com)上面找別的版本。

    <dependency>
         <groupId>org.apache.commons</groupId>
         <artifactId>commons-email</artifactId>
         <version>1.4</version>
     </dependency>

    三.然後就可以寫發送郵件的代碼了。

    我在網上找了幾個案例,如下。

     1.發送簡單文本郵件。這是最簡單也是最常用的。

        /**
         * @describe 發送內容為簡單文本的郵件
         * @throws EmailException
         */
        public static void sendSimpleTextEmail() throws EmailException {
             Email email = new SimpleEmail();
             //設置主機名,QQ郵箱是"smtp.qq.com",網易郵箱是"smtp.163.com"
             email.setHostName("smtp.163.com");
             // 用戶名和密碼為郵箱的賬號和授權碼(不需要進行base64編碼)
             email.setAuthenticator(new DefaultAuthenticator("myemailaddress@163.com", "myshouquanma"));
             //設置SSL連接,這樣寫就對了
             email.setSSLOnConnect(true);
             //設置來源,就是發送方的郵箱地址
             email.setFrom("myemailaddress@163.com");
             //設置主題,可以不設置
             email.setSubject("java發送郵件");
             //設置信息,就是內容,這個必須要有
             email.setMsg("這是測試郵件 ... :-)");
             //接收人郵箱地址
             email.addTo("receiveeraddress@qq.com");
             email.send();
        }

     

    2.發送包含附件的郵件(附件為本地資源),這裏用到了一個EmailAttachment對象,也就是附件的意思

        /**
         * @describe 發送包含附件的郵件(附件為本地資源)
         * @throws EmailException
         */
        public static void sendEmailsWithAttachments() throws EmailException {
            // 創建一個attachment(附件)對象
            EmailAttachment attachment = new EmailAttachment();
            //設置上傳附件的地址
            attachment.setPath("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\Saved Pictures\\conti.png");
            attachment.setDisposition(EmailAttachment.ATTACHMENT);
            //這個描述可以隨便寫
            attachment.setDescription("Picture of conti");
            //這個名稱要注意和文件格式一致,這將是接收人下載下來的文件名稱
            attachment.setName("conti.png");
    
            //因為要上傳附件,所以用MultiPartEmail()方法創建一個email對象,固定步驟都是一樣的
            MultiPartEmail email = new MultiPartEmail();
            email.setHostName("smtp.163.com");
            email.setAuthenticator(new DefaultAuthenticator("myemailaddress@163.com", "myshouquanma"));
            email.setSSLOnConnect(true);
            email.addTo("receiveemail@qq.com", "Conti Zhang");
            email.setFrom("myemailaddress@163.com", "Me");
            email.setSubject("圖片");
            email.setMsg("這是發送給你的圖片");
            //將附件添加到郵件
            email.attach(attachment);
    
            email.send();
        }

     

    3.發送包含附近的郵件(附件為在線資源),這個與上傳本地附件稍有區別,注意一下就行

       /**
         * @describe 發送包含附件的郵件(附件為在線資源)
         * @throws EmailException
         * @throws MalformedURLException
         */
        public static void sendEmailsWithOnlineAttachments() throws EmailException, MalformedURLException {
            EmailAttachment attachment = new EmailAttachment();
            //設置在線資源路徑,和上傳本地附件的唯一區別
            attachment.setURL(new URL("http://www.apache.org/images/asf_logo_wide.gif"));
            attachment.setDisposition(EmailAttachment.ATTACHMENT);
            attachment.setDescription("Apache logo");
            attachment.setName("Apache logo.gif");
    
            MultiPartEmail email = new MultiPartEmail();
            email.setHostName("smtp.163.com");
            email.setAuthenticator(new DefaultAuthenticator("myemailaddress@163.com", "myshouquanma"));
            email.setSSLOnConnect(true);
            email.addTo("receiveemail@qq.com", "Conti Zhang");
            email.setFrom("myemailaddress@163.com", "Me");
            email.setSubject("The logo");
            email.setMsg("Here is Apache's logo");
            email.attach(attachment);
            email.send();
        }

     

