寶馬iPerformance插電式混合動力車將於七月推出

寶馬早就有進軍插電式混合動力汽車市場的計畫,2009年,寶馬正式宣佈了市場開發計畫,之後推出了MINI E、Active E等純電力驅動車型,以及i3、i8等插電式混合動力驅動車型。雖然我們很想知道寶馬插電式混合動力系列車型的具體資訊,但目前寶馬系電動車具體資訊還是很有限的。

新推出的iPerformance插電式混合動力車系統將沿用寶馬旗下的主流車型,同樣使用“i”系如i3、i8車型的插電式混合動力技術 ,該系統包括電動機、電池組以及電子控制系統等,第一款載入“i”系技術的插電式混合動力版新一代寶馬7系車BMW 740e iPerformance將於2016年7月正式推出。

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庫克首度回應iCar:將尋求製造商代工蘋果汽車

近日,在接受《財富》雜誌採訪時,蘋果CEO庫克首次就iCar汽車做出回應,並向外界透露了關於蘋果汽車的相關問題。庫克稱,蘋果最終可能不會涉足製造汽車,如果真的要涉足汽車產業,可能會尋求合同製造商來代工生產,正如電腦和手機一樣。

庫克表示,現在並非將蘋果汽車計畫全盤托出的好時機,蘋果並不會涉足過多的產品,在謹慎挑選之後,談論可能比較多,但實際做的要少很多。“不過,蘋果對探索新技術,探索新產品的欲望不會停止”。庫克還稱,即使產品最終不能夠進行商業化,蘋果依舊會在團隊和研發上進行投資,這是尋找最好產品的必經之路。

 去年5月,在由Recode舉辦的 CodeConference大會上,蘋果運營高級副總裁傑夫•威廉姆斯首度承認了蘋果涉足汽車領域的事實。隨後,金融時報曝出,蘋果正在汽車行業大規模招聘,雇用了一批自動駕駛和汽車設計方面的專家加入一個絕密團隊,如賓士研發中心的老大 Johann Jungwirth 和克萊斯勒負責產品研發的高級副總裁 DougBetts。

不僅如此,蘋果還在運作一個絕密實驗室,這個位於蘋果庫比蒂諾總部附近的實驗室由之前 iPhone 產品團隊的負責人接管,這一團隊的人數在“幾十位”的量級,研發項目可能是基於 CarPlay 的軟體平臺,但是也有可能是一款與 Tesla 相抗衡的電動車的原型產品。

值得注意的是,此次庫克表達的觀點,稱蘋果可能最終不會涉足汽車製造,恰恰與此前媒體曝光的“蘋果正與高端汽車組裝廠商Magna Steyr洽談合作”的消息不謀而合。

另外,衛報此前也撰文表示,蘋果已經在開始尋找測試無人駕駛汽車的場所,其中的一處目標場所為康考斯塔交通管理局所有的 GoMentum Station。該場地此前還被用作本田、豐田、賓士的自動駕駛研發場地。

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研究:狗鼻頭如有紅外線 能從溫變察覺動物接近

摘錄自2020年3月4日中央通訊社報導

根據刊登在科學期刊「科學報告」(Scientific Reports)的研究,科學家發現,狗鼻沒有毛髮覆蓋的濕潤鼻頭充滿神經末梢,具有紅外線感測器般的功能。

研究的主要作者巴林特(Anna Balint)說:「狗可以感覺到(動物)溫暖的軀體發散出來的熱度,或是四周溫度不特別高;並能夠依據這樣的訊息做出行為反應。」巴林特表示,從狗的腦部斷層掃描來看,當牠們周遭出現溫度比氣溫高的物體時,狗的腦部活動會變得更旺盛。

隆德大學感官科學家克羅格(Ronald Kroger)指出:「其他肉食動物可能也有類似這種紅外線感測器的器官功能。這項發現開啟了掠食性動物和獵物間關係研究的新篇章。」

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寶馬未來百年發力電動車 將在中國實現“國產”

德國慕尼克報導寶馬集團於日前舉辦百年慶典之際,不僅宣佈企業正式進入下一個百年,同時寶馬集團董事長科魯格先生還表示:“我們在多種技術上進行投資,並持續在電動化領域的投入。”根據寶馬集團的規劃,未來每一款產品都會推出插電式混合動力車型。

對於寶馬在華新能源佈局,寶馬集團大中華區總裁兼首席執行官康思遠先生于近日在慕尼克的寶馬總部與車王雜誌溝通時透露:“未來我們將推出更多插電式混合動力車型,寶馬在華的瀋陽工廠正在建設高壓電池中心,是我們為長期發展所做出的投資。”這也將成為國內首個在華建設動力電池的豪華車製造商,並為後續的寶馬插電式混合動力車型提供電池。目前,寶馬已在華投產首款插電式混合動力車型530Le,後續有望再基於2系旅行車、新3系以及全新X1打造的3款國產插電混合動力車。

根據寶馬的新車規劃,全新一代X1將在2016年中實現投產,這款SUV將推出標準軸距版和長軸距版,其中長軸距版將推出三排七座的車型。此外,全新X1還將推出一款插電混動版車型,網通社從國家工商行政管理總局商標局獲悉,寶馬股份公司已在華註冊了“xDrive25Le”商標。其中xDrive25Le中“Le”是指加長版插電式混合動力車,與5系插電混動版530Le的含義相同。新車將搭載由1.5升三缸渦輪增壓汽油發動機和一台後置電動機組成混動系統,總功率輸出可達142千瓦,預計綜合油耗將保持2L左右的水準。

今年3月21日,創新寶馬2系旅行車將實現在華投產上市,基於新車型所打造的插電混動版本也有望投產。現階段,寶馬2系旅行車的插電混動版(225xe)已在海外推出,並搭載的混動系統由1.5T發動機和一款動力輸出可達65千瓦和165牛米電動機組成,當發動機和電動機同時做功時,這套插電式混合動力系統的綜合最大功率為165千瓦,峰值扭矩達到385牛米,百公里綜合油耗僅在2L左右。

除2系旅行車和全新X1之外,目前在華投產的3系轎車也有望推出插電混合動力版車型。此前寶馬已在國際車展上發佈了3系的插電式混合動力車型330e。新車在動力上採用的2.0T+電動機的插電混動系統,最大綜合功率可達到185千瓦,峰值扭矩則為420牛米。百公里綜合油耗僅為2L,與現款3系同搭載2.0T發動機的320i車型6.7L/100km相比,油耗下降了約70%。

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Spark(一)—— 大數據處理入門

一、Spark介紹

Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools including Spark SQL for SQL and structured data processing, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming.

