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  • 小師妹學JVM之:JIT中的PrintCompilation

    小師妹學JVM之:JIT中的PrintCompilation

    目錄

    • 簡介
    • PrintCompilation
    • 分析PrintCompilation的結果
    • 總結

    簡介

    上篇文章我們講到了JIT中的LogCompilation,將編譯的日誌都收集起來,存到日誌文件裏面,並且詳細的解釋了LogCompilation日誌文件中的內容定義。今天我們再和小師妹一起學習LogCompilation的姊妹篇PrintCompilation,看看都有什麼妙用吧。

    PrintCompilation

    小師妹:F師兄,上次你給講的LogCompilation實在是太複雜了,生成的日誌文件又多,完全看不了,我其實只是想知道有哪些方法被編譯成了機器碼,有沒有什麼更加簡單的辦法呢?

    真理的大海,讓未發現的一切事物躺卧在我的眼前,任我去探尋- 牛頓(英國)

    當然有的,那就給你介紹一下LogCompilation的妹妹PrintCompilation,為什麼是妹妹呢?因為PrintCompilation輸出的日誌要比LogCompilation少太多了。

    老規矩,上上我們的JMH運行代碼,文章中使用的代碼鏈接都會在文末註明,這裏使用圖片的原因只是為了方便讀者閱讀代碼:

    這裏和上次的LogCompilation不同的是,我們使用:-XX:+PrintCompilation參數。

    其實我們還可以添加更多的參數,例如:

    -Xbatch -XX:-TieredCompilation -XX:+PrintCompilation
    

    先講一下-Xbatch。

    一般來說JIT編譯器使用的是和主線程完全不同的新的線程。這樣做的好處就是JIT可以和主線程并行執行,編譯器的運行基本上不會影響到主線程的的運行。

    但是有陰就有陽,有利就有弊。多線程在提高的處理速度的同時,帶給我們的就是輸出日誌的混亂。因為是并行執行的,我們主線程的日誌中,穿插了JIT編譯器的線程日誌。

    如果使用-Xbatch就可以強迫JIT編譯器使用主線程。這樣我們的輸出日誌就是井然有序的。真棒。

    再講一下TieredCompilation。

    為了更好的提升編譯效率,JVM在JDK7中引入了分層編譯Tiered compilation的概念。

    大概來說分層編譯可以分為三層:

    第一層就是禁用C1和C2編譯器,這個時候沒有JIT進行。
    第二層就是只開啟C1編譯器,因為C1編譯器只會進行一些簡單的JIT優化,所以這個可以應對常規情況。
    第三層就是同時開啟C1和C2編譯器。

    在JDK8中,分層編譯是默認開啟的。因為不同的編譯級別處理編譯的時間是不一樣的,後面層級的編譯器啟動的要比前面層級的編譯器要慢,但是優化的程度更高。

    這樣我們其實會產生很多中間的優化代碼,這裏我們只是想分析最終的優化代碼,所以我們需要停止分層編譯的功能。

    最後是今天的主角:PrintCompilation。

    PrintCompilation將會輸出被編譯方法的統計信息,因此使用PrintCompilation可以很方便的看出哪些是熱點代碼。熱點代碼也就意味着存在着被優化的可能性。

    分析PrintCompilation的結果

    小師妹:F師兄,我照着你的例子運行了一下,結果果然清爽了很多。可是我還是看不懂。

    沒有一個人能全面把握真理。小師妹,我們始終在未知的路上前行。不懂就問,不會就學。

    我們再截個圖看一下生成的日誌吧。

    因為日誌太長了,為了節約大家的流量,我只截取了開頭的部分和結尾的部分。

    大家可以看到開頭部分基本上都是java自帶的類的優化。只有最後才是我們自己寫的類。

    第一列是方法開始編譯的時間。

    第二列是簡單的index。

    第三列是一系列的flag的組合,有下面幾個flag:

    b    Blocking compiler (always set for client)
    *    Generating a native wrapper
    %    On stack replacement (where the compiled code is running)
    !    Method has exception handlers
    s    Method declared as synchronized
    n    Method declared as native
    made non entrant    compilation was wrong/incomplete, no future callers will use this version
    made zombie         code is not in use and ready for GC
    

    如果我們沒有關閉分層編譯的話,在方法名前面還會有数字,表示是使用的那個編譯器。

    分層編譯詳細的來說可以分為5個級別。

    0表示是使用解釋器,不使用JIT編譯。
    1,2,3是使用C1編譯器(client)。
    4是使用C2編譯器(server)。

    現在讓我們來看一下最後一列。

    最後一列包含了方法名和方法的長度。注意這裏的長度指的是字節碼的長度。

    如果字節碼被編譯成為機器碼,長度會增加很多倍。

    總結

    本文介紹了JIT中PrintCompilation的使用,並再次複習了JIT中的分層編譯架構。希望大家能夠喜歡。

    本文的例子https://github.com/ddean2009/learn-java-base-9-to-20

    本文作者:flydean程序那些事

    本文鏈接:http://www.flydean.com/jvm-jit-printcompilation/

    本文來源:flydean的博客

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  • 數據庫char varchar nchar nvarchar,編碼Unicode,UTF8,GBK等,Sql語句中文前為什麼加N(一次線上數據存儲亂碼排查)

    數據庫char varchar nchar nvarchar,編碼Unicode,UTF8,GBK等,Sql語句中文前為什麼加N(一次線上數據存儲亂碼排查)

    背景

    公司有一個數據處理線,上面的數據經過不同環境處理,然後上線到正式庫。其中一個環節需要將數據進行處理然後導入到另外一個庫(Sql Server)。這個處理的程序是老大用python寫的,處理完後進入另外一個庫后某些字段出現了亂碼。
    比如這個字符串:1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10
    另外一個庫變成:1006?267X(2020)02?0548?10
    線上人員反饋回來后老大由於比較忙,一直沒有排查,然後我問了下估計是什麼原因。老大說他python裏面轉了utf8,可能是編碼問題。我當時問了下就沒下文了,因為我不會python,所以這個事情就擱置了。

    排查過程

    然後這個問題拖了很久,線上也不斷反饋。同時自己也負責這塊,空閑時間就主動去排查了下原因。當然這個排查過程還是比較曲折的,所以就把這個過程分享下,同時回顧下涉及到的知識點。