    4.發送內容為HTML格式的郵件,有些郵件直接打開就是一個HTML頁面。雖然不一定用到,可以了解一下

       /**
         * @describe 發送內容為HTML格式的郵件
         * @throws EmailException
         * @throws MalformedURLException
         */
        public static void sendHTMLFormattedEmail() throws EmailException, MalformedURLException {
            // 這裏需要使用HtmlEmail創建一個email對象
            HtmlEmail email = new HtmlEmail();
            email.setHostName("smtp.163.com");
            email.setAuthenticator(new DefaultAuthenticator("myemailaddresss@163.com", "myshouquanma"));
            email.addTo("receiveemail@qq.com", "Conti Zhang");
            email.setFrom("myemailaddress@163.com", "Me");
            email.setSubject("Test email with inline image");
    
            // 嵌入圖像並獲取內容id,雖然案例這樣寫,但我感覺直接在html內容裏面寫圖片網絡地址也可以
            URL url = new URL("http://www.apache.org/images/asf_logo_wide.gif");
            String cid = email.embed(url, "Apache logo");
    
            // 設置html內容
            email.setHtmlMsg("<html>The apache logo - <img src=\"cid:" + cid + "\"></html>");
    
            // 設置替代內容,如果不支持html
            email.setTextMsg("你的郵件客戶端不支持html郵件");
            email.send();
        }

     

    5.發送內容為HTML格式的郵件(嵌入圖片更方便)

    這裏用到了DataSourceFileResolver對象,和DataSourceUrlResolver對象,前者可以解析本地文件路徑,後者可以解析網絡路徑

    具體用法如下

        /**
         * @describe 發送內容為HTML格式的郵件(嵌入圖片更方便)
         * @throws MalformedURLException
         * @throws EmailException
         */
        public static void sendHTMLFormattedEmailWithEmbeddedImages() throws MalformedURLException, EmailException {
            //html郵件模板
    String htmlEmailTemplate = "<img src=\"http://www.conti.com/images/1.jpg\">"; DataSourceResolver[] dataSourceResolvers =new DataSourceResolver[]{new DataSourceFileResolver(),new DataSourceUrlResolver(new URL("http://"))}; email.setDataSourceResolver(new DataSourceCompositeResolver(dataSourceResolvers)); email.setHostName("smtp.qq.com"); email.setAuthenticator(new DefaultAuthenticator("myemailaddress@qq.com", "myshouquanma")); email.addTo("receiveemail@qq.com", "Conti Zhang"); email.setFrom("myemailaddress@qq.com", "Me"); email.setSubject("Test email with inline image"); email.setHtmlMsg(htmlEmailTemplate); email.setTextMsg("你的郵件客戶端不支持html郵件"); email.send(); }

    此種方式可能會報錯,會被郵箱認為是有害郵件不接收而導致發送失敗。解決方法就是,網易郵箱不行就換QQ郵箱,我就是這樣做的

     

    好了,就這麼多,歡迎討論!

     

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  • [源碼解析] GroupReduce,GroupCombine 和 Flink SQL group by

    [源碼解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by

    目錄

    • [源碼解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by
      • 0x00 摘要
      • 0x01 緣由
      • 0x02 概念
        • 2.1 GroupReduce
        • 2.2 GroupCombine
        • 2.3 例子
      • 0x03 代碼
      • 0x04 Flink SQL內部翻譯
      • 0x05 JobGraph
      • 0x06 Runtime
        • 6.1 ChainedFlatMapDriver
        • 6.2 GroupReduceCombineDriver
        • 6.3 GroupReduceDriver & ChainedFlatMapDriver
      • 0x07 總結
      • 0x08 參考

    0x00 摘要

    本文從源碼和實例入手,為大家解析 Flink 中 GroupReduce 和 GroupCombine 的用途。也涉及到了 Flink SQL group by 的內部實現。

    0x01 緣由

    在前文[源碼解析] Flink的Groupby和reduce究竟做了什麼中,我們剖析了Group和reduce都做了些什麼,也對combine有了一些了解。但是總感覺意猶未盡,因為在Flink還提出了若干新算子,比如GroupReduce和GroupCombine。這幾個算子不搞定,總覺得如鯁在喉,但沒有找到一個良好的例子來進行剖析說明。

    本文是筆者在探究Flink SQL UDF問題的一個副產品。起初是為了調試一段sql代碼,結果發現Flink本身給出了一個GroupReduce和GroupCombine使用的完美例子。於是就拿出來和大家共享,一起分析看看究竟如何使用這兩個算子。

