一秒看完,2020 最新各縣市電動機車補助總整理

電動機車補助是所有想要購車的朋友最關心的議題,由於各縣市環保局的補助金額不同,常常看得一頭霧水,今年我們一樣整理了這張比較表讓你一眼就能看完,還可以幫你排序找出補助最多的縣市喔。

電動機車補助分為中央與地方兩部分,2020 年的中央補助來自工業局與環保署,不分縣市都能獲得汰舊換新最高 1 萬 2 千元補助,新購電動機車則是 7 千元。

比較麻煩的是,地方政府的補助配合施政方針而有所不同,我們幫各位全部整理在一張表內,這個金額包含了中央與地方政府的補助,讓大家可以快速看清楚,點擊欄位還能自動排序唷。

金門的補助金額從去年 4 月公佈後就從最後一名變成冠軍,今年依然延續高額補助,成為各縣市補助最給力的地方政府。

花蓮台東則是依靠花東基金的補助,而擁有不錯的額度,然而花東基金有名額限制,要獲得補助的朋友需要把握時間申請。

在今年度的補助中,還有一些縣市佛心提供了中低收入戶補助,我們另外整理出列表如下,趕快分享給符合資格的朋友看看吧。

以上是我們為各位整理 2020 年電動機車補助金額的資料,其中未包含交通部提供的 ABS 與 CBS 煞車系統補助(1,000 元),此外值得注意的是,各縣市對於新款七期燃油機車也都有提供相關補助,本表僅供參考,實際購車金額還是要與經銷商確認。

如果想要了解各縣市政府補助金額的細節資料,也可以參考環保署提供的,裡面還有聯絡方式可供確認唷。

(合作媒體:。首圖來源:攝)

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Gogoro 計劃在美推出電動腳踏車「Gogoro Eeyo」,歐洲、台灣夏季登場

Gogoro 醞釀推出的全新服務「Gogoro Eeyo」有了最新消息,從 Gogoro Eeyo 社群帳號顯示,是來自 Gogoro 的電動腳踏車,預計 5 月於美國推出,歐洲、台灣則在夏季登場。

目前 Gogoro 官方已為 Gogoro Eeyo 開設社群帳號如 、、,在介紹中僅說明來自 Gogoro 的電動腳踏車,首發將在 5 月於美國推出,歐洲、台灣則預計在夏季登場,此外還加上表情符號來敘述,Gogoro 將從核心服務的電動機車,拓展到電動腳踏車的新領域。

Gogoro 在電動機車、換電系統、共享機車等領域發展成熟,然而目前針對 Gogoro Eeyo 尚未有更進一步的資訊,像是 Gogoro Eeyo 是自家設計或與他廠合作的電動腳踏車?其電動腳踏車有何特色功能?採用隨車充電還是 Gogoro Network 的電池交換網路?會有如同 GoShare 架構的共享腳踏車服務、或定點租還的「電動版 YouBike」、亦或只單賣電動腳踏車?疫情影響下 Gogoro 又將如何布局美國市場?

而從 Gogoro 向智慧財產局提交的商標資料加以推測,Gogoro Eeyo 外型可能與 Gogoro VIVA 相似,採充電系統而非換電方式;有獨立 App 可以控制,車上配有安全帽,還提供行車記錄的功能。

Gogoro Eeyo 整個產品或服務都令人好奇,筆者相信 Gogoro Eeyo 將讓不少台灣民眾期待,《科技新報》也將為讀者帶來後續報導。

(合作媒體:。首圖來源:)

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智慧充電管理軟體真的有效,加州電動交通車隊省下 40% 電費

隨著綠能推展,全球無數新創事業應運而生,宣稱智慧軟體能在能源多元化時代為顧客省錢,也包括電動車隊的智慧充電管理系統,這些系統真能達到宣稱的效益嗎?如今第一波實際使用的成果已逐漸顯現。新創事業 Amply Power 於 2020 年 4 月發表系統應用於北加州康特拉科斯塔郡 Tri Delta 交通車隊電動車的成效,自 2020 年初以來,為車隊節省了 40% 電費。

隨著都市市區環保意識上升,以及各國推動減碳,加上電池降價使得電動車購置成本降低,越來越多公車與交通車隊改用電動車,目前全球有超過 200 家交通車隊採用電動車,並預計到 2025 年電動巴士將占全球交通車隊 30%。

Tri Delta 早在 2018 年就已經開始加入潮流,當時只先測試 4 輛電動車,2 輛來自比亞迪、2 輛來自加州電動巴士廠 Proterra,即使只是先測試 4 輛,對車隊的後勤作業就造成相當大的改變。少了 4 輛車需要柴油與一般引擎車的維修,但多出與電力公司交涉、升級變電器、安裝高壓電力裝置等任務,僅 4 輛車就導致最高電力需求負載高達 300 千瓦,這下突然得處理很多過去不曾想過的電力節費問題。

於是 2019 年底 Tri Delta 決定採用 Amply Power 的智慧充電管理軟體,由軟體管理充電時間,挑選電費較低的離峰時間充電,以節省電費,但又同時確保要用車的時候電力有充飽,車隊後勤人員不再需要思考何時插上充電座比較省錢,讓軟體決定就好了。此外,改採電動車之後,最大的困擾就是一旦充電沒有插好,等到隔天要用車,車子沒電才發現,就會造成調度嚴重問題,使用充電管理軟體後,充電若沒插好,軟體會發出警告,一勞永逸解決了這個防呆問題。

