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摩登3注册开户_让人头痛的大事务问题到底要如何解决?

前言 最近有个网友问了我一个问题:系统中大事务问题要如何处理? 正好前段时间我在公司处理过这个问题,我们当时由于项目初期时间比较紧张,为了快速完成业务功能,忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后,专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题,目前已经优化完成,并且顺利上线。现给大家总结了一下,我们当时使用的一些解决办法,以便大家被相同问题困扰时,可以参考一下。 大事务引发的问题 在分享解决办法之前,先看看系统中如果出现大事务可能会引发哪些问题 从上图可以看出如果系统中出现大事务时,问题还不小,所以我们在实际项目开发中应该尽量避免大事务的情况。如果我们已有系统中存在大事务问题,该如何解决呢? 解决办法 少用@Transactional注解 大家在实际项目开发中,我们在业务方法加上@Transactional注解开启事务功能,这是非常普遍的做法,它被称为声明式事务。 部分代码如下: @Transactional(rollbackFor=Exception.class) public void save(User user) { doSameThing... } 然而,我要说的第一条是:少用@Transactional注解。 为什么? 我们知道 @Transactional注解是通过 spring的 aop起作用的,但是如果使用不当,事务功能可能会失效。如果恰巧你经验不足,这种问题不太好排查。至于事务哪些情况下会失效,可以参考我之前写的《spring事务的这10种坑,你稍不注意可能就会踩中!!!》这篇文章。 @Transactional注解一般加在某个业务方法上,会导致整个业务方法都在同一个事务中,粒度太粗,不好控制事务范围,是出现大事务问题的最常见的原因。 那我们该怎么办呢? 可以使用编程式事务,在spring项目中使用TransactionTemplate类的对象,手动执行事务。 部分代码如下: @Autowired private TransactionTemplate transactionTemplate; ... public void save(final User user) { transactionTemplate.execute((status) => { doSameThing... return Boolean.TRUE; }) } 从上面的代码中可以看出,使用TransactionTemplate的编程式事务功能自己灵活控制事务的范围,是避免大事务问题的首选办法。 当然,我说少使用@Transactional注解开启事务,并不是说一定不能用它,如果项目中有些业务逻辑比较简单,而且不经常变动,使用@Transactional注解开启事务开启事务也无妨,因为它更简单,开发效率更高,但是千万要小心事务失效的问题。 将查询(select)方法放到事务外 如果出现大事务,可以将查询(select)方法放到事务外,也是比较常用的做法,因为一般情况下这类方法是不需要事务的。 比如出现如下代码: @Transactional(rollbackFor=Exception.class) public void save(User user) { queryData1(); queryData2(); addData1(); updateData2(); } 可以将queryData1和queryData2两个查询方法放在事务外执行,将真正需要事务执行的代码才放到事务中,比如:addData1和updateData2方法,这样就能有效的减少事务的粒度。 如果使用TransactionTemplate的编程式事务这里就非常好修改。 @Autowired private TransactionTemplate transactionTemplate; ... public void save(final User user) { queryData1(); queryData2(); transactionTemplate.execute((status) => { addData1(); updateData2(); return Boolean.TRUE; }) } 但是如果你实在还是想用@Transactional注解,该怎么拆分呢? public void save(User user) { queryData1(); queryData2(); doSave(); } @Transactional(rollbackFor=Exception.class) public void doSave(User user) { addData1(); updateData2(); } 这个例子是非常经典的错误,这种直接方法调用的做法事务不会生效,给正在坑中的朋友提个醒。因为@Transactional注解的声明式事务是通过spring aop起作用的,而spring aop需要生成代理对象,直接方法调用使用的还是原始对象,所以事务不会生效。 有没有办法解决这个问题呢? 1.新加一个Service方法 这个方法非常简单,只需要新加一个Service方法,把@Transactional注解加到新Service方法上,把需要事务执行的代码移到新方法中。具体代码如下: @Servcie public class ServiceA { @Autowired prvate ServiceB…

摩登3注册登录网_某程序员身体亮红灯:5点睡7点醒,身心俱疲……

互联网虽然薪资待遇高,但压力大,加班也多,许多程序员年纪轻轻就落了一身毛病。一个今日头条的程序员就遇到了这种问题,发帖问大家裸辞是不是不明智?自己实在扛不住了,一是身体亮起红灯,得了重度脂肪肝和肠胃炎;二是负责的两个方向都做不好,虽然尽了最大努力,依然cover不住。昨晚又五点睡,七点醒,简直身心俱疲。之前是个好好的孩子,现在又胖又颓又没爱好,还不敢跟父母说,因为父母喜欢攀比,怕他们伤心失望。 网友纷纷劝他身体要紧,和健康相比,所有东西都是第二位的,身体出了问题,挣再多的钱也没用。要知道挣钱是为了更好的活着,不要因果颠倒。       项目不好也不一定是楼主的原因,每个人放在合适的位置上都是厉害的人,楼主要客观一些,不要过于偏激,把什么都揽在自己身上。 至于对父母的担心也没必要,父母辛辛苦苦养育楼主几十年,上了没几年班,把父母给的身体弄坏了,这才是对不起父母。如果身体出了问题,会成为楼主父母一生的痛。       网友们劝楼主别纠结父母攀比的问题了,命都快没了,就别活在父母的眼睛里了,更不要被父母的攀比和所谓的孝顺绑架。 有人说还是跟家人实话实说吧,爱你的人都会理解,别让过高的期待逼疯自己。 可以先跟父母沟通一下,父母肯定很在乎孩子的身体,不会那么脆弱和势利,知道实情以后会支持楼主离职。                     有人建议楼主先请假休息,不然时间长了心理也会有问题。休假期间可以整理简历,做好年后入职的打算。 有人说先去医院开个证明,休息一周再说,如果真的生病了,许多保险只能在职用,裸辞就不划算了。       还有许多人劝楼主裸辞休息一下,给自己三个月找找工作。       有人说自己裸辞了大半年,现在手里有六七个offer待选,核心是对自己能力要有客观认知,裸辞调整后每天更要努力才行。 或者秘密裸辞出去旅游清修,跟其他的人与事切断联系,花两到三个月的时间调整。       有人说这行看起来高大上,说白了就是高级打工仔,跳出来海阔天空姹紫嫣红。       不过也有些人劝楼主不要裸辞,已经决定走了,干脆安心划水刷题。脂肪肝和肠胃炎又不是绝症,调养一下问题不大,没有什么是十公里解决不了的。安心养病,慢慢做打算,这是楼主应得的,也是公司应得的。                                   有网友说,不管离开还是继续,楼主只要想清楚,不后悔就行。             长按订阅更多精彩▼ 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

摩登3测试路线_整数、浮点数在内存中的存储规则