    請注意:這個例子是Flink SQL,所以本文中將涉及Flink SQL goup by內部實現的知識。

    0x02 概念

    Flink官方對於這兩個算子的使用說明如下:

    2.1 GroupReduce

    GroupReduce算子應用在一個已經分組了的DataSet上,其會對每個分組都調用到用戶定義的group-reduce函數。它與Reduce的區別在於用戶定義的函數會立即獲得整個組。

    Flink將在組的所有元素上使用Iterable調用用戶自定義函數,並且可以返回任意數量的結果元素。

    2.2 GroupCombine

    GroupCombine轉換是可組合GroupReduceFunction中組合步驟的通用形式。它在某種意義上被概括為允許將輸入類型 I 組合到任意輸出類型O。與此相對的是,GroupReduce中的組合步驟僅允許從輸入類型 I 到輸出類型 I 的組合。這是因為GroupReduceFunction的 “reduce步驟” 期望自己的輸入類型為 I。

    在一些應用中,我們期望在執行附加變換(例如,減小數據大小)之前將DataSet組合成中間格式。這可以通過CombineGroup轉換能以非常低的成本實現。

    注意:分組數據集上的GroupCombine在內存中使用貪婪策略執行,該策略可能不會一次處理所有數據,而是以多個步驟處理。它也可以在各個分區上執行,而無需像GroupReduce轉換那樣進行數據交換。這可能會導致輸出的是部分結果,所以GroupCombine是不能替代GroupReduce操作的,儘管它們的操作內容可能看起來都一樣。

    2.3 例子

    是不是有點暈?還是直接讓代碼來說話吧。以下官方示例演示了如何將CombineGroup和GroupReduce轉換用於WordCount實現。即通過combine操作先對單詞數目進行初步排序,然後通過reduceGroup對combine產生的結果進行最終排序。因為combine進行了初步排序,所以在算子之間傳輸的數據量就少多了

    DataSet<String> input = [..] // The words received as input
    
    // 這裏通過combine操作先對單詞數目進行初步排序,其優勢在於用戶定義的combine函數只調用一次,因為runtime已經把輸入數據一次性都提供給了自定義函數。  
    DataSet<Tuple2<String, Integer>> combinedWords = input
      .groupBy(0) // group identical words
      .combineGroup(new GroupCombineFunction<String, Tuple2<String, Integer>() {
    
        public void combine(Iterable<String> words, Collector<Tuple2<String, Integer>>) { // combine
            String key = null;
            int count = 0;
    
            for (String word : words) {
                key = word;
                count++;
            }
            // emit tuple with word and count
            out.collect(new Tuple2(key, count));
        }
    });
    
    // 這裏對combine的結果進行第二次排序,其優勢在於用戶定義的reduce函數只調用一次,因為runtime已經把輸入數據一次性都提供給了自定義函數。  
    DataSet<Tuple2<String, Integer>> output = combinedWords
      .groupBy(0)                              // group by words again
      .reduceGroup(new GroupReduceFunction() { // group reduce with full data exchange
    
        public void reduce(Iterable<Tuple2<String, Integer>>, Collector<Tuple2<String, Integer>>) {
            String key = null;
            int count = 0;
    
            for (Tuple2<String, Integer> word : words) {
                key = word;
                count++;
            }
            // emit tuple with word and count
            out.collect(new Tuple2(key, count));
        }
    });
    

    看到這裏,有的兄弟已經明白了,這和mapPartition很類似啊,都是runtime做了大量工作。為了讓大家這兩個算子的使用情形有深刻的認識,我們再通過一個sql的例子,向大家展示Flink內部是怎麼應用這兩個算子的,也能看出來他們的強大之處

    0x03 代碼

    下面代碼主要參考自 flink 使用問題匯總。我們可以看到這裏通過groupby進行了聚合操作。其中collect方法,類似於mysql的group_concat。

    public class UdfExample {
        public static class MapToString extends ScalarFunction {
    
            public String eval(Map<String, Integer> map) {
                if(map==null || map.size()==0) {
                    return "";
                }
                StringBuffer sb=new StringBuffer();
                for(Map.Entry<String, Integer> entity : map.entrySet()) {
                    sb.append(entity.getKey()+",");
                }
                String result=sb.toString();
                return result.substring(0, result.length()-1);
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            MemSourceBatchOp src = new MemSourceBatchOp(new Object[][]{
                    new Object[]{"1", "a", 1L},
                    new Object[]{"2", "b33", 2L},
                    new Object[]{"2", "CCC", 2L},
                    new Object[]{"2", "xyz", 2L},
                    new Object[]{"1", "u", 1L}
            }, new String[]{"f0", "f1", "f2"});
    