    先說結果:最後經過排查是由於python處理后insert語句插入到Sql Server數據庫保存字段前沒有加N

    1.SQL Server數據類型

    首先由於數據寫進去出現亂碼,所以第一步就是檢查寫入庫的字段是否設置了正確的數據類型。因為有時候對char與varchar的區別或者varchar與nvarchar的區別不是很在意,所以有可能設置了錯誤的數據類型。至於這幾個字符的數據類型區別是什麼,這裏摘抄官方解釋。

    字符數據類型 char(大小固定)或 varchar(大小可變) 。 從 SQL Server 2019 (15.x) 起,使用啟用了 UTF-8 的排序規則時,這些數據類型會存儲 Unicode 字符數據的整個範圍,並使用 UTF-8 字符編碼。 若指定了非 UTF-8 排序規則,則這些數據類型僅會存儲該排序規則的相應代碼頁支持的字符子集。
    參數

    char [ ( n ) ]
    固定大小字符串數據 。 n 用於定義字符串大小(以字節為單位),並且它必須為 1 到 8,000 之間的值 。 對於單字節編碼字符集(如拉丁文),存儲大小為 n 個字節,並且可存儲的字符數也為 n。 對於多字節編碼字符集,存儲大小仍為 n 個字節,但可存儲的字符數可能小於 n。 char 的 ISO 同義詞是 character 。
    varchar [ ( n | max ) ]
    可變大小字符串數據 。 使用 n 定義字符串大小(以字節為單位),可以是介於 1 和 8,000 之間的值;或使用 max 指明列約束大小上限為最大存儲 2^31-1 個字節 (2GB)。 對於單字節編碼字符集(如拉丁文),存儲大小為 n + 2 個字節,並且可存儲的字符數也為 n。 對於多字節編碼字符集,存儲大小仍為 n + 2 個字節,但可存儲的字符數可能小於 n 。

    字符數據類型 nchar(大小固定)或 nvarchar(大小可變) 。 從 SQL Server 2012 (11.x) 起,使用啟用了補充字符 (SC) 的排序規則時,這些數據類型會存儲 Unicode 字符數據的整個範圍,並使用 UTF-16 字符編碼。 若指定了非 SC 排序規則,則這些數據類型僅會存儲 UCS-2 字符編碼支持的字符數據子集。

    nchar [ ( n ) ]
    固定大小字符串數據。 n 用於定義字符串大小(以雙字節為單位),並且它必須為 1 到 4,000 之間的值 。 存儲大小為 n 字節的兩倍。 對於 UCS-2 編碼,存儲大小為 n 個字節的兩倍,並且可存儲的字符數也為 n。 對於 UTF-16 編碼,存儲大小仍為 n 個字節的兩倍,但可存儲的字符數可能小於 n,因為補充字符使用兩個雙字節(也稱為代理項對)。 nchar 的 ISO 同義詞是 national char 和 national character 。
    nvarchar [ ( n | max ) ]
    可變大小字符串數據。 n 用於定義字符串大小(以雙字節為單位),並且它可能為 1 到 4,000 之間的值 。 max 指示最大存儲大小是 2^30-1 個字符 (2 GB) 。 存儲大小為 n 字節的兩倍 + 2 個字節。 對於 UCS-2 編碼,存儲大小為 n 個字節的兩倍 + 2 個字節,並且可存儲的字符數也為 n。 對於 UTF-16 編碼,存儲大小仍為 n 個字節的兩倍 + 2 個字節,但可存儲的字符數可能小於 n,因為補充字符使用兩個雙字節(也稱為代理項對)。 nvarchar 的 ISO 同義詞是 national char varying 和 national character varying 。

    通過上面的描述我們可以總結:這幾種類型都是存儲字符數據,如果存儲單字節的字符串(比如英文)使用char、varchar,節約空間。如果存儲多字節的字符串(比如包含中文)使用nchar、nvarchar,兼容更多的編碼。雙字節比單字節對應的多了一個n
    單字節雙字節中還有一個區別var,表示可變大小字符串數據。可變是指如果某字段插入的值超過了數據頁的長度,該行的字段值將存放到ROW_OVERFLOW_DATA中。但是會造成多餘的I/O,比如一個VARCHAR列經常被修改,而且每次被修改的數據的長度不同,這會引起‘行遷移’(Row Migration)現象。這裏就不展開了,可以去了解下。
    所以我們設計數據庫字段的時候需要根據業務設計合理的數據類型,有利於節約空間和時間。而經過我檢查數據庫字段確實設置的nvarchar,所以不存在存儲不了對應編碼問題。而且問了老大他說python裏面他轉了UTF8編碼,所以下一步就是排查是否轉編碼出了問題。

    2.編碼
    因為我經常寫C#,C#裏面的字符串是Unicode的,當然對於程序員來說這個編碼是透明的,因為是Unicode編碼可以轉換成其它任何編碼,所以我們日常開發的時候並不需要時刻去關注編碼的問題,其底層已經幫我們進行了處理。既然說是python轉了utf8那麼我就去大概看了下python的基礎並試驗了一把。
    先找了一條出現亂碼的數據,在原庫取出來然後進行utf8轉碼,然後再解碼。講道理同一個編碼解碼出來存儲應該還是原來的字符串,所以我才會好奇去試驗。試驗后發現果然沒有什麼問題。

    關於編碼可以看下這個講解:編碼,因為講的比較形象而且容易理解,所以我這裏就不累述了。
    排除python程序編碼問題,那接下來就是要排查從程序插入到數據庫這一段的問題了。

    3.SQL Server排序規則
    首先插入這一階段我想到的還是編碼問題,所以去查詢了數據庫編碼。使用sql語句查詢數據庫排序規則

    SELECT COLLATIONPROPERTY('Chinese_PRC_Stroke_CI_AI_KS_WS', 'CodePage')
    

    對應的字符集編碼
    936 :簡體中文GBK
    950 :繁體中文BIG5
    437 :美國/加拿大英語
    932 :日文
    949 :韓文
    866 :俄文
    65001 :unicode UTF-8
    查詢了數據排序規則,導入數據庫是默認排序規則,也就是936 GBK編碼。為什麼要看數據庫排序規則,第1點中可見“數據類型僅會存儲該排序規則的相應代碼頁支持的字符子集”。
    排序規則微軟解釋:排序規則