关注+星标公众号,不错过精彩内容 作者 | 夜风 编排 | strongerHuang 为什么我们代码将浮点数、整数进行强制转换,或打印输出时会出精度损失,或出错的情况? 想要搞明白这个问题,就需要了解一下整数、浮点数的存储规则。 嵌入式专栏 1 浮点数存储规则 根据国际标准IEEE(电气和电子工程协会)规定,任何一个浮点数NUM的二进制数可以写为: NUM = (-1) ^ S * M * 2 ^ E ; (S表示符号,E表示阶乘,M表示有效数字) ①当S为0时,表示一个正数;当S为1时,表示一个负数; ②M表示有效数字,1<= M <2; ③2^E表示指数 比如十进制的3.0,二进制就是0011.0 就可以写成(-1)^ 0 * 1.1 * 2 ^ 1 再比如十进制的-3.0,二进制就是-0011.0 就可以写成(-1)^ 1 * 1.1 * 2 ^ 1 而规定float类型有一个符号位(S),有8个指数位(E),和23个有效数字位(M) double类型有一个符号位(S),有11个指数位(E),和52个有效数字位(M) 以float类型为例: IEEE对于(有效数字)M和(指数)E有特殊的规定(以float为例):  1. 因为M的值一定是1<= M <2,所以它绝对可以写成1.xxxxxxx的形式,所以规定M在存储时舍去第一个1,只存储小数点之后的数字。 这样做节省了空间,以float类型为例,就可以保存23位小数信息,加上舍去的1就可以用23位来表示24个有效的信息。 2. 对于E(指数)E是一个无符号整数所以E的取值范围为(0~ 255),但是在计数中指数是可以为负的,所以规定在存入E时,在它原本的值上加上中间数(127),在使用时减去中间数(127),这样E的真正取值范围就成了(-127~128)。 对于E还分为三种情况: ①E不全为0,不全为1: 这时就用正常的计算规则,E的真实值就是E的字面值减去127(中间值),M的值要加上最前面的省去的1。 ②E全为0 这时指数E等于1-127为真实值,M不在加上舍去的1,而是还原为0.xxxxxxxx小数。这样为了表示0,和一些很小的整数。 所以在进行浮点数与0的比较时,要注意。 ③E全为1 当M全为0时,表示±无穷大(取决于符号位);当M不全为1时,表示这数不是一个数(NaN) 嵌入式专栏 2 测试 代码如下: void test(void){ float m=134.375; char *a=(char*)&m; printf("0x%p:%d\n",a,*a); printf("0x%p:%d\n",a+1,*(a+1) ); printf("0x%p:%d\n",a+2,*(a+2) ); printf("0x%p:%d\n",a+3,*(a+3) );} 代码输出结果: 具体的计算过程如下: 嵌入式专栏 3 精度损失 我们可以把十进制的小数部分乘以2,取整数部分作为二进制的一位,剩余小数继续乘以2,直至不存在剩余小数为止。 例如0.2可以转换为: 0.2 x 2 = 0.4 0 0.4 x 2 = 0.8 0 0.8 x 2 = 1.6 1 0.6 x 2 = 1.2 1 0.2 x 2 = 0.4…

摩登3注册网址_领会LED广告机长足发展的三个维度

随着户外广告业的蓬勃发展,证实了对户外媒体的强烈信念,而快速崛起的智能LED广告机逐步成为了主流的户外广告新媒体之一,并且在户外广告市场上占有重要的一席之地。通过不断挖掘应用场景,获得了广泛的应用,在传播信息、美化城市环境、智慧城市建设等方面发挥了积极的作用。 其实,智能LED广告机是一个广泛景区、街道、社区、商圈等领域的智慧显示终端,在充当户外广告媒介的同时承担着助力智慧城市建设发展的重要任务。因具有智能控制、系统安全稳定、节能降耗、使用寿命长、防水性好等其他媒介不具有的优势,获得了长足的发展和广泛的应用。 一、从技术方面看 智能LED广告机显然已经穿越了传统应用的节点,突破了原有的实际应用技术门槛,智慧化的功能越来越丰富。从集群远程控制、远程同步显示、户外防水防尘、远程硬断电等基本功能,逐步延伸到智能监控、语音视频互动、人脸识别、环境检测等满足实际需求。 二、从用户效用方面来看 智能LED广告机的应用不在局限于单一的内容显示,而是围绕用户需求,形成了信息化、智能的深度应用,实现在不同应用场景快速落地,大幅度的提升运营效益、降低成本、信息传递高效,为用户创造商业价值。 智能LED广告机正处于高速的发展阶段,走出了传统媒体萧条的圈子,且上升势头越来越明显,在广告传播、民生信息、文化传播、节日活动等方面发挥着巨大的优势,受到了越来越多的追捧,具备持续扩散的应用基础。 在这三个维度都已有可观发展的情况下,不仅意味着行业拥有巨大的发展前景,同时也再一次证明了智能LED广告机信息化应用的巨大作用,并且随着户外广告的发展,还有很大的发展空间。 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

摩登3测速登录地址_为什么5G需要边缘计算(MEC)?