充電管理結果能否擴大適用還待驗證

使用充電管理軟體的期間,Tri Delta 的電力公司太平洋瓦電(PG&E)調整過尖峰用電時間表,Tri Delta 本身用電變化也讓所屬費率區間有變動,過去這些都會造成負責充電的員工傷透腦筋,每週的最佳充電時間都不同,一不小心就讓公司承受高額電費,這些變動更顯出充電管理軟體的重要性,充電管理軟體會自動依據電力公司的時間表與公式調整,算出最划算的充電時間。

經過幾個月使用下來,Tri Delta 節省了高達 40% 電費支出,這還只是第一季,進入夏季後,尖峰用電費率落差更大,會讓充電管理的效益更明顯。

不過,這僅是 4 輛電動車的充電管理結果,能否擴大適用到上百台規模的大車隊,尚需進一步驗證。不過越大的車隊,原理上來說,充電管理能達到的效益會更顯著,不僅節省電費更多,軟體最佳化分配車輛充電的時間,更可以讓硬體投資也跟著減少,例如設置較少充電座,或讓電力設備不需太大規模升級,節省建設成本與工程時間。

Amply Power 此實證案例,不僅證明充電管理的重要性,為許多管理軟體新創事業開創市場,另一方面,也同時為整個電動車產業打了一劑定心針:電動巴士車隊雖然成本較高,但可仰賴電費比燃料費用便宜來達成經濟效益,如今這商業模式面臨挑戰,因油價在全球新冠病毒疫情影響下降到低點,電動車的費用優勢可能消失,但是,若充電管理能省下 40% 電費,那麼,電動車隊尚可取回一部分競爭優勢。

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特斯拉要求員工 4/29 復工,加州工廠可能提前恢復生產

特斯拉已通知部分員工,要求 4 月 29 日重返工作崗位,雖然加州超級工廠所在地的公共衛生部門還沒有公告解除和放鬆居家隔離。特斯拉要求員工提前復工是為了 5 月 3 日前準備好恢復生產。

特斯拉加州超級工廠所在地 Fremont 的公共衛生部門仍然沒有解除居家隔離,超級工廠屬於非必要生產製造工廠,僅可維持最基本營運,生產線處於停產狀態。特斯拉計劃在 5 月 4 日恢復生產,但在正式復工前主管已通知部分員工,要求 4 月 29 日到工廠報到,主要是沖壓、油漆業務員工。特斯拉沒有透露提前復工的員工數量。

Fremont 所屬 Alameda 郡新聞發言人 Ray Kelly 表示,目前居家隔離沒有任何調整,預期 5 月 3 日前公共衛生部門會說明,可能延長、放鬆或完全解除。

特斯拉加州工廠在 3 月 19 日接到政府部門通知,必須停止生產,特斯拉沒有第一時間配合政府部門調整生產線,繼續生產了 5 天,法務團隊也持續與政府部門溝通,特斯拉認為電動車生產屬於必要業務,不能因居家隔離停產,同時為員工提供必要的健康保障措施。停產前特斯拉會測量進入工廠的員工體溫,並向部分員工發放口罩。

政府部門強制要求停工後,特斯拉通知所有員工,除必要工作外,所有員工在家上班,部分無法在家工作的員工列為休假,降低員工薪水,並停止與外部承包商臨時性員工合作。

儘管員工對復工非常期待,但工廠環境和作業方式將使降低傳染變得困難。截至 4 月 26 日,Alameda 郡共報告 1,468 例武漢肺炎病例,52 例死亡,特斯拉工廠大部分員工都住在這區。

選擇在 4 月 29 日部分員工提前復工,對特斯拉意義不僅是工廠恢復營運,也是 4 月 29 日發表第一季財報的日子,投資者會很樂見工廠恢復生產。加州超級工廠生產 Model Y、Model 3、Model X、Model S 電動車,據 Credit Suisse 的分析師估計,關閉後特斯拉每週至少虧損 3 億美元。

關於汽車製造公司何時恢復營運、保障員工安全仍有許多爭議,豐田、Volkswagen、Hyundai 等汽車廠商都計劃 5 月初恢復生產,但汽車工人聯合會代表認為,過早恢復生產對員工非常危險。

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急轉彎!特斯拉取消提前復工,股價由漲轉跌

先前消息傳出,電動車大廠特斯拉(Tesla)要求員工於 29 日返回工作崗位,以便讓加州佛利蒙(Fremont)組裝廠恢復生產。但隨著該廠所在的舊金山灣區六郡宣佈延長居家禁令,特斯拉政策急轉彎,已通知員工無需提前復工。

CNBC 報導,根據特斯拉的內部信件,24 日和週末,特斯拉管理層要求數十名員工於 29 日重返工作崗位,讓佛利蒙廠產線重啟運作。不過,由於舊金山灣區六郡(舊金山、聖克拉拉、聖馬刁、馬林、康特拉哥斯,以及佛利蒙廠所在的阿拉米達郡)27 日宣佈,將「就地避難」(shelter-in-place)令的期限由 5 月 4 日延長至 5 月底,特斯拉隨後也取消本週的復工計畫。

特斯拉人力資源部週一發送內部訊息向員工表示:「按照執行領導團隊的指示,我們將不會在 4 月 29 日星期三恢復工作。請忽略關於本週復工的所有訊息和指示。」

報導指出,特斯拉佛利蒙廠生產 Model S 和 Model X 車型,以及較新的 Model 3 和 Model Y 車型,銷往北美和歐洲市場。位於中國上海的組裝廠,先前也因疫情短暫關閉約兩週,但在當地政府的協助下迅速恢復運作,目前每週營運 6 天。

在佛利蒙廠有望提前復工的利多消息帶動下,27 日特斯拉股價大漲 10.15% 收 798.75 美元,但取消復工的消息公佈後,盤後股價挫跌 2.10% 至 782.00 美元。今年以來,特斯拉股價累計飆漲 90.98%。

《華爾街日報》先前報導,根據特斯拉 4 月 2 日資料,2020 年第一季交車數達 88,400 輛,較去年同期成長 40%,雖然疫情導致整體車市市況不振,但特斯拉仍維持原先銷售目標。

今年初,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)預估,特斯拉今年電動車銷量將維持強勁成長,比去年至少成長 36%,全球總交車數可望「輕鬆突破」(comfortably exceed)50 萬輛。

特斯拉預計 29 日發表 2020 年第一季財報。

(本文內文由  授權使用;首圖來源: CC BY 2.0)

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吃到飽變吃不飽?電動機車商用資費為何如此難算?

