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傳蘋果電動汽車將採用韓國公司的電池技術

根據行業消息，蘋果近期與一家韓國電池開發商簽署了保密協議，聯合為代號為“泰坦”的汽車專案開發電池。從今年初開始，他們一直在韓國做行政工作。一名蘋果員工一直在這家韓國公司進行參觀活動，他屬於與蘋果電動汽車電池開發相關的部門。  
  業界認為，這家韓國公司並不是唯一一家負責蘋果電池開發的公司。不過，有消息稱，儘管蘋果從一開始就從完全不同的設計、功能以及性能角度來開發電池，但是他們仍舊一直在挖掘創新技術。業界相信，蘋果專注于開發出只能存在於蘋果自動駕駛汽車的創新電池技術。   這家韓國電池開發商由大約20名電池專家組成，持有空芯電池的國際專利技術。這些電池是圓柱形鋰離子二次電池，有兩根手指那麼厚，不同於其它空芯電池。蘋果並未選擇當前電動汽車普遍使用的標準圓形或矩形電池，但計畫根據韓國公司的空芯電池技術為其電動汽車開發自主電池。   文章來源：鳳凰科技

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續航力600公里的特斯拉 即將問世？

續航力是電動車最受關注的性能，而作為全球電動車龍頭廠商的特斯拉（Tesla），似乎也準備好要推出續航力更久的車款了。跟據了解，新的特斯拉電動車可能搭載100kW的電池，續航力最遠可達611公里。

《癮科技》中文版指出，德國監管機關的資料中可查到Model S與Model X的100D與P100D型號的相關資訊；而根據特斯拉為車款型號命名的邏輯，這可能暗示特斯拉將推出搭載100kW電池的車款。

100kW 的電池搭配Model S，預計最高續航里程可來到611公里，比90D的續航里程多了100公里以上。若搭配Model X，續航里程也可來到480 公里之多。這樣的續航力，將能有效減輕美國車主對駕駛特斯拉跨州旅行的疑慮。

（照片來源：Tesla 臉書專頁）

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計算機圖形學—— 隱藏線和隱藏面的消除（消隱算法）

 

一、概述

由於投影變換失去了深度信息，往往導致圖形的二義性。要消除二義性，就必須在繪製時消除被遮擋的不可見的線或面，習慣上稱作消除隱藏線和隱藏面（或可見線判定、可見面判定），或簡稱為消隱。經過消隱得到的投影圖稱為物體的真實感圖形。

下面這個圖就很好體現了這種二義性。

消隱后的效果圖：

消隱算法的分類

所有隱藏面消隱算法必須確定:
在沿透視投影的投影中心或沿平行投影的投影方向看過去哪些邊或面是可見的

兩種基本算法

1、以構成圖像的每一個像素為處理單元，對場景中的所有表面，確定相對於觀察點是可見的表面，用該表面的顏色填充該像素.
適於面消隱。

算法步驟：

a.在和投影點到像素連線相交的表面中，找到離觀察點最近的表面；
b.用該表面上交點處的顏色填充該像素；

2、以三維場景中的物體對象為處理單元，在所有對象之間進行比較，除去完全不可見的物體和物體上不可見的部分.適於面消隱也適於線消隱。

算法步驟：
a.判定場景中的所有可見表面；
b.用可見表面的顏色填充相應的像素以構成圖形；

提醒注意

1.假定構成物體的面不能相互貫穿，也不能有循環遮擋的情況。
2.假定投影平面是oxy平面，投影方向為z軸的負方向。

如果構成物體的面不滿足該假定，可以把它們剖分成互不貫穿和不循環遮擋的情況。
例如，用圖b中的虛線便可把原來循環遮擋的三個平面，分割成不存在循環遮擋的四個面。  

二、可見面判斷的有效技術

1、邊界盒

指能夠包含該物體的一個幾何形狀(如矩形/圓/長方體等)，該形狀有較簡單的邊界。

 

邊界盒技術用於判斷兩條直線是否相交。

進一步簡化判斷

2、後向面消除(Back-face Removal)

思路：把顯然不可見的面去掉，減少消隱過程中的直線求交數目

 

 

如何判斷：根據定義尋找外（或內）法向，若外法向背離觀察者，或內法向指向觀察者，則該面為後向面。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

注意：如果多邊形是凸的，則可只取一個三角形計算有向面積sp。如果多邊形不是凸的，只取一個三角形計算有向面積sp可能會出現錯誤，即F所在的面為前向面也可能出現sp≥0的情況,因此，需按上式計算多邊形F的有向面積。如果sp ≥0，則F所在的面為後向面。

3、非垂直投影轉化成垂直投影

物體之間的遮擋關係與投影中心和投影方向有着密切的關係,因此，對物體的可見性判定也和投影方式有密切的關係。

垂直投影的優點:進行投影時可以忽略z值,即：實物的(x,y)可直接做為投影后的二維平面上的坐標(x,y)

上述討論說明，垂直投影比非垂直投影容易實現，並且計算量小。因此在進行消隱工作之前，首先應將非垂直投影轉換成垂直投影，從而降低算法的複雜性，提高運算速度。

如何把透視投影變為垂直投影,其本質是把稜台變成長方體。

三、基於窗口的子分算法（Warnack算法）

是一種分而治之(Divide-Conquer)的算法。

 

1、關係判斷

2、可見性判斷

3、分隔結束條件

4、提高效率的有效的處理技術

5、算法描述

用多邊形的邊界對區域作劃分，其目的是盡量減少對區域劃分的次數－－利用裁剪算法

 

四、八叉樹算法

為了生成真實感圖形，關鍵問題之一就是對圖像空間的每一個像素進行處理。從場景中所有的在該像素上有投影的表面中確定相對於觀察點是可見表面。為了提高算法效率，自然是希望從可能在像素上有投影的面片中尋找可見表面。八叉樹算法是快速尋找可見面的一種有效方法，是一種搜索算法。

基本思想：將能夠包含整個場景的立方體，即八叉樹的根結點，按照x，y，z三個方向中的剖面分割成八個子立方體，稱為根結點的八個子結點。對每一個子立方體，如果它包含的表面片少於一個給定的值，則該子立方體為八叉樹的終端結點，否則為非終端結點並將其進一步分割成八個子立方體；重複上述過程，直到每個小立方體所包含的表面片少於一個給定的值，分割即告終止。