本文来源:无线深海 边缘计算,从4G时代已经开始萌芽,到了5G时代,它完全融入了网络的基础架构,成为了不折不扣的标配,甚至是业务扩展的利器。 那么到底什么是边缘计算呢?本文将要探讨这个问题。 1 为什么需要边缘计算? 说到“边缘”二字,跟“中央”的意思相反,暗含着“等级低”,“不重要”,“靠边站”的意味。既然如此,大搞“中央计算”就行了,还研究什么“边缘计算”? 其实,在信息网络中,“中央”和“边缘”的地位跟我们直观的认知是相反的。中央存在的价值,就是更好地为边缘服务。 从上图可以看出,网络的中央节点是由接入,承载,交换等复杂架构以及各种服务器组成的一朵云,它存在的价值,就是为了满足网络边缘处不同终端形形色色的需求:个人通信,游戏娱乐,智能家居,工业控制等等。 技术的发展,就是在人类这些不断膨胀的需求所驱动之下完成的。 5G的三大应用场景,正是这些需求的总结:增强型移动宽带(eMBB)针对高清视频等系列应用,大规模机器类型通信(mMTC)针对像智慧城市这样的海量物联网系列应用,超高可靠性低延时通信(uRLLC)则针对像工业控制或者远程驾驶之类的专业领域应用。 这些应用要求大带宽,低时延,高算力,个个实现起来都不简单。 一个最行之有效的方法就是缩短数据传输的距离,把提供服务的节点从中央下放到网络边缘,离用户更近。这样一来,无论是带宽,时延,还是算力,解决起来就容易了许多。 这样的解决方案就叫做“边缘计算”。 边缘计算最常用的比喻就是章鱼的神经系统。它的大脑作为中央节点只处理40%的信息,主要负责总体协同,剩余的60%的信息则由8条触手(相当于边缘节点)就近处理。 也就是说,章鱼可以使用“腿”来思考,并就地解决问题!这种灵活高效的信息处理方式,成就了这种无脊椎动物的智力巅峰。 边缘计算,可以说承载了5G时代万物互联的梦想。 2 什么是MEC? 我们平时使用的4G和5G都属于移动通信,在移动网络下的边缘计算,也就理所当然地被称作“移动边缘计算(Mobile Edge Computing)”,缩写作MEC。 MEC的概念最早源于卡内基梅隆大学在2009年所研发的一个叫做Cloudlet的计算平台。这个平台将云服务器上的功能下放到边缘服务器,以减少带宽和时延,又被称为“小朵云”。 2014年,欧洲电信标准协会(ETSI)正式定义了MEC的基本概念并成立了MEC规范工作组,开始启动相关标准化工作。 2016年,ETSI把MEC的概念扩展为Muti-access Edge Computing,意为“多接入边缘计算”,并将移动蜂窝网络中的边缘计算应用推广至像Wi-Fi这样的其他无线接入方式。 在ETSI的推动下 ,3GPP以及其他标准化组织也相继投入到了MEC的标准研究工作中。目前,MEC已经发展演进为5G移动通信系统的重要技术之一。 要理解MEC,首先需要了解MEC中涉及到的4个基本概念: 云 , 边 , 网 , 端 。 △ 云,边,网,端,形成了一个协同的有机整体 云 :云计算以及用以支撑云计算的基础设施及资源,也被称作云端,是提供服务的中心节点。 边 :边缘,也就是边缘计算节点,本文的主角,离终端最近的服务节点。 网 :云端和边缘,以及边缘和用户之间的网络,默默无闻但非常重要的底层工作者。 端 :也就是终端,是云,边,网服务的对象,包含手机,平板,电视等一切可以联网的设备,其位置在网络的最外围,是各种数据的消费者,也成了内容的生产者(如短视频,直播等)。 如果还用章鱼来比喻的话,“ 云 ”就像大脑,“ 边 ”就像触手,“ 网 ”就像连接大脑和触手的肌肉,“ 端 ”则就是章鱼要捕获的食物。云边网端协同,构成了MEC系统的有机体,让信息更快更好地得以流动。 3 怎样部署MEC? 目前在市场上,5G时代的MEC玩家主要有两类:互联网厂家,电信运营商。它们手中的资源不同,推出的边缘计算方案自然也有差异。 首先我们来看看ETSI定义的5G和MEC融合架构。 △ 5G核心网最关键的网元:,是连接5G核心网和MEC的纽带,可提供数据分流及流量统计等功能。 如上图所示,左侧是5G网络,包含核心网(含AMF,SMF,PCF等一系列控制面网元,以及用户面网元UPF),接入网(RAN)以及终端(UE)。右侧则是MEC,包含MEC平台,管理编排域,以及多个提供服务的APP。 