            BatchTableEnvironment environment = MLEnvironmentFactory.getDefault().getBatchTableEnvironment();
            Table table = environment.fromDataSet(src.getDataSet());
            environment.registerTable("myTable", table);
            BatchOperator.registerFunction("MapToString",  new MapToString());
            BatchOperator.sqlQuery("select f0, mapToString(collect(f1)) as type from myTable group by f0").print();
        }
    }
    

    程序輸出是

    f0|type
    --|----
    1|a,u
    2|CCC,b33,xyz
    

    0x04 Flink SQL內部翻譯

    這個SQL語句的重點是group by。這個是程序猿經常使用的操作。但是大家有沒有想過這個group by在真實運行起來時候是怎麼操作的呢?針對大數據環境有沒有做了什麼優化呢?其實,Flink正是使用了GroupReduce和GroupCombine來實現並且優化了group by的功能。優化之處在於:

    • GroupReduce和GroupCombine的函數調用次數要遠低於正常的reduce算子,如果reduce操作中涉及到頻繁創建額外的對象或者外部資源操作,則會相當省時間。
    • 因為combine進行了初步排序,所以在算子之間傳輸的數據量就少多了。

    SQL生成Flink的過程十分錯綜複雜,所以我們只能找最關鍵處。其是在 DataSetAggregate.translateToPlan 完成的。我們可以看到,對於SQL語句 “select f0, mapToString(collect(f1)) as type from myTable group by f0”,Flink系統把它翻譯成如下階段,即

    • pre-aggregation :排序 + combine;
    • final aggregation :排序 + reduce;

    從之前的文章我們可以知道,groupBy這個其實不是一個算子,它只是排序過程中的一個輔助步驟而已,所以我們重點還是要看combineGroup和reduceGroup。這恰恰是我們想要的完美例子。

    input ----> (groupBy + combineGroup) ----> (groupBy + reduceGroup) ----> output
    

    SQL生成的Scala代碼如下,其中 combineGroup在後續中將生成GroupCombineOperator,reduceGroup將生成GroupReduceOperator。

      override def translateToPlan(
          tableEnv: BatchTableEnvImpl,
          queryConfig: BatchQueryConfig): DataSet[Row] = {
    
        if (grouping.length > 0) {
          // grouped aggregation
          ...... 
          if (preAgg.isDefined) { // 我們的例子是在這裏
            inputDS          
              // pre-aggregation
              .groupBy(grouping: _*)
              .combineGroup(preAgg.get) // 將生成GroupCombineOperator算子
              .returns(preAggType.get)
              .name(aggOpName)
              // final aggregation
              .groupBy(grouping.indices: _*) //將生成GroupReduceOperator算子。
              .reduceGroup(finalAgg.right.get)
              .returns(rowTypeInfo)
              .name(aggOpName)
          } else {
            ......
          }
        }
        else {
          ......
        }
      }
    }
    
    // 程序變量打印如下
    this = {DataSetAggregate@5207} "Aggregate(groupBy: (f0), select: (f0, COLLECT(f1) AS $f1))"
     cluster = {RelOptCluster@5220} 
    

    0x05 JobGraph

    LocalExecutor.execute中會生成JobGraph。JobGraph是提交給 JobManager 的數據結構,是唯一被Flink的數據流引擎所識別的表述作業的數據結構,也正是這一共同的抽象體現了流處理和批處理在運行時的統一。

    在生成JobGraph時候,系統得到如下JobVertex。

    jobGraph = {JobGraph@5652} "JobGraph(jobId: 6aae8b5e5ad32f588136bef26f8b65f6)"
     taskVertices = {LinkedHashMap@5655}  size = 4
    
    {JobVertexID@5677} "c625209bb7fb9a098807551840aeaa99" -> {InputOutputFormatVertex@5678} "CHAIN DataSource (at initializeDataSource(MemSourceBatchOp.java:98) (org.apache.flink.api.java.io.CollectionInputFormat)) -> FlatMap (select: (f0, f1)) (org.apache.flink.runtime.operators.DataSourceTask)"
    