 

 

那麼對於上述圖所示，視圖平面法向量（1,1,1）那麼此時它的一個排列是0,1,2,4,3,5,6,7，即最遠的八分體是0，與八分體0共享一個面的三個相鄰八分體是1,2和4,與最近八分體7的3個相鄰八分體是3,5和6。

 

五、Z緩衝器算法

1、算法描述

z緩衝器算法是最簡單的隱藏面消除算法之一。
基本思想：對屏幕上每一個像素點，過像素中心做一條投影線，找到此投影線與所有多邊形交點中離觀察者最近的點，此點的屬性(顏色或灰度)值即為這一屏幕像素點的屬性值。

需要兩個緩衝器數組，即：z緩衝器數組和幀緩衝器數組，分別設為 Zdepth[ ][ ] 與  Frame[ ][ ]
z緩衝器是一組存貯單元，其單元個數和屏幕上像素的個數相同，也和幀緩衝器的單元個數相同，它們之間一一對應。
幀緩衝器每個單元存放對應像素的顏色值；z緩衝器每個單元存放對應像素的深度值;

2、算法實現

 

算法的複雜性正比於m*n*N，在屏幕大小即m*n一定的情況下,算法的計算量只和多邊形個數N成正比

3、優缺點

 z-Buffer算法沒有利用圖形的相關性和連續性，這是z-Buffer算法的嚴重缺陷，更為嚴重的是，該算法是像素級上的消隱算法。

 六、掃描線z緩衝器算法

1、算法描述

將z緩衝器的單元數置為和一條掃描線上的像素數目相同。
從最上面的一條掃描線開始工作，向下對每一條掃描線作如下處理：

 

掃描線算法也屬於圖像空間消隱算法。該算法可以看作是多邊形區域填充里介紹過的邊相關掃描線填充算法的延伸。不同的是在消隱算法中處理的是多個面片，而多邊形填充中是對單個多邊形面進行填充。

2、數據結構

對每個多邊形，檢查它在oxy平面上的投影和當前掃描線是否相交？
若不相交，則不考慮該多邊形。
如果相交，則掃描線和多邊形邊界的交點是成對地出現
對每對交點中間的像素計算多邊形所在平面對應點的深度（即z值），並和z緩衝器中相應單元存放的深度值作比較。
若前者大於後者，則z緩衝器的相應單元內容要被求得的平面深度代替，幀緩衝器相應單元的內容也要換成該平面的屬性。
對所有的多邊形都作上述處理后，幀緩衝器中這一行的值便反應了消隱后的圖形。
對幀緩衝器每一行的單元都填上相應內容后就得到了整個消隱后的圖。

每處理一條掃描線，都要檢查各多邊形是否和該線相交，還要計算多邊形所在平面上很多點的z值，需要花費很大的計算
為了提高算法效率，採用跟多邊形掃描轉換中的掃描線算法類似的數據結構和算法.

多邊形Y表

 

實際上是一個指針數組 ,每個表的深度和显示屏幕行數相同.將所有多邊形存在多邊形Y表中,根據多邊形頂點中Y坐標最大值,插入多邊形Y表中的相應位置,多邊形Y表中保存多邊形的序號和其頂點的最大y坐標.

邊Y表

 要注意：Δx是下一條掃描線與邊交點的x減去當前的掃描線與邊交點的x。

多邊形活化表

邊對活化表

其實這裏最難理解的就是Δyl和Δxr了，這裏的意思就是當前掃描線所處的y值和與該掃描線相交邊的最小y值的差值。

就比如說掃描線y=6,與第一個三角形有兩個交點，左交點（4,6），右交點（7,6）那麼Δyl=6-3  Δyr=6-3

3、重溫算法目標

 對每一條掃描線，檢查對每個多邊形的投影是否相交，如相交則交點成對出現，對每對交點中間的每個像素計算多邊形所在平面對應點的深度（即z值），並和z緩衝器中相應單元存放的深度值作比較，若前者大於後者，則z緩衝器的相應單元內容要被求得的平面深度代替，幀緩衝器相應單元的內容也要換成該平面的屬性。
對所有的多邊形都作上述處理后，幀緩衝器中這一行的值便反應了消隱后的圖形，對幀緩衝器每一行的單元都填上相應內容后也就得到了整個消隱后的圖。

4、算法步驟

 

算法描述如下

七、優先級排序表算法

1、算法思想

優先級排序表算法按多邊形離觀察者的遠近來建立一個多邊形排序表，距觀察者遠的優先級低，放在表頭；近的優先級高，放在表尾
從優先級低的多邊形開始，依次把多邊形的顏色填入幀緩衝存儲器中
表中距觀察者近的元素覆蓋幀緩衝存儲器中原有的內容
當優先級最高的多邊形的圖形送入幀緩衝器后，整幅圖形就形成了
類似於油畫家繪畫過程，因此又稱為油畫家算法。

 

 

 

 

 

 

2、算法的優缺點

算法的優點:
簡單,容易實現,並且可以作為實現更複雜算法的基礎;
缺點:
只能處理不相交的面,而且深度優先級表中面的順序可能出錯.

該算法不能處理某些特殊情況。

 

 

解決辦法：把P沿Q平面一分為二，從多邊形序列中把原多邊形P去掉，把分割P生成的兩個多邊形加入鏈表中。具體實現時，當離視點最遠的多邊形P和其他多邊形交換時，要對P做一標誌，當有標誌的多邊形再換成離視點最遠的多邊形時，則說明出現了上述的現象，可用分割方法進行處理 。

用來解決動態显示問題時,可大大提高效率

八、光線投射算法

1、算法原理

要處理的場景中有無限多條光線，從採樣的角度講我們僅對穿過像素的光線感興趣，因此，可考慮從像素出發，逆向追蹤射入場景的光線路徑

 

 

 

 

 

2、算法實現

由視點出發穿過觀察平面上一像素向場景發射一條射線
求出射線與場景中各物體表面的交點
離視點最近的交點的顏色即為像素要填的顏色。
光線投射算法對於包含曲面，特別是包含球面的場景有很高的效率。

 

 

 

 

 

 

 

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從零開始搭建前後端分離的NetCore2.2（EF Core CodeFirst+Autofac）+Vue的項目框架之十一Swagger使用一