5G网络和MEC之间的结合点就是UPF。这个网元的全称是User Plane Function,顾名思义,就是处理核心网用户面功能的。所有的数据,必须经过UPF转发,才能流向外部网络。 也就是说,负责边缘计算的MEC设备,必须连接在5G核心网的UPF这个网元之后。 5G的核心网设计是十分灵活的,为了减少数据传输的迂回,UPF的部署位置也一般比控制面网元要靠下,这就叫做UPF下沉。 举例来说,中国移动的核心网在全国分为8个大区,每个大区管理数个省份,但在这些大区的机房中只部署有控制面网元,UPF则下沉到省中心,乃至地市,区县,方便实现本地数据本地消化。 这样的架构,就为MEC的贴近网络边缘部署提供了条件。 对于运营商来说,整个网络都是他们的,因此部署MEC的位置非常灵活,在边缘UPF的基础上增加MEC的功能,形成边缘一体化增强型UPF是最简洁的方案。 根据服务区域的大小和个性化需求,MEC可以跟核心网位于同一数据中心(下图中的4),还可以跟下沉的UPF一起位于汇聚节点(下图中的3),也可以和UPF一起集成在某个传输节点(下图中的2),甚至还能跟基站融合到一起(下图中的1),离用户近在咫尺。 1. MEC,UPF和基站融合到一起 2. MEC跟下沉的UPF一起集成在某个传输节点 3. MEC跟下沉的UPF一起位于汇聚节点 4. MEC跟核心网部署于于同一数据中心 对于互联网厂家来说,虽然也在积极推进边缘计算,但由于它们手中没有网络,只能通过和运营商的UPF对接这样的方式来支持MEC。 如下图所示,互联网厂家的边缘计算平台需要和各个运营商的UPF对接,通过UPF再连接到不同运营商的基站,从而把服务送达每个用户。 △ 互联网厂家的边缘计算平台需要和运营商的UPF对接,把运营商的网络作为传输管道 因此可以这么说,互联网厂家“云”的能力较强,它们通过把能力从“云”向“网”拓展来支持“边”(MEC);而运营商对“网”是全面掌控的,从而支持“边”是顺理成章的事情,但它们需要增强“云”的能力。 在MEC的支持下,云端算力下沉,终端算力上移,从而在边缘计算节点形成兼顾时延,成本和算力的汇聚点,这就是MEC存在的核心价值。 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

摩登3注册网址_材料、代工、封测、芯片全线涨价!涨价潮对国内影响几何?

1、利基型内存明年或上调40%,高端内存产品明年一季度最高涨价8% 最近利基型内存(Specialty DRAM,又称特制内存)的价格率先大涨,现货急单价格已经上涨10-20%,接下来的2021年报价还会逐步上涨5-10%,明年Q3季度旺季价格甚至有望大涨30-40%。 利基型内存是一种特殊内存,主要用于各种嵌入式、消费电子市场,相对来说比较低端,而且占全部内存份额约为10%左右,远不如PC/服务器内存、移动内存重要。 目前三星、美光、SK海力士等三大内存芯片公司都在减少利基型内存生产,然而越是如此,利基型内存价格波动反而要比主流内存更大。 另据TrendForce发布的12月预测报告显示,尽管Q4 DRAM内存芯片在PC、服务器、移动端、消费级等领域依然呈现下滑态势,但2021年Q1将大概率会迎来上涨。实际上,DDR2、DDR3、GDDR5等存量产品已经出现价格反弹。 数据显示,服务器DRAM、GDDR6显存、消费级DRAM等明年一季度最高涨价8% ,PC内存、移动内存或继续保持平稳,没有明显波动。 目前的DRAM市场,智能手机大约消耗40%,服务器消耗34%,PC消耗13%,消费级8%,显存则仅有5%。 2、面板缺货加剧,价格持续上涨 12月11日晚间,全球玻璃基板大厂——日本电气硝子(NEG),位于日本高槻市(Takatsuki)的玻璃工厂,由于意外停电5个小时,使得生产线温度突然下降,造成了旗下3座熔炉厂、5座供料槽严重受损,因此不得不面临停工停产。 受这起事故的影响,全球玻璃基板供给缺口进一步扩大,这使得原本就缺货的面板供应链更是雪上加霜。 目前,液晶面板原材料的价格已经上涨70%。 液晶屏涨价趋势近年来持续调涨,这是因为大陆面板厂迅猛发展,许多传统头部大厂逐渐亏损离场:去年9月,大同旗下华映宣告破产;今年,三星宣布退出液晶屏市场;中电熊猫因连年亏埙在疫情器件破产重组。 