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xlua中lua對象到c#對象的轉型

lua中的類型

基礎類型

#define LUA_TNIL		0
#define LUA_TBOOLEAN		1
#define LUA_TLIGHTUSERDATA	2
#define LUA_TNUMBER		3
#define LUA_TSTRING		4
#define LUA_TTABLE		5
#define LUA_TFUNCTION		6
#define LUA_TUSERDATA		7
#define LUA_TTHREAD		8

變體(或者說子類型)

/*
** tags for Tagged Values have the following use of bits:
** bits 0-3: actual tag (a LUA_T* value)
** bits 4-5: variant bits
** bit 6: whether value is collectable
*/

/*
** LUA_TFUNCTION variants:
** 0 - Lua function
** 1 - light C function
** 2 - regular C function (closure)
*/

/* Variant tags for functions */
#define LUA_TLCL	(LUA_TFUNCTION | (0 << 4))  /* Lua closure */
#define LUA_TLCF	(LUA_TFUNCTION | (1 << 4))  /* light C function */
#define LUA_TCCL	(LUA_TFUNCTION | (2 << 4))  /* C closure */


/* Variant tags for strings */
#define LUA_TSHRSTR	(LUA_TSTRING | (0 << 4))  /* short strings */
#define LUA_TLNGSTR	(LUA_TSTRING | (1 << 4))  /* long strings */


/* Variant tags for numbers */
#define LUA_TNUMFLT	(LUA_TNUMBER | (0 << 4))  /* float numbers */
#define LUA_TNUMINT	(LUA_TNUMBER | (1 << 4))  /* integer numbers */


/* Bit mark for collectable types */
#define BIT_ISCOLLECTABLE	(1 << 6)

  lua中的對象都是用TValue來描述的,TValue中的tt_成員變量代表着這個TValue的類型。關於類型的具體定義,上面貼的代碼中的註釋中已經講的比較清楚了。
  一個lua對象的類型是由一個7位的bits描述的。比如一個整數,這個對象的類型就是0011000(24)表示這個對象是数字類型中的整形,是一個不可回收對象。

C#如何獲取lua對象

  和c語言和lua交互其實沒啥本質區別,就是通過lua提供的c函數操作lua棧,直接從棧中取就可以了。區別在於如何把取到的值轉換為c#認識的值。

如何在C#端描述這些類型

簡介

  lua的類型中boolean、string、number這幾個類型是clr所認識的類型,所以clr就可以直接把這些類型拿過來用。具體就是直接調用Lua提供的lua_tonumber之類的c接口。
  lightUserData、table、function、userData、thread是C#不認識的類,需要通過某種標識(lua自帶的reference系統)來表示。

boolean、string、number類

  這三個類上面已經說過了,直接用提供的接口轉就可以,下面寫幾個需要注意的點:

  1. string雖然也是一個引用類型,但是clr在拿到這個string的指針時,還需要將這個string的數據直接複製進clr中才算轉型結束(xlua也已經封裝好了,不用我們自己去複製)。
  2. 大部分類型轉型失敗的時候都不會報錯,而是會返回一個默認值。就拿將一個lua對象轉為int來說,最終是通過lua_tointegerx函數調用的,當lua對象不是number類型時,返回0:
LUA_API lua_Integer lua_tointegerx (lua_State *L, int idx, int *pisnum) {
  lua_Integer res;
  const TValue *o = index2addr(L, idx);
  int isnum = tointeger(o, &res);
  if (!isnum)
    res = 0;  /* call to 'tointeger' may change 'n' even if it fails */
  if (pisnum) *pisnum = isnum;
  return res;
}
  1. 當一個number類型是浮點數時,轉型整數不會進行取整操作,而是會直接返回0。因為lua默認對float轉int的操作模式LUA_FLOORN2I是0,代表碰見float轉int時返回0。
/*
** try to convert a value to an integer, rounding according to 'mode':
** mode == 0: accepts only integral values
** mode == 1: takes the floor of the number
** mode == 2: takes the ceil of the number
*/
int luaV_tointeger (const TValue *obj, lua_Integer *p, int mode) {
  TValue v;
 again:
  if (ttisfloat(obj)) {
    lua_Number n = fltvalue(obj);
    lua_Number f = l_floor(n);
    if (n != f) {  /* not an integral value? */
      if (mode == 0) return 0;  /* fails if mode demands integral value */
      else if (mode > 1)  /* needs ceil? */
        f += 1;  /* convert floor to ceil (remember: n != f) */
    }
    return lua_numbertointeger(f, p);
  }
  else if (ttisinteger(obj)) {
    *p = ivalue(obj);
    return 1;
  }
  else if (cvt2num(obj) &&
            luaO_str2num(svalue(obj), &v) == vslen(obj) + 1) {
    obj = &v;
    goto again;  /* convert result from 'luaO_str2num' to an integer */
  }
  return 0;  /* conversion failed */
}

userData

  userData主要是lua對c#對象的引用,這裏只簡單說一下。
  代表c#對象的userData主要分兩種。

  1. 把c#對象存在ObjectTranslator中,用下標作為引用(類似於lua中的reference)。
  2. 經過GC優化的結構體和枚舉,不存在ObjectTranslator中,而是把所有內容都打包到userdata中一起傳入lua中。比如一個Vector3,那麼xlua會把這個Vector3的x、y、z作為3個連續的float一起打包到userdata中。這樣就避免了c#層的裝箱、拆箱和gc操作。

對table與function的引用簡介

  這兩個類型都是通過lua的reference系統來讓c#持有對lua對象的引用。

lua reference系統

  c#就是通過這個系統來持有不認識的lua對象的。
  一共就兩個接口:

  1. luaL_ref:把棧頂元素加入一個lua的表中,並返回下標。
  2. luaL_unref:把一個下標所代表元素從表中刪除。

  這樣就可以用一個整數來讓lua外的環境持有這個lua對象。
具體可以看下官方說明lua References

luaBase類

  所有lua對象在c#中的基類,在初始化時通過luaL_ref生成lua對象的引用,在析構時通過luaL_unref移除引用。

對table的引用

LuaTable

  一般情況下table在C#中被包裝為LuaTable類,沒啥特別的,只是在LuaBase的基礎上增加了幾個常用的函數。比如Get、Set之類的,讓開發者可以避開一些不直觀的棧操作。

Array、List、Dictionary

  這幾個都差不多。都是把table中的key和value全部拿出來,組成Array或Dictionaray。

接口、其他類

  這兩種轉型是嘗試把這個table看作對應的接口或類。
  比如將一個table轉為IEnumberator就是把table轉為SystemCollectionsIEnumeratorBridge類(繼承了LuaBase、實現了IEnumerator的類,由Xlua生成),這個類實現了MoveNext和Reset。實現方法就是調用一下table中對應名稱的函數。

對function的引用

  lua函數在c#中有兩種表示:

LuaFunction

  LuaFunction和luaTable差不多,也是在LuaBase的基礎上增加了幾個常用函數,Call、Action之類的。

DelegateBridge

  為什麼已經有LuaFunction還要一個DelegateBridge類?
  因為我們在c#中拿到一個lua函數時,大多數時候是要作為一個委託來時用的。DelegateBridge就是用來化簡這個轉型操作的。
  DelegateBridge的功能就是在持有lua函數引用的同時,將這個函數包裝成各種各樣的委託,讓整個轉型過程對開發人員無感知。
  下面是一個不使用DelegateBridge,自己轉型的例子,比較繁瑣:

//將一個LuaFunction作為一個Action<int>使用
//其實LuaFunction.Cast就是干這個的,這裏只是用簡單的方式表達出來
public static Action<int> LuaFunctionToActionInt(XLua.LuaFunction luaFunction)
{
    //由於luaFunction已經提供了Call操作封裝了函數調用的各種棧操作,所以我們這裏只需要用一個Action<int>把這個操作包裝起來即可
    return (x) =>
    {
        luaFunction.Call(x);
    };
}

public static void Test()
{
    XLua.LuaEnv luaEnv = new XLua.LuaEnv();
    object[] rets = luaEnv.DoString("return function(x) CS.UnityEngine.Debug.LogError(\"print x: \"..x) end");
    var luaFunction = (XLua.LuaFunction)rets[0];
    Action<int> actionInt = LuaFunctionToActionInt(luaFunction);
    actionInt(10);
}

DelegateBridge重要成員

xlua在將lua函數轉型的時候做了什麼

Tips

  1. 通過ObjectTranslator.getDelegateUsingGeneric生成委託時,會對返回值和參數進行不為值類型的約束。因為值類型在il2cpp下會有jit異常。這也是為什麼我們發現有的委託類型不用註冊也可以使用,但是有的就不行。
  2. 在編輯器模式下,沒有進行代碼生成時,會通過Emit直接生成一個XLuaGenDelegateImplx類,內容和通過代碼生成后的DelegateBridge一樣,而不是全部通過反射來進行轉型。讓沒有進行代碼生成時的環境和真機環境更接近。
  3. DelegateBridge一般不會被直接引用,而是被bindto中的委託生成的閉包引用和被delegate_bridges作為弱引用持有。當一個DelegateBridge的bindto中的委託沒有被任何對象引用時,這個DelegateBridge就會在下次gc時被gc掉。

其他

  這裏主要寫了常用lua類型轉型的簡介和一些關鍵點。可能不夠全面和細節。
  如果有什麼錯誤或者問題可以在下面留言。

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顏值 動力 舒適 操控 這些十多萬的車子都可以滿足你

6L 110馬力、1。2T 110馬力、1。4T 131馬力和1。4T 150馬力,匹配5擋手動和6擋手自一體和7擋雙離合變速箱。1。6L車型的高爾夫和1。6L的308S一樣,都是保守的選擇。1。2T和1。4T車型的雙離合變速箱相對於308S的6AT來說,換擋更快,油耗表現更好,同時提速也很好,駕駛感受非常不錯,要不然也不會賣的那麼好了。

其實買了車開的最多的還是自己,所以一台車有一個比較好的操控確實是駕駛者的福音。作為一個熱血青年,給你一台“老年車”軒逸,那底盤你怎麼能忍受的了?