近日 Gogoro 電池月租吃到飽方案引發爭議,對於如何定義商用,以及如何舉證開罰,各界都有不同看法,但 Gogoro 先是強調不再寬待,昨夜又臨時發表聲明政策轉彎,然而品牌形象已經產生傷害。究竟 Gogoro 為何如此堅持,而電動機車的資費又應該怎麼設計會更合理呢?

近日由於網友貼出了一張 Gogoro 寄送的「違規使用通知信」,而讓吃到飽方案成為爭論焦點。我們快速整理一下目前的重點。

  1. Gogoro 月租 899 吃到飽方案,禁止商業使用。
  2. 連續兩個月里程超過 1,600 公里,將被視為商業使用而開罰。
  3. 用戶收到通知後,可以回寄照片證明是用於出遊或長程通勤,即可免罰。
  4. 有路人開始檢舉外送員騎 gogoro 送餐。
  5. Gogoro 發公開信,5/10 起若被檢舉,無論里程長短,將直接變更為商用方案。
  6. Gogoro 修改標準,需連續兩個月里程超過 1,600 公里且被檢舉商業使用才開罰。

且不談這次資費爭議,我們此時可以想的一件事情是,如果燃油車終將被淘汰,電動車需要怎樣的能源費用標準才合理?

假設以每月 1,600 公里為使用里程來計算,目前各種能源方案以 Gogoro 商業型最貴,七期燃油車最便宜,充電式機車在光陽調降月租費用之後,如果採用兩顆電池方案,再加上全部在家充電,費用也相當便宜。

每月騎 1,600 公里,機車能源費用比較。(圖片來源:科技新報製)

不過 IONEX 方案並未說明是否可作為商業使用,而且月租費 398 方案限定綁約兩年,期滿後回到原價 598 元,這個方案還提供 2,000 公里里程,算是相當優惠,如果能夠在家充電的話,是一個不錯的選項。(充電時間約 4 小時)

而燃油車在油價狂降的此刻,商用優勢更為明顯,即使九五汽油價格回升到 30 元,每月費用仍然不到一千元,當然前提是要騎乘七期燃油車,才有每公升 50 公里的低油耗表現。

Gogoro 商業方案的天價,讓人望之卻步,為什麼會訂出這麼高的金額呢?雖然 Gogoro 官方並未明說,但顯然換電站建置與電池成本,如果在頻繁換電情況下,確實讓 Gogoro 電網不堪負荷,而原本換電的優勢也因為電池來不及充飽而打折,因此官方才祭出強硬手腕。

Gogoro 第二次政策轉彎,重新定義吃到飽違約標準。(Source:)

但 Gogoro 滿街跑對於官方來說又是最佳宣傳,所以之前才會容許模糊地帶存在,但是當其他車主開始檢舉之後,官方也不得不有所回應。經過兩次轉彎,最新的定調是,連續兩個月里程超過 1,600 公里且經檢舉才會視為商業使用。換句話說,如果偶爾兼差外送,並不會被追討違約金。

按照 Gogoro 官方說法,為了 99% 的用戶著想,他們願意放寬認定標準,但也看得出來,換電站與電池流通量不足,才是這次爭議真正的核心。否則何必為了 0.3% 的極少數用戶,而鬧出滿城風雨。

而充電式機車像是 e-moving 推出的商用版 ie PICKUP,則看準 Gogoro 在這個領域的不足,期望能夠搶佔商用電動機車市場,電池租賃方案分別為 399 元/月基礎型(家充不限里程)、599 元/月輕量型提供 100 分鐘超級充電時數、799 元/月進階型提供 400 分鐘,合約皆為 2 年一簽,車輛定價則為 83,800 元。

光陽 IONEX 的電池租用方案費用較低,但需要用戶自行在家充電,或是找快充站付費充電。(圖片來源:)

那麼充電式機車會是商用機車的新未來嗎?這仍要取決於未來充電式機車的性能是否有充足進步,以 IONEX 為例,定價 66,800 元新台幣,極速在 60 km/h 以下,在理想狀態下的滿電續航里程為 60 km,而快充到滿需要一個小時(額外付費),要作為商業使用,恐怕還有所不足。更何況當前資費方案,其實是因為用戶量極少,才推出的短期優惠,未來如果用戶增加,會否漲價,或是加入禁止商用條款也未可知。

電動車要商用化的另一項挑戰,來自於維修保養體系,對於商業用戶來說,時間就是金錢,而據點少、難預約的電動機車服務站,在這一點就輸給發展許久的油車一大截了。

以目前兩種電動機車的型態來看,換電系統對於使用者來說比較符合商用需求,但營運商成本較高;充電系統雖然有價格優勢,卻輸在車輛性能與時間彈性上。在可見的將來,全面禁用燃油車幾乎已是定局,若要讓商用機車能夠全面電動化,勢必需要更多的基礎建設(充電站、換電站、保修據點)才能拉低成本與里程焦慮,在那之前,恐怕難有比現在更好的作法。

最終我們建議,Gogoro 不該繼續在模糊地帶打轉,而是仔細估算商用方案的定價,相信如果能夠將方案價格調降到 1,500 元以下,或是與外送平台、快遞業者合作推優惠方案,讓商用族群可以正正當當的「吃到飽」,而不是每個月精算里程才是正途。試想,如果滿街的外送員都騎電動車,不正是電動車的一大勝利嗎?