    SQL Server 中的排序規則可為您的數據提供排序規則、區分大小寫屬性和區分重音屬性。 與諸如 char 和 varchar 等字符數據類型一起使用的排序規則規定可表示該數據類型的代碼頁和對應字符 。
    無論你是要安裝 SQL Server 的新實例、還原數據庫備份,還是將服務器連接到客戶端數據庫,都必須了解正在處理的數據的區域設置要求、排序順序以及是否區分大小寫和重音。

    所以通過查看排序規則知道,默認編碼是GBK。然後我就猜測到是GBK編碼問題,因為在python3裏面字符串的默認編碼也是Unicode,測試下把1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10轉成GBK。

    可以看到是無法轉碼的,gbk識別不了那個短橫杠,然後我編碼成GB18030能夠編碼。說明短橫杠是更高位的編碼,當然unicode是能存儲的。那為什麼在數據庫裏面就成了亂碼呢?而且字段類型是設置的nvarchar啊。

    4、大寫字母“N”作為前綴
    通過3點的分析,說明了本該存儲成Unicode的編碼被保存成了默認編碼。所以我們只要把保存成Unicode編碼就行了,所以到此已經和python程序沒什麼關係了,帶着懷疑的態度,我將這段字符直接拿到Sql Sever裏面執行,果然也是亂碼。

    最後就是在參數前加N執行

    這下結果就正常了。細心的你是否發發現v1字段還是亂碼,因為我為了測試varchar單字節,即使我加了N一樣的是亂碼。所以記得存儲中文最好選nvarchar,原因么請看第一點char和varchar的說明中這樣一句話:若指定了非 UTF-8 排序規則,則這些數據類型僅會存儲該排序規則的相應代碼頁支持的字符子集。也就是它只會存儲我當前數據庫的GBK編碼。
    最後我還在python裏面插入的sql語句加了N,同樣可以插入成功。

    關於加N的解釋,微軟t-sql文檔關於insert說明:鏈接

    5.為什麼我們平時很少加N
    既然有這樣的問題為什麼我們平時基本沒加過N?原因有幾點:

    • 沒有遇到高位的編碼(直接拼接sql)。
    • 用SqlParameter 參數執行sql會自動加N。
    • 平時使用ORM框架已經幫我規避了這個問題。
      所以我們平時如果是直接使用sql時最好使用參數形式,既能幫我們解決sql注入攻擊,還能幫我們規避不加N導致的編碼問題。

    SqlParameter會自動加N?帶着懷疑的態度測試下。
    首先寫一個測試程序,然後開啟SQL server跟蹤來查看執行的sql。

           static void Test()
            {
                string server = "127.0.0.1";
                string database = "TestDB";
                string user = "sa";
                string password = "******";
                string connectionString = $"server={server};database={database};User ID={user};Password={password}";
                using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))
                {
                    connection.Open();
                    using (SqlCommand cmd = new SqlCommand())
                    {
                        cmd.Connection = connection;
                        cmd.CommandText = "insert into Test1 values('1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10','1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10')";
                        cmd.ExecuteNonQuery();
    
                        cmd.CommandText = "insert into Test1 values(@v1,@v2)";
                        cmd.Parameters.Add(new SqlParameter
                        {
                            ParameterName = "v1",
                            Value = "1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10"
                        });
                        cmd.Parameters.Add(new SqlParameter
                        {
                            ParameterName = "v2",
                            Value = "1006⁃267X(2020)02⁃0548⁃10"
                        });
                        cmd.ExecuteNonQuery();
                    }
                }
            }
    

    查看跟蹤執行的sql,一個是直接傳入拼接sql執行,一個是使用參數方式執行。

    總結

    通過一次排查亂碼問題,又回顧或者學習了關於數據類型和編碼,以及sql存儲如何避免亂碼問題。平時設計的時候如果是帶中文的字段首先考慮帶n的char類型。同時在直接使用sql進行insert、update的時候注意在要保存為Unicode編碼字符串前面加N。

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  • 日本岩手、宮城水產品可望出口 歐盟:最快2019年內解禁

    摘錄自2019年10月05日東森新聞日本報導

    日本2011年4月發生9.0地震,福島第一核電站因此放射性物質外洩,成為嚴重的核災事故,讓各國紛紛對日本核災地區設下禁令,不願讓汙染物入國。如今,日本政府表示,歐盟在今年內將會放寬對日本食品的進口限制。

    綜合日媒報導,日本執政黨相關人士5日指出,歐盟委員會主席容克(Jean-Claude Juncker)於之前的布魯塞爾會談時向日本首相安倍晉三透露,歐盟很快就會放寬對日本食品的進口限制,尤其是取消岩手、宮城縣的水產品進口禁令。

    事實上,歐盟早在2017年就取消對福島縣大米的禁令,不過日本仍然致力於說服其他國家,包括歐盟、中國、韓國及美國等,希望解除福島食品的禁令,也強調日本出口食品時都會通過嚴格檢驗,出口品絕對安全。

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  • 全球氣候抗爭大串聯 華爾街銅牛濺血

    摘錄自2019年10月8日世界日報報導

    響應環保組織「反抗滅絕」氣候抗爭全球大串聯活動的示威人士,7日在世界各地主要城市紛紛上街抗議,要求各國政府要針對氣候變遷採取更為迫切的因應之道。紐約知名景點華爾街銅牛也遭到波及,被抗議人士灑上道具鮮血。

    一名示威者還爬到銅牛背上,搖著一面綠色旗幟。不過,數名抗議人士稍後便動手清理潑灑在地面上的道具鮮血。「反抗滅絕」華爾街示威行動籌畫者Justin Becker接受訪問時說,石油企業與華爾街金融機構關係密切:「這裡沾染了這個世界的鮮血。」

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  • LeetCode 80,不使用外部空間的情況下對有序數組去重

    LeetCode 80,不使用外部空間的情況下對有序數組去重

    本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注

    今天是LeetCode專題的第49篇文章,我們一起來看LeetCode的第80題,有序數組去重II(Remove Duplicates from Sorted Array II)。

    這題的官方難度是Medium,通過率是43.3%,點贊1104,反對690。這題的通過率有一點點高,然後點贊比也不是很高。說明這題偏容易,並且大家的評價偏低。也的確如此,我個人覺得,大家評價不好的主要原因還是這題偏容易了一些。

    題面

    其實從題目的標題當中我們已經可以得到很多信息了,實際上也的確如此,這題的題面和標題八九不離十,需要我們對一個有序的數組進行去重。不過去重的條件是最多允許一個元素出現兩次,也就是要將多餘的元素去掉。並且題目還限制了需要我們在原數組進行操作,對於空間複雜度的要求是。由於我們去除了元素之後會帶來數組長度的變化,所以我們最後需要返回完成之後數組的長度。

    這是一種常規的做法,在C++以及一些古老的語言當中數組是不能變更長度的。我們想要在原數組上刪除數據,只能將要刪除的數據移動到數組末尾,然後返回變更之後的數組長度。這樣下游就通過返回的數組長度得知變更之後的數量變化。由於新晉的一些語言,比如Java、Python都支持數組長度變動,所以很少在這些語言的代碼當中看到這樣的用法了。

    樣例

    Given nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3],
    
    Your function should return length = 7, with the first seven elements of nums being modified to 0, 0, 1, 1, 2, 3 and 3 respectively.
    