Spark是一個快速且多功能的集群計算系統。它為多種不同語言提供高級API,和支持一般執行圖的優化引擎。它也有豐富的高級工具集,Spark SQL進行結構化數據的處理,MLib處理機器學習,GraphX進行圖處理,以及Spark Streaming流計算。

組成

它的主要組件有:

  • SparkCore
    • 將分佈式數據抽象為彈性分佈式數據集(RDD),實現了應用任務調度、RPC、序列化和壓縮,併為運行在其上的上層組件提供API。
  • SparkSQL
    • Spark Sql 是Spark來操作結構化數據的程序包,可以讓我使用SQL語句的方式來查詢數據,Spark支持 多種數據源,包含Hive表,parquest以及JSON等內容。
  • SparkStreaming
    • 是Spark提供的實時數據進行流式計算的組件。
  • MLlib
    • 提供常用機器學習算法的實現庫。
  • GraphX
    • 提供一個分佈式圖計算框架,能高效進行圖計算。
  • BlinkDB
    • 用於在海量數據上進行交互式SQL的近似查詢引擎。
  • Tachyon
    • 以內存為中心高容錯的的分佈式文件系統。

返回一個包含數據集前n個元素的數組

二、WordCount程序講解

編寫代碼

scala程序編寫

object WordCountDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //創建Spark配置對象
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("MyApp")
    //通過conf創建sc
    val sc = new SparkContext(conf)
    //讀取文件
    val rdd1 = sc.textFile("/Users/README.md")
    //計算
    val rdd2 = rdd1.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_)
    //打印
    rdd2.take(10).foreach(println)

  }

}

java程序編寫


public class WordCountJavaDemo {

    public static void main(String[] args) {
        
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setAppName("myapp").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> rdd1 = sc.textFile("/Users/README.md");
        JavaRDD<String> rdd2 = rdd1.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                List<String> list = new ArrayList<>();
                String[] arr = s.split(" ");
                for (String ss : arr) {
                    list.add(ss);
                }
                return list.iterator();
            }
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> rdd3 = rdd2.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
            }

        });

        JavaPairRDD<String, Integer> rdd4 = rdd3.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        List<Tuple2<String, Integer>> list = rdd4.collect();
        for (Tuple2<String, Integer> t : list) {
            System.out.println(t._1() + " " + t._2());
        }
    }

}

三、原理介紹

RDD

  • 由一系列Partition組成
  • RDD之間有一系列依賴關係
  • RDD每個算子實際上是作用在每個Partition上
  • RDD會提供一系列最佳位置
  • 分區器是作用在KV格式的RDD上

RDD會在多個節點上存儲,就和hdfs的分佈式道理是一樣的。hdfs文件被切分為多個block存儲在各個節點上,而RDD是被切分為多個partition。不同的partition可能在不同的節點上。

Spark執行流程

1、Driver
分發task,在分發之前,會調用RDD的方法,獲取partition的位置。
將task的計算結果,拉回到Driver端
Driver是一個JVM進程

2、Worker

寬依賴、窄依賴

圖中stage2的并行度是4,也就是有4個task。

寬依賴

父RDD與子RDD,partition的關係是一對多,就是寬依賴。寬依賴於shuffle對應。

窄依賴

父RDD與子RDD,partition的關係是一對一或多對一,就是窄依賴。

四、Spark常用算子

Transformation算子

特點:懶執行

(1)map

map的輸入變換函數應用於RDD中所有元素

(2)flatMap

flatMap與map區別在於map為“映射”,而flatMap“先映射,后扁平化”,map對每一次(func)都產生一個元素,返回一個對象,而flatMap多一步就是將所有對象合併為一個對象。

(3)flatMapValues

每個元素的Value被輸入函數映射為一系列的值,然後這些值再與原RDD中的Key組成一系列新的KV對。

代碼

x = sc.parallelize([("a", ["x", "y", "z"]), ("b", ["p", "r"])])
def f(x): return x
x.flatMapValues(f).collect()

打印結果

 [('a', 'x'), ('a', 'y'), ('a', 'z'), ('b', 'p'), ('b', 'r')]

filter

過濾操作,滿足filter內function函數為true的RDD內所有元素組成一個新的數據集。

(4)groupByKey

主要作用是將相同的所有的鍵值對分組到一個集合序列當中,其順序是不確定的。

(5)reduceByKey

與groupByKey類似,卻有不同。如(a,1), (a,2), (b,1), (b,2)。groupByKey產生中間結果為( (a,1), (a,2) ), ( (b,1), (b,2) )。而reduceByKey為(a,3), (b,3)。

reduceByKey主要作用是聚合,groupByKey主要作用是分組。

(6)take

Action算子

特點:立即觸發執行

五、SparkSQL

介紹

Spark SQL is a Spark module for structured data processing. Unlike the basic Spark RDD API, the interfaces provided by Spark SQL provide Spark with more information about the structure of both the data and the computation being performed. Internally, Spark SQL uses this extra information to perform extra optimizations. There are several ways to interact with Spark SQL including SQL and the Dataset API. When computing a result the same execution engine is used, independent of which API/language you are using to express the computation. This unification means that developers can easily switch back and forth between different APIs based on which provides the most natural way to express a given transformation.

SparkSQL是Spark的一個用來處理結構化數據的模塊。使用類似SQL的方式訪問Hadoop,實現MR計算。

Datasets的概念

A Dataset is a distributed collection of data. Dataset is a new interface added in Spark 1.6 that provides the benefits of RDDs (strong typing, ability to use powerful lambda functions) with the benefits of Spark SQL’s optimized execution engine. A Dataset can be constructed from JVM objects and then manipulated using functional transformations (map, flatMap, filter, etc.). The Dataset API is available in Scala and Java. Python does not have the support for the Dataset API. But due to Python’s dynamic nature, many of the benefits of the Dataset API are already available (i.e. you can access the field of a row by name naturally row.columnName). The case for R is similar.

Dataset是分佈式數據集合。

DataFrames概念

A DataFrame is a Dataset organized into named columns. It is conceptually equivalent to a table in a relational database or a data frame in R/Python, but with richer optimizations under the hood. DataFrames can be constructed from a wide array of sources such as: structured data files, tables in Hive, external databases, or existing RDDs. The DataFrame API is available in Scala, Java, Python, and R. In Scala and Java, a DataFrame is represented by a Dataset of Rows. In the Scala API, DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]. While, in Java API, users need to use Dataset to represent a DataFrame.

基本使用

(1)創建DataFrames

數據

{"id":"1","name":"zhangsan","age":"12"}
{"id":"2","name":"lisi","age":"12"}
{"id":"3","name":"wangwu","age":"12"}

代碼


object SparkSqlDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //創建Spark配置對象
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("MyApp");

    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark SQL basic example")
      .config(conf)
      .getOrCreate()

    val df = spark.read.json("/Users/opensource/dev-problem/source/people_sample_json.json");
    df.show()

  }

}

(2)查詢

val df = spark.read.json("/Users/fangzhijie/opensource/dev-problem/source/people_sample_json.json");
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE name = 'zhangsan'")
sqlDF.show()

六、SparkStreaming

介紹

Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams. Data can be ingested from many sources like Kafka, Flume, Kinesis, or TCP sockets, and can be processed using complex algorithms expressed with high-level functions like map, reduce, join and window. Finally, processed data can be pushed out to filesystems, databases, and live dashboards. In fact, you can apply Spark’s machine learning and graph processing algorithms on data streams.