所以今天小編給大家介紹幾款不但有一些駕駛激情,同時家人坐着也會比較舒服的車子。可以說即爽了自己,同時又能很好的保證家人乘坐的舒適性。

東風標緻-標緻308S

11.27-17.97萬

308S的車身尺寸為4255*1820*1480mm,軸距為2620mm。屬於標準的緊湊型兩廂車,和同級別轎車比起來,寬度尺寸較大,長度和高度差別較小,所以308S看起來比較低矮。308S車頭大燈組看起來炯炯有神,車身側面比較簡介,腰線利落,營造出動感的效果。

308S的動力系統為1.6L 117馬力/1.2T 136馬力+5擋手動/6擋手自一體,1.6T 167馬力+6擋手自一體。保守的選擇就是1.6L車型,雖然動力表現一般,但是好在底盤還是特別紮實。

1.6T車型絕對是最推薦的,動力十足,油耗很低,發動機是標緻的明星發動機。很多主力車型都有它的身影,1.6T車型目前也有着一兩萬的優惠,目前來看這款車還是不錯的。另外308S的底盤向舒適性做出了一些妥協,乘坐起來並不會感到很顛簸。

一汽-大眾-高爾夫

12.19-23.99萬

普通高爾夫的車身尺寸為4255*1799*1452mm,軸距為2637mm,GTI車型就不做過多介紹,銷量很少。高爾夫的外觀和308S差不多,都是看起來很緊湊的兩廂車,不同的就是308S看起來更柔美,高爾夫則更陽剛。

高爾夫的發動機為1.6L 110馬力、1.2T 110馬力、1.4T 131馬力和1.4T 150馬力,匹配5擋手動和6擋手自一體和7擋雙離合變速箱。1.6L車型的高爾夫和1.6L的308S一樣,都是保守的選擇。

1.2T和1.4T車型的雙離合變速箱相對於308S的6AT來說,換擋更快,油耗表現更好,同時提速也很好,駕駛感受非常不錯,要不然也不會賣的那麼好了。雖然大眾的定價更高,但是優惠也更大,綜合下來和308S差不多。

長安馬自達-馬自達3 昂克賽拉

11.49-15.99萬

兩廂版的昂克賽拉車身尺寸為4461*1795*1474mm,三廂版的車身尺寸為4582*1795*1458mm,軸距同為2700mm。 昂克賽拉的外觀自然不必介紹,絕對是數一數二的。單憑這外觀就會有很多人買單的。

昂克賽拉的動力系統為1.5L 117馬力+6擋手動和6擋手自一體,2.0L 158馬力+6擋手自一體。以前經常有人唱衰昂克賽拉,覺得它小眾,價格貴,優惠少,註定不會熱銷。但是實力強的选手總會發光的。

目前昂克賽拉的月銷量穩穩在萬台以上,可以說最終還是得到了大家的肯定,和本田地球夢不同的是,昂克賽拉的創馳藍天技術更多的是側重整個車子,所以昂克賽拉駕駛起來很容易就達到了人車合一的狀態,開起來非常順手。不過昂克賽拉,最好還是買2.0L車型。

總結:308S和高爾夫的底盤都很紮實,高速穩定性很好,雖然308S實力也很強,但是就是銷量被高爾夫完虐,所以說308S只要再加大優惠力度銷量肯定會不錯的。昂克賽拉算是比較另類的日本車,非常強調駕控樂趣,雖然底盤沒辦法和它倆比,但是駕駛感受卻非常不錯。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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繼續等還是放棄?那麼多人愛的帝豪GS究竟值不值得等

全景天窗真的太贊了,雖然不能打開,但是這種採光在傍晚以及晚上的時候,超有高檔車的感覺。最不滿意的地方:後備箱容積感覺上是比較小的,不過畢竟車身也不是很大的樣子。另外就是中控屏是電阻屏的,操作起來不是非常靈敏。

前言

帝豪GS,在尚未上市的時候就已經引起了不少人關注。不俗的顏值加上較高的配置,即使是和着價位相差不遠的合資緊湊型轎車相比也沒有太大的差距。但是,這款車在實際銷售上是供不應求的,提車需要等待很長的時候,不少人想要年前提車,那麼它是否真的值得購買呢?還是應該早點退訂金,換成別的車型?

吉利帝豪GS

官方指導價:7.78-10.88萬

編者意見:顏值高,還有着同級中罕見的自動剎車以及ACC自適應巡航,就內飾來說是在該價位國產汽車的前列。

車主:放羊買飛機

購買車型:帝豪GS 2016款 運動版 1.3T 自動臻尚型

裸車購買價:10.88 萬元

綜合油耗:7.5L

最滿意的地方:外觀以及配置,外觀非常時尚開出去有面子,而且內飾無論是做工還是設計都是不錯的,所以朋友們經常以為這是20多萬的車型。這個比較高的車身還有着比轎車好一點的視野,女士開起來也不費勁。

最不滿意的地方:底盤太硬了,不是很舒服,過一些坑窪的地方的時候非常明顯。另外就是隔音水平是比較一般的,在高速上可以聽到胎噪以及風噪,在80km/h以上就出現了。

車主:大山

購買車型帝豪GS 2016款 運動版 1.3T 自動臻尚型

裸車購買價:10.88 萬元

綜合油耗:8L

最滿意的地方:ACC自適應巡航在高速的時候真的非常好用,覺得自己選擇頂配是正確的,這樣的主動安全配置在這個價位真的是罕見的,關鍵給了不少的安全感。全景天窗真的太贊了,雖然不能打開,但是這種採光在傍晚以及晚上的時候,超有高檔車的感覺。

最不滿意的地方:後備箱容積感覺上是比較小的,不過畢竟車身也不是很大的樣子。另外就是中控屏是電阻屏的,操作起來不是非常靈敏。

車主:四年又四年

購買車型:帝豪GS 2016款 運動版 1.8L 自動領尚型

裸車購買價:9.48 萬元

綜合油耗:9.5L

最滿意的地方:運動版的外觀,真的非常好看,看起來非常協調。配置也是很高,這個價位的緊湊型SUV,還要有电子手剎、自動大燈、自動空調、定速巡航的真的沒有多少輛,而且自動駐車這個功能非常實用,解放了我的右腳刷新了我對開車的體驗。

最不滿意的地方:可能是因為我的是1.8L自動擋的原因,感覺油耗真的是有點高。其次還是後備箱小以及底盤是比較硬。最後是個人覺得儲物空間比較少,想要放些東西都是比較困難。

編者總結:

根據車主反映,1.3T版本是明顯要比1.8L的省油,而且無論是手動擋還是自動擋油耗都相差無幾,所以我們建議選擇1.3T自動擋車型。帝豪GS有着超高的配置水平以及顏值,加上1.3T油耗表現不俗,所以這輛車是非常值得等的。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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潤滑油巨頭強勢發布——雪佛龍金富力

產品在抗腐蝕和抗磨損性,減少油泥與積碳,提升發動機性能和燃油經濟性這幾大方面均優於潤滑油行業最嚴格的標準。新品系列也採用了針對中國市場度身定製的配方和技術,滿足中國消費者對潤滑油產品的更高要求。”雪弗龍在發布會上展示產品的測試結果显示:金富力機油提供卓越的抗磨損保護和抗腐蝕保護,分別比ApI標準高出80%與90%。

2016年12月8日,世界500強、世界領先的一體化能源企業雪弗龍,在浙江嘉興舉行了旗下金富力品牌全系潤滑油的新品發布會。

這次發布會上,雪弗龍為消費者帶來了金富力全新系列產品,包括金富力全合成潤滑油、金富力合成型潤滑油及金富力方程式潤滑油三種。

雪弗龍金富力在此次新品發布會主推油泥防禦盾™技術,雪佛龍(中國)投資有限公司產品技術專家,王琴女士表示:“因為雪佛龍是一家比較獨特的潤滑油生產商,它是目前全球為數不多的一家既有既具備基礎油生產能力,又具備添加劑生產能力的潤滑油生產廠商。所以在研發方面,雪佛龍一直都是比較領先的。而油泥防禦盾™是雪佛龍獨有的科技,它給消費者帶來最大的好處,第一個就是保護性能很強,它能夠很好地防止發動機內部磨損,保護髮動機。另外它能夠延長發動機的使用壽命,因為金富力的抗氧化性能很好,在整個潤滑油的使用過程中,它都能像新油一樣保護髮動機。最後油泥防禦盾™也能很好地提高發動機的燃油經濟性。”

發布會上,雪佛龍潤滑油亞太區技術專家,Joyce女士介紹到:“此次上市的雪佛龍金富力全系產品,擁有包括油泥防禦盾
TM科技在內的很多創新技術。產品在抗腐蝕和抗磨損性,減少油泥與積碳,提升發動機性能和燃油經濟性這幾大方面均優於潤滑油行業最嚴格的標準。新品系列也採用了針對中國市場度身定製的配方和技術,滿足中國消費者對潤滑油產品的更高要求。”

雪弗龍在發布會上展示產品的測試結果显示:金富力機油提供卓越的抗磨損保護和抗腐蝕保護,分別比ApI標準高出80%與90%。在減少機油濾網上的油泥方面,金富力機油的性能比GM Dexos1標準要求高出 10%。採用油泥防禦盾配方的金富力機油的粘度保持性能比GM Dexos1 標準所要 求的高出70%。

雪佛龍一直秉承着專業的研發態度,追求精湛的工藝,力求將產品做到極致。這次發布會上新產品,針對中國消費習慣與獨特的路況問題,提出了可行性的解決方案,為打開中國市場做好鋪墊。隨着雪佛龍金富力的發布,雪佛龍將為中國消費者及合作夥伴帶來全球領導的品牌,一流的產品。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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實測傳說中的最強斯柯達SUV!如果定價十來萬肯定要賣瘋…

高配車型還有電動尾門,實用性非常出色。至於它的第三排座椅,在看來更多的是應急使用。進入第三排仍然會有些困難,對於家裡的一些上了年紀的家人來說,還是安安分分坐在第二排吧,較高的離地間隙也是一個硬傷。因此7座的柯迪亞克更多是讓消費者有更多的選擇,5座的車型仍然廠家宣傳的主力車型。

作為整篇的開頭,可以下一個結論了;試完柯迪亞克之後,我的心裏已經有一個答案了,看厭了大眾千篇一律的設計造型,如今的年輕人是時候換一台具有大眾品質但外觀與空間都表現更加出色的SUV了。

作為大眾旗下的一個子公司,斯柯達一直受到的關注相對來說還是少了一點。但作為一家公司而言,斯柯達肯定不會一直甘於人下,被所有人都認為是大眾小弟的。於是斯柯達在醞釀已久之後,開始在全世界展示這台充滿北歐風情,但卻符合大眾消費者審美的SUV車型。

犀利的外觀造型,人性化的設計

之前得知柯迪亞克要在廣州車展做展示的消息,尋思着在車展期間好好欣賞一下這款出自斯柯達首款7座SUV,無奈是由於眾多媒體的圍觀,雖然對它非常感興趣,但能觸摸到的時間真的不多。如今不遠萬里來到充滿熱情的西班牙,我仍然按捺住自己心裏的躁動,只想靜靜品味它獨特的外觀造型。

柯迪亞克這個有點拗口的名字是來源自身形龐大的棕熊,第一次看到它時候覺得這個名字改得相當貼切。龐大的車身採用凌厲的線條勾勒出動感的車身造型,飽滿之餘卻不臃腫。極富張力的前臉設計給人的印象相當深刻,粗壯的直瀑式進氣格柵與犀利的LED前大燈營造出的前臉氣場很足,一如它的名字。

從大燈延伸要車尾的三維腰線使得車身具有不錯的立體感,C柱與D柱之間的小舷窗的設計使得車身的造型非常協調,配合外擴式輪罩設計,使得車身充滿力量感。簡潔的車尾卻不缺少變化,標誌性的C型LED尾燈造型與視覺效果相當出色。