    It doesn't matter what values are set beyond the returned length. 

    在這個樣例當中,由於1出現了4次,所以我們需要刪除掉2個1,那麼刪除之後的數組長度也會減少2,所以我們需要返回7,表示刪除之後的新的數組的有效長度是7。並且保證原數組當中前5個元素是[0, 0, 1, 1, 2, 3]

    題解

    刪除重複的元素本身並不複雜,唯一麻煩的是我們怎麼在不引入額外存儲的情況下完成這一點。如果你能抓住數組是有序的這一點,應該很容易想通:既然數組是有序的,那麼相同的元素必然排在一起。

    既然相同的元素排在一起,那麼我們可以利用一個變量存儲當前元素出現的次數。如果遇到不同的元素,則將次數置為1。這樣我們就可以判斷出究竟哪些元素需要刪除,哪些元素需要保留了。

    但是這就又引入了另外一個問題,我們怎麼來刪除這些重複的元素呢?因為我們不能引入額外的數組,需要在當前數組上完成。我們可以先假設沒有這個限制,我們會怎麼做?

    new_nums = []
    cur = None
    for i in range(n):
        if cur == nums[i]:
            count += 1
     else:
            count = 1
            cur = nums[i]
        if count > 2:
            continue
        new_nums.append(nums[i])
    

    由於有這個限制,所以我們要做的就是把new_nums這個數組去掉,其實去掉是很簡單的,因為我們可以讓nums這個數組自己覆蓋自己。因為產出的數據的數量一定是小於等於數組長度的,所以不會出現數組越界的問題。我們只需要維護一個下標記錄nums數組當中允許覆蓋的位置即可。

    這個也是非常常見的做法,我們在之前的題目當中也曾經見到過。

    class Solution:
        def removeDuplicates(self, nums: List[int]) -> int:
            # start是起始覆蓋指針,指向第一個可以覆蓋的位置
            start, cur, cnt = 0, None, 0
            n = len(nums)
            if n == 0:
                return 0
            for i in range(n):
                if cur == nums[i]:
                    cnt += 1
                else:
                    cnt = 1
                    cur = nums[i]
                # 如果數量超過2,說明當前元素應該捨棄,則continue
                if cnt > 2:
                    continue
                # 否則用當前元素覆蓋start位置,並且start移動一位
                else:
                    nums[start] = nums[i]
                    start += 1
            return start
    

    關於這段代碼,還有一個簡化版本,我們可以把cnt變量也省略掉。因為元素是有序的,我們可以直接用nums[i]和nums[i-2]進行判斷,如果相等,那麼說明重複的元素一定超過了兩個,當前元素需要跳過。

    簡化之後的代碼如下:

    class Solution(object):
        def removeDuplicates(self, nums):
            """  :type nums: List[int]  :rtype: int  """
            i = 0
            for n in nums:
                if i < 2 or n != nums[i - 2]:
                    nums[i] = n
                    i += 1
            return i
    

    總結

    今天的題目不難,總體來說算是Medium偏低難度,主要有兩點值得稱道。第一點是C++風格inplace變更數組的做法,第二點就是數組自我覆蓋的方法。除此之外,題目幾乎沒什麼難度,我想大家應該都能想出解法來。

    如果喜歡本文,可以的話,請點個關注,給我一點鼓勵,也方便獲取更多文章。

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  • 新能源汽車利好消息層出不窮 下半年產銷量有望爆發式增長—第五屆新能源汽車峰會暨展覽會

    中汽協發佈的最新資料顯示,今年上半年中國新能源汽車生產20692輛,銷售20477輛,同比分別增長2.3倍和2.2倍,產銷量已經超過去年全年的1.7萬輛。其中純電動汽車產銷分別完成12185輛和11777輛,插電式混合動力汽車產銷分別完成8507輛和8700輛。在新政頻發、充電基礎設施和電池產業鏈發展及車企爭奪多番力量推動下,新能源汽車下半年產銷量有望呈爆發式增長。

    新政4連發護航

    2014年初以來中國中央政府確定了40個新能源汽車示範城市或區域,預計未來2年內累計推廣規模將超過30萬輛。而且近期北京、上海、廣東、江蘇等9個示範區域的實施細則陸續落地。補貼政策從購車、用車、配套等多環節提升新能源汽車經濟性,驅動產業快速發展。

    國家機關購買新能源汽車管理辦法發佈。中國中央政府門戶網站7月13日刊登消息,《政府機關及公共機構購買新能源汽車實施方案》(下稱《方案》)印發。主要內容包括,2014年至2016年,中央國家機關以及88個新能源汽車推廣應用城市的政府機關及公共機構購買的新能源汽車占當年配備更新總量的比例不低於30%,以後逐年提高。方案明確規定至2016年公車採購中購買的新能源汽車占當年配備更新總量的比例不低於30%,這意味著新能源車迎來超過300億元的市場份額。《方案》的出臺將加快政府機關採購新能源汽車的速度。

    國務院:《關於加快新能源汽車推廣應用的指導意見》。《意見》明確,要以純電驅動為新能源汽車發展的主要戰略取向,重點發展純電動汽車、插電式混合動力汽車和燃料電池汽車,以市場主導和政府扶持相結合,建立長期穩定的新能源汽車發展政策體系,創造良好發展環境,加快培育市場,促進新能源汽車產業健康發展。