　一.未使用Swagger狀況

　　相信無論是前端開發人員還是後端開發人員，都或多或少都被接口文檔折磨過，前端經常抱怨後端給的接口文檔或與實際情況不一致。後端又覺得編寫及維護接口文檔會耗費不少精力，經常來不及更新。 其實無論是前端調用後端，還是後端調用後端，都期望有一個好的接口文檔。但是這個接口文檔對於程序員來說，就跟註釋一樣，經常會抱怨別人寫的代碼沒有寫註釋，然而自己寫起代碼起來，最討厭的，也是寫註釋。 所以僅僅只通過強制來規範大家是不夠的，隨着時間推移，版本迭代，接口文檔往往很容易就跟不上代碼了

　二.使用Swagger狀況

　　Swagger 提供了一個可視化的UI頁面展示描述文件，其中包括接口的調用，接口所需參數（header,body,url.params），接口說明，參數說明等。接口的調用方、測試、項目經理等都可以在該頁面中對相關接口進行查閱和做一些簡單的接口請求。只要在項目框架搭建時，對Swagger 進行了配置，後面持續迭代的時候，只會花很小代價去維護代碼、接口文檔以及Swagger描述文件。因為一旦接口發生改變，程序重新部署，接口文檔會重新生成對應新的文檔。

　三.如何使用？

　　在NetCore項目中怎麼去使用Swagger來生成接口文檔呢？

　　首先在 webApi 啟動項目 上 右鍵 點擊管理Nuget程序包， 安裝  Swashbuckle.AspNetCore ，然後到  Startup 中添加引用  using Swashbuckle.AspNetCore.Swagger; 

　　在ConfigureServices方法中添加以下代碼

            #region Swagger

            services.AddSwaggerGen(options =>
            {
                options.SwaggerDoc("v1", new Info
                {
                    Version = "v1",
                    Title = "API Doc",
                    Description = "作者:Levy_w_Wang",
                    //服務條款
                    TermsOfService = "None",
                    //作者信息
                    Contact = new Contact
                    {
                        Name = "levy",
                        Email = "levy_w_wang@qq.com",
                        Url = "https://www.cnblogs.com/levywang"
                    },
                    //許可證
                    License = new License
                    {
                        Name = "tim",
                        Url = "https://www.cnblogs.com/levywang"
                    }
                });

                #region XmlComments

                var basePath1 = Path.GetDirectoryName(typeof(Program).Assembly.Location);//獲取應用程序所在目錄（絕對，不受工作目錄(平台)影響，建議採用此方法獲取路徑）
                //獲取目錄下的XML文件 显示註釋等信息
                var xmlComments = Directory.GetFiles(basePath1, "*.xml", SearchOption.AllDirectories).ToList();

                foreach (var xmlComment in xmlComments)
                {
                    options.IncludeXmlComments(xmlComment);
                }
                #endregion

                options.DocInclusionPredicate((docName, description) => true);

                options.IgnoreObsoleteProperties();//忽略 有Obsolete 屬性的方法
                options.IgnoreObsoleteActions();
                options.DescribeAllEnumsAsStrings();
            });
            #endregion

上面寫的循環是因為項目中可能有多個控制器類庫，為的是排除這種情況

接下來，再到 Configure 方法中添加：

            #region Swagger

            app.UseSwagger(c => { c.RouteTemplate = "apidoc/{documentName}/swagger.json"; });
            app.UseSwaggerUI(c =>
            {
                c.RoutePrefix = "apidoc";
                c.SwaggerEndpoint("v1/swagger.json", "ContentCenter API V1");
                c.DocExpansion(DocExpansion.Full);//默認文檔展開方式
            });

            #endregion

這裏使用了 RoutePrefix  屬性，為的是改變原始打開接口文檔目錄，原始路徑為 swagger/index.html ,現在為 /apidoc/index.html 

這個時候在需要輸出註釋的控制器類庫的屬性 中設置如下信息，並添加上相關註釋

然後運行起來，打開本地地址加上  /apidoc/index.html  就可以看到效果，

特別提醒：如果打開下面這個界面能正常显示，但是提示  Fetch errorInternal Server Error v1/swagger.json  錯誤，說明有方法未指明請求方式，如 HttpGet HttpPost HttpPut 等，找到並指明，重新運行就正常了

 

  點擊方法右上角的 Try it out ，試下調用接口，然後點擊Exectue,執行查看結果，能得到後端方法返回結果就說明成功。

特別說明：有接口不需要展示出去的時候，可以在方法上添加屬性 Obsolete ，這樣就不會显示出來。 前提：有前面ConfigureServices中 後面的 忽略 有Obsolete 屬性的方法 設置才行！！！

 

 最後可以看到接口返回數據正常，並且也能看到接口響應請求嘛等等信息，一個接口應該返回的信息也都有显示。

 

總結：

本文從為開發人員手寫api文檔的痛楚，從而引申出Swagger根據代碼自動生成出文檔和註釋，

並且還可以將不需要的方法不显示等設置。然後進行了簡單的測試使用 。

但是！！一般後端方法都有token等驗證，需要在header中添加token、sid等字段來驗證用戶，保障安全性，

該設置將在下一章節中寫！

 下一章

以上若有什麼不對或可以改進的地方，望各位指出或提出意見，一起探討學習~

有需要源碼的可通過此 鏈接拉取 覺得還可以的給個 start 和點個 下方的推薦哦~~謝謝！

 

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Fork/Join框架詳解

Fork/Join框架詳解

Fork/Join框架是Java 7提供的一個用於并行執行任務的框架，是一個把大任務分割成若干個小任務，最終匯總每個小任務結果后得到大任務結果的框架。Fork/Join框架要完成兩件事情：

  • 任務分割：首先Fork/Join框架需要把大的任務分割成足夠小的子任務，如果子任務比較大的話還要對子任務進行繼續分割

  • 執行任務併合並結果：分割的子任務分別放到雙端隊列里，然後幾個啟動線程分別從雙端隊列里獲取任務執行。子任務執行完的結果都放在另外一個隊列里，啟動一個線程從隊列里取數據，然後合併這些數據