基本使用

(1)簡單使用


object SparkStreamingDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
    //創建Spark流上下文
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
    //創建Socket文本流
    val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))

    val pairs = words.map(word => (word, 1))
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)

    // Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console
    wordCounts.print()
    //啟動
    ssc.start()
    //等待結束
    ssc.awaitTermination()  // Wait for the computation to terminate


  }

}

使用shell命令監聽端口,輸入待計算內容

$ nc -lk 9999

原理

SparkStreaming的編程抽象是離散化流(DStream),它是一個RDD序列,每個RDD代表數據流中一個時間片內的數據。

參考文檔

《Spark快速大數據分析》

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雪佛蘭Bolt電動車進入試生產階段

據報導,雪佛蘭Bolt電動車已經進入到試生產階段,在這通過道橫在經銷商的大門之前,要測試產品和生產設備的穩定性,確保所有下線的汽車都能達標。目前,已經有車輛從美國密歇根州Orion Township的生產車間下線。

在很多方面,Bolt都被認為是Model 3的強有力競爭對手,性能相當定價也在3萬美元左右的水準。兩家公司都致力於將電動汽車的成本降低到普通消費者可以接受的範圍內,並承諾充滿電之後續航里程能達到320公里。

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花了幾個小時總結了一些容易出錯的 Java 知識點!

本文已經收錄自 (61k+Star!【Java學習+面試指南】 一份涵蓋大部分Java程序員所需要掌握的核心知識。歡迎 Star!歡迎騷擾!)
原文地址:https://javaguide.cn/2019/08/20/java/java%E5%9F%BA%E7%A1%80/Java%E7%96%91%E9%9A%BE%E7%82%B9/

1. 基礎

1.1. 正確使用 equals 方法

Object的equals方法容易拋空指針異常,應使用常量或確定有值的對象來調用 equals。

舉個例子:

// 不能使用一個值為null的引用類型變量來調用非靜態方法,否則會拋出異常
String str = null;
if (str.equals("SnailClimb")) {
  ...
} else {
  ..
}

運行上面的程序會拋出空指針異常,但是我們把第二行的條件判斷語句改為下面這樣的話,就不會拋出空指針異常,else 語句塊得到執行。:

"SnailClimb".equals(str);// false 

不過更推薦使用 java.util.Objects#equals(JDK7 引入的工具類)。

Objects.equals(null,"SnailClimb");// false

我們看一下java.util.Objects#equals的源碼就知道原因了。

public static boolean equals(Object a, Object b) {
        // 可以避免空指針異常。如果a==null的話此時a.equals(b)就不會得到執行,避免出現空指針異常。
        return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
    }

注意:

Reference:

  • 每種原始類型都有默認值一樣,如int默認值為 0,boolean 的默認值為 false,null 是任何引用類型的默認值,不嚴格的說是所有 Object 類型的默認值。
  • 可以使用 == 或者 != 操作來比較null值,但是不能使用其他算法或者邏輯操作。在Java中null == null將返回true。
  • 不能使用一個值為null的引用類型變量來調用非靜態方法,否則會拋出異常

1.2. 整型包裝類值的比較

所有整型包裝類對象值的比較必須使用equals方法。

先看下面這個例子:

Integer x = 3;
Integer y = 3;
System.out.println(x == y);// true
Integer a = new Integer(3);
Integer b = new Integer(3);
System.out.println(a == b);//false
System.out.println(a.equals(b));//true

當使用自動裝箱方式創建一個Integer對象時,當數值在-128 ~127時,會將創建的 Integer 對象緩存起來,當下次再出現該數值時,直接從緩存中取出對應的Integer對象。所以上述代碼中,x和y引用的是相同的Integer對象。

注意:如果你的IDE(IDEA/Eclipse)上安裝了阿里巴巴的p3c插件,這個插件如果檢測到你用 ==的話會報錯提示,推薦安裝一個這個插件,很不錯。

1.3. BigDecimal

1.3.1. BigDecimal 的用處

《阿里巴巴Java開發手冊》中提到:浮點數之間的等值判斷,基本數據類型不能用==來比較,包裝數據類型不能用 equals 來判斷。 具體原理和浮點數的編碼方式有關,這裏就不多提了,我們下面直接上實例:

float a = 1.0f - 0.9f;
float b = 0.9f - 0.8f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999964
System.out.println(a == b);// false

具有基本數學知識的我們很清楚的知道輸出並不是我們想要的結果(精度丟失),我們如何解決這個問題呢?一種很常用的方法是:使用使用 BigDecimal 來定義浮點數的值,再進行浮點數的運算操作。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");
BigDecimal x = a.subtract(b);// 0.1
BigDecimal y = b.subtract(c);// 0.1
System.out.println(x.equals(y));// true 

1.3.2. BigDecimal 的大小比較

a.compareTo(b) : 返回 -1 表示小於,0 表示 等於, 1表示 大於。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.compareTo(b));// 1

1.3.3. BigDecimal 保留幾位小數

通過 setScale方法設置保留幾位小數以及保留規則。保留規則有挺多種,不需要記,IDEA會提示。

BigDecimal m = new BigDecimal("1.255433");
BigDecimal n = m.setScale(3,BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);
System.out.println(n);// 1.255

1.3.4. BigDecimal 的使用注意事項

注意:我們在使用BigDecimal時,為了防止精度丟失,推薦使用它的 BigDecimal(String) 構造方法來創建對象。《阿里巴巴Java開發手冊》對這部分內容也有提到如下圖所示。

1.3.5. 總結

BigDecimal 主要用來操作(大)浮點數,BigInteger 主要用來操作大整數(超過 long 類型)。

BigDecimal 的實現利用到了 BigInteger, 所不同的是 BigDecimal 加入了小數位的概念

1.4. 基本數據類型與包裝數據類型的使用標準

Reference:《阿里巴巴Java開發手冊》

  • 【強制】所有的 POJO 類屬性必須使用包裝數據類型。
  • 【強制】RPC 方法的返回值和參數必須使用包裝數據類型。
  • 【推薦】所有的局部變量使用基本數據類型。

比如我們如果自定義了一個Student類,其中有一個屬性是成績score,如果用Integer而不用int定義,一次考試,學生可能沒考,值是null,也可能考了,但考了0分,值是0,這兩個表達的狀態明顯不一樣.