    {JobVertexID@5679} "b56ace4acd7a2f69ea110a9f262ff80a" -> {JobVertex@5680} "CHAIN GroupReduce (groupBy: (f0), select: (f0, COLLECT(f1) AS $f1)) -> FlatMap (select: (f0, mapToString($f1) AS type)) -> Map (Map at linkFrom(MapBatchOp.java:35)) (org.apache.flink.runtime.operators.BatchTask)"
     
    {JobVertexID@5681} "3f5e2a0f700421d80ce85e02a6d9db73" -> {InputOutputFormatVertex@5682} "DataSink (collect()) (org.apache.flink.runtime.operators.DataSinkTask)"
     
    {JobVertexID@5683} "ad29dc5b2e0a39ad2cd1d164b6f859f7" -> {JobVertex@5684} "GroupCombine (groupBy: (f0), select: (f0, COLLECT(f1) AS $f1)) (org.apache.flink.runtime.operators.BatchTask)"
    

    我們可以看到,在JobGraph中就生成了對應的兩個算子。其中這裏的FlatMap就是用戶的UDF函數MapToString的映射生成。

    GroupCombine (groupBy: (f0), select: (f0, COLLECT(f1) AS $f1))  
      
    CHAIN GroupReduce (groupBy: (f0), select: (f0, COLLECT(f1) AS $f1)) -> FlatMap (select: (f0, mapToString($f1) AS type)) -> Map 
    

    0x06 Runtime

    最後,讓我們看看runtime會如何處理這兩個算子。

    6.1 ChainedFlatMapDriver

    首先,Flink會在ChainedFlatMapDriver.collect中對record進行處理,這是從Table中提取數據所必須經歷的,與後續的group by關係不大。

    @Override
    public void collect(IT record) {
       try {
          this.numRecordsIn.inc();
          this.mapper.flatMap(record, this.outputCollector);
       } catch (Exception ex) {
          throw new ExceptionInChainedStubException(this.taskName, ex);
       }
    }
    
    // 這裡能夠看出來,我們獲取了第一列記錄
    record = {Row@9317} "1,a,1"
     fields = {Object[3]@9330} 
    this.taskName = "FlatMap (select: (f0, f1))"
    
    // 程序堆棧打印如下
    collect:80, ChainedFlatMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
    collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
    invoke:196, DataSourceTask (org.apache.flink.runtime.operators)
    doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:748, Thread (java.lang)
    

    6.2 GroupReduceCombineDriver

    其次,GroupReduceCombineDriver.run()中會進行combine操作。

    1. 會通過this.sorter.write(value)把數據寫到排序緩衝區。
    2. 會通過sortAndCombineAndRetryWrite(value)進行實際的排序,合併。

    因為是系統實現,所以Combine的用戶自定義函數就是由Table API提供的,比如org.apache.flink.table.functions.aggfunctions.CollectAccumulator.accumulate

    @Override
    public void run() throws Exception {
       final MutableObjectIterator<IN> in = this.taskContext.getInput(0);
       final TypeSerializer<IN> serializer = this.serializer;
    
       if (objectReuseEnabled) {
        .....
       }
       else {
          IN value;
          while (running && (value = in.next()) != null) {
             // try writing to the sorter first
             if (this.sorter.write(value)) {
                continue;
             }
    
             // do the actual sorting, combining, and data writing
             sortAndCombineAndRetryWrite(value);
          }
       }
    
       // sort, combine, and send the final batch
       if (running) {
          sortAndCombine();
       }
    }
    
    // 程序變量如下
    value = {Row@9494} "1,a"
     fields = {Object[2]@9503} 
    

    sortAndCombine是具體排序/合併的過程。

    1. 排序是通過 org.apache.flink.runtime.operators.sort.QuickSort 完成的。
    2. 合併是通過 org.apache.flink.table.functions.aggfunctions.CollectAccumulator.accumulate 完成的。
    3. 給下游是由 org.apache.flink.table.runtime.aggregate.DataSetPreAggFunction.combine 調用 out.collect(output) 完成的。
    private void sortAndCombine() throws Exception {
       final InMemorySorter<IN> sorter = this.sorter;
       // 這裏進行實際的排序
       this.sortAlgo.sort(sorter);
       final GroupCombineFunction<IN, OUT> combiner = this.combiner;
       final Collector<OUT> output = this.output;
    