    發改委出臺電動汽車用電價格政策,私家車執行居民電價。為貫徹落實國務院辦公廳《關於加快新能源汽車推廣應用的指導意見》精神,利用價格杠杆促進電動汽車推廣應用,近日,國家發展改革委下發《關於電動汽車用電價格政策有關問題的通知》,確定對電動汽車充換電設施用電實行扶持性電價政策。《通知》的下發,將有利於降低電動汽車使用成本,在鼓勵消費者購買使用電動汽車、促進電動汽車推廣應用方面發揮積極作用。

    中國財政部、工信部頒佈新能源汽車免征購置稅。8月6日,財政部、工信部等3部門發佈《關於免征新能源汽車車輛購置稅的公告》,這是自7月份以來,國家相關部門發佈的第四個新能源車政策。上述公告稱,自2014年9月1日至2017年12月31日,對購置的新能源汽車免征車輛購置稅;對免征車輛購置稅的新能源汽車,由工業和資訊化部、國家稅務總局通過發佈《免征車輛購置稅的新能源汽車車型目錄》實施管理。

    充電樁基礎設施繼續完善

    中國政策引導給力。《政府機關及公共機構購買新能源汽車實施方案》要求政府和公共機關配建相應的充電基礎設施。充電介面與新能源汽車數量比例不低於1:1。同時,北京即將出臺《關於推進物業管理區域新能源小客車自用充電設施安裝的通知》,物業不配合充電樁建設將被罰分。此外,針對新能源車推廣,即將出臺配套檔要求,新建社區停車位配建充電樁的不低於18%,這也將作為規劃審批條件之一。充電樁建設方面,此前上海市發佈了相關辦法,鼓勵社會企業開展充電設施建設和服務,對公共充電設施的投資給予30%的補貼。

    國際中德電動汽車充電項目正式啟動。7月8日,默克爾與中國工信部部長苗圩在清華大學共同拉動代表中德電動車合作專案的手柄,中德電動汽車充電項目正式啟動。根據合作協定,未來中國和德國電動車將實現充電介面標準完全統一,雙方還將簽署充電通信協定,最終實現充電設施的完全共用。這意味著未來比亞迪等中國電動車品牌,將與寶馬、奧迪等德國汽車品牌使用相同的充電設施。

    中國國網或將退出城市充電設施建設,引入更多社會資本參與建設。繼開放電動汽車充換電設施市場之後,國家電網在充電設施建設領域將再退一步,退出城市中的電動汽車充電設施建設市場,專注於交通幹道上的充電設施建設。多個接近國家電網的人士透露,國家電網的這一決定已經下發各級省級電網公司。決定的主體內容即是:國網將全面退出城市充電設施建領域,引入更多社會資本參與建設,國網則全力推進交通幹道,也即城際互聯充電網路建設。

    電池產業鏈蓄勢待發

    寶馬欲同賓士等競爭對手共用最新電池技術。寶馬集團日前表示,為了實現規模經濟,對於同競爭對手共用最新電池技術持開放態度。前不久寶馬和三星SDI簽約共同開發電池單元技術,並擴大電池訂單量。

    富士康逾20億投資安徽設鋰電池生產線。富士康子公司鋰科科技將在安慶市經開區投資20.9億元,分期建設高分子聚合物電芯及電池組生產專案。富士康還在安徽醞釀其他投資專案,“其中會有新能源汽車方向。”富士康從2005年收購臺灣安泰電業後才正式進入汽車領域,目前主要涉及汽車電子及新能源汽車兩大板塊,分別由安泰電業及鋰科科技兩家公司主導。

    松下與特斯拉達成協議,總投資60億建超級電池廠。松下與特斯拉就美國建設電動汽車電池工廠一事達成基本協議。松下的總投資額為1千億日元左右。松下已向特斯拉出資,同時向該公司的電動汽車供應鋰離子電池。電池工廠將在特斯拉主導下建設,將配合需求,分階段擴大產能,松下的初期投資預計為200億~300億日元。松下已將汽車領域定位為成長戰略的支柱,將加快擴大作為環保車核心零部件的電池業務。

    三星SDI正與寶馬、大眾、克萊斯勒、福特及印度馬恒達等車企磋商有關電動車電池組供應計畫,也準備參與到中國政府大力推進的新能源車產業。三星SDI在全球電動車專案已達10餘個。同時,繼松下之後,三星SDI從2015年起也將為大眾汽車提供電池。大眾新開發的D-segment中型電動車也將採用三星電池。據瞭解,在2014年初的底特律車展上,大眾就已經採用了三星SDI的電池。三星SDI相關負責人員表示,“寶馬在中國市場快速發展其電動車專案且已初見成效,相信今後電動車電池的供貨量將會高速增長,三星與寶馬的合作也將呈現雙贏局面”。

    八家汽車巨頭加盟EPRI 制定和完善電動汽車行業標準。近日八家已經涉足電動汽車領域的巨頭本田,寶馬,克萊斯勒,通用,福特,賓士,三菱和豐田宣佈同其他7家企業共同成立電力科學研究院(EPRI),來制定和完善混合動力和純電動汽車的儀錶、內部結構、充電等相關標準。近日網通社在對將推出的新電池技術進行統計後發現:全新材質電池以及現有鋰離子電池的改進,正成為電動汽車發展的趨勢,未來隨著新電池技術的推出,電動車續航里程有望達到特斯拉四倍,達到1600公里之多。

    車企近來動作頻頻

    寶馬集團發佈未來戰略佈局中國市場。日前,寶馬集團在其新聞發佈會上確認,寶馬集團與華晨中國汽車控股有限公司(以下簡稱“華晨汽車”)的合資協議延長至2028年;基於這一合作基礎,寶馬集團公佈了接下來在中國市場的一系列戰略佈局,包括擴大在華產能、拓展國產產品線,以及在中國投產先進的發動機等,展示了寶馬集團對中國市場更加強勁的投入。寶馬集團對於中國市場寄予厚望,認為中國有望成為世界上最大的新能源汽車市場。目前,寶馬集團和華晨寶馬可以提供的電動汽車解決方案包括BMW i系列、採用新能源動力的BMW車型,以及之諾品牌產品,以期在中國“綠色交通”發展過程中搶佔先機。