除了出色的外觀造型,柯迪亞克也變得相當的人性化,設計師有時候觀念的轉變最後受益是我們消費者。這個從它的一些設計小細節就可以看出。開門的時候,由於很多人都非常擔心碩大的車門會碰到隔壁的牆壁或者車,而柯迪亞克則設計了一套可伸縮的防擦條,開門的時候自動車身,很巧妙的設計卻不會影響美觀。之前在速派出現過的門板處設計摺疊傘存放槽,這在柯迪亞克也有看到,而且正副駕駛都有,是非常貼心的裝置。

熟悉的內飾,貼心的配置

進入車內,依然是熟悉的大眾設計風格,卻擁有斯柯達自家的基因,一切以實用為主。規整的中控造型配上仿木紋的裝飾面板,相當具有檔次。應用多年的老氣多輻式方向盤終於壽終正寢,換裝了一個手感良好大小適中的三輻式方向盤。

8英寸的觸摸屏显示效果比較清晰,配合觸摸式的按鍵,上手比較簡單,由於海外版本搭載是谷歌地圖,在試駕途中沒有好好體驗。分區明確的中控台無論做工還是按鍵的手感都都相當出色,符合一款旗艦SUV的身價。中控下方的儲物格空間很大,能放置I7 plus,還有無線充電功能,希望到時國內上市時還有這個提升逼格的配置。

讓驚喜是它的副駕駛後方設置了一個小桌板與手機支架,可以讓後排乘客在旅途當中不僅看看自己喜歡的電影,還能就着電影吃零食。後排頭枕兩側還有貼心護翼,後排乘客看累了電影還能舒服地睡個覺。

五座為主,7座為輔

進入車內,前排空間就不用多說了,雖然身材不算很高,但頭部空間與腿部空間都非常充裕。得益於2791mm的軸距,它的第二排空間非常寬敞,雖然坐墊有些短,但對這些身高一米7多點還是足夠的,舒適性不差。配合碩大的全景天窗,後排乘客體驗非常出色。後排整體放倒比較規整,後備箱的空間非常寬敞;高配車型還有電動尾門,實用性非常出色。

至於它的第三排座椅,在看來更多的是應急使用。進入第三排仍然會有些困難,對於家裡的一些上了年紀的家人來說,還是安安分分坐在第二排吧,較高的離地間隙也是一個硬傷。因此7座的柯迪亞克更多是讓消費者有更多的選擇,5座的車型仍然廠家宣傳的主力車型。

這是一台年輕人的SUV

聊完最基礎的外觀、內飾與空間,剩下來的肯定就是好好試駕一番這台身材不少的SUV了。它的尺寸比目前剛上市的進口途觀還要大點,這樣的龐大的身軀,看到需要比較強勁的動力總成了,因此那款1.4T的發動機不會搭載在柯迪亞克身上。

雖然歐洲是柴油車的天下,但為了更好與國內市場相一致,捨棄了試駕柴油版的柯迪亞克,選擇了一台搭載了2.0T發動機,可是號稱7.5秒能把柯迪亞克從0加速到100Km/h的車型。至於1.8T車型,想留着到時國內上市之後再來試駕。

只要你開過斯柯達,那麼柯迪亞克是相當的容易上手。相比其他斯柯達車型,它有着更高的坐姿與更出色的視野,當然它的調校與其他斯柯達的車型還是有所區別的,那就是整體會更硬朗一些,很貼合它的名字與造型。

在試駕的過程中,這台2.0T的發動機動力輸出非常直接,與其匹配的DQ500平順性做得相當出色,只是一路試駕的途中基本沒有體驗頓挫的酸爽感,換擋的非常积極聰明。如今唯一的念想就是希望國產之後仍然是這台出色的變速箱了。硬朗的懸挂調校,讓人在行駛當中非常踏實。雖然在試駕過程中路面不算很好,但柯迪亞克在靜音水平做得比較出色,相比途觀真的進步很大。

試駕的這台車型還是四驅版本,車尾的4×4出賣了它的身份。它搭載的這台四驅系統與Tiguan相差不大,是一台適時四驅系統,通過多片離合器式限滑差速器來分配動力,但主要還是以前驅為主,對於操控有一定的提升,千萬不要以為能進行極限越野。

合理的定價,將會是斯柯達的雄起之作

從最近這幾年斯柯達的發展來說,已經有了很大的進步了;在明銳與晶銳身上可以逐漸看到全新的設計元素,以前比較老氣造型已經被丟進博物館了。再到最新的速派,採用MQB平台生產的中級車,雖然銷量仍然比不上帕薩特,但已經上了不止一個台階了。那麼未來的成績要想更上一層樓的話,就肯定需要一個非常切合年輕人的定價。

柯迪亞克擁有着出眾的外觀顏值,非常實用的空間體驗,這些優勢已經吸引了許多消費者的關注,但是如果真的要賣到我們手中,恐怕差的只是一個合適的價格了。這個從它亮相以來不斷的有網友跟說,只要它性價比不錯,首選SUV一定是它了。既然這樣,就來猜測一下,假如定一個比較低的起步價的話,例如18萬的起步價格、同時爭取上市的時間比國產途觀更早,相信一定有很多年輕人會把它收入囊中的。如今消費者已經出好題目了,就看斯柯達會不會給個令人滿意的答案了。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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Spring AOP學習筆記02:如何開啟AOP

  上文簡要總結了一些AOP的基本概念,並在此基礎上敘述了Spring AOP的基本原理,並且輔以一個簡單例子幫助理解。從本文開始,我們要開始深入到源碼層面來一探Spring AOP魔法的原理了。

  要使用Spring AOP,第一步是要將這一功能開啟,一般有兩種方式:

  • 通過xml配置文件的方式;
  • 通過註解的方式;

 

1. 配置文件開啟AOP功能

  我們先來看一下配置文件的方式,這個上文也提到過,在xml文件中加上對應的標籤,而且別忘了加上對應的名稱空間(即下面的xmlns:aop。。。):

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:aop = "http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
     http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd
     http://www.springframework.org/schema/aop
     http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd">
     
     <aop:aspectj-autoproxy/>

</beans>

  這裡是通過標籤<aop:aspectj-autoproxy/>來完成開啟AOP功能,這是一個自定義標籤,需要自定義其解析,而這些spring都已經實現好了,前面專門寫過一篇文章講述spring是如何解析自定義xml標籤的,我們這裏大致回顧一下解析流程:

  • 定義一個XML文件來描述你的自定義標籤元素;
  • 創建一個Handler,擴展自NamespaceHandlerSupport,用於註冊下面的parser;
  • 創建若干個BeanDefinitionParser的實現,用來解析XML文件中的定義;
  • 將上述文件註冊到Spring中,這裏其實是做一下配置;

  我們就不照着這個步驟來了,我們直接參考spring對這個自定義標籤的解析過程,上面的4個步驟只是作為參考,在整個解析過程中都會涉及到。

  前面講解析自定義xml標籤時候提到過,解析的流程大致如下:

  • 首先會去獲取自定義標籤對應的名稱空間;
  • 然後根據名稱空間找到對應的NamespaceHandler;
  • 調用自定義的NamespaceHandler進行解析;

1.1 獲取名稱空間

  這裏<aop:aspectj-autoproxy/>對應的名稱空間是什麼呢?在上面的開啟aop的配置文件裏面名稱空間那裡給出了一些線索,其實就是下面這個:

http://www.springframework.org/schema/aop

  至於名稱空間的獲取,也無甚好說的,其實就是直接調用org.w3c.dom.Node提供的相應方法來完成名稱空間的提取。

1.2 獲取handler

  然後又是如何根據名稱空間找到對應的NamespaceHandler呢?之前也說到過,在找對應的NamespaceHandler時會去META-INF/spring.handlers這個目錄下加載資源文件,我們來找一下spring.handlers這個文件看看(需要去spring-aop對應的jar報下找):

http\://www.springframework.org/schema/aop=org.springframework.aop.config.AopNamespaceHandler

  看到沒,這裡是以key-value的形式維護着名稱空間和對應handler的關係的,所以對應的handler就是這個AopNamespaceHandler。spring根據名稱空間找到這個handler之後,會通過反射的方式將這個類加載,並緩存起來。

1.3 解析標籤

  上面的handler只有一個自定義的方法:

public void init() {
    // In 2.0 XSD as well as in 2.1 XSD.
    registerBeanDefinitionParser("config", new ConfigBeanDefinitionParser());
    registerBeanDefinitionParser("aspectj-autoproxy", new AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser());
    registerBeanDefinitionDecorator("scoped-proxy", new ScopedProxyBeanDefinitionDecorator());

    // Only in 2.0 XSD: moved to context namespace as of 2.1
    registerBeanDefinitionParser("spring-configured", new SpringConfiguredBeanDefinitionParser());
}

  這是一個初始化方法,在加載的時候會執行,主要作用就是註冊一些解析器,這裏我們主要關注AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser,這就是我們要找的,它的作用就是解析<aop:aspectj-autoproxy/>標籤的。主要流程就是,spring會調用上一步拿到的AopNamespaceHandler的parse()方法,在這個方法裏面,會將解析的工作委託給AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser來完成具體解析工作,我們就來看一下具體幹了啥吧。

  開始解析的工作從這裏開始:

return handler.parse(ele, new ParserContext(this.readerContext, this, containingBd));

  此時我們拿到的handler其實是我們自定義的AopNamespaceHandler了,但是它並沒有實現parse()方法,所以這裏這個應該是調用的父類(NamespaceHandlerSupport)中的parse()方法:

public BeanDefinition parse(Element element, ParserContext parserContext) {
    // 尋找解析器並進行解析操作
    return findParserForElement(element, parserContext).parse(element, parserContext);
}

private BeanDefinitionParser findParserForElement(Element element, ParserContext parserContext) {
    // 獲取元素名稱,也就是<aop:aspectj-autoproxy/>中的aspectj-autoproxy
    String localName = parserContext.getDelegate().getLocalName(element);
    // 根據aspectj-autoproxy找到對應的解析器,也就是在registerBeanDefinitionParser("aspectj-autoproxy", new AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser());
    // 註冊的解析器
    BeanDefinitionParser parser = this.parsers.get(localName);
    if (parser == null) {
        parserContext.getReaderContext().fatal(
            "Cannot locate BeanDefinitionParser for element [" + localName + "]", element);
    }
    return parser;
}

  首先是尋找元素對應的解析器,然後調用其parse()方法。結合我們前面的示例,其實就是首先獲取在AopNamespaceHandler類中的init()方法中註冊對應的AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser實例,並調用其parse()方法進行進一步解析:

public BeanDefinition parse(Element element, ParserContext parserContext) {
    AopNamespaceUtils.registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary(parserContext, element);
    extendBeanDefinition(element, parserContext);
    return null;
}

// 下面的代碼在AopConfigUtils中
public static void registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary(
        ParserContext parserContext, Element sourceElement) {