ForkJoinTask

使用Fork/Join框架，首先需要創建一個ForkJoin任務。該類提供了在任務中執行fork和join的機制。通常情況下我們不需要直接集成ForkJoinTask類，只需要繼承它的子類，Fork/Join框架提供了兩個子類:

  • RecursiveAction
    用於沒有返回結果的任務
  • RecursiveTask
    用於有返回結果的任務

ForkJoinPool

ForkJoinTask需要通過ForkJoinPool來執行。

任務分割出的子任務會添加到當前工作線程所維護的雙端隊列中，進入隊列的頭部。當一個工作線程的隊列里暫時沒有任務時，它會隨機從其他工作線程的隊列的尾部獲取一個任務(工作竊取算法)；

Fork/Join框架的實現原理

ForkJoinPool由ForkJoinTask數組和ForkJoinWorkerThread數組組成，ForkJoinTask數組負責將存放程序提交給ForkJoinPool，而ForkJoinWorkerThread負責執行這些任務;

ForkJoinTask的fork方法的實現原理

當我們調用ForkJoinTask的fork方法時，程序會把任務放在ForkJoinWorkerThread的pushTask的workQueue中，異步地執行這個任務，然後立即返回結果，代碼如下：

public final ForkJoinTask<V> fork() {
    Thread t;
    if ((t = Thread.currentThread()) instanceof ForkJoinWorkerThread)
        ((ForkJoinWorkerThread)t).workQueue.push(this);
    else
        ForkJoinPool.common.externalPush(this);
    return this;
}

pushTask方法把當前任務存放在ForkJoinTask數組隊列里。然後再調用ForkJoinPool的signalWork()方法喚醒或創建一個工作線程來執行任務。代碼如下：

final void push(ForkJoinTask<?> task) {
    ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinPool p;
    int b = base, s = top, n;
    if ((a = array) != null) {    // ignore if queue removed
        int m = a.length - 1;     // fenced write for task visibility
        U.putOrderedObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, task);
        U.putOrderedInt(this, QTOP, s + 1);
        if ((n = s - b) <= 1) {
            if ((p = pool) != null)
                p.signalWork(p.workQueues, this);
        }
        else if (n >= m)
            growArray();
    }
}

ForkJoinTask的join方法的實現原理

Join方法的主要作用是阻塞當前線程並等待獲取結果。讓我們一起看看ForkJoinTask的join方法的實現，代碼如下：

public final V join() {
    int s;
    if ((s = doJoin() & DONE_MASK) != NORMAL){
        reportException(s);
    }
    return getRawResult();
}

它首先調用doJoin方法，通過doJoin()方法得到當前任務的狀態來判斷返回什麼結果，任務狀態有4種：已完成（NORMAL）、被取消（CANCELLED）、信號（SIGNAL）和出現異常（EXCEPTIONAL）；
如果任務狀態是已完成，則直接返回任務結果；
如果任務狀態是被取消，則直接拋出CancellationException；
如果任務狀態是拋出異常，則直接拋出對應的異常；
doJoin方法的實現，代碼如下：

private int doJoin() {
    int s;
    Thread t;
    ForkJoinWorkerThread wt;
    ForkJoinPool.WorkQueue w;
    return (s = status) < 0 ? s :
            ((t = Thread.currentThread()) instanceof                                ForkJoinWorkerThread) ? (w = (wt =                                      (ForkJoinWorkerThread)t).workQueue).tryUnpush(this) && (s =                 doExec()) < 0 ? s : wt.pool.awaitJoin(w, this, 0L) :                externalAwaitDone();
}

doExec() :

final int doExec() {
    int s; 
    boolean completed;
    if ((s = status) >= 0) {
        try {
            completed = exec();
        } catch (Throwable rex) {
            return setExceptionalCompletion(rex);
        }
        if (completed){
            s = setCompletion(NORMAL);
        }
    }
    return s;
}

在doJoin()方法里，首先通過查看任務的狀態，看任務是否已經執行完成，如果執行完成，則直接返回任務狀態；如果沒有執行完，則從任務數組裡取出任務並執行。如果任務順利執行完成，則設置任務狀態為NORMAL，如果出現異常，則記錄異常，並將任務狀態設置為EXCEPTIONAL

Fork/Join框架的異常處理

ForkJoinTask在執行的時候可能會拋出異常，但是我們沒辦法在主線程里直接捕獲異常，所以ForkJoinTask提供了isCompletedAbnormally()方法來檢查任務是否已經拋出異常或已經被取消了，並且可以通過ForkJoinTask的getException方法獲取異常。代碼如下：

if(task.isCompletedAbnormally())
{
    System.out.println(task.getException());
}

getException方法返回Throwable對象，如果任務被取消了則返回CancellationException。如果任務沒有完成或者沒有拋出異常則返回null:

public final Throwable getException() {
    int s = status & DONE_MASK;
    return ((s >= NORMAL) ? null :
        (s == CANCELLED) ? new CancellationException() :
        getThrowableException());
}

DEMO

需求：求1+2+3+4的結果
分析：Fork/Join框架首先要考慮到的是如何分割任務，如果希望每個子任務最多執行兩個數的相加，那麼我們設置分割的閾值是2，由於是4個数字相加，所以Fork/Join框架會把這個任務fork成兩個子任務，子任務一負責計算1+2，子任務二負責計算3+4，然後再join兩個子任務的結果。因為是有結果的任務，所以必須繼承RecursiveTask，實現代碼如下：

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 *
 * @author aikq
 * @date 2018年11月21日 20:37
 */
public class ForkJoinTaskDemo {

    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        CountTask task = new CountTask(1,4);
        Future<Integer> result = pool.submit(task);
        try {
            System.out.println("計算結果=" + result.get());
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

class CountTask extends RecursiveTask<Integer>{
    private static final long serialVersionUID = -7524245439872879478L;

    private static final int THREAD_HOLD = 2;

    private int start;
    private int end;

    public CountTask(int start,int end){
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        //如果任務足夠小就計算
        boolean canCompute = (end - start) <= THREAD_HOLD;
        if(canCompute){
            for(int i=start;i<=end;i++){
                sum += i;
            }
        }else{
            int middle = (start + end) / 2;
            CountTask left = new CountTask(start,middle);
            CountTask right = new CountTask(middle+1,end);
            //執行子任務
            left.fork();
            right.fork();
            //獲取子任務結果
            int lResult = left.join();
            int rResult = right.join();
            sum = lResult + rResult;
        }
        return sum;
    }
}