說明 :POJO 類屬性沒有初值是提醒使用者在需要使用時,必須自己顯式地進行賦值,任何 NPE 問題,或者入庫檢查,都由使用者來保證。

正例 : 數據庫的查詢結果可能是 null,因為自動拆箱,用基本數據類型接收有 NPE 風險。

反例 : 比如显示成交總額漲跌情況,即正負 x%,x 為基本數據類型,調用的 RPC 服務,調用不成功時,返回的是默認值,頁面显示為 0%,這是不合理的,應該显示成中劃線。所以包裝數據類型的 null 值,能夠表示額外的信息,如:遠程調用失敗,異常退出。

2. 集合

2.1. Arrays.asList()使用指南

最近使用Arrays.asList()遇到了一些坑,然後在網上看到這篇文章: 感覺挺不錯的,但是還不是特別全面。所以,自己對於這塊小知識點進行了簡單的總結。

2.1.1. 簡介

Arrays.asList()在平時開發中還是比較常見的,我們可以使用它將一個數組轉換為一個List集合。

String[] myArray = { "Apple", "Banana", "Orange" }; 
List<String> myList = Arrays.asList(myArray);
//上面兩個語句等價於下面一條語句
List<String> myList = Arrays.asList("Apple","Banana", "Orange");

JDK 源碼對於這個方法的說明:

/**
 *返回由指定數組支持的固定大小的列表。此方法作為基於數組和基於集合的API之間的橋樑,與           Collection.toArray()結合使用。返回的List是可序列化並實現RandomAccess接口。
 */ 
public static <T> List<T> asList(T... a) {
    return new ArrayList<>(a);
}

2.1.2. 《阿里巴巴Java 開發手冊》對其的描述

Arrays.asList()將數組轉換為集合后,底層其實還是數組,《阿里巴巴Java 開發手冊》對於這個方法有如下描述:

2.1.3. 使用時的注意事項總結

傳遞的數組必須是對象數組,而不是基本類型。

Arrays.asList()是泛型方法,傳入的對象必須是對象數組。

int[] myArray = { 1, 2, 3 };
List myList = Arrays.asList(myArray);
System.out.println(myList.size());//1
System.out.println(myList.get(0));//數組地址值
System.out.println(myList.get(1));//報錯:ArrayIndexOutOfBoundsException
int [] array=(int[]) myList.get(0);
System.out.println(array[0]);//1

當傳入一個原生數據類型數組時,Arrays.asList() 的真正得到的參數就不是數組中的元素,而是數組對象本身!此時List 的唯一元素就是這個數組,這也就解釋了上面的代碼。

我們使用包裝類型數組就可以解決這個問題。

Integer[] myArray = { 1, 2, 3 };

使用集合的修改方法:add()remove()clear()會拋出異常。

List myList = Arrays.asList(1, 2, 3);
myList.add(4);//運行時報錯:UnsupportedOperationException
myList.remove(1);//運行時報錯:UnsupportedOperationException
myList.clear();//運行時報錯:UnsupportedOperationException

Arrays.asList() 方法返回的並不是 java.util.ArrayList ,而是 java.util.Arrays 的一個內部類,這個內部類並沒有實現集合的修改方法或者說並沒有重寫這些方法。

List myList = Arrays.asList(1, 2, 3);
System.out.println(myList.getClass());//class java.util.Arrays$ArrayList

下圖是java.util.Arrays$ArrayList的簡易源碼,我們可以看到這個類重寫的方法有哪些。

  private static class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements RandomAccess, java.io.Serializable
    {
        ...

        @Override
        public E get(int index) {
          ...
        }

        @Override
        public E set(int index, E element) {
          ...
        }

        @Override
        public int indexOf(Object o) {
          ...
        }

        @Override
        public boolean contains(Object o) {
           ...
        }

        @Override
        public void forEach(Consumer<? super E> action) {
          ...
        }

        @Override
        public void replaceAll(UnaryOperator<E> operator) {
          ...
        }

        @Override
        public void sort(Comparator<? super E> c) {
          ...
        }
    }

我們再看一下java.util.AbstractListremove()方法,這樣我們就明白為啥會拋出UnsupportedOperationException

public E remove(int index) {
    throw new UnsupportedOperationException();
}

2.1.4. 如何正確的將數組轉換為ArrayList?

stackoverflow:https://dwz.cn/vcBkTiTW

1. 自己動手實現(教育目的)

//JDK1.5+
static <T> List<T> arrayToList(final T[] array) {
  final List<T> l = new ArrayList<T>(array.length);

  for (final T s : array) {
    l.add(s);
  }
  return (l);
}
Integer [] myArray = { 1, 2, 3 };
System.out.println(arrayToList(myArray).getClass());//class java.util.ArrayList

2. 最簡便的方法(推薦)

List list = new ArrayList<>(Arrays.asList("a", "b", "c"))

3. 使用 Java8 的Stream(推薦)

Integer [] myArray = { 1, 2, 3 };
List myList = Arrays.stream(myArray).collect(Collectors.toList());
//基本類型也可以實現轉換(依賴boxed的裝箱操作)
int [] myArray2 = { 1, 2, 3 };
List myList = Arrays.stream(myArray2).boxed().collect(Collectors.toList());

4. 使用 Guava(推薦)

對於不可變集合,你可以使用類及其與工廠方法:(參數不能為空)

List<String> il = ImmutableList.of("string", "elements");  // from varargs
List<String> il = ImmutableList.copyOf(aStringArray);      // from array

對於可變集合,你可以使用類及其工廠方法:

List<String> l1 = Lists.newArrayList(anotherListOrCollection);    // from collection
List<String> l2 = Lists.newArrayList(aStringArray);               // from array
List<String> l3 = Lists.newArrayList("or", "string", "elements"); // from varargs

5. 使用 Apache Commons Collections

List<String> list = new ArrayList<String>();
CollectionUtils.addAll(list, str);

2.2. Collection.toArray()方法使用的坑&如何反轉數組

該方法是一個泛型方法:<T> T[] toArray(T[] a); 如果toArray方法中沒有傳遞任何參數的話返回的是Object類型數組。

String [] s= new String[]{
    "dog", "lazy", "a", "over", "jumps", "fox", "brown", "quick", "A"
};
List<String> list = Arrays.asList(s);
Collections.reverse(list);
s=list.toArray(new String[0]);//沒有指定類型的話會報錯

由於JVM優化,new String[0]作為Collection.toArray()方法的參數現在使用更好,new String[0]就是起一個模板的作用,指定了返回數組的類型,0是為了節省空間,因為它只是為了說明返回的類型。詳見:

2.3. 不要在 foreach 循環里進行元素的 remove/add 操作

如果要進行remove操作,可以調用迭代器的 remove方法而不是集合類的 remove 方法。因為如果列表在任何時間從結構上修改創建迭代器之後,以任何方式除非通過迭代器自身remove/add方法,迭代器都將拋出一個ConcurrentModificationException,這就是單線程狀態下產生的 fail-fast 機制

fail-fast 機制 :多個線程對 fail-fast 集合進行修改的時,可能會拋出ConcurrentModificationException,單線程下也會出現這種情況,上面已經提到過。

java.util包下面的所有的集合類都是fail-fast的,而java.util.concurrent包下面的所有的類都是fail-safe的。

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裕隆、工研院攜手布局電動車充電站 合推新解決方案

裕隆自有品牌納智捷今(2016)年年中將開賣電動車,同時,裕隆也積極拓展充電站市場,旗下裕隆電能繼與BMW合作建置充電站之外,也將爭取與即將來台開賣電動車的特斯拉(Tesla)合作,在台建置電動車充電站;此外,裕隆電能也積極布局大陸市場,初期將與集團相關車廠東裕及東南汽車合作,預估將設立充電站達千站以上。   2016台灣國際電動車展於6日登場,工研院表示,根據調查,全台有近千支電動車的充電柱,提供納智捷及BMW、Tesla和Leaf等多款電動車用戶充電,其中逾8成來自工研院充電模組技術,顯示工研院在電動車充電技術具有舉足輕重的地位。在2016台灣國際電動車展的台灣車輛研發聯盟主題館中,展示裕隆電能採用工研院新一代充電模組的「U-charger充電柱」。    工研院指出,占國內電動車充電柱市場80%以上之國內充電柱生產二大龍頭華創及裕隆電能,皆採用工研院研發的最新一代充電模組。目前U-Charger充電柱中採用的這項新一代專利充電模組,具備多項安全保護,以符合各國法規要求,並獲得裕隆電能充電柱U-charger採用,準備進軍全世界,而裕隆電能已在全台配置約700座充電柱。   (本文內容由授權使用;首圖來源: CC BY 2.0)