       // iterate over key groups
       if (objectReuseEnabled) {
    			......		
       } else {
          final NonReusingKeyGroupedIterator<IN> keyIter = 
                new NonReusingKeyGroupedIterator<IN>(sorter.getIterator(), this.groupingComparator);
          // 這裡是歸併操作
          while (this.running && keyIter.nextKey()) {
             // combiner.combiner 是用戶定義操作,runtime把某key對應的數據一次性傳給它
             combiner.combine(keyIter.getValues(), output);
          }
       }
    }
    

    具體調用棧如下:

    accumulate:57, CollectAggFunction (org.apache.flink.table.functions.aggfunctions)
    accumulate:-1, DataSetAggregatePrepareMapHelper$5
    combine:71, DataSetPreAggFunction (org.apache.flink.table.runtime.aggregate)
    sortAndCombine:213, GroupReduceCombineDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
    run:188, GroupReduceCombineDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
    run:504, BatchTask (org.apache.flink.runtime.operators)
    invoke:369, BatchTask (org.apache.flink.runtime.operators)
    doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:748, Thread (java.lang)
    

    6.3 GroupReduceDriver & ChainedFlatMapDriver

    這兩個放在一起,是因為他們組成了Operator Chain。

    GroupReduceDriver.run中完成了reduce。具體reduce 操作是在 org.apache.flink.table.runtime.aggregate.DataSetFinalAggFunction.reduce 完成的,然後在其中直接發送給下游 out.collect(output)

    @Override
    public void run() throws Exception {
       // cache references on the stack
       final GroupReduceFunction<IT, OT> stub = this.taskContext.getStub();
     
       if (objectReuseEnabled) {
           ......	
       }
       else {
          final NonReusingKeyGroupedIterator<IT> iter = new NonReusingKeyGroupedIterator<IT>(this.input, this.comparator);
          // run stub implementation
          while (this.running && iter.nextKey()) {
             // stub.reduce 是用戶定義操作,runtime把某key對應的數據一次性傳給它
             stub.reduce(iter.getValues(), output);
          }
       }
    }
    

    從前文我們可以,這裏已經配置成了Operator Chain,所以out.collect(output)會調用到CountingCollector。CountingCollector的成員變量collector已經配置成了ChainedFlatMapDriver。

    public void collect(OUT record) {
       this.numRecordsOut.inc();
       this.collector.collect(record);
    }
    
    this.collector = {ChainedFlatMapDriver@9643} 
     mapper = {FlatMapRunner@9610} 
     config = {TaskConfig@9655} 
     taskName = "FlatMap (select: (f0, mapToString($f1) AS type))"
    

    於是程序就調用到了 ChainedFlatMapDriver.collect

    public void collect(IT record) {
       try {
          this.numRecordsIn.inc();
          this.mapper.flatMap(record, this.outputCollector);
       } catch (Exception ex) {
          throw new ExceptionInChainedStubException(this.taskName, ex);
       }
    }
    

    最終調用棧如如下:

    eval:21, UdfExample$MapToString (com.alibaba.alink)
    flatMap:-1, DataSetCalcRule$14
    flatMap:52, FlatMapRunner (org.apache.flink.table.runtime)
    flatMap:31, FlatMapRunner (org.apache.flink.table.runtime)
    collect:80, ChainedFlatMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
    collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
    reduce:80, DataSetFinalAggFunction (org.apache.flink.table.runtime.aggregate)
    run:131, GroupReduceDriver (org.apache.flink.runtime.operators)
    run:504, BatchTask (org.apache.flink.runtime.operators)
    invoke:369, BatchTask (org.apache.flink.runtime.operators)
    doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
    run:748, Thread (java.lang)
    

    0x07 總結

    由此我們可以看到:

    • GroupReduce,GroupCombine和mapPartition十分類似,都是從系統層面對算子進行優化,把循環操作放到用戶自定義函數來處理。
    • 對於group by這個SQL語句,Flink將其翻譯成 GroupReduce + GroupCombine,採用兩階段優化的方式來完成了對大數據下的處理。

    0x08 參考

    flink 使用問題匯總

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