通過這個例子，我們進一步了解ForkJoinTask，ForkJoinTask與一般任務的主要區別在於它需要實現compute方法，在這個方法里，首先需要判斷任務是否足夠小，如果足夠小就直接執行任務。如果不足夠小，就必須分割成兩個子任務，每個子任務在調用fork方法時，又會進入compute方法，看看當前子任務是否需要繼續分割成子任務，如果不需要繼續分割，則執行當前子任務並返回結果。使用join方法會等待子任務執行完並得到其結果

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paper sharing ：學習特徵演化的數據流

特徵演化的數據流

    數據流學習是近年來機器學習與數據挖掘領域的一個熱門的研究方向，數據流的場景和靜態數據集的場景最大的一個特點就是數據會發生演化，關於演化數據流的研究大多集中於概念漂移檢測（有監督學習），概念/聚類演化分析（無監督學習），然而，人們往往忽略了一個經常出現的演化場景：特徵演化。大多數研究都考慮數據流的特徵空間是固定的，然而，在很多場景下這一假設並不成立：例如，當有限壽命傳感器收集的數據被新的傳感器替代時，這些傳感器對應的特徵將發生變化。

    今天要分享的文章出自周志華的實驗室《Learning with Feature Evolvable Streams》（NIPS 2017），它提出了一個新的場景，即在數據流中會有特徵消亡也會有新特徵出現。當出現新的特徵空間時，我們並不直接拋棄之前學到的模型並在新的數據上重新創建模型，而是嘗試恢復消失的特徵來提升模型的表現。具體來說，通過從恢復的特徵和新的特徵空間中分別學習兩個模型。為了從恢復的特徵中獲得提升，論文中提出了兩種集成策略：第一種方法是合併兩個模型的預測結果；第二種是選擇最佳的預測模型。下面我們具體來理解特徵演化數據流以及論文中提出的一些有趣的方法吧~

paper link：

 

什麼是特徵演化數據流？

    在很多現實的任務中，數據都是源源不斷收集的，關於數據流學習的研究近年來受到越來越多的關注，雖然已經有很多有效的算法針對特定的場景對數據流進行挖掘，但是它們都基於一個假設就是數據流中數據的特徵空間是穩定的。不幸的是，這一假設在很多場景下都不滿足。針對特徵演化的場景，最直接的想法就是利用新的特徵空間的數據學習一個新的模型，但是這一方法有很多問題：首先，當新的特徵剛出現的時候，只有很少的數據樣本來描述這些信息，訓練樣本並不足夠去學習一個新的模型；其次，包含消失特徵的舊模型被直接丟棄了，其中可能包含對當前數據有用的信息。論文中定義了一種特徵演化數據流的場景：一般情況下，特徵不會任意改變，而在一些重疊時期，新特徵和舊特徵都存在，如下圖所示：

    其中，T1階段，原始特徵集都是有效的，B1階段出現了新的特徵集，T2階段原始特徵集消失，只有新的特徵集。

    論文提出的方法是通過使用重疊（B1）階段來發現新舊特徵之間的關係，嘗試學習新特徵到舊特徵的一個映射，這樣就可以通過重構舊特徵並使用舊模型對新數據進行預測

問題描述

    論文中着重解決的是分類和回歸任務，在每一輪學習過程中，對每一個實例進行預測，結合它的真實標籤會得到一個loss（反映預測和真實標籤的差異），我們將上面提到的T1+B1+T的過程稱為一個周期，每個周期中只包含兩個特徵空間，所以，之後的研究主要關注一個周期內的模型的學習，而且，我們假設一個周期內的舊特徵會同時消失。定義Ω1和Ω2分別表示兩個特徵空間S1和S2上的線性模型，並定義映射，定義第i維特徵在第t輪的預測函數為線性模型，。損失函數是凸的，最直接的方式是使用在線梯度下降來求解w，但是在數據流上不適用。

 

方法介紹

    上文提到的基本算法的主要限制是在第1,…T1輪學習的模型在T1+1,…T1+T2時候被忽略了，這是因為T1之後數據的特徵空間改變了，我們無法直接應用原來的模型。為了解決這一問題，我們假設新舊特徵空間之間有一種特定的關係：，我們嘗試通過重疊階段B1來學習這種關係。學習兩組特徵之間的關係的方法很多，如多元回歸，數據流多標籤學習等。但是在當前的場景下，由於重疊階段特別短，學習一個複雜的關係模型是不現實的。所以我們採用線性映射來近似。定義線性映射的係數矩陣為M，那麼在B1階段，M的估計可以基於如下的目標方程：

M的最優解可以解得：

    然後，當我觀測到S2空間得數據，就可以通過M將其轉化到S1空間，並應用舊模型對其進行預測。

除了學習這個關係映射之外，我們得算法主要包括兩個部分：

  1. 在T1-B1+1,…T1階段，我們學習兩個特徵空間之間得關係；

  2. 在T1之後，我們使用新特徵空間的數據轉化后的原特徵空間數據，持續更新舊模型以提升它的預測效果，然後集成兩個模型進行預測。

 

預測結果集成

    論文中提出兩種集成方法，第一種是加權組合，即將兩個模型的預測結果求加權平均，權重是基於exponential of the cumulative loss。

其中

    這種權重的更新規則表明，如果上一輪模型的損失較大，下一輪模型的權值將以指數速度下降，這是合理的，可以得到很好的理論結果。

    第二種集成方法是動態選擇。

    上面提到的組合的方法結合了幾個模型來提升整體性能，通常來說，組合多個分類器的表現會比單分類器的效果要好，但是，這基於一個重要的假設就是每個基分類器的表現不能太差（如，在Adaboost中，基分類器的預測精度不應低於0.5）。然而在這個問題中，由於新特徵空間剛出現的時候訓練集較小，訓練的模型不好，因此可能並不適合用組合的方法來預測，相反，用動態選擇最優模型的方法反而能獲得好的效果。

有趣的靈魂在等你長按二維碼識別

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【併發編程】Java中的原子操作

什麼是原子操作

原子操作是指一個或者多個不可再分割的操作。這些操作的執行順序不能被打亂，這些步驟也不可以被切割而只執行其中的一部分（不可中斷性）。舉個列子：

//就是一個原子操作
int i = 1;