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計算機網絡原理超詳解

計算機網絡重磅來襲——一文讓你撥開迷霧,直擊網絡原理

前言

為了保持學習網絡編程的連貫性和系統性,我在之前已經更新了《》《》,我只能說寫的確實很詳細,能讓你全盤吸收,不過你要沒看也不要緊,我會在此篇再來一個前情回顧,不會像上兩篇那樣詳細,但也能讓你理解。

一、前情回顧——計算機網絡概述

時代不同了,大家現在生活都好了,家家戶戶都有電腦了,而且我們都習慣了使用電腦辦公,打打遊戲,聊聊天。那我們來想一個事兒:如果沒有了網絡,我們是不是就不能使用電腦進行聊天了啊。那網絡到底是如何幫助我們來完成網絡聊天的?此篇我就跟大家繼續聊計算機網絡到底是怎麼回事兒。

這回我和以往反着來,先說官方定義,再解釋:

計算機網絡是由通信介質地理位置不同的且相互獨立的計算機連接起來,實現數據通信資源共享

我們知道兩個獨立且毫不相關的計算機,一台在青海,一台在河南,想要進行數據傳輸(聊天),沒網是不行的。這個網指的就是互聯網(Internet)。這個Internet它是一個通信協議。什麼是協議?打個比方,就好比我們打電話,在中國,中國有十幾億人,地大物博,全國各地都有自己的方言,還有些地方使用自己的民族語言,這時候想要良好的溝通就必須使用統一的一個標準,就是普通話。大家都講普通話,溝通起來就沒有問題了。那如果是不同國家進行溝通呢?我們可以選擇使用英語進行交流,那英語就是全世界國家通用的一個標準,計算機就好比是分佈在全世界各個角落的人,計算機之間通話也要找一個統一的標準,這個標準就是Internet標準,又叫做Internet協議。

二、網絡介紹及分類之隔壁老王的故事

先給大家講一個虛構版隔壁老王的故事:
有一個人叫隔壁老王,他有一個愛好就是看電影。有一天,這個隔壁老王想看一部電影,可是電腦裏面存儲的電影太多了,他費了老大勁才从里面找到,覺得很不爽。於是他想,我能不能把所有電影做個分類,把同一種類型的電影放在同一個文件夾下,然後把所有的文件夾整合在一起,自己寫個瀏覽器軟件,把文件夾信息放到瀏覽器上,到時候找電影的時候就好找了,只要找到相應的文件夾直接點進去就能找到電影了,老王說干就干,沒多久就把所有的文件夾整理好了,然後把所有文件夾放到同一個頁面上,到時候他想點哪個就點哪個,So easy!(那些網站可能就是這樣來的)。

這回出來一個新人物,就叫小王吧,不是小王八,老王就是住在小王隔壁,有一天小王看到老王電腦上有那麼多電影,就跟老王商量,能不能在他電腦上也弄個跟老王一樣的,讓他也看看。老王也不是個小氣的人,好東西就是要分享的嘛,想都沒想就答應了,給小王說在你電腦上插根線接到我電腦上,然後下載我這個軟件,直接訪問我的電腦就行了。小王很高興,他馬上回家按老王說的做,沒多久他的電腦上也能看老王電腦上的東西了。有了小王,就還會有小張,小李,互相插根網線,他們都能互相共享電影了。這樣,局域網也就產生了,就比如在一個公司或者一個學校用的網絡,都稱為局域網。那學校有很多呀,不同的學校用的局域網是不同的,不同城市的有不同的局域網,以局域網為單位,散布在一個區或一個城市的各個局域網加一起叫城域網,然後全世界所有城市的城域網加一起就叫廣域網

過了一段時間,老王去小王家,看到小王電腦里的電影比自己的還多,而且還好看,然後老王跟小王說,把你的這些電影給我一份吧,我也想看看。不用想,小王肯定立馬答應了,說你自己弄吧,想看哪個隨便看。姜還是老的辣,老王想到一個好辦法,他跟小王說,我再找一台電腦,把我倆電腦上的資源全部放到那台電腦里,我倆只要在那個電腦上插根線連到自己電腦上,就都能訪問那電腦上的東西了,這樣豈不是很方便。小王一拍腦門,呀!我咋就沒想到,那還不趕緊的。老王另外找了一台電腦,然後他倆把自己的電腦和那台電腦用線連起來,再把自己電腦里的所有資源全傳進那台電腦中,最後他倆就能共享資源了。(那台電腦就是服務器)(附加內容)

總結一下就是:

 

網絡按地域分類:根據參照物不同、類型不同分為

  • 局域網:一個公司、一個家庭、一個學校······
  • 城域網:一個地區、一個城市······
  • 廣域網:一個國家、全世界······

三、互聯網協議是如何分佈和設計的

我在上面說了Internet協議,互聯網協議按照功能的不同,分為osi七層tcp/ip五層tcp/ip四層協議。如下圖:

osi的七層協議體繫結構的概念清楚,理論也比較完善,但它既複雜又不實用,ISO制定的osi協議參考模型的過於龐大、複雜招致了許多批評。於此對照,由技術人員自己開發的TCP/IP協議獲得了更為廣泛的應用。因此,我們只需要弄明白TCP/IP五層協議就能了解和明白計算機最底層的通信是怎麼回事。

 

四、TCP/IP五層協議

如圖,從最下方的物理層到最上方的應用層,對於我們用戶而言,最直接的是應用層。從上到下每一層都依賴於下一層,所以我從最下一層開始給大家講解:

 