根据媒体评论,原有供应商相继淡出,但市场需求并没有因此减少是导致产能吃紧的原因之一。 3、晶圆代工或迎“涨价潮” 近期,有消息传出台积电将取消12英寸接单价取消往年的折让,等同于变相涨价。还有消息称联电明年也将采取同样措施,12英寸晶圆代工产能吃紧情况加重。 无独有偶,各大IC设计厂、IDM大厂、世界先进制程厂都陆续宣布将在2021年涨价,8英寸、12英寸晶圆产能被挤爆。 这将直接影响到台积电的所有制程,明年晶圆代工不只8英寸供不应求,连12英寸也相当吃紧。 经过一系列操作,2021年整个晶圆代工市场或将迎来一波涨价潮。信息显示,得益于电源管理IC及逻辑晶片等终端需求旺盛,目前台积电晶圆代工产能从7nm到55nm制程全线满载,包括12英寸、8英寸晶圆代工产线稼动率都在90%以上。台积电回应表示不评论市场传闻和价格问题。 新兴应用及商机群起而生,加上5G时代来临,对半导体需求持续成长,上游晶圆代工产能吃紧所引发的产业链供不应求与涨价情势,几乎已确定将持续至2021年下半。 据半导体供应链表示,除台积电、三星电子外,其他晶圆代工业者均已上调8英寸代工报价,2021年涨幅至少20%起布,如果是插队急单甚至将达40%,另外需求大增的12英寸28nm制程,涨势也超乎预期。 力积电董事长黄崇仁在近期表示,未来五年晶圆代工产能会是兵家必争之地,没有产能的IC设计厂会营运很辛苦。 今年晶圆代工产能不足,原因在于产能增加十分有限,除了台积电积极扩充5nm等先进制程产能外,近年来其它晶圆代工厂几乎没有增加产能,过去五年产能成长率不到5% ,但今、明两年的全球晶圆产能需求成长率却达30~35%,2022年之后5G及AI大量多元化又会带动庞大需求。 据相关报道,目前台积电、联电、世界先进、力积电等晶圆代工厂第四季订单已经全满,明年上半年先进制程及成熟制程产能已被客户全部预订一空。 目前并不确定,上游半导体涨价,是否会带动终端产品也出现“涨价潮”。 4、材料涨价20%-40% 芯世相报道显示,11月覆铜板厂商公告显示,涨幅大约在10%左右,主因在于其原材料铜、环氧树脂和玻纤的价格上涨以及下游需求旺盛。覆铜板是PCB制造的上游核心材料,其约占PCB生产本成的20%-40%,与PCB具有较强的相互依存关系。 IC载板业界传出,自欣兴火灾后,IC载板新一轮的涨价潮似乎正式启动,涨价幅度约在20%-40%之间。IC载板能够保护电路,固定线路并导散余热,是封装过程中的关键零件,占封装成本的40-50%。 5、封测2021年Q1涨价5-10% 近日封测大厂日月光投控旗下日月光半导体通知客户,将调涨2021年第一季度封测平均接单价格5-10%,以应对材料价格上涨、产能供不应求的情况。 媒体报道显示,封装框架材料主要成本是铜银,键合丝材料几乎都是金银铜,芯片固晶是含纳米银85-90%的银浆,铜价银价的上浮都是推动封测上涨的主要推手。 反观国内封测厂,事实上也一直在调整其封测的价格,包括调整老产品的封测利润,以提升到合理水平,以及为新产品设定一个稍高的封测价格等举措。 受第四季度原材料的上涨影响,国内的封测费或将提升5~15%之间,特别是新进用户或将提升20%~30%。 6、功率半导体涨价10% 目前,车载功率器件的价格上涨约10%左右,捷捷微电已宣布调涨晶闸管、MOSFET产品价格,同时,根据富昌电子的数据,安森美、安世半导体等厂商的双极性晶体管、肖特基二极管、MOSFET交期均处于延长趋势。 7、芯片涨价、缺货风波愈演愈烈,部分车企即将停产! 前阵子芯片涨价、缺货风波闹得沸沸扬扬,而这一影响或将持续到2021年Q1。 MCU市场方面涨价蠢蠢欲动,先前传出由于意法半导体发生罢工事件,市场供需出现缺口,加上现今产业链不论晶圆代工、封测端,产能相当吃紧,交期也大幅拉长,进一步推升涨势。业者坦言,现在下单交期四个月已是常态。 同时,晶圆代工价格涨幅至少10%、封测上涨5-10%,带动平均成本上升,加上订单多看至明年上半年,需求远大于供给下,台湾五大MCU企业异口同声在第四季调涨部分产品价格, 和这五大MCU厂商一样,瑞萨电子近期也发布了涨价通知。交期已经拉长至四个月以上。 