//非原子操作，i++是一個多步操作，而且是可以被中斷的。
//i++可以被分割成3步，第一步讀取i的值，第二步計算i+1；第三部將最終值賦值給i
i++；

Java中的原子操作

在Java中，我們可以通過同步鎖或者CAS操作來實現原子操作。

CAS操作

CAS是Compare and swap的簡稱，這個操作是硬件級別的操作，在硬件層面保證了操作的原子性。CAS有3個操作數，內存值V，舊的預期值A，要修改的新值B。當且僅當預期值A和內存值V相同時，將內存值V修改為B，否則什麼都不做。Java中的sun.misc.Unsafe類提供了compareAndSwapInt和compareAndSwapLong等幾個方法實現CAS。

另外，在jdk的atomic包下面提供了很多基於CAS實現的原子操作類，見下圖：

下面我們就使用其中的AtomicInteger來看看怎麼使用這些原子操作類。

package com.csx.demo.spring.boot.concurrent.atomic;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicIntegerDemo {

    private static int THREAD_COUNT = 100;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {


        NormalCounter normalCounter = new NormalCounter("normalCounter",0);
        SafeCounter safeCounter = new SafeCounter("safeCounter",0);
        List<Thread> threadList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < THREAD_COUNT ; i++) {
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int j = 0; j < 10000; j++) {
                        normalCounter.add(1);
                        safeCounter.add(1);
                    }
                }
            });
            threadList.add(thread);
        }

        for (Thread thread : threadList) {
            thread.start();
        }
        for (Thread thread : threadList) {
            thread.join();
        }
        System.out.println("normalCounter:"+normalCounter.getCount());
        System.out.println("safeCounter:"+safeCounter.getCount());
    }


    public static class NormalCounter{
        private String name;
        private Integer count;

        public NormalCounter(String name, Integer count) {
            this.name = name;
            this.count = count;
        }

        public void add(int delta){
            this.count = count+delta;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public Integer getCount() {
            return count;
        }

        public void setCount(Integer count) {
            this.count = count;
        }
    }

    public static class SafeCounter{
        private String name;
        private AtomicInteger count;

        public SafeCounter(String name, Integer count) {
            this.name = name;
            this.count = new AtomicInteger(count);
        }

        public void add(int delta){
            count.addAndGet(delta);
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public int getCount() {
            return count.get();
        }

        public void setCount(Integer count) {
            this.count.set(count);
        }
    }

}

上面的代碼中，我們分別創建了一個普通的計數器和一個原子操作的計數器（使用AtomicInteger進行計數）。然後創建了100個線程，每個線程進行10000次計數。理論上線程執行完之後，計數器的值都是1000000，但是結果如下：

normalCounter:496527
safeCounter:1000000

每次執行，普通計數器的值都是不一樣的，而使用AtomicInteger進行計數的計數器都是1000000。

CAS操作存在的問題

  • ABA問題:因為CAS需要在操作值的時候檢查下值有沒有發生變化，如果沒有發生變化則更新，但是如果一個值原來是A，變成了B，又變成了A，那麼使用CAS進行檢查時會發現它的值沒有發生變化，但是實際上卻變化了。ABA問題的解決思路就是使用版本號。在變量前面追加上版本號，每次變量更新的時候把版本號加一，那麼A－B－A 就會變成1A-2B－3A。

從Java1.5開始JDK的atomic包里提供了一個類AtomicStampedReference來解決ABA問題。這個類的compareAndSet方法作用是首先檢查當前引用是否等於預期引用，並且當前標誌是否等於預期標誌，如果全部相等，則以原子方式將該引用和該標誌的值設置為給定的更新值。

  • 循環時間長開銷大：自旋CAS如果長時間不成功，會給CPU帶來非常大的執行開銷。如果JVM能支持處理器提供的pause指令那麼效率會有一定的提升，pause指令有兩個作用，第一它可以延遲流水線執行指令（de-pipeline）,使CPU不會消耗過多的執行資源，延遲的時間取決於具體實現的版本，在一些處理器上延遲時間是零。第二它可以避免在退出循環的時候因內存順序衝突（memory order violation）而引起CPU流水線被清空（CPU pipeline flush），從而提高CPU的執行效率。

  • 只能保證一個共享變量的原子操作：當對一個共享變量執行操作時，我們可以使用循環CAS的方式來保證原子操作，但是對多個共享變量操作時，循環CAS就無法保證操作的原子性，這個時候就可以用鎖，或者有一個取巧的辦法，就是把多個共享變量合併成一個共享變量來操作。比如有兩個共享變量i＝2,j=a，合併一下ij=2a，然後用CAS來操作ij。從Java1.5開始JDK提供了AtomicReference類來保證引用對象之間的原子性，你可以把多個變量放在一個對象里來進行CAS操作。

使用鎖來保證原子操作

還是以上面的列子為列，普通的計數器我們只需要在計數方法上加鎖就行了：

public synchronized void  add(int delta){
  this.count = count+delta;
}

執行結果如下：

normalCounter:1000000
safeCounter:1000000

兩個計數器都能拿到正確的結果

CPU是怎麼實現原子操作的

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關於GC(中)：Java垃圾回收相關基礎知識

Java內存模型

(圖源: )

區域名 英文名 訪問權限 作用 備註
程序計數器 Program Counter Register 線程隔離 標記待取的下一條執行的指令 執行Native方法時為空; JVM規範中唯一不會發生OutOfMemoryError的區域
虛擬機棧 VM Stack 線程隔離 每個Java方法執行時創建，用於存儲局部變量表，操作棧，動態鏈接，方法出口等信息 方法執行的內存模型
本地方法棧 Native Method Stack 線程隔離 Native方法執行時使用 JVM規範沒有強制規定，如Hotspot將VM和Native兩個方法棧合二為一
Java堆 Java Heap 線程共享 存放對象實例 更好的回收內存 vs 更快的分配內存
方法區 Method Area 線程共享 存儲已被虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據 JVM規範不強制要求做垃圾收集
運行時常量池 Runtime Constant Pool 線程共享 方法區的一部分
直接內存 Direct Memory – 堆外內存，通過堆的DirectByteBuffer訪問 不是運行時數據區的一部分，但也可能OutOfMemoryError