注意:每一層都運行着一個特定的協議,共同組合成互聯網協議

一、物理層

物理層主要是由雙絞線光纜電纜無線電波組成,其作用很簡單,就是連接不同的計算機,並傳遞底層電信號,高電壓:1,低電壓:0。

二、數據鏈路層

我們從物理層上接收或者發送單純的0、1是沒有意義的,為什麼呢?想想哈,我想給女朋友發送一句話:“你好漂亮”,那我們要把“你好漂亮”轉換成01之後,交給網卡,網卡就懵逼了,發給誰???不知道。那怎麼辦?必須要確定數據發給誰。就像我們的快遞一樣,是不是在外層包裝上有商家地址和個人地址,這樣我們不管是還是,都能準確定位了。網絡傳送數據也一樣,我們就在數據前面加上目標地址,為了能接收到回信,也要把自己的地址也加上。但是,如果數據和地址放在一起,又亂了,比如,我給你一堆01,1010101000101010101,你也分不清哪裡是數據,哪裡是地址。這時我們就要對要發送的01進行分組,規定前面xxx位是地址,後面xxx位是數據,並且,大家想互相都能通信,就必須都遵守這樣的規則(協議),這個協議叫以太網協議。在以太網協議出現之前,各個公司都有自己的分組規則,後來都統一使用以太網協議了。

以太網協議規定:一組電信號構成一個數據包,叫,每一幀分為報頭(head)和數據(data)兩部分。


報頭(head):固定18個字節

發送者/
源地址: 6個字節

接收者/
目標地址: 6個字節


數據類型:6個字節


數據(data):最短46個字節,最長1500字節

數據包的具體內容(發送給女朋友的話/快遞貨物)

 

以太網協議中的地址叫MAC地址,MAC地址是每台計算機唯一的物理地址,是被寫在網卡上的。以太網協議規定,每一台接收和發送數據的設備必須要裝有網卡,負責發送和接收數據的設備,發送端和接收端的地址,指的就是網卡的地址,即MAC地址

MAC地址

MAC地址是每個網卡在出廠的時候,由各個廠商直接燒錄在網卡上的,而且,這個地址必須是全世界唯一的。
MAC地址是由12位16進制的數字錶示(前六位是廠商編號,后六位是流水線號),這樣不同的廠商之間就不會產生衝突了,自己生產自己的就好了。

交換機

在這給大家介紹一個東西,我們說兩個電腦要通信要先連根線,但是如果電腦多了之後,電腦間通信連的線也就多了,這樣太亂了,我介紹的這個東西就是交換機,它是負責組件局域網,研究的是MAC地址,它有什麼用你看下面圖片中的接口就知道了

有了MAC地址,以太網就可以進行工作了.理論上講,我們可以和世界上的每一台連接了互聯網的計算機進行通信了,此時通信的方案是:廣播

廣播

廣播又是怎麼一回事?其實廣播的方式很原始,基本通信就是靠吼。就像你想跟女朋友求婚一樣,你會大喊:“xxx,嫁給我吧”,旁邊能聽到這句話的人有很多,但是只有你女朋友會回復你。其他人會把你當傻逼一樣看待。
沒錯,廣播就是這樣進行通信的。首先組織好了一個數據包之後,把這個數據包通過電信號發出去,這時整個網絡上所有的人都會收到你發的這條數據,然後看看這個數據是不是自己的。如果不是就當他不存在,如果是,就接收。雖然效率低點,但畢竟能通信了。

廣播帶來什麼問題呢?如果是在一個小的網絡環境里。比方說,你們宿舍幾個人,一起玩CS,沒問題,你喊一嗓子,你室友也能回應你,也就效率低點。但是如果你連接到全世界的互聯網上,還使用廣播的方式來通信,就不是效率問題了,而是一個巨大的通信災難。全世界60多億人,每個人吼一嗓子,每個人發送一條信息,那每個人都會收到60多億條信息,網絡瞬間癱瘓,這種問題被稱為廣播風暴,那如何解決呢?

三、網絡層

首先,我們要了解一個事情,世界大網絡(廣域網)是由一個一個的互相隔離的小型局域網(子網)組成的,不同的局域網之間使用路由來連接。

 

路由器

上面說的交換機是負責組建局域網,研究的是MAC地址,而路由器是負責組件廣域網,研究的是IP地址,這個IP地址下面我再解釋。

剛才說的廣播,只能在一個局域網內進行通信,不可以在大網絡上進行廣播,有了路由器,就避免了廣播風暴的問題。每個局域網被稱為一個廣播域,局域網和局域網之間使用路由的方式進行通信(向不同的廣播域/子網發送數據包),用路由器把一個局域網裡的所有計算機劃分成一個個子網。

 

現在大家先想一想生活中,如果是之前說的廣播,就相當於在一間教室里你正在上課,你要給某個女孩傳紙條,那你要在紙條外面寫上你和你要傳的女孩的名字,再在裏面寫上你要寫的話,寫好后折起來,你和女孩的名字在外,內容在內,然後讓同學一個一個幫你傳,每個同學在傳的時候都會看外面寫的名字,如果不是他,就繼續傳,直到傳到的人是你寫的那個女孩為止。那這間教室就相當於一個局域網。好,現在我們要實現局域網和局域網之間的通信,比如此時位於青海的你要給河南的朋友送東西,你不可能用廣播的方式了,你只能快遞,這個青海和河南以及還有很多不同的省份是我國的土地劃分,每一個省也可以看作是一個個局域網,那在網絡中,我國就相當於廣域網,那不同的局域網是如何劃分的呢?MAC地址是沒辦法區分的,因為MAC地址上只有廠商的流水號,這就引出我要說的網絡層,網絡層引出了一套新的地址來區分不同的局域網/子網,這一套地址就是網絡地址。

規定網絡地址的協議叫IP協議,它定義的地址叫IP地址。其實跟我國的省份名差不多,繼續說送快遞,你要把送的東西包裝好,在外面寫上你自己的地址和省份地址,還有朋友的地址和省份地址,交給青海的快遞公司,然後青海的快遞公司轉交給河南的快遞公司,最後由河南的快遞公司分配給你朋友,你朋友就收到快遞了。在這有兩點需要注意:

  • 你要同時寫兩個地址,自己的地址(MAC地址)和省份地址(IP地址),這樣就能確定所要接收和發送人的具體的位置了。
  • 青海的快遞公司和河南的快遞公司就相當於路由器
子網掩碼

在這給大家普及一下子網掩碼,我們上面說有了IP地址MAC地址,我們就能讓任何計算機之間進行通信了,那現在再想想,如果我要用我的計算機給另外一台計算機實現通信,我是不是要判斷要通信的計算機是否和我的計算機在同一個IP地址中,相當於上面例子中我和我要送東西的朋友是否在一個省,這個時候就需要用子網掩碼,我拿着我的IP地址和對方的子網掩碼通過計算,判斷是否在同一個IP地址下,如果在同一個IP地址下,我可以用廣播的形式進行通信,如果不在同一個IP地址下,我可以先把數據傳給我方的路由器,再由我方的路由器把數據傳給對方的路由器,最後由對方的路由器把數據傳給要接收數據的計算機。這樣說,再聯繫上面已經說過的,我想不難理解了。

IP地址

目前我們普遍使用的是IPV4,它規定,一個網絡地址由32位二進制組成,把32位平均分成四份,每一份8位,8位最大能表示的數據是255,所以IP地址的範圍:0.0.0.0-255.255.255.255.