    比亞迪牽手廣汽成立新能源客車公司。8月4日晚間,比亞迪和廣汽集團同時發佈公告稱,二者將成立合資公司生產新能源客車,雙方聯手佈局新能源汽車市場。據業內分析,比亞迪攜手廣汽集團將有助於發揮二者在汽車製造銷售方面的優勢。廣汽集團固有的汽車製造能力及銷售管道將為比亞迪目前上市的新能源車型拓展銷路。比亞迪整車製造能力方面的缺陷也可借力廣汽集團彌補,公司可以專攻擴大電池產能。

    陳虹醞釀前瞻技術部,上汽研發資源向新能源傾斜。上汽集團董事長陳虹要對上汽研發體系進行整合,醞釀推出前瞻性技術部,未來每年都會投入3億用於前瞻科技研究,主要涉及新能源、輕量化及車聯網三大領域。

    上汽集團宣佈要與阿裡巴巴聯合造新能源車。據悉,上汽和阿裡的“互聯網汽車”從源頭上重新定義汽車和車載系統。其目標是使使用者通過汽車與網路無縫對接,徹底改變當前車載系統功能簡單、使用者體驗不佳的種種局限。

    樂視與北汽或將打造“樂視電動汽車”。北汽董事長徐和誼也在密會樂視CEO賈躍亭,並向外界釋放信號表示願意“代工生產樂視汽車”。而近日。搜狐前副總編、汽車事業部總經理何毅從搜狐離職加盟樂視,未來或負責組建汽車團隊。北汽對於新能源車的發展信心滿滿,稱2年內將打造“中國的特斯拉”。

    目前國內新能源汽車在售車型接近20款,預計未來兩年還將投放接近30款新車,投放速度明顯加快。隨著產品投放加快,各車企對於新能源汽車產能的準備,尤其是電池等產業鏈的配套能力進行了充分準備,特斯拉完成消費者教育,消費者開始考慮購買新能源汽車,分時租賃等新商業模式引進,進一步促進新能源銷量提升。新能源政策的不斷落地,及特斯拉的鯰魚攪動效應,無論是中國資本市場還是實體企業,都掀起了一股新能源汽車熱。

    在此背景下,將於11月12日-14日在中國北京召開。大會由中國汽車工業協會和決策者會議聯合主辦,交通大學汽車工程研究院協辦,得到日本汽車工業協會和眾多一線整車商鼎力支持。主題為新增長局勢下的中國新能源汽車產業動態聚焦,專注於新能源整車商項目、戰略規劃以及對核心設備的需求、對於新能源汽車電氣以及動力系統、電控系統、智慧汽車創新、動力電池沖換電基建建設系統的案例分析以及核心技術的全面探討。作為中國電動汽車行業領先的峰會,新能源汽車峰會歷經4年發展,無論是參會企業,還是贊助商數量都位居國內前列。歡迎政府機關行業協會、海內外汽車生產商、科研單位、大學院校、汽車電池生產商、核心零部件提供商、整體服務解決方案提供商及其他服務提供者來電諮詢。

    【本屆參數統計】

    600+業內權威專家業內專業人士,400+專業參展觀眾,來自于320+行業知名企業單位,23+個國家
    120+位參會代表來自語全球領先整車商,以及110+核心零部件提供商企業代表
    40+ 知名權威發言人,為您敘說新能源汽車行業熱點資訊
    16+ 小時商務交流機會,貫穿於雞尾酒會,小組討論,交流午宴及提問互動環節
    6 場專題討論,為您深度解析關注行業熱點
    5 年歷史,鑄就行業年度盛會

    【展會特色】

    實效性:展會期間將進行一對一會談、頒獎典禮,突出實效和品牌,做大做深供求雙方專業化配對洽談工作,為廣大業內人士及下游應用企業提供集中領略行業最新趨勢的機會。
    品牌化:作為中國電動汽車行業最早商業化運作的峰會,歷經四年發展,無論是參會數量,還是贊助商數量,在國內同行業峰會中,都是雄踞前列,深受業界同仁的認可和讚揚,其知名度和美譽度在業內廣為流傳。成為中國電動汽車行業名符其實的第一會。 
    國際化:往屆嘉賓有來自美國、日本、韓國、德國、丹麥、義大利、臺灣等國家和地區的國際企業參會,已經成為電動汽車行業的資訊分享、技術交流、貿易採購平臺。
    專業化:是國內目前唯一的電動汽車行業的專業峰會之一,一年一屆。內容包含電動汽車(含混合動力)的整車、零部件、管理系統、充電站及相關配套設施等. 將吸引來自中國電動汽車企業超320家企業巨頭高層參觀,雲集政府機關行業協會,整車商,大學院校及研究院,零部件百強企業,核心技術設備提供商。
    全媒體曝光:主辦方將基於網站、雜誌、微信、微博等多媒體平臺,在展前、展中、展後分別做全方位即時報導,預計將會實現超過10萬人次覆蓋。

    【2014年新能源汽車頒獎典禮獎項設置】

    年度優秀電動汽車電池生廠商獎
    年度優秀新能源汽車諮詢公司獎
    年度優秀新能源汽車解決方案提供商獎
    終身成就獎
    企業社會責任商獎
    優秀核心零部件提供商獎
    優秀新能源汽車服務商獎
    優秀新能源汽車技術提供商獎

    【展商評價】

    “是一個尋找合作夥伴的理想場所,本次參展讓我們受益頗多,明年會一如既往支援綠色汽車大會!”—— Shinry Technologies Co., Ltd
    “通過很好的管道將我們的產品展現在客戶面前,非常滿意。”—— AGC Automtive
    “綠色汽車大會提供一個行業人士交流的平臺,參會參展企業眾多,達到了我們的參展期望值。”—— Thermal Hazard Technology
    “我們同時參加了峰會和展覽,非常值得推薦的活動!”—— 捷特科
    “非常滿意,無論是活動內容,參會嘉賓,還是規模層次都很出色,會推薦個同事。”—— W.E.T. Automotive Systems (China) Ltd

      展會網站:  

    連絡人: 邱小姐(Elva Qiu)

    電話 : +86 21 63931899-2041

    手機:+86 18930215786

    郵箱:

    QQ:1147789586

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  • LG Chem 再下一城 與奧迪簽電池供應協議

    LG Chem 再下一城 與奧迪簽電池供應協議

        近來積極拓展車用電池事業的南韓化學巨擘 LG Chem Ltd. 宣佈,該公司已敲定價值數億美元的電動車電池供應合約,對象是德國汽車製造商福斯 (Volkswagen AG) 旗下的豪華車廠奧迪 (Audi AG)。   LG Chem 目前為通用汽車 (General Motors Co.)、雷諾 (Renault SA)、福特汽車 (Ford Motor Co.)、現代汽車 (Hyundai Motor Co.) 以及起亞汽車 (Kia Motors Corp.) 等 20 家業者的車用電池供應商。日前 LG Chem 才宣布將與通用汽車等汽車廠商攜手研發一款車用電池,其單次充電的里程數多達 200 英里,為市面上大多數電動車的兩倍以上。   20 日 LG Chem 又傳出好消息,該公司透過聲明表示,會為奧迪的次世代插電式混合動力電動車提供車用電池,總值多達數百億韓圜,而由於奧迪與母公司福斯一起共用了許多汽車平台,因此 LG Chem 認為未來應該能與福斯敲定更多類似的協議。     (圖片來源:)

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  • Tesla Model S 變身電動跑車 性能更強

    Tesla Model S 變身電動跑車 性能更強

      Saleen Automotive 在改車界享負盛名,無論任何車款經其改裝後,都會變得更快更有勁。最近他們看上了 Tesla 的 Model S 電動車,將其改裝為 Saleen FourSixteen,比起原版本擁有更高性能。   Saleen FourSixteen 採用與 Model S 相同的 416 匹引擎,不過其齒輪比率卻提高至 11.39:1,能大幅提高跑車的加速性能,因此由 0 加速至 100 公里只需 4 秒,比起 Model S 足足快了 1 秒。此外,Saleen FourSixteen 同時亦改善了冷卻系統及防傾桿,與及採用賽車用的車底盤及碳纖維剎車盤。   車廂內部也經過重新設計,將 Model S 原有的五座位改成全真皮的四座位,變成了一部真正的四座位超級電動跑車。該跑車目前已開放預訂,但售價並不便宜,約 15 萬 2 千美元。     (圖片來源:)

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  • 新來的”大神”用策略模式把if else給”優化”了,技術總監說:能不能想好了再改?

    新來的”大神”用策略模式把if else給”優化”了,技術總監說:能不能想好了再改?

    本文來自作者投稿,原作者:上帝愛吃蘋果

    目前在魔都,貝殼找房是我的僱主,平時關注一些 java 領域相關的技術,希望你們能在這篇文章中找到些有用的東西。個人水平有限,如果文章有錯誤還請指出,在留言區一起交流。

    我想大家肯定都或多或少的看過各種“策略模式”的講解、佈道等等,這篇文章就是來好好“澄清”一下策略模式,並嘗試回答以下的問題:

    1. 策略模式是如何優化業務邏輯代碼結構的?

    2. 殺雞焉用宰牛刀?就是幾個if else場景我需要用到策略模式?

    3. 有沒有什麼更好的代碼結構來實現策略模式的嗎?

    策略模式是如何優化業務邏輯代碼結構的?

    要回答這個問題,我們還得先扒一扒策略模式的定義,從定義着手來理解它

    策略模式的教科書定義

    它的定義很精簡:一個類的行為或其算法可以在運行時更改。我們把它降維到代碼層面,用人話翻譯一下就是,運行時我給你這個類的方法傳不同的“key”,你這個方法會執行不同的業務邏輯。細品一下,這不就是 if else 乾的事嗎?

    策略模式優化了什麼?

    其實策略模式的核心思想和 if else如出一轍,根據不同的key動態的找到不同的業務邏輯,那它就只是如此嗎?

    實際上,我們口中的策略模式其實就是在代碼結構上調整,用接口+實現類+分派邏輯來使代碼結構可維護性好點。

    一般教科書上講解到接口與實現類就結束了,其他博客上會帶上提及分派邏輯。這裏就不啰嗦了。

    小結一下,即使用了策略模式,你該寫的業務邏輯照常寫,到邏輯分派的時候,還是變相的if else。而它的優化點是抽象了出了接口,將業務邏輯封裝成一個一個的實現類,任意地替換。在複雜場景(業務邏輯較多)時比直接 if else 來的好維護些。

    殺雞焉用宰牛刀?就是幾個if else場景我需要用到策略模式?!

    我想小夥伴們經常有這樣的不滿,我的業務邏輯就3 4 行,你給我整一大堆類定義?有必要這麼麻煩嗎?我看具體的業務邏輯還需要去不同的類中,簡單點行不行。

    其實我們所不滿的就是策略模式帶來的缺點:

    1、策略類會增多

    2、業務邏輯分散到各個實現類中,而且沒有一個地方可以俯視整個業務邏輯

    針對傳統策略模式的缺點,在這分享一個實現思路,這個思路已經幫我們團隊解決了多個複雜if else的業務場景,理解上比較容易,代碼上需要用到Java8的特性——利用Map與函數式接口來實現。

    直接show代碼結構:為了簡單演示一個思路,代碼用String 類型來模擬一個業務BO

    其中:

    1. getCheckResult() 為傳統的做法

    2. getCheckResultSuper()則事先在Map中定義好了“判斷條件”與“業務邏輯”的映射關係,具體講解請看代碼註釋

    /**
     * 某個業務服務類
     */
    @Service
    public class BizService {
    
        /**
         * 傳統的 if else 解決方法
         * 當每個業務邏輯有 3 4 行時,用傳統的策略模式不值得,直接的if else又顯得不易讀
         */
        public String getCheckResult(String order) {
            if ("校驗1".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯1";
            } else if ("校驗2".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯2";
            }else if ("校驗3".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯3";
            }else if ("校驗4".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯4";
            }else if ("校驗5".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯5";
            }else if ("校驗6".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯6";
            }else if ("校驗7".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯7";
            }else if ("校驗8".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯8";
            }else if ("校驗9".equals(order)) {
                return "執行業務邏輯9";
            }
            return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
        }
    
        /**
         * 業務邏輯分派Map
         * Function為函數式接口,下面代碼中 Function<String, String> 的含義是接收一個Stirng類型的變量,返回一個String類型的結果
         */
        private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcher = new HashMap<>();
    