    BeanDefinition beanDefinition = AopConfigUtils.registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary(
            parserContext.getRegistry(), parserContext.extractSource(sourceElement));
    useClassProxyingIfNecessary(parserContext.getRegistry(), sourceElement);
    registerComponentIfNecessary(beanDefinition, parserContext);
}

public static BeanDefinition registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary(BeanDefinitionRegistry registry, Object source) {
    return registerOrEscalateApcAsRequired(AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator.class, registry, source);
}

private static BeanDefinition registerOrEscalateApcAsRequired(Class cls, BeanDefinitionRegistry registry, Object source) {
    Assert.notNull(registry, "BeanDefinitionRegistry must not be null");
    if (registry.containsBeanDefinition(AUTO_PROXY_CREATOR_BEAN_NAME)) {
        BeanDefinition apcDefinition = registry.getBeanDefinition(AUTO_PROXY_CREATOR_BEAN_NAME);
        if (!cls.getName().equals(apcDefinition.getBeanClassName())) {
            int currentPriority = findPriorityForClass(apcDefinition.getBeanClassName());
            int requiredPriority = findPriorityForClass(cls);
            if (currentPriority < requiredPriority) {
                apcDefinition.setBeanClassName(cls.getName());
            }
        }
        return null;
    }
    RootBeanDefinition beanDefinition = new RootBeanDefinition(cls);
    beanDefinition.setSource(source);
    beanDefinition.getPropertyValues().add("order", Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE);
    beanDefinition.setRole(BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE);
    registry.registerBeanDefinition(AUTO_PROXY_CREATOR_BEAN_NAME, beanDefinition);
    return beanDefinition;
}

  上面這一堆代碼最核心的部分就在後兩個方法中,就是完成了對AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator類的註冊,到這裏對自定義標籤<aop:aspectj-autoproxy/>的解析也就完成了,可以看到其最核心的部分就是完成了對AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator類的註冊,那為什麼註冊了這個類就開啟了aop功能呢?這裏先賣個關子,後面詳細說。

  這裏再回過頭來看一下上面說到的spring對自定義標籤解析的4個步驟,其實第一步的schema對應的是在org.springframework.aop.config路徑下的spring-aop-3.0.xsd文件,其映射關係是維護在META-INF/spring.schemas文件中的,而spring-aop-3.0.xsd的主要作用就是描述自定義標籤。

  當通過META-INF/spring.handlers找到對應的AopNamespaceHandler,並通過在其加載后執行init()方法過程中完成了AspectJAutoProxyBeanDefinitionParser的註冊,有這個parser再來完成對自定義標籤的解析工作,這對應上面4個步驟中的第二步和第三部。至於第四步的配置工作,無非就是將spring.schemas和spring.handlers這兩個配置文件放在META-INF/目錄下罷了。

  關於這部分解析過程,寫得不是非常詳細,如果有不明白,可以參考之前一篇文章,講spring是如何解析自定義xml標籤。

 

2. 註解方式開啟aop

  另一種開啟spring aop的方式是通過註解的方式,使用的註解是@EnableAspectJAutoProxy,可以通過配置類的方式完成註冊:

@Configuration
@EnableAspectJAutoProxy
public class AppConfig {

}

   也可以在啟動類上直接加上這個註解,這在springboot中比較常見,其實質也是上面的方式。通過這種方式配置之後,就開啟了aop功能,那具體又是如何實現的呢?我們看一下這個註解:

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Import(AspectJAutoProxyRegistrar.class)
public @interface EnableAspectJAutoProxy {

    /**
     * Indicate whether subclass-based (CGLIB) proxies are to be created as opposed
     * to standard Java interface-based proxies. The default is {@code false}.
     */
    boolean proxyTargetClass() default false;

    /**
     * Indicate that the proxy should be exposed by the AOP framework as a {@code ThreadLocal}
     * for retrieval via the {@link org.springframework.aop.framework.AopContext} class.
     * Off by default, i.e. no guarantees that {@code AopContext} access will work.
     * @since 4.3.1
     */
    boolean exposeProxy() default false;

}

  這裏我們的關注點是其通過@Import(AspectJAutoProxyRegistrar.class)引入了AspectJAutoProxyRegistrar,那這又是什麼?

class AspectJAutoProxyRegistrar implements ImportBeanDefinitionRegistrar {

    /**
     * Register, escalate, and configure the AspectJ auto proxy creator based on the value
     * of the @{@link EnableAspectJAutoProxy#proxyTargetClass()} attribute on the importing
     * {@code @Configuration} class.
     */
    @Override
    public void registerBeanDefinitions(
            AnnotationMetadata importingClassMetadata, BeanDefinitionRegistry registry) {

        AopConfigUtils.registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary(registry);

        AnnotationAttributes enableAspectJAutoProxy =
                AnnotationConfigUtils.attributesFor(importingClassMetadata, EnableAspectJAutoProxy.class);
        if (enableAspectJAutoProxy != null) {
            if (enableAspectJAutoProxy.getBoolean("proxyTargetClass")) {
                AopConfigUtils.forceAutoProxyCreatorToUseClassProxying(registry);
            }
            if (enableAspectJAutoProxy.getBoolean("exposeProxy")) {
                AopConfigUtils.forceAutoProxyCreatorToExposeProxy(registry);
            }
        }
    }

}

  看到這裏,是不是有點眼熟了呢?是的,其實它也是和上面說的xml配置使用的方式一樣,通過AopConfigUtils來完成AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator類的註冊。是不是比xml配置文件的方式方便許多呢。

 

4. 開啟aop的魔法

  通過前面的學習我們了解了可以通過Spring自定義配置完成對AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator類型的自動註冊,而這個類到底是做了什麼工作來實現AOP的操作呢?這裏還是先來看一下AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator的類層次結構:

  這裡有一個很重要的點,就是AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator實現了BeanPostProcessor接口。在IOC部分的文章中有詳細說過,Spring在加載Bean的過程中會在實例化bean前後調用BeanPostProcessor的相關方法(相關邏輯是在initializeBean方法中,調用postProcessBeforeInitialization、postProcessAfterInitialization方法),而AOP的魔法就是從這裏開始的。

  每次看到這裏,我內心對spring的軟件架構設計都是湧現出無比的佩服,通過後處理器的方式來做擴展,對原有模塊是沒有任何改動,也不會產生耦合,spring親自踐行着對修改關閉,對擴展開放的原則。

 

3. 總結

   本文我們學習了spring是如何開啟aop功能的,無論是通過xml配置文件方式,還是通過Java config這種註解的方式,其最終都是完成了將AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator這個類註冊到spring容器當中,那這個類又有什麼魔法,可以達到將其註冊到容器即達到開啟aop的功效,其實其繼承自BeanPostProcessor接口,通過後處理器的方式擴展出了開啟spring aop的功能。

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Oracle數據遷移後由列的直方圖統計信息引起的執行計劃異常

(一)問題背景

在使用impdp進行數據導入的時候,往往在導入表和索引的統計信息的時候,速度非常慢,因此我在使用impdp進行導入時,會使用exclude=table_statistics排除表的統計信息,從而加快導入速度,之後再手動收集統計信息。

                                              圖.impdp導入數據的時導入統計信息速度非常慢

導入語句如下:

impdp user/password directory=DUMPDIR dumpfile=TEST01.dmp logfile=TEST01.log remap_schema=TEST_USER:TEST_USER123 exclude=table_statistics

手動收集統計信息語句如下:

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

最近使用以上方法將數據還原到測試環境后,發現與生產環境執行計劃存在偏差,本來應該走全表掃描的,卻走了索引範圍掃描。經過確認,是由於列的直方圖統計信息未收集引發的執行計劃偏差。


(二)列的直方圖統計信息

什麼是列的直方圖統計信息呢?在Oracle數據庫中,Oracle默認列上的值是在最小值與最大值之間均分佈的,當在計算cardinatity時,會以均勻分佈的方式計算,但是在實際生活中某些場景下數據並非均勻分佈。舉個列子,某公司有員工10000人,表A的列COL1記錄員工的績效(分別是:A、B、C、D,A最好,D最差),那麼可能A佔了15%,B佔了60,C佔了20%,D佔了5%。很明顯在該場景下數據並非均勻分佈,假如以均勻分佈的方式去統計員工的績效,可能會導致執行計劃失准。

當列的數據分佈不均勻的時候,就需要統計列上的數據分佈情況,從而走出正確的執行計劃,列的直方圖統計信息就是記錄列上的數據分佈情況的。


(三)異常模擬

STEP1:創建測試表test01

create table test01
(id number,
name varchar2(10)
);
create index idx_test01_id on test01(id);

向test01中插入測試數據

begin
insert into test01 values(1,'a');

for i in 1..10 loop
insert into test01 values(2,'b');
end loop;

for i in 1..100 loop
insert into test01 values(3,'c');
end loop;

for i in 1..1000 loop
insert into test01 values(4,'d');
end loop;

commit;
end;

查看數據分佈情況:

SQL> SELECT ID,NAME,COUNT(*) FROM test01 GROUP BY ID,NAME ORDER BY COUNT(*);

ID          NAME       COUNT(*)
---------- ---------- ----------
1           a          1       
2           b          10
3           c          100
4           d          1000


STEP2:收集統計信息,因為上面查詢過id列,故在收集統計信息的時候,會收集直方圖的統計信息

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

查看是否已經收集了直方圖信息,發現id列上已經收集

SQL> SELECT a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
2 FROM dba_tab_columns a
3 WHERE a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER     TABLE_NAME   COLUMN_NAME   LOW_VALUE     HIGH_VALUE    NUM_BUCKETS   HISTOGRAM
--------- -----------  ------------  ------------  ------------  -----------  ---------------
LIJIAMAN  TEST01       ID            C102          C105          4             FREQUENCY
LIJIAMAN  TEST01       NAME          61            64            1             NONE

查看直方圖,已經將id列的4個值放入了4個bucket中:

SQL> SELECT * FROM dba_tab_histograms a WHERE a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER        TABLE_NAME    COLUMN_NAME    ENDPOINT_NUMBER    ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_ACTUAL_VALUE
-----------  ------------  -------------  ---------------    -------------- ----------------------
LIJIAMAN     TEST01        ID                           1                 1 
LIJIAMAN     TEST01        ID                          11                 2 
LIJIAMAN     TEST01        ID                         111                 3 
LIJIAMAN     TEST01        ID                        1111                 4 
LIJIAMAN     TEST01        NAME                         0    5.036527952778 
LIJIAMAN     TEST01        NAME                         1    5.192296858534


STEP3:查看id=1和id=4的執行計劃,當id=1時,走索引範圍掃描,當id=4時,走全表掃描

id列存在直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列存在直方圖統計信息,當id=4時,走全表掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |    1 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 262542483 

-----------------------------------------------------------------------
 | Id  | Operation           | Name   | Rows | Bytes | Cost | Time     |
-----------------------------------------------------------------------
 |   0 | SELECT STATEMENT    |        | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
 | * 1 |   TABLE ACCESS FULL | TEST01 | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
 ------------------------------------------
 * 1 - filter("ID"=4)

STEP4:接下來模擬數據遷移,排除統計信息

導出表test01

expdp lijiaman/lijiaman directory=DUMPDIR tables=LIJIAMAN.TEST01 dumpfile =test01.dmp

刪除原來的表:

SQL> drop table test01;
Table dropped

再次導入表,排除統計信息:

impdp lijiaman/lijiaman directory=DUMPDIR dumpfile =test01.dmp exclude=table_statistics

查看錶的統計信息,不存在統計信息:

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
   2  FROM     dba_tab_columns a
   3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER          TABLE_NAME      COLUMN_NAME     LOW_VALUE    HIGH_VALUE   NUM_BUCKETS HISTOGRAM
 -------------- --------------- --------------- ------------ ------------ ----------- ---------------
 LIJIAMAN       TEST01          ID                                                    NONE
 LIJIAMAN       TEST01          NAME                                                  NONE

STEP5:手動收集統計信息

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

發現統計信息已經收集,但是不存在直方圖的統計信息

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
  2  FROM     dba_tab_columns a
  3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER     TABLE_NAME  COLUMN_NAME  LOW_VALUE   HIGH_VALUE  NUM_BUCKETS HISTOGRAM
--------- ----------- -----------  ----------- ----------- ----------- ---------------
LIJIAMAN  TEST01      ID           C102        C105                  1 NONE
LIJIAMAN  TEST01      NAME         61          64                    1 NONE

STEP6:再次查看id=1和id=4的執行計劃,當id=1或id=4時,都走索引範圍掃描

id列未收集直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列未收集直方圖統計信息,當id=4時,走索引範圍掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1
 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |  278 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |  278 |  1390 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |  278 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=4)

STEP7:再次收集統計信息,因為使用過了id列作為查詢條件,故再次收集統計信息時,會收集id列的直方圖信息:

EXEC dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'LIJIAMAN',tabname => 'TEST01');

可以看到,此時已經收集了id列的直方圖統計信息:

SQL> SELECT   a.OWNER,a.TABLE_NAME,a.COLUMN_NAME,a.LOW_VALUE,a.HIGH_VALUE,a.NUM_BUCKETS,a.HISTOGRAM
  2  FROM     dba_tab_columns a
  3  WHERE    a.OWNER = 'LIJIAMAN' AND a.TABLE_NAME = 'TEST01';

OWNER                          TABLE_NAME                     COLUMN_NAME                    LOW_VALUE     HIGH_VALUE    NUM_BUCKETS HISTOGRAM
------------------------------ ------------------------------ ------------------------------ ------------- ------------- ----------- ---------------
LIJIAMAN                       TEST01                         ID                             C102          C105                    4 FREQUENCY
LIJIAMAN                       TEST01                         NAME                           61            64                      1 NONE

執行計劃已經按照我們想要的方式走:

id列重新收集直方圖統計信息,當id=1時,走索引範圍掃描 id列重新收集直方圖統計信息,當id=4時,走全表掃描
SELECT * FROM test01 WHERE ID=1

 Plan Hash Value  : 1151852672 

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name          | Rows | Bytes | Cost | Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |               |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
|   1 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST01        |    1 |     5 |    2 | 00:00:01 |
| * 2 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TEST01_ID |    1 |       |    1 | 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 2 - access("ID"=1)
SELECT * FROM test01 WHERE ID=4

 Plan Hash Value  : 262542483 

-----------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name   | Rows | Bytes | Cost | Time     |
-----------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |        | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
| * 1 |   TABLE ACCESS FULL | TEST01 | 1000 |  5000 |    3 | 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 1 - filter("ID"=4)

(四)總結

在使用expdp/impdp進行導出/導入數據的時,統計信息是非常重要的,對於大部分統計信息,我們可以在導入結束之後收集獲得。但是對於列的直方圖統計信息,Oracle默認收集的方式是auto,即Oracle會根據用戶對列的使用情況進行判斷是否收集直方圖統計信息,然而數據剛遷移完成,在表還未使用的情況下收集統計信息,往往收集不到列的直方圖信息,這就造成了執行計劃異常,這種情況通常在下一次收集統計信息之後會有所改變。

參考文檔:

DBMS_STATS With METHOD_OPT =>’..SIZE auto’ May Not Collect Histograms (Doc ID 557594.1)

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02 . Zabbix配置監控項及聚合圖形

安裝Zabbix Agent監控本機

安裝agent軟件

與server端不同,Agent只需安裝zabbix-agent包

cat /etc/yum.repos.d/zabbix.repo 
[zabbix]
name=Zabbix Official Repository - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/zabbix/zabbix/3.4/rhel/7/$basearch/
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-ZABBIX-A14FE591
 
[zabbix-non-supported]
name=Zabbix Official Repository non-supported - $basearch
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/zabbix/non-supported/rhel/7/$basearch/
enabled=1
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-ZABBIX
gpgcheck=1


curl https://mirrors.aliyun.com/zabbix/RPM-GPG-KEY-ZABBIX-A14FE591 -o /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-ZABBIX-A14FE591
curl https://mirrors.aliyun.com/zabbix/RPM-GPG-KEY-ZABBIX -o /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-ZABBIX

yum -y install zabbix-agent zabbix-get
配置Agent並啟動
vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
Server=39.108.140.0                    # 被動模式 zabbix-server-ip
ServerActive=39.108.140.0              # 主動模式 zabbix-server-ip
Hostname=You-Men                       # Agent端主機名,最終显示在監控頁面上的名字
UnsafeUserParameters=1                 # 是否限制用戶自定義keys使用特殊字符

systemctl restart zabbix-agent
netstat -antp|grep agent
tcp        0      0 0.0.0.0:10050           0.0.0.0:*               LISTEN      3898/zabbix_agentd  
tcp6       0      0 :::10050                :::*                    LISTEN      3898/zabbix_agentd
配置snmp(可以不做)

zabbix除了可以使用agent獲取數據之外,還可以通過snmp獲取數據,為了能夠讓zabbix監控更多的信息,將本機的snmp功能啟動起來.

yum -y install net-snmp net-snmp-utils
vim /etc/snmp/snmpd.conf
com2sec notConfigUser 39.108.140.0 public
access notConfigGroup "" any noauth exact all none none
view all included .1 80
systemctl restart snmpd && systemctl enabel snmpd
ss -anup |grep snmp        # 161端口,udp協議
# 測試snmp協議工作是否正常
# snmpwalk -v 1 -c public 39.108.140.0   .1.3.6
# 使用v1版本,共同體為public,來對192.168.0.1的.1.3.6分支進行walk。

snmpwalk -v 2c -c public 39.108.140.0
# 使用v2c版本,共同體為public,對39.108.140.0進行walk。
# -v        显示當前SNMPWALK命令行版本.
# -
# 獲取cisco設備39.108.140.0的接口類型

接下來我們到web界面上配置如何監控本地主機,我們看到接口上是127.0.0.1,但是我們配置文件寫的是39.108.140.0,我們讓這兩個IP一致.點擊3進去然後修改.

更新完后,跳到下面頁面,稍等一會,重新載入一下頁面就是可用性為綠色了

至此,監控本地主機就完成了,如果想看下監控本地主機的網卡流量就做下面圖2步驟.鼠標依次根據数字挨個點,如果想要監控項是中文的話,可以做Zabbix故障例一,但是4.4版本較以前版本有所改善,監控項不是亂碼,而是英文.

如果想要將這種亂碼換成正常中文

如果是windows在C盤搜索simkai.tff中文楷體,拷貝/上傳到服務器,然後cp到zabbix的字體目錄
3.*版本:
cp  /root/simkai.ttf   /usr/share/zabbix/fonts/

# 不同的安裝方式,路徑會有所不同,所以可以直接find / -type d -type fonts找到類似的文件夾,那就是了
# 注意字體權限問題
vim /usr/share/zabbix/include/defines.inc.php
    define('ZBX_GRAPH_FONT_NAME',    'simkai');
    define('ZBX_FONT_NAME',            'simkai');

Zabbix監控遠程主機

如果遠程主機安裝不上zabbix-agent,可以通過裝的上的zabbix-agent的機器把包傳過去

yum -y instlal yum-utils
# 下載到指定目錄
yum install zabbix-agent -y --downloadonly --downloaddir=/root
1.安裝zabbix agent
    # 方法一(國外源zabbix好像下載不下來包了,用上面的源):
    # rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/4.4/rhel/7/x86_64/zabbix-release-4.4-1.el7.noarch.rpm
    yum clean all
    yum -y install zabbix-agent
    # 方法二:(使用別的機器傳過來的zabbix-agent包直接rpm安裝即可)
    rpm -ivh zabbix-agent-4.4.1-1.el7.x86_64.rpm

# 修改zabbix-agent配置並啟動服務

    vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
    Server=192.168.244.144
    Server=192.168.244.144            //監控主機IP地址
    Hostname=agent1.zabbix.com        //被監控主機到監控主機的名字
    UnsafeUserParameters=1

    systemctl start zabbix-agent
    ss -antp |grep 10050
# 接下來我們到web端進行操作
# 為了服務方便管理和易於查看。
# 監控系統中往往根據被監控的主機角色或其他屬性將同類主機劃分到同一個主機組中.

如果等上一段時間,可用性哪裡沒有紅色警告,就說明這台主機被添加進來了,但是因為沒有掛載模板和創建監控項,所以我們接下來嘗試着掛載一下模板,然後再去創建監控項.

我們到agent端裝一個nginx,然後去zabbix的web端找到此模板並掛載.

yum -y install nginx
systemctl start nginx

測試監控主機

接下來我們用瀏覽器或者elinks訪問一下nginx,產生一些數據,然後去zabbix上查看變化

elinks --dump 116.196.83.113

我們以後自定義Key監控項時,先看看最新數據有沒有數據過來,如果數據都不會過來,就別提圖形觸發器報警什麼了.

至此,添加本地主機,遠程主機,創建主機組,掛載模板就已經完了

Zabbix監控項

監控項(Items)簡介

監控項是Zabbix中獲得數據的基礎,沒有監控項,就沒有數據——因為一個主機只有監控項定義了單一的指標或者需要獲得的數據,監控項適用於採集數據的,多個同類的監控項可以定義成一個應用集,如,mysql增刪改查以及每秒鐘的讀表,寫錶速度可以寫成一個Mysql應用集.

對於監控項的示例,需要輸入以下必要的信息

名稱

輸入CPU Load作為值,在列表中和其他地方,都會显示這個值作為監控項名稱.

手動輸入system.cpu.load作為值,這是監控項的一個技術上的名稱,用於識別獲取信息的類型,這個特定值需要是Zabbix Agent預定義值的一種.
https://www.zabbix.com/documentation/3.4/manual/config/items/itemtypes/zabbix_agent # 此網址就是zabbix官網的預定義值.

信息類型

在此處選擇Numeric(float),這個屬性定義了獲得數據的格式
你也需要減少監控項歷史保留的天數,7或者14天,對於數據庫而言,最佳實踐是避免數據庫保留過多的歷史數據.
我們選擇了數據類型后,暫時保持其他選項的默認值.
1> 磁盤容量Units一般為B
2> 網卡流量單位為bps
3> Mysql每秒訪問量qps,例如MySQL每秒select,insert Mysql serlect

點擊添加,新的監控項就出現在監控項列表中了

查看數據

當一個監控項定義完成后,你可能好奇他具體獲取了什麼值,前往監控首頁,點擊最新數據,選擇相應的主機.看數據能不能過來以及是不是自己想要的類型.