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「居家避疫」未解封,特斯拉宣布延期復工至少一週

美國加州尚未解除居家避疫(Shelter in Place)令,電動車大廠特斯拉(Tesla)位於加州費利蒙(Fremont)的組裝廠生產因此陷入停頓。5 月 1 日,特斯拉以電子郵件通知正在休無薪假的美國員工,將延期復工至少一週,具體時間待定。

CNBC、路透社報導,由於舊金山灣區六郡(包括舊金山、聖克拉拉、聖馬刁、馬林、康特拉哥斯,以及佛利蒙廠所在的阿拉米達郡)下達居家避疫令,特斯拉佛利蒙廠已於 3 月 24 日暫停生產。因疫情未完全降溫,當地政府 4 月 27 日宣布,將居家避疫令期限由 5 月 4 日延長至 5 月底,特斯拉隨後也取消原定復工計畫。

特斯拉北美人力資源主管 Valerie Capers Workman 在內部電子郵件表示,主管通知復工日期之前,休無薪假中的員工將保持休假狀態,預計需至少再等一週。在休無薪假期間,員工保有領取失業救濟金的資格,而在家工作或維持工廠基本營運的員工也將維持現有作業方式,直到另行通知。

受疫情因素影響,4 月 7 日,特斯拉宣布啟動無薪假機制,所有時薪制員工休假至 5 月 4 日,可在家工作或任職必要職務的月薪制員工,依據職等不同,暫時減薪 10%~30% 不等,其餘無法在家工作,且未分配到必要工作的月薪制員工,也必須休無薪假。

在此之前,特斯拉已通知人力派遣公司,針對加州費利蒙廠及內華達州的電動車電池廠實施裁員,影響約數百名約聘員工。

1 日特斯拉股價重挫 10.30% 收 701.32 美元,原因是特斯拉執行長(Elon Musk)在 Twitter 發文稱,他認為特斯拉的股價過高。今年以來,特斯拉股價累計飆漲 67.65%,遠優於大盤標普 500 指數同期間挫跌 12.38%。

(本文內文由  授權使用;首圖來源:Windell Oskay from Sunnyvale, CA, USA [], )

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談反應式編程在服務端中的應用,數據庫操作優化,提速 Upsert

反應式編程在客戶端編程當中的應用相當廣泛,而當前在服務端中的應用相對被提及較少。本篇將介紹如何在服務端編程中應用響應時編程來改進數據庫操作的性能。

開篇就是結論

接續上一篇《談反應式編程在服務端中的應用,數據庫操作優化,從 20 秒到 0.5 秒》之後,這次,我們帶來了關於利用反應式編程進行 upsert 優化的案例說明。建議讀者可以先閱讀一下前一篇,這樣更容易理解本篇介紹的方法。

同樣還是利用批量化的思路,將單個 upsert 操作批量進行合併。已達到減少數據庫鏈接消耗從而大幅提升性能的目的。

業務場景

在最近的一篇文章《十萬同時在線用戶,需要多少內存?——Newbe.Claptrap 框架水平擴展實驗》中。我們通過激活多個常駐於內存當中的 Claptrap 來實現快速驗證 JWT 正確性的目的。

但,當時有一個技術問題沒有得到解決:

Newbe.Claptrap 框架設計了一個特性:當 Claptrap Deactive 時,可以選擇將快照立即保存到數據庫。因此,當嘗試從集群中關閉一個節點時,如果節點上存在大量的 Claptrap ,那麼將產生大量的數據庫 upsert 操作。瞬間推高數據庫消耗,甚至導致部分錯誤而保存失敗。

一點點代碼

有了前篇的 IBatchOperator,那麼留給這篇的代碼內容就非常少了。

首先,按照使用上一篇的 IBatchOperator 編寫一個支持操作的 Repository,形如以下代碼:

public class BatchUpsert : IUpsertRepository
{
private readonly IDatabase _database;
private readonly IBatchOperator<(int, int), int> _batchOperator;

public BatchUpsert(IDatabase database)
{
_database = database;
var options = new BatchOperatorOptions<(int, int), int>
{
BufferCount = 100,
BufferTime = TimeSpan.FromMilliseconds(50),
DoManyFunc = DoManyFunc
};
_batchOperator = new BatchOperator<(int, int), int>(options);
}

private Task<int> DoManyFunc(IEnumerable<(int, int)> arg)
{
return _database.UpsertMany(arg.ToDictionary(x => x.Item1, x => x.Item2));
}

public Task UpsertAsync(int key, int value)
{
return _batchOperator.CreateTask((key, value));
}
}

然後,只要實現對應數據庫的 UpsertMany 方法,便可以很好地完成這項優化。

各種數據庫的操作

結合 Newbe.Claptrap 現在項目的實際。目前,被支持的數據庫分別有 SQLite、PostgreSQL、MySql 和 MongoDB。以下,分別對不同類型的數據庫的批量 Upsert 操作進行說明。

由於在 Newbe.Claptrap 項目中的 Upsert 需求都是以主鍵作為對比鍵,因此以下也只討論這種情況。

SQLite

根據官方文檔,使用 INSERT OR REPLACE INTO 便可以實現主鍵衝突時替換數據的需求。

具體的語句格式形如以下:

INSERT OR REPLACE INTO TestTable (id, value)
VALUES
(@id0,@value0),
...
(@idn,@valuen);