對象的創建——new的時候發生了什麼

討論僅限於普通Java對象，不包括數組和Class對象。

  1. 常量池查找類的常量引用，如果沒有先做類加載
  2. 分配內存，視堆內存是否是規整（由垃圾回收器是否具有壓縮功能而定）而使用“指針碰撞”或“空閑列表”模式
  3. 內存空間初始化為零值，可能提前在線程創建時分配TLAB時做初始化
  4. 設置必要信息，如對象是哪個類的示例、元信息、GC分代年齡等
  5. 調用<init>方法

垃圾回收器總結

垃圾回收，針對的都是堆。

分代

  • 新生代：適合使用複製算法, 以下三個區一般佔比為8:1:1
    • Eden 新對象誕生區
    • From Survivor 上一次GC的倖存者(見“GC種類-minor GC”)
    • To Survivor 本次待存放倖存者的區域
  • 老年代：存活時間較久的，大小較大的對象，因此使用標記-整理或標記-清除算法比較合適
  • 永久代：存放類信息和元數據等不太可能回收的信息。Java8中被元空間(Metaspace)代替，不再使用堆，而是物理內存。

分代的原因

  • 不同代的對象生命周期不同，可以針對性地使用不同的垃圾回收算法
  • 不同代可以分開進行回收

回收算法

名稱 工作原理 優點 缺點
標記-清除 對可回收對對象做一輪標記，標記完成后統一回收被標記的對象 易於理解，內存利用率高 效率問題;內存碎片;分配大對象但無空間時提前GC
複製 內存均分兩塊，只使用其中一塊。回收時將這一塊存活對象全部複製到另一塊 效率高 可用空間減少; 空間不夠時需老年代分配擔保
標記-整理 對可回收對對象做一輪標記，標記完成后將存活對象統一左移，清理掉邊界外內存 內存利用率高 效率問題

標記-X算法適用於老年代，複製算法適用於新生代。

GC種類

  • Minor GC，只回收新生代，將Eden和From Survivor區的存活對象複製到To Survivor
  • Major GC，清理老年代。但因為伴隨着新生代的對象生命周期升級到老年代，一般也可認為伴隨着FullGC。
  • FullGC，整個堆的回收
  • Mixed GC，G1特有，可能會發生多次回收，可以參考

垃圾回收器小結

垃圾回收器名稱 特性 目前工作分代 回收算法 可否與Serial配合 可否與ParNew配合 可否與ParallelScavenge配合 可否與SerialOld配合 可否與ParallelOld配合 可否與CMS配合 可否與G1配合
Serial 單線程 新生代 複製 – – – Y N Y N/A
ParNew 多線程 新生代 複製 – – – N N Y N/A
ParallelScavenge 多線程, 更關注吞吐量可調節 新生代 複製 – – – N N Y N/A
SerialOld 單線程 老年代 標記-整理 – – – Y Y N N/A
ParallelOld 多線程 老年代 標記-整理 N N Y – – – N/A
CMS 多線程，併發收集，低停頓。但無法處理浮動垃圾，標記-清除會產生內存碎片較多 老年代 標記-清除 Y Y N Y – – N/A
G1 并行併發收集，追求可預測但回收時間，整體內存模型有所變化 新生代/老年代 整體是標記-整理，局部(兩Region)複製 N N N N N N –

在本系列的上一篇文章中，減少FullGC的方式是使用G1代替CMS，計劃在下一篇文章中對比CMS和G1的區別。

理解GC日誌

只舉比較簡單的例子，具體各項的格式視情況分析，不同回收器也會有差異。

2019-11-22T10:28:32.177+0800: 60188.392: [GC (Allocation Failure) 2019-11-22T10:28:32.178+0800: 60188.392: [ParNew: 1750382K->2520K(1922432K), 0.0312604 secs] 1945718K->198045K(4019584K), 0.0315892 secs] [Times: user=0.09 sys=0.01, real=0.03 secs]

開始時間-(方括號[)-發生區域(ParNew，命名和GC回收器有關)-回收前大小-回收后大小-(方括號])-GC前堆已使用容量-GC后堆已使用容量大小-回收時間-使用時間詳情(用戶態時間-內核時間-牆上時鐘時間)

注意這裏沒有包括“2019-11-22T10:28:32.177+0800: 60188.392: [GC (Allocation Failure)”這部分的分析。

可借鑒的編程模式

對象分配的併發控制

對象創建是很頻繁的，在線程共享的堆中會遇到併發的問題。兩種解決辦法：

  1. 同步鎖定：CAS+失敗重試，確保原子性
  2. 堆中預先給每個線程劃分一小塊內存區域——本地線程分配緩衝(TLAB)，TLAB使用完並分配新的TLAB時才做同步鎖定。可看作1的優化。

CAS: Conmpare And Swap，用於實現多線程同步的原子指令。 將內存位置的內容與給定值進行比較，只有在相同的情況下，將該內存位置的內容修改為新的給定值。關於CAS可以參考：

對象訪問的定位方式

前提條件：通過棧上本地變量表的reference訪問堆中的對象及它在方法區的對象類型數據(類信息)
主流的兩種方式，這兩種方式各有優點，可以看出方式2是方式1的優化，但並不是全面超越方式1，無法完全取代。
這裏可以看到要權衡垃圾回收和訪問速度兩方面。

方式1: 直接指針訪問實例數據

reference直接存放對象實例地址，只需要一次訪問即可，執行效率較高。

方式2: 使用句柄池

reference中地址穩定，對象被移動時只需要改句柄池的地址。相對的，訪問實例需要兩次指針定位。

參考資料

  1. 周志明.著《深入理解JAVA虛擬機》

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三個月（敏捷）項目收穫

 

 

項目背景

客戶已有運行多年的官網老站（PC端），想在今年對老站進行一次UI全面更新、功能全部平移的升級，對接新的運營後端，然後建立官網小程序端且與官網PC端進行聯動，使得品牌自有渠道能夠更加全面化。

 

挑戰

  • 時間緊。五月份進行Inception Workshop，確定項目交付範圍與架構方案。官網六月初開始開發，小程序八月份開始開發，整個項目九月中旬必須上線。
  • 系統集成和數據遷移。系統需要對接客戶的CRM，對接3個服務商，需要對老官網歷史數據（訂單、會員等）進行遷移。
  • 多團隊溝通。小程序設計稿由第三方提供，因此多出了溝通、確認的時間，以及把控第三方交付的時間，以避免交付進度的影響。