圖表

當監控項運行了一段時間后,可以查看可視化圖表,如果沒有可以自己創建一個,下面會有詳細介紹

常用監控項

1.服務器網絡接口進出流量和總流量
    net.if.in[if,<mode>]
    net.if.out[if,<mode>]
    net.if.total[if,<mode>]

2.服務器啟動分區剩餘空間
    vfs.fs.size[fs,<mode>]
    vfs.fs.size[/boot,free]

3.監控虛擬機內存
    vm.memory.size[<mode>]
    vm.memory.size[total
    vm.memory.size[free]
    vm.memory.size[wired]

4.服務器服務狀態
    net.tcp.listen[port]
    net.tcp.port[<ip>,port]
    net.tcp.service[service,<ip>,<port>]
    net.tcp.service.perf[service,<ip>,<port>]

5.服務器進程數量
        proc.num[<name>,<user>,<state>,<cmdine>]
        zabbix_get -s 39.108.140.0 -k proc.num
    121
    zabbix_get -s 39.108.140.0 -k proc.num[,,run]
    3
    zabbix_get -s 39.108.140.0 -k proc.num[,,sleep]
    118

6.服務器CPU狀態(浮點型,無單位)    
    system.cpu.intr
    system.cpu.load[<cpu>,<mode>]
    system.cpu.num
    system.cpu.switches
    system.cpu.util[<cpu>,<type>,<mode>]
    zabbix_get -s 39.108.140.0 -k system.cpu.load[all,avg1]
    0.000000
    zabbix_get -s 39.108.140.0 -k system.cpu.load[,avg5]
    0.010000

7.磁盤IO情況
    vfs.dev.read[device,<type>,<mode>]
    vfs.dev.write[device,<type>,<mode>]
zabbix_get -s 39.108.140.0 -k vfs.dev.read[/dev/vda1]

8.監控文件修改
    vfs.file.chsum[file]        # 如監控/etc/passwd ,/etc/group 文件從而知道是否有新用戶創建
    vfs.file.md5sum[file]
    vfs.file.size[file]        # 通常用來監控日誌
    vfs.fs.size[fs,<mode>]

9.磁盤總和.
監控網卡流量

我們先創建一個應用集,這樣的話之後創建的網卡上傳,下載,總流量不會顯的很亂,都在一個Network應用集裏面,而且能導出成xml文件,放到其他的zabbxi主機上能直接用.

我們此刻做的創建監控項是利用zabbix安裝好自帶的監控項,跟自定義Key差不多,都是寫一個監控腳本然後傳參,每一個鍵值相當於一個監控腳本

接下來我們檢測---> 主機群組裡面去查看下最新數據,我們可以從下圖看到是有數據的

下行寬帶和上行寬帶.

下載就是in,下行寬帶,你發出去的就是out,作為一個服務器來說上行寬帶肯定要高,在家裡就是下行寬帶高,對服務器來說他需要接收很少的數據包,回復很多的數據包,而在家裡我們是發出去一個很小的數據包,返回來整個網頁.

接下來我們再去創建一個網卡輸出流量,然後將他們做成一個圖標,以圖形化展示出來

接下來我們再去監測裏面去查看最新數據,可以養成這個習慣,因為最新數據過來了才是說明當中數據流向沒有問題,如果數據都沒有過來你去創建圖形,圖表說沒有數據,你覺得得等一會,浪費時間影響效率

可以看到,兩個監控項都是有數據的,接下來我們去創建圖形

接下來我們去查看監測 ---> 圖形,選擇相應群組,相應的主機及創建的圖形

這台主機可以裝一個nginx,然後上傳一張大一點圖片到網站根目錄,然後訪問,再查看網絡波動圖.

或者我們直接上傳一個大點的rpm、tar包到其他主機.這樣看着明顯

監控CPU

跟剛才一樣,創建一個CPU應用集,方便管理歸納

接下來我們創建應用集的監控項,cpuintr,cpu中斷數

接下來我們創建一個cpu每隔一分鐘的負載監控項
通過下圖,我們可以看到,每個監控項都是有數據過來的,接下來我們去創建圖形

我們可以看到,數據是可以實時轉換成圖標的,接下來我們去做一個聚合圖形

創建聚合圖形

至此,我們第一個構造函數完成,另外一個構造函數同理,此處就不寫了,直接看結果圖.

創建系統定義好的監控項,跟上面兩個都差不多,多做做自然就會了,如果不習慣使用官方定義好的key,我們可以根據公司環境自己寫腳本自定義key,此章完結.

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深入理解Java枚舉

一、什麼是枚舉

1.1 什麼是枚舉?

至於枚舉,我們先拿生活中的枚舉來入手,然後再引申Java中的枚舉,其實它們的意義很相似。

談到生活中的枚舉,假如我們在玩擲骰子的遊戲,在我們手中有兩個骰子,要求擲出兩個骰子的點數和必須大於6的概率,那麼在此情此景,我們就需要使用枚舉法一一列舉出骰子點數的所有可能,然後根據列舉出來的可能,求出概率。

可能有的小夥伴發現,這就是數學啊?這就是數學中的概率學和統計學。對,我們的枚舉法就是常用於概率統計中的。

1.2 Java中的枚舉類

Java 5.0引入了枚舉,枚舉限制變量只能是預先設定好的值。使用枚舉可以減少代碼中的 bug,方便很多場景使用。

二、Java枚舉的語法

枚舉類中的聲明

1訪問修辭符 enum 枚舉名 {
2    枚舉成員,
3    枚舉成員,
4    ...
5};

class類中枚舉的聲明

1訪問修飾符 class 類名 {
2    enum 枚舉名 {
3        枚舉成員,
4        枚舉成員,
5        ...
6    }
7}

三、Java枚舉類的使用規則和應用場景

3.1 Java枚舉類的使用規則

至於枚舉你也有所了解了,Java中的枚舉也是一樣的。而Java中枚舉類的使用,也有特定的規則和場景。如果你看了以下的規則不明白的話,沒有關係,繼續向下學你就會明白,因為我在下面都會有講解到這些規則。如下幾個規則:

  • 類的對象是確定的有限個數。
  • 當需要定義一組常量時,建議使用枚舉。
  • 如果枚舉類中只有一個對象,則可以作為單例模式的實現方法。
  • 枚舉類不能被繼承
  • 枚舉類不能被單獨的new創建對象
  • 枚舉類中的枚舉成員是用`,`隔開的,多個枚舉成員之間用`_`隔開
  • 如果枚舉類中的只有一個或多個枚舉成員,其他什麼都沒有,我們在用`,`隔開的同時。最後可以省略`;`結束符。

注意: 如果關於枚舉單例設計模式不太了解的小夥伴可以參考深度學習單例設計模式一文,你肯定會有意想不到收穫,請相信我!

3.2 Java枚舉類的應用場景

根據Java中使用枚舉類的規則,有以下幾種場景適合來使用枚舉類,如下:

  • 星期: Monday(星期一)、Tuesday(星期二)、Wednesday(星期三)、Thursday(星期四)、Firday(星期五)、Saturday(星期六)、Sunday(星期日)
  • 性別: Man(男)、Woman(女)
  • 季節: Spring(春天)、Summer(夏天)、Autumn(秋天)、Winter(冬天)
  • 支付方式: Cash(現金)、WeChatPay(微信)、Alipay(支付寶)、BankCard(銀行卡)、CreditCard(信用卡)
  • 訂單狀態: Nonpayment(未付款)、Paid(已付款)、Fulfilled(已配貨)、Delivered(已發貨)、Return(退貨)、Checked(已確認)
  • 線程狀態: Establish(創建)、Ready(就緒)、Run(運行)、Obstruct(阻塞)、Die(死亡)
  • 等等……

四、枚舉類的基本使用步驟解析

那我們就解釋以下這兩個規則,我們在上述中已經了解了枚舉的作用。Java中枚舉也不例外,也是一一列舉出來方便我們拿出來一個或多個使用。這有點像我們的多選框,我們把需要用到的所有選項內容放在各個多選框後面,當我們在使用的時候只需要勾選自己需要的勾選框即可,這就代表了我們需要被選中多選框後面的內容。

那麼,Java中的枚舉類是如何使用呢?

這裏我們簡單的模擬一個場景,假設你的女朋友十分的喜歡喝點冷飲或熱奶茶之類的飲品,在生活中也有很多像蜜雪冰城等等這種類型的飲品店。當你為女朋友買她愛喝的珍珠奶茶時,服務員會問你,要大杯、中杯還是小杯的。當然,為了滿足女朋友,你通常會選擇大杯。這就意味着店內不允許顧客點規則外的飲品。

注意: 如果你是初學者或是不了解枚舉類的使用,此基本使用不懂沒有關係,請繼續往下看即可!

於是,我用Java代碼來實現一下,上述場景。

首先,創建枚舉類。分別為珍珠奶茶添加大、中、小杯杯型。

 1package com.mylifes1110.java;
2
3/**
4 * @ClassName PearlMilkTea
5 * @Description 為珍珠奶茶添加三個杯型:大、中、小
6 * @Author Ziph
7 * @Date 2020/6/8
8 * @Since 1.8
9 */

10public enum PearlMilkTea {
11    //注意:這裏枚舉類中只有枚舉成員,我在此省略了;結束符
12    SMALL, MEDIUM, LARGE
13}

其次,創建珍珠奶茶對象,再有方法來判斷枚舉類中的大、中、小杯。最後打印女朋友喝哪個杯型的珍珠奶茶!

 1package com.mylifes1110.test;
2
3import com.mylifes1110.java.PearlMilkTea;
4
5/**
6 * @ClassName PearlMilkTeaTest
7 * @Description 為女朋友買哪個杯型的珍珠奶茶(默認大杯)
8 * @Author Ziph
9 * @Date 2020/6/8
10 * @Since 1.8
11 */

12public class PearlMilkTeaTest {
13    public static void main(String[] args) {
14        //創建大杯的珍珠奶茶對象
15        PearlMilkTea pearlMilkTea = PearlMilkTea.LARGE;
16        PearlMilkTeaTest.drinkSize(pearlMilkTea);
17    }
18
19    //判斷為女朋友買哪個杯型的珍珠奶茶
20    public static void drinkSize(PearlMilkTea pearlMilkTea) {
21        if (pearlMilkTea == PearlMilkTea.LARGE) {
22            System.out.println("我為女朋友買了一大杯珍珠奶茶!");
23        } else if (pearlMilkTea == PearlMilkTea.MEDIUM) {
24            System.out.println("我為女朋友買了一中杯珍珠奶茶!");
25        } else {
26            System.out.println("我為女朋友買了一小杯珍珠奶茶!");
27        }
28    }
29}

image-20200608151052517

雖然,我們了解了枚舉類中的基本使用,但是我們在語法中還介紹了一種在類中定義的枚舉。正好,在此也演示一下。如下:

1public class PearlMilkTea {
2    enum DrinkSize {
3        SMALL,
4        MEDIUM, 
5        LARGE
6    }
7}

如果這樣創建就可以在class類中去創建enum枚舉類了。想想前面例子中的代碼其實並不合理,這是為什麼呢?因為我們寫代碼要遵循單一職責原則和見命知意的命名規範。所以,我寫的代碼是在珍珠奶茶的枚舉類中列舉的大、中、小的三種杯型枚舉成員。所以根據規範來講,我們珍珠奶茶中不能擁有杯型相關的枚舉,畢竟我們在生活中的這類飲品店中喝的所有飲品種類都有這三種杯型,因此我們的所有飲品種類中都需要寫一個枚舉類,顯然這是很不合理的。

如果讓它變的更加合理化,我們就細分飲品種類來創建飲品枚舉類和杯型的枚舉類並分別兩兩適用即可。也許有小夥伴會問我為什麼我要說這些合理不合理呢?因為自我感覺這是對枚舉類應用的思想鋪墊,所以你品、你細品!