因此只要直接拼接語句和參數調用即可。需要注意的是,SQLite 的可傳入參數默認為 999,因此拼接的變量也不應大於該數量。

官方文檔:INSERT

PostgreSQL

眾所周知,PostgreSQL 在進行批量寫入時,可以使用高效的 COPY 語句來完成數據的高速導入,這遠遠快於 INSERT 語句。但可惜的是 COPY 並不能支持 ON CONFLICT DO UPDATE 子句。因此,無法使用 COPY 來完成 upsert 需求。

因此,我們還是回歸使用 INSERT 配合 ON CONFLICT DO UPDATE 子句,以及 unnest 函數來完成批量 upsert 的需求。

具體的語句格式形如以下:

INSERT INTO TestTable (id, value)
VALUES (unnest(@ids), unnest(@values))
ON CONFLICT ON CONSTRAINT TestTable_pkey
DO UPDATE SET value=excluded.value;

其中的 ids 和 values 分別為兩個等長的數組對象,unnest 函數可以將數組對象轉換為行數據的形式。

注意,可能會出現 ON CONFLICT DO UPDATE command cannot affect row a second time 錯誤。

因此如果嘗試使用上述方案,需要在傳入數據庫之前,先在程序中去重一遍。而且,通常來說,在程序中進行一次去重可以減少向數據庫中傳入的數據,這本身也很有意義。

官方文檔:unnest 函數
官方文檔:Insert 語句

MySql

MySql 與 SQLite 類似,支持 REPLACE 語法。具體語句形式如下:

REPLACE INTO TestTable (id, value)
VALUES
(@id0,@value0),
...
(@idn,@valuen);

官方文檔:REPLACE 語句

MongoDB

MongoDB 原生支持 bulkWrite 的批量傳輸模式,也支持 replace 的 upsert 語法。因此操作非常簡單。

那麼這裏展示一下 C# 操作方法:

private async Task SaveManyCoreMany(
IDbFactory dbFactory,
IEnumerable<StateEntity> entities)
{
var array = entities as StateEntity[] ?? entities.ToArray();
var items = array
.Select(x => new MongoStateEntity
{
claptrap_id = x.ClaptrapId,
claptrap_type_code = x.ClaptrapTypeCode,
version = x.Version,
state_data = x.StateData,
updated_time = x.UpdatedTime,
})
.ToArray();

var client = dbFactory.GetConnection(_connectionName);
var db = client.GetDatabase(_databaseName);
var collection = db.GetCollection<MongoStateEntity>(_stateCollectionName);

var upsertModels = items.Select(x =>
{
var filter = new ExpressionFilterDefinition<MongoStateEntity>(entity =>
entity.claptrap_id == x.claptrap_id && entity.claptrap_type_code == x.claptrap_type_code);
return new ReplaceOneModel<MongoStateEntity>(filter, x)
{
IsUpsert = true
};
});
await collection.BulkWriteAsync(upsertModels);
}

這是從 Newbe.Claptrap 項目業務場景中給出的代碼,讀者可以結合自身需求進行修改。

官方文檔:db.collection.bulkWrite ()

通用型解法

優化的本質是減少數據庫鏈接的使用,盡可能在一個鏈接內完成更多的工作。因此如果特定的數據庫不支持以上數據庫類似的操作。那麼還是存在一種通用型的解法:

  1. 以盡可能快地方式將數據寫入一臨時表
  2. 將臨時表的數據已連表 update 的方式更新的目標表
  3. 刪除臨時表

UPDATE with a join

性能測試

以 SQLite 為例,嘗試對 12345 條數據進行 2 次 upsert 操作。

單條併發:1 分 6 秒

批量處理:2.9 秒

可以在該鏈接找到測試的代碼。

樣例中不包含有 MySql、PostgreSQL 和 MongoDB 的樣例,因為沒有優化之前,在不提高連接池的情況下,一併發基本就爆炸了。所有優化的結果是直接解決了可用性的問題。

所有的示例代碼均可以在代碼庫中找到。如果 Github Clone 存在困難,也可以點擊此處從 Gitee 進行 Clone

常見問題解答

此處對一些常見的問題進行解答。

客戶端是等待批量操作的結果嗎?

這是一個很多網友提出的問題。答案是:是的。

假設我們公開了一個 WebApi 作為接口,由瀏覽器調用。如果同時有 100 個瀏覽器同時發出請求。

那麼這 100 個請求會被合併,然後寫入數據庫。而在寫入數據庫之前,這些客戶端都不會得到服務端的響應,會一直等待。

這也是該合併方案區別於普通的 “寫隊列,后寫庫” 方案的地方。

原理上講,這種和 bulkcopy 有啥不一樣?

兩者是不相關,必須同時才有作用的功能。
首先,代碼中的 database.InsertMany 就是你提到的 bulkcopy。

這個代碼的關鍵不是 InsertMany ,而是如何將單次的插入請求合併。
試想一下,你可以在 webapi 上公開一個 bulkcopy 的 API。
但是,你無法將來自不同客戶端的請求合併在同一個 API 裏面來調用 bulkcopy。
例如,有一萬個客戶端都在調用你的 API,那怎麼合併這些 API 請求呢?

如果如果通過上面這種方式,雖然你只是對外公開了一個單次插入的 API。你卻實現了來自不同客戶端請求的合併,變得可以使用 bulkcopy 了。這在高併發下很有意義。

另外,這符合開閉的原理,因為你沒有修改 Repository 的 InsertOne 接口,卻實現了 bulkcopy
的效果。

如果批量操作中一個操作異常失敗是否會導致被合併的其他操作全部失敗?