 

迭代計劃

Inception Workshop一結束，差不多就開始整理整個項目涉及的故事和技術卡，按照兩周一迭代進行迭代計劃安排並與客戶確認，每個迭代第一周周三安排跟客戶showcase上一周的預定的交付結果，得到反饋並安排進行改進。官網項目比較順利，改造自定義了一下SSR框架就能開始進行開發，並且因為歷史原因，還能享受到上一個項目遺留的一些福利，當然也少不了一些坑。

小程序的時間比較緊，相當於整個複製了一遍官網的功能，主要是前端任務，後端可以復用官網後端，因此一開始就給團隊同學同步到整個項目的情況，讓大家有一個大概的心理準備。然後就是與官網類似的處理，整個交付內容進行迭代排期並與客戶確認，前期盡量能多做一些，避免後期怎麼努力都無法完成的囧鏡。

 

項目進行時

整個項目的過程中，PM會根據迭代完成情況靈活的找外援加入項目進行支援，以免交付延期。每日的站會（Standup Meeting）更新，讓團隊能對當前進度有一個大概的了解以及同步一些突發信息。定期的回顧會議（Retrospective Meeting）能暴露團隊內部問題，將風險扼殺於苗頭，鼓勵能為團隊帶來正向幫助的行為，及時停止不好的做法。

迭代會議（IPM）能讓團隊對下一個迭代具體要做的事情有一個詳細的了解，進行大致的估點，以便check開發進度情況。技術人員定期的CodeReview成為一個大家交流的時段，發現風險，指出問題，互相提高，還可以幫助新人快速的融入團隊。

根據團隊內部人員情況，可以定期進行一對一溝通，了解個人訴求或是給與近況反饋都是一個不錯的渠道。TL應考慮團隊內部人員提升自己的訴求，在一些安排上給與傾斜和鼓勵，發現問題也需要提前制止。

 

不足之處

  • 後期對卡牆（Jira）的管理鬆懈。導致有些問題反覆修改，且丟失context
  • 項目對運營後台有一些的定製化配置，沒有提前準備運營需要了解的後台操作資料和培訓，導致後期花費大量精力幫助運營進行後台配置與更新
  • 人員（QA）變動頻繁。公司處於高速發展階段，項目經歷了4個QA，因此有些context可能丟失，測試不到位，導致項目上線出了一些低級問題。比如上線后發現部分瀏覽器有支付兼容問題
  • 甲乙方定位太角色化，不能站在專業角度評估客戶需求（項目做完感覺都一樣，客戶是爸爸）
  • 與第三方合作交付產物管控不到位，導致第三方設計稿的延遲影響到我們的交付計劃
  • 與客戶溝通的需求，後面有一些沒有進行郵件確認，導致交付驗收階段因一些需求上的問題產生不愉快（這個完全沒必要的）
  • 對第三方系統的了解不充分和集成系統的需求整理不清晰導致後續一系列的開發、測試都不到位，以致上線出了不可控的問題

 

項目總結

  • 提前評估項目的風險點，且在項目進行過程中持續維護，後期安排足夠的時間進行調研與分析
  • 與第三方合作一定要有自己的規劃，並且將定好的規劃提前與第三方確認時間，然後派人提前專門細緻的了解第三方需求詳細點，確定好具體的業務場景，再來規劃己方與第三方的具體集成的點。此外，在進行的過程中，還應注意定時檢查合作進度，管控風險
  • 與客戶溝通的所有需求都要進行郵件的二次確認，一個是能夠對所有需求來源有所記錄，另一個是能避免後面的不必要的消耗
  • 開發管理不能鬆懈，盡量做到所有的改動都能有卡，能夠進行追溯
  • 對後期交付時所需要的資料提前準備，對需要進行培訓的人員提前約好時間進行溝通培訓

在前端這塊的管理上，做的還不夠。前期經常codereview，然後效果都還不錯，讓我有了一些錯覺就是當前團隊趨於穩定，中後期即便是加班比較多，大家氣氛這塊我覺得都還好。不過在項目後期的時候，有些疏於管理，然後大家有些人也被分配到了其他項目，和同事們的交流不夠，沒有及時的顧及到一些個人情緒，這塊是可以加強的。

作為一個Lead，不論同事是否還在一個項目都應該及時的去了解近況，給與自己力所能及的幫助，這樣才能產生向心力，以幫助一些比較迷茫的同學找到方向，看見燈塔。

整個項目時間不長，得失還是挺多的，不論是管理還是技術上，都會有一些心得。然後項目的ROI還不錯，得到公司領導的肯定，最後客戶那邊的反饋也還不錯，算是對大家努力的一種認可。

ps: 及時總結，靜心沉澱；如風少年，砥礪前行。

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發燒車訊

微服務框架 – Jimu(積木) 升級 1.0.0 支持 .Net Core 3.0

如果不知道 Jimu(積木) 是啥，請移步
這次升級除了支持 .Net Core 3.0 還新增部分功能，如 REST, 鏈路跟蹤等，以下為詳細；

一、功能列表

功能 說明 Jimu 1.0.0 Jimu 0.6.0
平台 .Net Core 2.1 ○ ●
.Net Core 3.0 ● ○
服務註冊與發現 consul ● ●
網關 Asp.Net Core Web ● ●
RPC DotNetty ● ●
鑒權 JWT ● ●
負載均衡 輪訓 ● ●
容錯策略 重試 ● ●
容器 docker ● ●
路由配置 Attribute註解 ● ●
日誌記錄 log4net ● ●
nlog ● ●
文檔 swagger ● ●
鏈路跟蹤 skywalking ● ○
REST Attribute註解 ● ○
健康監測 心跳 ● ●
文件上存下載 多文件上存，單文件下載 ● ●
跳轉 在服務端跳轉到指定url ● ○
ORM Dapper ● ●
DDD MiniDDD ● ●

二、建議用積木結合 docker 搭建分佈式架構

三、swagger

四、skywalking

拓撲圖: user -> jimu_apigateway -> jimu_order -> jimu_user

Trace 跟蹤

五、網關

服務器

微服務

微服務詳細

六、源碼

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