汽车芯片厂商龙头NXP(NXP Semiconductors,简称“恩智浦”)涨价函流出:11月26日,恩智浦向客户表示,受新冠疫情影响,恩智浦面临产品严重紧缺和原料成本增加的双重影响,决定全线调涨产品价格。 而据国内媒体报道,从12月初起,就有汽车企业开始陆续停产,停工潮有蔓延的趋势,2020最后一个月,国内大部分的中高端以上汽车厂家,面临停产风险。 对此,有知情人士透露:“全球芯片供应本身就紧张,加上最近东南亚芯片组装工厂,因为疫情停产了,直接影响到半导体芯片的供应。”特别是中高端领域芯片,此前华为就曾在市场上大规模采购,而今全球都在抢资源,目前很难才够得到。 值得关注的还是,芯片短缺问题,还导致汽车零部件巨头,诸如ESP(电子稳定程序系统)和ECO(智能发动机控制系统)两大模块无法生产。 国内车企的主要供应商为大陆集团Continental和博世两家供应商,受芯片短缺影响,两家零部件不投也面临着停产的风险。据了解,目前大陆集团的ESP(电子稳定程序系统)库存仅为1万套左右,已无法满足市场需求。 按照当前的产能受限的状况来看,中国将近有15%的汽车产能收到影响,根据中国去年近2700万辆的汽车产能来计算,一旦芯片断供,将会有400万辆左右的汽车产能受影响。 据科技新报11月23日报道,展望2021年被动元件市况,台湾地区业内报告指出,受惠5G智能手机渗透率提升、电动车(EV)及汽车电子等应用带动,预计2021年全球被动元件产值有望年成长约11.1%。 从产能扩充来看,业内人士预估2021年全球被动元件产能持续有续扩充,扩充幅度约10%。在产品价格部分,业内人士预期2021年被动元件需求成长将小幅超过供给成长,需求年成长幅度约15%,预计积层陶瓷电容(MLCC)及芯片电阻(R-chip)报价有机会在2021年第二季和第三季再度调涨。 有封测大厂曾向媒体表示,调价需要考虑多重因素,包括与客户是否与产能约定、绑定程度以及合作密切程度等,并非想涨就涨,需要各方面考虑。所以,作为应对措施,半导体产业链正在通过资本运作加深上下游绑定。 半导体行业的并购也持续进行之中,其中不乏半导体巨头。这不仅可以补全自身的产业链,也正在不断变革整个半导体行业。 2020年7月,美国芯片巨头亚德诺半导体(Analog Devices Inc,ADI)宣布,计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品(Maxim Integrated Products),以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。这是当时美国最大的并购交易,也是ADI有史以来最大一笔收购。 2020年9月14日,NVIDIA和软银集团公司(SBG)宣布双方已达成确定性协议。根据协议,NVIDIA将以400亿美元的价格从SBG和SoftBank Vision Fund(统称为“ SoftBank”)收购Arm Limited。预计该交易将立即增加NVIDIA的非GAAP毛利率和非GAAP每股收益。 2020年10月20日, SK海力士将支付90亿美元收购英特尔NAND闪存及存储业务。本次收购包括英特尔NAND SSD业务、NAND部件和晶圆业务、以及其在中国大连的NAND闪存制造工厂。 2020年10月27日,美国处理器AMD(超威半导体)公司以350亿美元全股票收购芯片制造商Xilinx(赛灵思半导体)。 2020年10月29日,知情人士透露,迈威尔科技(MRVL.US)将以大约100亿美元的价格收购Inphi(IPHI.US)。 2020年11月16日,联发科发布公告称,将透过子公司立锜并购Intel旗下Enpirion电源管理芯片产品线相关资产,预计总交易金额约8500 万美元(约合人民币5.6亿元左右),交易完成日期暂定第四季,实际日期代相关法律程序完备后交割。 2020年12月10日,中国台湾环球晶圆公司同意以约37.5亿欧元(约合45.3亿美元)收购德国硅晶圆制造商Siltronic。 东吴证券认为,随着半导体产业链缺货、涨价行情在8寸晶圆制造、封测以及MCU、功率半导体等产业链环节逐步蔓延,消费电子、汽车电子等终端应用市场对于相关服务和产品的市场需求有望持续提升,进而有助于加速本土厂商导入相关半导体供应链,实现客户拓展的突破,同时涨价也有助于提升相关半导体产业链公司的盈利能力。 