如果業務場景是合併會有影響,那當然不應該合併。

批量操作一個失敗,當然是一起失敗,因為底層的數據庫事務肯定也是一起失敗。

除非批量接口也支持對每個傳入的 ID 做區別對待。典型的,比如 mongodb 的 bulkcopy 可以返回哪些成功哪些失敗,那麼我們就有能力設置不同的 Tcs 狀態。

哪些該合併,哪些不該合併,完全取決於業務。樣例給出的是如果要合併,應該怎麼合併。不會要求所有都要合併。

Insert 和 Upsert 都說了,那 Delete 和 Select 呢?

筆者籠統地將該模式稱為 “反應式批量處理”。要確認業務場景是否應用該模式,需要具備以下這兩個基本的要求:

  • 業務下游的批量處理是否會比累積的單條處理要快,如果會,那可以用
  • 業務上游是否會出現短時間的突增頻率的請求,如果會,那可以用

當然,還需要考量,比如:下游的批量操作能否卻分每個請求的結果等等問題。但以上兩點是一定需要考量的。

那麼以 Delete 為例:

  • Delete Where In 的速度會比 Delete = 的速度快嗎?試一下
  • 會有突增的 Delete 需求嗎?想一下

小小工具 Zeal

筆者是一個完整存儲過程都寫不出來的人。能夠查閱到這些數據庫的文檔,全靠一款名為 Zeal 的離線文檔查看免費軟件。推薦給您,您也值得擁有。

Zeal 官網地址:https://zealdocs.org/

最後但是最重要!

最近作者正在構建以反應式Actor模式事件溯源為理論基礎的一套服務端開發框架。希望為開發者提供能夠便於開發出 “分佈式”、“可水平擴展”、“可測試性高” 的應用系統 ——Newbe.Claptrap

本篇文章是該框架的一篇技術選文,屬於技術構成的一部分。如果讀者對該內容感興趣,歡迎轉發、評論、收藏文章以及項目。您的支持是促進項目成功的關鍵。

如果你對該項目感興趣,你可以通過 github issues 提交您的看法。

如果您無法正常訪問 github issue,您也可以發送郵件到 newbe-claptrap@googlegroups.com 來參与我們的討論。

點擊鏈接 QQ 交流【Newbe.Claptrap】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5uJGXf5。

您還可以查閱本系列的其他選文:

  • Newbe.Claptrap – 一套以 “事件溯源” 和 “Actor 模式” 作為基本理論的服務端開發框架
  • 十萬同時在線用戶,需要多少內存?——Newbe.Claptrap 框架水平擴展實驗
  • 談反應式編程在服務端中的應用,數據庫操作優化,從 20 秒到 0.5 秒
  • 談反應式編程在服務端中的應用,數據庫操作優化,提速 Upsert
  • Newbe.Claptrap 項目周報 1 – 還沒輪影,先用輪跑

GitHub 項目地址:https://github.com/newbe36524/Newbe.Claptrap

Gitee 項目地址:https://gitee.com/yks/Newbe.Claptrap

 

  • 本文作者: newbe36524
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SpringBoot2.x的依賴管理

前提

這篇文章是《SpringBoot2.x入門》專輯的第1篇文章,使用的SpringBoot版本為2.3.1.RELEASEJDK版本為1.8

主要梳理一下SpringBoot2.x的依賴關係和依賴的版本管理,依賴版本管理是開發和管理一個SpringBoot項目的前提。

SpringBoot其實是通過starter的形式,對spring-framework進行裝箱,消除了(但是兼容和保留)原來的XML配置,目的是更加便捷地集成其他框架,打造一個完整高效的開發生態。

SpringBoot依賴關係

因為個人不太喜歡Gradle,所以下文都以Maven舉例。

SpringCloud的版本(SpringCloud的正式版是用倫敦地鐵站或者說倫敦某地名的英文名稱作為版本號,例如比較常用的F版本Finchley就是位於倫敦北部芬奇利)管理不同,SpringBoot的依賴組件發布版本格式是:X.Y.Z.RELEASE。因為SpringBoot組件一般會裝箱為starter,所以組件的依賴GAV一般為:org.springframework.boot:spring-boot-starter-${組件名}:X.Y.Z.RELEASE,其中X是主版本,不同的主版本意味着可以放棄兼容性,也就是SpringBoot1.xSpringBoot2.x不保證兼容性,而組件名一般是代表一類中間件或者一類功能,如data-redisspring-boot-starter-data-redis,提供Redis訪問功能)、jdbcspring-boot-starter-jdbc,提供基於JDBC驅動訪問數據庫功能)等等。以SpringBoot當前最新的發布版本2.3.1.RELEASEorg.springframework.boot:spring-boot-starter:jar:2.3.1.RELEASE為例,用mvn dependency:tree分析它的依賴關係如下:

這個依賴樹也印證了starter是基於Spring項目裝箱和擴展的。

SpringBoot依賴管理

如果使用Spring Initializr創建一個SpringBoot項目的話,那麼會發現項目的POM文件中會加入了一個parent元素:

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.1.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>

其實spring-boot-starter-parent相當於作為了當前項目的父模塊,在父模塊裏面管理了當前指定的SpringBoot版本2.3.1.RELEASE所有依賴的第三方庫的統一版本管理,通過spring-boot-starter-parent上溯到最頂層的項目,會找到一個properties元素,裏面統一管理Spring框架和所有依賴到的第三方組件的統一版本號,這樣就能確保對於一個確定的SpringBoot版本,它引入的其他starter不再需要指定版本,同時所有的第三方依賴的版本也是固定的。如項目的POM文件如下:

<!-- 暫時省略其他的配置屬性 -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.3.1.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>demo</name>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
</dependencies>

這樣只需要修改parent元素中的版本號,就能全局更變所有starter的版本號。這種做法其實本質上是把當前項目作為spring-boot-starter-parent的子項目,其實在一定程度上並不靈活。這裏推薦使用另一種方式:通過dependencyManagement元素全局管理SpringBoot版本,適用於單模塊或者多模塊的Maven項目。項目的(父)POM文件如下:

<!-- spring-boot-guide 父POM -->
<properties>
    <spring.boot.version>2.3.1.RELEASE</spring.boot.version>
</properties>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <scope>import</scope>
            <type>pom</type>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

然後需要用到其他starter的時候,只需要在dependencies直接引入即可,不再需要指定版本號,版本號由dependencyManagement中定義的版本號統一管理。

<!-- spring-boot-guide/ch0-dependency 子POM -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

SpringBoot依賴覆蓋

有些特殊的情況,可能項目中大部分的starter使用的是相對低的版本,但是由於部分新的功能需要使用到更高版本的個別starter,則需要強制引入該高版本的starter。這裏舉一個例子,項目用到的SpringBoot組件的版本是2.1.5.RELEASE,使用的中間件服務Elasticsearch的版本是7.x,而spring-boot-starter-data-elasticsearch支持的版本如下:

理論上可以一下子升級SpringBoot2.3.1.RELEASE,其實也可以直接指定spring-boot-starter-data-elasticsearch的版本覆蓋掉全局的SpringBoot組件版本,這裏應用了Maven依賴調解原則

<!-- 父POM或者全局POM -->
<properties>
    <spring.boot.version>2.1.5.RELEASE</spring.boot.version>
</properties>
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <scope>import</scope>
            <type>pom</type>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        <version>2.3.1.RELEASE</version>
    </dependency>
</dependencies>

這樣就能單獨提升spring-boot-starter-data-elasticsearch的版本為2.3.1.RELEASE,其他組件的版本依然保持為2.1.5.RELEASE

小結

目前有兩種常用的方式管理SpringBoot組件的版本(兩種方式二選一):

  1. 配置parent元素,通過項目繼承的方式指定SpringBoot組件的版本號,這是Spring Initializr生成的項目中默認的配置方式。
  2. 配置dependencyManagement元素(推薦此方式),通過(父)POM文件統一指定SpringBoot組件的版本號。

另外,SpringBoot1.x2.x之間有兼容性問題(最明顯的一點是2.x中刪除了1.x中大量的內建類,如果用到了這些SpringBoot中的內建類,容易出現ClassNotFoundException),降級或者升級都有比較大的風險。一般情況下,建議使用同一個大版本進行項目開發,如果確定需要進行大版本切換,請務必做完畢的功能測試。

(本文完 c-1-d e-a-20200628)

技術公眾號(《Throwable文摘》,id:throwable-doge),不定期推送筆者原創技術文章(絕不抄襲或者轉載):

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pythonic context manager知多少

Context Managers 是我最喜歡的 python feature 之一,在恰當的時機使用 context manager 使代碼更加簡潔、清晰,更加安全,復用性更好,更加 pythonic。本文簡單介紹一下其使用方法以及常見使用場景。

本文地址:https://www.cnblogs.com/xybaby/p/13202496.html

with statement and context manager

Python’s with statement supports the concept of a runtime context defined by a context manager

new statement “with” to the Python language to make it possible to factor out standard uses of try/finally statements.

在 pep0343 中,通過引入 context manager protocol 來支持 With statement , context manager 是用來管理 context(上下文)的,即保證程序要保持一種特定的狀態 — 無論是否發生異常。可以說,context manager 簡化了對 try-finally 的使用,而且更加安全,更加便於使用。

Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python 中,指出了 context manager 的最顯著的優點:

  • Helps separate business logic from administrative logic
  • Clean, beautiful tools for factoring code and improving code reuse

最廣為人知的例子,就是通過 with statement 來讀寫文件,代碼如下:

with open('test.txt') as f:
    contect = f.read()
    handle_content(content)

上面的代碼幾乎等價於

f = open('test.txt') 
try:
    contect = f.read()
    handle_content(content)
finally:
    f.close()

注意,上面的finally的作用就是保證file.close一定會被調用,也就是資源一定會釋放。不過,很多時候,都會忘了去寫這個finally,而 with statement 就徹底避免了這個問題。

從上述兩段代碼也可以看出,with statement 更加簡潔,而且將核心的業務邏輯(從文件中讀取、處理數據)與其他邏輯(打開、關係文件)相分離,可讀性更強。

實現context manager protocol

一個類只要定義了__enter____exit__方法就實現了context manager 協議

object.__enter__(self)
Enter the runtime context related to this object. The with statement will bind this method’s return value to the target(s) specified in the as clause of the statement, if any.

object.__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)
Exit the runtime context related to this object. The parameters describe the exception that caused the context to be exited. If the context was exited without an exception, all three arguments will be None.

If an exception is supplied, and the method wishes to suppress the exception (i.e., prevent it from being propagated), it should return a true value. Otherwise, the exception will be processed normally upon exit from this method.

Note that __exit__() methods should not reraise the passed-in exception; this is the caller’s responsibility.