        /**
         * 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
         */
        @PostConstruct
        public void checkResultDispatcherInit() {
            checkResultDispatcher.put("校驗1", order -> String.format("對%s執行業務邏輯1", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗2", order -> String.format("對%s執行業務邏輯2", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗3", order -> String.format("對%s執行業務邏輯3", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗4", order -> String.format("對%s執行業務邏輯4", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗5", order -> String.format("對%s執行業務邏輯5", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗6", order -> String.format("對%s執行業務邏輯6", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗7", order -> String.format("對%s執行業務邏輯7", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗8", order -> String.format("對%s執行業務邏輯8", order));
            checkResultDispatcher.put("校驗9", order -> String.format("對%s執行業務邏輯9", order));
        }
    
        public String getCheckResultSuper(String order) {
            //從邏輯分派Dispatcher中獲得業務邏輯代碼,result變量是一段lambda表達式
            Function<String, String> result = checkResultDispatcher.get(order);
            if (result != null) {
                //執行這段表達式獲得String類型的結果
                return result.apply(order);
            }
            return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
        }
    }
    

    通過http調用一下看看效果:

    /**
     * 模擬一次http調用
     */
    @RestController
    public class BizController {
    
        @Autowired
        private BizService bizService;
    
        @PostMapping("/v1/biz/testSuper")
        public String test2(String order) {
            return bizService.getCheckResultSuper(order);
        }
    }
    

    這是個簡單的demo演示,之後會舉一些複雜的場景案例。

    魯迅曾說過,“每解決一個問題,就會因出更多的問題”。我們一起來看看這樣的實現有什麼好處,會帶來什麼問題。

    好處很直觀:

    1. 在一段代碼里直觀的看到”判斷條件”與業務邏輯的映射關係
    2. 不需要單獨定義接口與實現類,直接使用現有的函數式接口(什麼?不知道函數式接口?快去了解),而實現類直接就是業務代碼本身。

    不好的點:

    1. 需要團隊成員對lambda表達式有所了解(什麼?Java14都出來了還有沒用上Java8新特性的小夥伴?)

    接下來我舉幾個在業務中經常遇到的if else場景,並用Map+函數式接口的方式來解決它

    在真實業務場景問題的解決思路

    有的小夥伴會說,我的判斷條件有多個啊,而且很複雜,你之前舉個例子只有單個判斷邏輯,而我有多個判斷邏輯該怎麼辦呢?

    很好解決:寫一個判斷邏輯的方法,Map的key由方法計算出

    /**
     * 某個業務服務類
     */
    @Service
    public class BizService {
    
        private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcherMuti = new HashMap<>();
    
        /**
         * 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
         */
        @PostConstruct
        public void checkResultDispatcherMuitInit() {
            checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1", order -> String.format("對%s執行業務邏輯1", order));
            checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1_訂單2", order -> String.format("對%s執行業務邏輯2", order));
            checkResultDispatcherMuti.put("key_訂單1_訂單2_訂單3", order -> String.format("對%s執行業務邏輯3", order));
        }
    
        public String getCheckResultMuti(String order, int level) {
            //寫一段生成key的邏輯:
            String ley = getDispatcherKey(order, level);
    
            Function<String, String> result = checkResultDispatcherMuti.get(ley);
            if (result != null) {
                //執行這段表達式獲得String類型的結果
                return result.apply(order);
            }
            return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
        }
    
        /**
         * 判斷條件方法
         */
        private String getDispatcherKey(String order, int level) {
            StringBuilder key = new StringBuilder("key");
            for (int i = 1; i <= level; i++) {
                key.append("_" + order + i);
            }
            return key.toString();
        }
    }
    

    用http模擬一下:

    /**
     * 模擬一次http調用
     */
    @RestController
    public class BizController {
    
        @Autowired
        private BizService bizService;
    
        @PostMapping("/v1/biz/testMuti")
        public String test1(String order, Integer level) {
            return bizService.getCheckResultMuti(order, level);
        }
    }
    

    只要設計好你的key的生成規則就好。

    還有小夥伴會問:我的業務邏輯有很多很多行,在checkResultDispatcherMuitInit()方法的Map中直接寫不會很長嗎?

    直接寫當然長了,我們可以抽象出一個service服務專門放業務邏輯,然後在定義中調用它就好了:

    提供一個業務邏輯單元:

    /**
     * 提供業務邏輯單元
     */
    @Service
    public class BizUnitService {
    
        public String bizOne(String order) {
            return order + "各種花式操作1";
        }
        public String bizTwo(String order) {
            return order + "各種花式操作2";
        }
        public String bizThree(String order) {
            return order + "各種花式操作3";
        }
    }
    
    /**
     * 某個業務服務類
     */
    @Service
    public class BizService {
        @Autowired
        private BizUnitService bizUnitService;
    
        private Map<String, Function<String, String>> checkResultDispatcherComX = new HashMap<>();
    
        /**
         * 初始化 業務邏輯分派Map 其中value 存放的是 lambda表達式
         */
        @PostConstruct
        public void checkResultDispatcherComXInit() {
            checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1", order -> bizUnitService.bizOne(order));
            checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1_訂單2", order -> bizUnitService.bizTwo(order));
            checkResultDispatcherComX.put("key_訂單1_訂單2_訂單3", order -> bizUnitService.bizThree(order));
        }
    
        public String getCheckResultComX(String order, int level) {
            //寫一段生成key的邏輯:
            String ley = getDispatcherComXKey(order, level);
    
            Function<String, String> result = checkResultDispatcherComX.get(ley);
            if (result != null) {
                //執行這段表達式獲得String類型的結果
                return result.apply(order);
            }
            return "不在處理的邏輯中返回業務錯誤";
        }
    
        /**
         * 判斷條件方法
         */
        private String getDispatcherComXKey(String order, int level) {
            StringBuilder key = new StringBuilder("key");
            for (int i = 1; i <= level; i++) {
                key.append("_" + order + i);
            }
            return key.toString();
        }
    }
    

    調用結果:

    總結

    最後,我們一起嘗試回答以下幾個問題:

    1. 策略模式是如何優化業務邏輯代碼結構的?

    抽象了出了接口,將業務邏輯封裝成一個一個的實現類,任意地替換。在複雜場景(業務邏輯較多)時比直接 if else 來的好維護些。

    2. 殺雞焉用宰牛刀?就是幾個if else場景我需要用到策略模式?!

    我們所不滿的其實就是傳統接口實現的缺點: 1、策略類會很多。 2、業務邏輯分散到各個實現類中,而且沒有一個地方可以俯覽整個業務邏輯

    3. 有沒有什麼更好的代碼結構來實現策略模式的嗎?

    針對傳統策略模式的缺點,分享了利用Map與函數式接口來實現的思路。

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