一個IP地址分為兩部分,分別是網絡位主機位
網絡位用來標識不同的子網
主機位用來標識子網下主機的編號

為什麼要分兩部分呢?很簡單,就好比你想寫信給你的女朋友,假設你女朋友的地址是西寧市平安路128號,那麼網絡位就會直接找到西寧市,主機位幫你找到你的女朋友。

網絡位和主機位是如何劃分的?使用子網掩碼來劃分。子網掩碼和IP地址差不多,都是由32位二進制數來表示,子網掩碼也分為網絡部分主機部分,網絡部分由1組成,主機部分由0組成。

那說了這麼多,IP協議是如何發送數據的?協議規定,IP協議使用IP數據包進行發送數據。IP數據包同樣把數據分為了兩部分,headdata,並且在發送數據的時候,直接用IP數據包直接裝載以太網的data部分。

head:長度為20到600字節
data:最長為65515字節
而以太網數據包的“數據”部分,最長只有1500字節,因此,如果IP數據包超過了1500字節,它就需要分割成幾個以太網數據包,分開發送了。

 

再回顧一下啊,以太網的頭是包含了自己的MAC地址目標MAC地址的,那如何查找目標MAC地址呢?前輩們弄了一個叫ARP協議的東西專門來解析目標MAC地址。它是如何工作的?首先,它是數據鏈路層的東西,在我們發送一個數據包的時候是包含着對方的IP地址的。例如我(172.13.4.58)想發送一條數據給女朋友(172.13.4.90),首先,我得先拿到女朋友的MAC地址才可以通信。此時,我們會先計算一下我和女朋友是否在一個子網內(子網掩碼)

  • 在一個子網內,直接廣播發送一個數據包

    子網內的計算機發現了這個包之後會返回一個數據包並且帶有MAC地址,這樣就通過IP地址找到了目標主機的MAC地址,接下來就可以進行數據傳輸了。

  • 不在一個子網內,單純的用廣播就不行了,因為廣播只是針對自己內網而言。那怎麼辦,此時會把數據包發給網關,由網關發給其它路由,這樣在整個萬維網裡就可以找到你想要的那個計算機的MAC地址了。
總結
  • ARP就是通過IP地址來查找MAC地址的一套固定協議,它是數據鏈路層的內容。
  • 網絡層的意義:定義了子網, 區分各個局域網
  • IP地址:網絡地址
  • 子網掩碼:計算是否是同一個子網

四、傳輸層

到目前為止,前三層內容已經可以進行數據傳輸了。但是,我們的一台計算機上可以一次性運行多個網絡應用程序,比如,QQ、微信、LOL三個軟件一起運行,都要進行網絡傳輸,但是就前面學習的這三層內容,是沒辦法區分開數據是要發送給哪一個軟件的。那怎麼辦?引入第四層,傳輸層,傳輸層定義了端口的概念,每一個網絡應用程序佔用一個網絡端口,不同的程序就用端口把數據隔離,兩兩互相不影響。

  • 端口:應用程序和網卡的關聯編號
  • 傳輸層:建立端口到端口的通信。
  • 傳輸層有兩種協議:TCPUDP
TCP協議

TCP協議:可靠傳輸,TCP數據包沒有長度限制,理論上可以無限長,但是為了保證網絡的效率,通常TCP數據包的長度不會超過IP數據包的長度,以確保單個TCP數據包不必再分割。

TCP頭放的主要是
源端口
目標端口

 

UDP協議

UDP協議:不可靠傳輸,“報頭”部分一共只有8個字節,總長度不超過65535字節,正好放進一個IP數據包。

其實和郵信是一樣的,寫好地址,寫好接收人,直接裝進信封里,丟進郵箱里就不用你管了,對方什麼時候收,收沒收到,你不知道。

 

五、應用層

用戶使用的都是應用程序,均工作於應用層,大家都可以開發自己的應用程序,數據多種多樣,必須規定好數據的組織形式。對於用於而言最直觀的就是應用層。

  • 應用層:規定應用程序的數據格式

:TCP協議可以為各種各樣的程序傳遞數據,比如Email、WWW、FTP等,那麼,必須有不同協議規定电子郵件、網頁、FTP數據的格式,這些應用程序協議就構成了“應用層”。

總結

以上是對TCP/IP5層協議的解讀,總結一下:

發送數據其實就是一個封裝數據的過程

最後從物理層發出,對方接收到了之後再自下而上一層一層打開拿到數據,以上內容就是一個網絡傳輸的大致過程,其中還有好多細節沒有闡述,但大家知道和了解以上內容,對開發而言足夠了。

 

結束

本來還想加上TCP協議的三次握手四次斷開,奈何考慮到篇幅過大,對讀者不利,權衡再三,決定單獨去寫這部分。

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[ASP.NET Core 3框架揭秘] 文件系統[2]:總體設計

在《》中,我們通過幾個簡單的實例演示從編程的角度對文件系統做了初步的體驗,接下來我們繼續從設計的角度來進一步認識它。這個抽象的文件系統以目錄的形式來組織文件,我們可以利用它讀取某個文件的內容,還可以對目錄或者文件實施監控並及時得到變化的通知。由於IFileProvider對象提供了針對文件系統變換的監控功能,在.NET Core下里類似的功能大都利用一個IChangeToken對象來實現,所以我們在對IFileProvider進行深入介紹之前有必要先來了解一下IChangeToken。

一、IChangeToken

從字面上理解的IChangeToken對象就是一個與某組監控數據關聯的“令牌(Token)”,它能夠在檢測到數據改變的時候及時地對外發出一個通知。如果IChangeToken關聯的數據發生改變,它的HasChanged屬性將變成True。我們可以調用其RegisterChangeCallback方法註冊一個在數據發生改變時可以自動執行的回調,該方法會返回一個IDisposable對象,我們通過用其Dispose方法解除註冊的回調。至於IChangeToken接口的另一個屬性ActiveChangeCallbacks,它表示當數據發生變化時是否需要主動執行註冊的回調操作。

public interface IChangeToken
{
    bool HasChanged { get; }
    bool ActiveChangeCallbacks { get; }
    IDisposable RegisterChangeCallback(Action<object> callback, object state);
}

.NET Core提供了若干原生的IChangeToken實現類型,我們最常使用的是一個名為CancellationChangeToken的實現。CancellationChangeToken的實現原理很簡單,它基本上就是按照如下的形式藉助我們熟悉的CancellationToken對象來發送通知。

public class CancellationChangeToken : IChangeToken
{
    private readonly CancellationToken _token;
    public CancellationChangeToken(CancellationToken token)  => _token = token;
    public bool HasChanged  => _token.IsCancellationRequested; 
    public bool ActiveChangeCallbacks  => true;    
    public IDisposable RegisterChangeCallback(Action<object> callback, object state)  => _token.Register(callback, state);
}