五、自定義枚舉類

5.1 自定義枚舉類步驟

關於第四章枚舉類的基本使用,也許小夥伴們對枚舉的陌生,而並不知道為什麼這樣去創建枚舉對象。接下來,我來帶你使用常量來自定義枚舉類,試試是不是那個效果。

既然,上述第三章我舉出了這麼多枚舉類的應用場景,那我們挑選一個比較經典的春夏秋冬來實現自定義枚舉類。

首先,我們先創建一個季節類,分別提供屬性、私有構造器、春夏秋冬常量、Getter方法和toString方法,步驟如下:

 1package com.mylifes1110.java;
2
3/**
4 * 自定義季節的枚舉類
5 */

6public class Season {
7    //聲明Season對象的屬性,為private final修飾
8    private final String seasonName;
9
10    //私有化構造器,併為對象賦值
11    private Season(String seasonName) {
12        this.seasonName = seasonName;
13    }
14
15    //提供當前枚舉的多個對象,為public static final修飾
16    public static final Season SPRING = new Season("春天");
17    public static final Season SUMMER = new Season("夏天");
18    public static final Season AUTUMN = new Season("秋天");
19    public static final Season WINTER = new Season("冬天");
20
21    //提供外界通過getter方法來獲取枚舉對象的屬性
22    public String getSeasonName() {
23        return seasonName;
24    }
25
26    //重寫toString方法,以便打印出枚舉結果
27    @Override
28    public String toString() {
29        return "Season{" +
30                "seasonName='" + seasonName + '\'' +
31                '}';
32    }
33}

其次,我們去創建一個測試類,來使用該自定義枚舉類創建對象。由此看來,我們就可以根據類名來句點出常量對象了!

 1package com.mylifes1110.test;
2
3import com.mylifes1110.java.Season;
4
5/**
6 * 測試類
7 */

8public class SeasonTest {
9    public static void main(String[] args) {
10        Season spring = Season.SPRING;
11        System.out.println(spring);
12    }
13}

最後打印結果是春天的對象,由於我們覆蓋了toString方法,即可見對象內的內容。

image-20200608160220000

5.2 使用帶有參枚舉類

如果你在第三章時Java枚舉類的基本使用不明白,估計看完自定義枚舉類也了解的大差不差了。但是你有沒有發現我們自定義枚舉類是使用的有參數的對象呢?那我們怎樣使用真正的枚舉類來實現有參數的枚舉類呢?繼續看吧那就!

在這裏我將自定義枚舉類改裝了一下,改裝成了enum枚舉類實現的使用有參對象。如下:

 1package com.mylifes1110.java;
2
3public enum Season {
4    SPRING("春天"),
5    SUMMER("夏天"),
6    AUTUMN("秋天"),
7    WINTER("冬天");
8
9    private final String seasonName;
10
11    Season1(String seasonName) {
12        this.seasonName = seasonName;
13    }
14
15    public String getSeasonName() {
16        return seasonName;
17    }
18}

不知道你有沒有發現少了點什麼,少的部分其實就是我們創建常量對象的部分,而且在這個枚舉類中我也沒有去重寫toString方法,至於為什麼,下面就告訴你。

注意: 枚舉對象之間用,隔開!

其次,去創建了該枚舉類的測試類,我們測試以下,並看一下沒有重寫toString方法打印出來的結果。

 1package com.mylifes1110.test;
2
3import com.mylifes1110.java.Season;
4
5public class Seaso1Test {
6    public static void main(String[] args) {
7        Season1 spring = Season.SPRING;
8        System.out.println(spring);                     //SPRING
9        System.out.println(spring.getSeasonName());     //春天
10    }
11}

這裏我將打印的結果放在了打印語句後面的註釋中。我們發現沒有重寫toString方法竟然打印出來的是SPRING,這是為什麼呢?這應該從我們的繼承關係中分析,如果繼承的是基類Object的話,沒有重寫toString方法會打印對象地址。那麼我們就可以斷定,enum枚舉類的父類不是Object。那它的父類是誰呢?我們可以藉助來對象來獲取其父類,如下:

1System.out.println(Season.class.getSuperclass());        //class java.lang.Enum

同樣,答案放在了代碼後面的註釋中。我們發現它默認繼承的是Enum類。那麼,我們稍後就來就看看這個類中到底寫了些什麼方法。

六、Enum常用方法的使用

6.1 Enum中的所有方法

關於Enum類中的所有方法我以表格的方式列舉出來!

返回值 方法 描述
String name() 獲取枚舉成員的名稱
static T valueOf(Class<T> enumType, String name) 獲取指定枚舉成員名稱和類型的枚舉成員
String[] values() 獲取枚舉成員的所有值
int compareTo(E o) 比較此枚舉與指定對象的順序
int hashCode() 獲取枚舉成員的哈希值
int ordinal() 獲取枚舉成員的序數(第一個枚舉成員位置為0)
String toString() 返回枚舉成員名稱
Class<E> getDeclaringClass() 獲取枚舉成員的類對象

6.2 name和toString

關於name方法和toString方法,其實很簡單。name()就是根據枚舉成員來獲取該枚舉成員的字符串名稱。而同String方法也是用來獲取枚舉成員的字符串名稱。雖然作用都是相同的,但是name方法是用final修飾的不能被重寫,而toString是可以被重寫的。這裏我們還使用季節的案例來演示,打印結果並放在了代碼後面的註釋中,如下:

1System.out.println(Season.SUMMER.name());            //SUMMER
2System.out.println(Season.SUMMER.toString());        //SUMMER

6.3 valueOf

此方法的作用是傳入一個字符串,然後將它轉換成對應的枚舉成員。這裏傳入的字符串必須與定義的枚舉成員的名稱一致,嚴格區分大小寫。如果傳入的字符串並沒有找到其對應的枚舉成員對象,就會拋出異常。如下:

1System.out.println(Season.valueOf("WINTER"));            //WINTER
2System.out.println(Season.valueOf("WIN"));                //java.lang.IllegalArgumentException

image-20200608173858862

6.4 values

values方法的名字中就帶有一個s,再加上它的返回值是一個字符串數組。所以我們就可以得出它的作用是獲取枚舉成員的所有值,這些值並以數組的形式存儲。

1Season[] seasons = Season.values();
2for (Season season : seasons) {
3    System.out.print(season + " ");
4}

結果為:

1SPRING SUMMER AUTUMN WINTER 

6.5 ordinal

該方法是獲取枚舉成員的序數,其第一個枚舉成員位置為0。其實,為了好理解的話,可以把它看作數組中的索引。數組中的第一個元素位置同樣也是從0開始。那我們打印一下,看看結果如何,如下:

1//獲取指定枚舉成員的次序
2System.out.println(Season.SUMMER.ordinal());
3
4//獲取所有成員的次序
5Season[] seasons = Season.values();
6for (Season s : seasons) {
7    System.out.println(s + " -> " + s.ordinal());
8}

結果為:

image-20200608175529079

其源碼就是返回了一個從0開始int類型的值,從源碼中也可以看出最大值是int取值範圍的最大值。如下:

image-20200608180839568

6.6 compareTo

compareTo方法相信我們已經是很熟悉了。其作用就是用來比較的。但是在枚舉類中它比較的是什麼呢?實際上compareTo方法比較的是兩個枚舉成員的次序數,並返回次序相減后的結果。

首先,我們要知道SUMMER的次序數為1,WINTER的次序數為3。當使用前者比較後者,打印的結果是前者與後者相減后的差值,即1-3=-2

1System.out.println(Season.SUMMER.compareTo(Season.WINTER));            //-2

它的源碼是怎麼做的呢?那我們進入查看一下。

其中,前面的操作都是在判斷比較的雙方是否是一個枚舉類,如果不是的話就拋出異常。如果為枚舉類的話,就直接將次序數做了相減操作並返回。

image-20200608180532795

七、Java枚舉的高級特性

7.1 常量

我們知道,常量是用public static final修飾的。1.5之後有了枚舉,我們就可以把相關的常量放在一個枚舉容器中,而且使用枚舉的好處還在於枚舉為我們提供了很多便捷的的方法。

示例:

1public enum Season {
2    SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER
3}

7.2 switch語句

你了解的switch語句都支持哪種類型呢?我這裏說一下,switch語句支持的類型有如下幾種:

  • 基本數據類型: byte、short、char、int
  • 包裝數據類型: Byte、Short、Character、Integer
  • 枚舉類型: Enum
  • 字符串類型: String(jdk7+ 開始支持)

具體枚舉類與switch語句的使用是如何實現呢?枚舉又是如何為switch語句提供便利的呢?來看一下吧。

 1package com.mylifes1110.java;
2
3public class WeekTest {
4    public static void main(String[] args) {
5        Week week = Week.MONDAY;
6        switch (week) {
7            case MONDAY:
8                System.out.println("星期一");
9                break;
10            case TUESDAY:
11                System.out.println("星期二");
12                break;
13            case WEDNESDAY:
14                System.out.println("星期三");
15                break;
16            case THURSDAY:
17                System.out.println("星期四");
18                break;
19            case FRIDAY:
20                System.out.println("星期五");
21                break;
22            case SATURDAY:
23                System.out.println("星期六");
24                break;
25            case SUNDAY:
26                System.out.println("星期日");
27                break;
28            default:
29                System.out.println("null");
30        }
31    }
32}
33
34enum Week {
35    MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY
36}

7.3 枚舉中定義多個參數與方法

有參枚舉在5.2中我已經做了詳細說明,我們在定義枚舉時不只是可以定義多個參數,還可以定義其他的普通方法來使用,而關於普通方法的使用是根據場景的,這裏我就不再做過多的贅述了。

 1package com.mylifes1110.java;
2
3public enum Season {
4    SPRING("春天"),
5    SUMMER("夏天"),
6    AUTUMN("秋天"),
7    WINTER("冬天");
8
9    private final String seasonName;
10
11    public static String getName(int index) {  
12        for (Season s : Season.values()) {  
13            if (c.getIndex() == index) {  
14                return c.name;  
15            }  
16        }  
17        return null;  
18    }
19
20    Season1(String seasonName) {
21        this.seasonName = seasonName;
22    }
23
24    public String getSeasonName() {
25        return seasonName;
26    }
27}