__enter__方法在進入這個 context 的時候調用,返回值賦值給 with as X 中的 X

__exit__方法在退出 context 的時候調用,如果沒有異常,后三個參數為 None。如果返回值為 True,則Suppress Exception,所以除非特殊情況都應返回 False。另外注意, __exit__方法本身不應該拋出異常。

例子:BlockGuard

在看c++代碼(如mongodb源碼)的時候,經常看見其用 RAII 實現BlockGuard, 用以保證在離開 Block 的時候執行某些動作,同時,也提供手段來取消執行。

下面用python實現一下:

class BlockGuard(object):
	def __init__(self, fn, *args, **kwargs):
		self._fn = fn
		self._args = args
		self._kwargs = kwargs
		self._canceled = False

	def __enter__(self):
		return self

	def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
		if not self._canceled:
			self._fn(*self._args, **self._kwargs)
		self._fn = None
		self._args = None
		self._kwargs = None
		return False

	def cancel(self):
		self._canceled = True


def foo():
	print 'sth should be called'


def test_BlockGuard(cancel_guard):
	print 'test_BlockGuard'
	with BlockGuard(foo) as guard:
		if cancel_guard:
			guard.cancel()
	print 'test_BlockGuard  finish'

用yield實現context manager

標準庫 contextlib 中提供了一些方法,能夠簡化我們使用 context manager,如 contextlib.contextmanager(func) 使我們
無需再去實現一個包含__enter__ __exit__方法的類。

The function being decorated must return a generator-iterator when called. This iterator must yield exactly one value, which will be bound to the targets in the with statement’s as clause, if any.

例子如下:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def managed_resource(*args, **kwds):
    # Code to acquire resource, e.g.:
    resource = acquire_resource(*args, **kwds)
    try:
        yield resource
    finally:
        # Code to release resource, e.g.:
        release_resource(resource)

>>> with managed_resource(timeout=3600) as resource:
...     # Resource is released at the end of this block,
...     # even if code in the block raises an exception

需要注意的是:

  • 一定要寫 try finally,才能保證release_resource邏輯一定被調用
  • 除非特殊情況,不再 catch exception,這就跟 __exit__ 一般不返回True一樣

例子: no_throw

這是業務開發中的一個需求, 比如觀察者模式,不希望因為其中一個觀察者出了 trace 就影響後續的觀察者,就可以這樣做:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def no_throw(*exceptions):
	try:
		yield
	except exceptions:
		pass

def notify_observers(seq):
	for fn in [sum, len, max, min]:
		with no_throw(Exception):
			print "%s result %s" % (fn.__name__, fn(seq))

if __name__ == '__main__':
	notify_observers([])

在python 3.x 的 contexlib 中,就提供了一個contextlib.suppress(*exceptions), 實現了同樣的效果。

context manager 應用場景

context manager 誕生的初衷就在於簡化 try-finally,因此就適合應用於在需要 finally 的地方,也就是需要清理的地方,比如

  • 保證資源的安全釋放,如 file、lock、semaphore、network connection 等
  • 臨時操作的復原,如果一段邏輯有 setup、prepare,那麼就會對應 cleanup、teardown。

對於第一種情況,網絡連接釋放的例子,後面會結合 pymongo 的代碼展示。

在這裏先來看看第二種用途:保證代碼在一個臨時的、特殊的上下文(context)中執行,且在執行結束之後恢復到之前的上下文環境。

改變工作目錄

from contextlib import contextmanager
import os

@contextmanager
def working_directory(path):
    current_dir = os.getcwd()
    os.chdir(path)
    try:
        yield
    finally:
        os.chdir(current_dir)

with working_directory("data/stuff"):
    pass

臨時文件、文件夾

很多時候會產生一堆臨時文件,比如build的中間狀態,這些臨時文件都需要在結束之後清除。

from tempfile import mkdtemp
from shutil import rmtree

@contextmanager
def temporary_dir(*args, **kwds):
    name = mkdtemp(*args, **kwds)
    try:
        yield name
    finally:
        shutil.rmtree(name)

with temporary_dir() as dirname:
    pass

重定向標準輸出、標準錯誤

@contextmanager
def redirect_stdout(fileobj):
    oldstdout = sys.stdout
    sys.stdout = fileobj
    try:
        yield fieldobj
    finally:
        sys.stdout = oldstdout

在 python3.x 中,已經提供了 contextlib.redirect_stdout contextlib.redirect_stderr 實現上述功能

調整logging level

這個在查問題的適合非常有用,一般生產環境不會輸出 debug level 的日誌,但如果出了問題,可以臨時對某些制定的函數調用輸出debug 日誌

from contextlib import contextmanager
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

ch = logging.StreamHandler()
ch.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
logger.addHandler(ch)


@contextmanager
def change_log_level(level):
	old_level = logger.getEffectiveLevel()
	try:
		logger.setLevel(level)
		yield
	finally:
		logger.setLevel(old_level)


def test_logging():
	logger.debug("this is a debug message")
	logger.info("this is a info message")
	logger.warn("this is a warning message")

with change_log_level(logging.DEBUG):
	test_logging()

pymongo中的context manager使用

在 pymongo 中,封裝了好幾個 context manager,用以

  • 管理 semaphore
  • 管理 connection
  • 資源清理

而且,在 pymongo 中,給出了嵌套使用 context manager 的好例子,用來保證 socket 在使用完之後一定返回連接池(pool)。

# server.py
@contextlib.contextmanager
def get_socket(self, all_credentials, checkout=False):
    with self.pool.get_socket(all_credentials, checkout) as sock_info:
        yield sock_info
        
# pool.py
@contextlib.contextmanager
def get_socket(self, all_credentials, checkout=False):
    sock_info = self._get_socket_no_auth()
    try:
        sock_info.check_auth(all_credentials)
        yield sock_info
    except:
        # Exception in caller. Decrement semaphore.
        self.return_socket(sock_info)
        raise
    else:
        if not checkout:
            self.return_socket(sock_info)

可以看到,server.get_socket 調用了 pool.get_socket, 使用 server.get_socket 的代碼完全不了解、也完全不用關心 socket 的釋放細節,如果把 try-except-finally-else 的邏輯移到所有使用socket的地方,代碼就會很醜、很臃腫。

比如,在mongo_client 中需要使用到 socket:

with server.get_socket(all_credentials) as sock_info:
    sock_info.authenticate(credentials)

references

With statement

Context Managers

contextlib

what-is-the-python-with-statement-designed-for

Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python

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