除了CancellationChangeToken,有時也我們也會使用到一個名為CompositeChangeToken的實現。顧名思義,CompositeChangeToken代表由多個IChangeToken組合而成的複合型IChangeToken對象。如下面的代碼片段所示,我們在調用構造函數創建一個CompositeChangeToken對象的時候,需要提供這些IChangeToken對象。對於一個CompositeChangeToken對象來說,只要組成它的任何一個IChangeToken發生改變,其HasChanged屬性將會變成True,而註冊的回調自然會被執行。至於ActiveChangeCallbacks屬性,只要任何一個IChangeToken的同名屬性返回True,該屬性就會返回True。

public class CompositeChangeToken : IChangeToken
{
    public bool  ActiveChangeCallbacks { get; }
    public IReadOnlyList<IChangeToken>  ChangeTokens { get; }
    public bool  HasChanged { get; }
   
    public CompositeChangeToken(IReadOnlyList<IChangeToken> changeTokens);   
    public IDisposable RegisterChangeCallback(Action<object> callback, object state);   
}

我們可以直接調用IChangeToken提供的RegisterChangeCallback方法來註冊在接收到數據變化通知后的回調操作,但是更常用的方式則是直接調用靜態類型ChangeToken提供的如下兩個OnChange方法重載來進行回調註冊,這兩個方法的第一個參數需要被指定為一個用來提供IChangeToken對象的Func<IChangeToken>委託。

public static class ChangeToken
{
    public static IDisposable OnChange(Func<IChangeToken> changeTokenProducer,  Action changeTokenConsumer) ;
    public static IDisposable OnChange<TState>(Func<IChangeToken> changeTokenProducer,  Action<TState> changeTokenConsumer, TState state) ;
}

二、IFileProvider

在了解了IChangeToken是怎樣一個對象之後,我們將關注轉移到文件系統的核心接口IFileProvider上,該接口定義在NuGet包“Microsoft.Extensions.FileProviders.Abstractions”中。我們在《》做了幾個簡單的實例演示,它們實際上體現了文件系統承載的三個基本功能,而這三個基本功能分別體現在IFileProvider接口如下所示的三個方法中。

public interface IFileProvider
{    
    IFileInfo GetFileInfo(string subpath);
    IDirectoryContents GetDirectoryContents(string subpath);
    IChangeToken Watch(string filter);
}

三、IFileInfo

雖然文件系統採用目錄來組織文件,但是不論是目錄還是文件都通過一個IFileInfo對象來表示,至於具體是目錄還是文件則通過IFileInfo的IsDirectory屬性來確定。對於一個IFileInfo對象,我們可以通過只讀屬性Exists判斷指定的目錄或者文件是否真實存在。至於另外兩個屬性NamePhysicalPath,它們分別表示文件或者目錄的名稱和物理路徑。屬性LastModified返回一個時間戳,表示目錄或者文件最終一次被修改的時間。對於一個表示具體文件的IFileInfo對象來說,我們可以利用屬性Length得到文件內容的字節長度。如果我們希望讀取文件的內容,可以藉助於CreateReadStream方法返回的Stream對象來完成。

public interface IFileInfo
{
    bool Exists { get; }
    bool  IsDirectory { get; }
    string Name { get; }
    string PhysicalPath { get; }
    DateTimeOffset LastModified { get; }
    long Length { get; }

    Stream CreateReadStream();
}

IFileProvider接口的GetFileInfo方法會根據指定的路徑得到表示所在文件的IFileInfo對象。換句話說,雖然一個IFileInfo對象可以用於描述目錄和文件,但是GetFileInfo方法的目的在於得到指定路徑返回的文件而不是目錄(我個人不太認同這種令人產生歧義的API設計)。一般來說,不論指定的文件是否存在,該方法總會返回一個具體的IFileInfo對象,因為目標文件的存在與否是由該對象的Exists屬性來確定的。

四、IDirectoryContents

如果希望得到某個目錄的內容,比如需要查看多少文件或者子目錄包含在這個目錄下,我們可以調用IFileProvider對象的GetDirectoryContents方法並將所在目錄的路徑作為參數。目錄內容通過該方法返回的IDirectoryContents對象來表示。如下面的代碼片段所示,一個IDirectoryContents對象實際上是一組IFileInfo對象的集合,組成這個集合的所有IFileInfo自然就是對包含在這個目錄下的所有文件和子目錄的描述。和GetFileInfo方法一樣,不論指定的目錄是否存在,GetDirectoryContents方法總是會返回一個具體的IDirectoryContents對象,它的Exists屬性會幫助我們確定指定目錄是否存在。

public interface IDirectoryContents : IEnumerable<IFileInfo>
{
    bool Exists { get; }
}

五、監控目錄或者文件更新

如果我們希望監控IFileProvider所在目錄或者文件的變化,我們可以調用它的Watch方法,當然前提是對應的IFileProvider對象提供了這樣的監控功能。這個方法接受一個字符串類型的參數filter,我們可以利用這個參數指定一個針對“文件匹配模式(File Globing Pattern)”表達式(以下簡稱Globing Pattern表達式)來篩選需要監控的目標目錄或文件。

Globing Pattern表達式比正則表達式簡單多了,它只包含“*”一種“通配符”,如果硬說它包含兩種通配符的話,那麼另一個通配符是“**”。Globing Pattern表達式體現為一個文件路徑,其中“*”代表所有不包括路徑分隔符(“/”或者“\”)的所有字符,而“**”則代表包含路徑分隔符在內的所有字符。下錶給出了幾個典型的Globing Pattern表達式和它們代碼的文件匹配語義。






















Globing Pattern表達式

匹配的文件

src/foobar/foo/settings.*

 

子目錄“src/foobar/foo/”(不含其子目錄)下名為“settings”的所有文件,比如settings.jsonsettings.xmlsettings.ini等。

src/foobar/foo/*.cs

 

子目錄“src/foobar/foo/”(不含其子目錄)下的所有.cs文件。

src/foobar/foo/*.*

子目錄“src/foobar/foo/”(不含其子目錄)下所有文件。

src/**/*.cs

子目錄“src”(含其子目錄)下的所有.cs文件。

一般來說,不論是調用IFileProvider對象的GetFileInfo或GetDirectoryContents方法所指定的目標文件或目錄的路徑,還是調用Watch方法指定的篩選表達式,都是一個針對當前IFileProvider對象映射根目錄的相對路徑。指定的這個路徑可以採用“/”字符作為前綴,但是這個前綴是不必要的。換句話說,如下所示的這兩組程序是完全等效的。

路徑不包含前綴“/”

var dirContents = fileProvider.GetDirectoryContents("foobar");
var fileInfo = fileProvider.GetFileInfo("foobar/foobar.txt");
var changeToken = fileProvider.Watch("foobar/*.txt");

路徑包含前綴“/”

var dirContents = fileProvider.GetDirectoryContents("/foobar");
var fileInfo = fileProvider.GetFileInfo("/foobar/foobar.txt");
var changeToken = fileProvider.Watch("/foobar/*.txt");

總的來說,以IFileProvider對象為核心的文件系統在設計上看是非常簡單的。除了IFileProvider接口之外,文件系統還涉及到其他一些對象,比如IDirectoryContents、IFileInfo和IChangeToken等,下圖所示的UML展示了這些接口以及它們之間的關係。

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