7.4 枚舉類實現接口

雖然枚舉類不能繼承,但是可以實現接口。以下是一個實現過程。

首先,創建一個接口。

1package com.mylifes1110.inter;
2
3public interface Show {
4    void show();
5}

其次,讓我們的四季枚舉類實現該接口並重寫方法。

 1package com.mylifes1110.java;
2
3import com.mylifes1110.inter.Show;
4
5public enum Season implements Show {
6    SPRING("春天"),
7    SUMMER("夏天"),
8    AUTUMN("秋天"),
9    WINTER("冬天");
10
11    private final String seasonName;
12
13    Season1(String seasonName) {
14        this.seasonName = seasonName;
15    }
16
17    public String getSeasonName() {
18        return seasonName;
19    }
20
21    @Override
22    public void show() {
23        System.out.println("嚮往四季如春");
24    }
25}

最後,當我們使用每一個枚舉類都可以調用show方法,而打印的結果也都是“嚮往四季如春”

1Season.WINTER.show();                //嚮往四季如春

聰明的你我相信發現了這個缺點,我們不管使用哪一個枚舉成員時,調用的show方法都是同一個。所以,我們在實現接口后,可以這樣重寫方法,如下:

 1package com.mylifes1110.java;
2
3import com.mylifes1110.inter.Show;
4
5public enum Season1 implements Show {
6    SPRING("春天") {
7        @Override
8        public void show() {
9            System.out.println("春天是個踏青的季節");
10        }
11    },
12    SUMMER("夏天") {
13        @Override
14        public void show() {
15            System.out.println("夏天是個炎熱的季節,我要吃冰棍");
16        }
17    },
18    AUTUMN("秋天") {
19        @Override
20        public void show() {
21            System.out.println("秋天還算是涼爽");
22        }
23    },
24    WINTER("冬天") {
25        @Override
26        public void show() {
27            System.out.println("冬天的雪還不錯,就是有點冷");
28        }
29    };
30
31    private final String seasonName;
32
33    Season1(String seasonName) {
34        this.seasonName = seasonName;
35    }
36
37    public String getSeasonName() {
38        return seasonName;
39    }
40}

我們在枚舉成員的後面加了{},而重寫的方法可以寫在各個枚舉成員中,這樣就接觸了上述所有的那個限制。這下,我們使用哪個枚舉成員對象調用show方法都是不同的。是不是非常NICE?

7.5 使用接口對枚舉分類

使用接口對枚舉分類,我們需要創建一個接口容器,裏面存放着此接口容器所存放的多個枚舉類,然後將各個枚舉類實現此接口,以這樣的方式可實現對枚舉分類。代碼如下,打印結果放在了代碼後面的註釋中:

 1package com.mylifes1110.inter;
2
3public interface Weeks {
4    //工作日
5    enum WorkingDay implements Weeks {
6        MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY
7    }
8
9    //雙休日
10    enum Weekend implements Weeks {
11        SATURDAY, SUNDAY
12    }
13}
14
15class WeeksTest {
16    public static void main(String[] args) {
17        System.out.print("雙休日:");
18        for (Weeks.Weekend weekend : Weeks.Weekend.values()) {
19            System.out.print(weekend + " ");        //雙休日:SATURDAY SUNDAY
20        }
21
22        //換行
23        System.out.println();
24
25        System.out.print("工作日:");
26        for (Weeks.WorkingDay workingDay : Weeks.WorkingDay.values()) {
27            System.out.print(workingDay + " ");     //工作日:MONDAY TUESDAY WEDNESDAY THURSDAY FRIDAY
28        }
29
30        //換行
31        System.out.println();
32
33        Weeks.WorkingDay friday = Weeks.WorkingDay.FRIDAY;
34        System.out.println("星期五:" + friday);      //星期五:FRIDAY
35    }
36}

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八 枚舉類集合

8.1 EnumSet集合

關於Set集合,我們知道其集合中的元素是不重複的。其中的方法有以下幾種:

返回值 方法 描述
static EnumSet<E> allOf(Class<E> elementType) 創建一個包含指定元素類型的所有元素的枚舉 set。
EnumSet<E> clone() 返回一個set集合。
static EnumSet<E> complementOf(EnumSet<E> s) 創建一個其元素類型與指定枚舉set相同的set集合(新集合中包含原集合所不包含的枚舉成員)
static EnumSet<E> copyOf(EnumSet<E> s) 創建一個其元素類型與指定枚舉 set 相同的枚舉 set集合(新集合中包含與原集合相同的枚舉成員)
static EnumSet<E> copyOf(Collection<E> s) 創建一個從指定 collection 初始化的枚舉 set
static EnumSet<E> noneOf(Class<E> elementType) 創建一個具有指定元素類型的空枚舉 set
static EnumSet<E> range(E from, E to) 創建一個最初包含由兩個指定端點所定義範圍內的所有元素的枚舉 set。
static EnumSet<E> of 創建一個最初包含指定元素的枚舉 set。注意:可以指定多個元素,所以在這裏我沒有列舉參數
8.1.1 allOf

allOf方法需要我們傳入一個枚舉的類對象,它會根據傳入的枚舉類對象生成一個具有該類對象枚舉成員的Set集合。

1//創建一個包含Week所有枚舉元素的Set集合
2EnumSet<Week> weeks = EnumSet.allOf(Week.class);
3System.out.println(weeks);              //[MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY]
4
5//打印Set集合中的元素
6for (Week week1 : weeks) {
7    System.out.print(week1 + " ");      //MONDAY TUESDAY WEDNESDAY THURSDAY FRIDAY SATURDAY SUNDAY
8}
8.1.2 clone

clone方法與直接打印枚舉的Set集合結果相同!

1//返回一個Set集合
2System.out.println(weeks.clone());      //[MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY]
8.1.3 range

上面詳細講過枚舉是有序數的,而且枚舉類中的枚舉成員是秉承着從左向右的順序。所以我們可以使用range方法來創建指定枚舉成員端點的Set集合,也就是說我們需要傳入枚舉成員的起始與結束去創建一個該擁有該範圍枚舉成員的Set集合。如下:

1//創建一個最初包含由兩個指定端點所定義範圍內的所有元素的枚舉 set。
2System.out.println(EnumSet.range(Week.MONDAY, Week.FRIDAY));        //[MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY]
8.1.4 complementOf

該方法有點特殊,它根據EnumSet去創建一個新Set集合。而新Set集合中枚舉成員相當於舊Set集合中枚舉成員的取反。

我們用場景來模擬一下,當前Week枚舉類中有星期一到星期日7個枚舉成員。我們使用range方法創建一個從星期一到星期五的Set集合(s1),隨後我在將使用complementOf方法根據s1生成新的Set集合(s2),最後打印s2查看集合中的元素就只有星期六和星期日。

注意: 如果我們的舊Set集合佔據了枚舉類中的所有枚舉成員,在使用complementOf方法生成的新Set集合,新集合中的元素打印後為空Set,即[]

1//創建一個其元素類型與指定枚舉set相同的set集合(新集合中包含原集合所不包含的枚舉成員)
2EnumSet<Week> weeks1 = EnumSet.complementOf(weeks);
3System.out.println(weeks1);             //[]
4
5EnumSet<Week> range = EnumSet.range(Week.MONDAY, Week.FRIDAY);
6EnumSet<Week> weeks3 = EnumSet.complementOf(range);
7System.out.println(weeks3);                //[SATURDAY, SUNDAY]
8.1.5 copyOf

copyOf方法與complementOf相反,它創建一個新Set集合。而新Set集合中的枚舉成員與舊Set集合中的枚舉成員相同,這相當於就是Copy(複製功能)。如果你理解了complementOf方法,這個方法對你來說也是沒有挑戰。以下我使用copyOf方法複製了一份weeks,其枚舉成員一個不少。

注意: copyOf方法還有一個可以複製connection集合來創建Set集合,其connection集合中必須存儲的是枚舉成員。

1//創建一個其元素類型與指定枚舉 set 相同的枚舉 set集合(新集合中包含與原集合相同的枚舉成員)
2EnumSet<Week> weeks2 = EnumSet.copyOf(weeks);
3System.out.println(weeks2);             //[MONDAY, TUESDAY, WEDNESDAY, THURSDAY, FRIDAY, SATURDAY, SUNDAY]
1//複製存儲枚舉成員的HashSet集合
2Set set = new HashSet();
3set.add(Week.MONDAY);
4EnumSet set1 = EnumSet.copyOf(set);
5System.out.println(set1);        //[MONDAY]
8.1.6 of

of方法為我們提供了選擇性的便利,我們可以挑選任意枚舉成員成為Set集合的元素。

1//創建一個最初包含指定元素的枚舉 set。
2System.out.println(EnumSet.of(Week.MONDAY,Week.FRIDAY));            //[MONDAY, FRIDAY]
8.1.7 noneOf

傳入一個枚舉的類對象去創建一個空Set集合

1EnumSet<Week> noneOf = EnumSet.noneOf(Week.class);
2System.out.println(noneOf);                     //[]

8.2 EnumMap集合

8.2.1 EnumMap集合的方法列表

關於Map集合,我們知道它是由鍵和值組成。EnumMap集合與HashMap集合的效率比較來說,EnumMap的效率高些。

關於EnumMap集合的使用與HashMap是一致的,沒有什麼特殊的。至於EnumMap集合的方法,我這裏列舉一下。

返回值 方法 描述
void clear() 移除所有映射關係。
EnumMap clone() 返回EnumMap集合。
boolean containsKey(Object key) 包含此鍵,則返回true
boolean containsValue(Object value) 包含一個或多個鍵映射到的該指定值,則返回true
Set > entrySet() 返回映射鍵值關係的Set集合
boolean equals(Object o) 比較對象與映射的相等關係
V get(Object key) 獲取指定鍵映射的值,如果沒有,返回null
Set<K> keySet() 返回所有鍵的Set集合
V put(K key, V value) 將指定鍵值存儲在EnumMap集合中
void putAll(Map m) 將所有鍵值對存儲在集合中
V remove(Object key) 如果存在映射關係,則移除該映射關係
int size() 返回存在映射關係的數量
Collection<V> values() 返回此映射中所包含值的 Collection集合
8.2.2 EnumMap集合的基本使用

由於EnumMap集合與HashMap集合基本相似,這裏我就演示一下基本使用與HashMap不同的地方。

EnumMap集合是我們new出來的對象,創建出來的對象需要傳入一個枚舉的類對象,才返回一個Map集合。Map集合是鍵值對形式存儲,所以我們在寫EnumMap集合的泛型時,根據需求來寫,如果需要鍵是某枚舉類型,我們泛型就寫它。如果有枚舉類是值的要求,那就泛型中的值寫枚舉類。鍵值對都要求是枚舉那也是OK的,我們寫泛型時都寫需求的枚舉類即可。除了創建對象和存儲對象需要指定枚舉類外,其他的與HashMap基本相同。

如下,我在創建EnumMap集合時執行的Week枚舉類的類對象,泛型的鍵寫的是Week枚舉類,值寫的Integer,這就意味着我們在put(存儲鍵值對)的時候,鍵需要存儲Week枚舉類中的枚舉成員,值需要存儲Integer數值。

1EnumMap<Week, Integer> map = new EnumMap<>(Week.class);
2map.put(Week.MONDAY, 1);
3map.put(Week.THURSDAY, 4);
4System.out.println(map);            //{MONDAY=1, THURSDAY=4}

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