如今8寸晶圆紧张程度强于12寸,结构性下8寸供需更紧,如果12寸全面涨价,意味的是可以看2-3年的半导体大周期复苏。本轮行业整体高景气的原因是产能紧张,涨价起点始于晶圆制造端,景气度持续延续2个季度下,逻辑上会传导至上游材料。材料是具备涨价能力的耗材,刚需弹性,大宗商品是硅片,光刻胶等(对应制造)和基板(对应封测),目前硅片还没有涨价,但在可预期的半年时间内存在涨价弹性。 从技术侧看,新技术驱动,体现在HPC方面,计算型芯片架构走向落地元年,国内公司开始有产品得到应用,技术迭代指数型增长,单点突破开始,S型曲线的斜率增长最快部分。 从传导路径上看,半导体设备对应的就是扩产周期,当下产能的瓶颈是在封测。国内封测在可预期的未来内扩张速度不如前端制造,造成无论是当下需求旺盛的pmic(主要是8寸)还是相对没那么旺盛的低端数字类产品(主要是12寸)都在封测这端被卡。目前由于CIS、PMIC、FPC、蓝牙、Nor等应用需求的快速增长,8寸供需紧张,结构性创新需求溢出。

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我是一个英语很差的程序员。 起初我并不在意这点,和大多数人一样,以为能写得一手代码,足够应付工作就行,英文好不好并不重要。 但是后来发生的一些事情,让我逐渐意识到英语的重要性,甚至很羡慕英语好的同学。 英语不好的我,都遇到了哪些麻烦事儿? 1. 沟通低效 在和其他同学交流时,经常听不懂他们说的英文名词,有时会让他们再重复一遍,但可能还是听不懂,后来渐渐地不好意思问了,严重影响了沟通效率和对开会内容的准确理解。听都听不懂,记又记不住,导致自己也难以在开会沟通时使用专业的英文词汇进行高效表达。 2. 编码低效 平时工作中写代码基本是全英文,由于很多英文单词不认识,让我在编写代码时经常拼错(即使有提示),严重影响效率。 更让人头疼的是,每次定义变量名时,我都要上搜索引擎去查。由于同一个中文词汇可能对应多个不同的英文单词,我不知道如何选择,也因此经常定义一些奇奇怪怪的变量名。久而久之,收到了一些同事的吐槽。 3. 阅读困难 自己写代码时还好,可以按照自己的节奏来,慢点就慢点呗。但是工作中,经常要阅读其他同学写的代码和文档,比如需求文档、技术方案、接口文档等。看到大段大段的英文,难受到我直接晕厥! 有同学说:“你可以用翻译呀。” 没错,翻译工具确实能够缓解问题,但有时,翻译也会闹笑话,尤其是在计算机专业名词多的时候,经常翻译出一些奇奇怪怪的句子。 4. 表达困难 由于英语和口语不好,我无法像其他同学一样在开会交流时自如地说出专业的英文名词,以至于后来,我变得默不作声。 此外,很多公司的晋升采用答辩制度,在其他同学的答辩 ppt 中总是充满专业的英文词汇和术语,在答辩时也能充满信心地去进行讲述。而我即使认真地通过查询准备了一份专业的 ppt,在答辩时,也无法流利地用英文进行表达,甚至经常用自己的 ”土味英语“ 逗笑评委。 不行,我不能再这样下去了,苍天啊,谁来拯救我的英文啊! 身为程序员的我怎能轻易服输,快去 GitHub 上搜一下有没有学英语的神器,果然发现了宝藏,整理一下分享给大家。 1. 人人都能用英语 GitHub 上近 5000 star 的学习英语项目,本质是一本小书。 这本书里的文字,全部的意义,只有两个字:“启发”。 该项目不是一本单词书,也不是英语练习,而是作者结合自己的经历,通过简洁精炼、幽默轻松的文字,从口语、语音、朗读、词典、语法、精度等多个方面给你启发,带你重新认识和理解英语。 在你准备好厚厚的单词书之前,不妨先读一读这本小书,相信你会更加有动力学习英语! 地址: https://github.com/xiaolai/everyone-can-use-english 2. 英语提升诀窍 GitHub 上最受欢迎(近 20000 的 star)的英语学习项目,最全面的英语学习宝典。 这份英语提升诀窍会从认知、单词、听力、阅读、口语五方面带你重识英语,并在不同的方面给你高效学习英语的建议以及相关的资源(比如英文脱口秀、电影、YouTube 频道、英文原版书等)。 建议大家花 20 分钟的时间读完它,相信一定能够提升你学习英语的信心! 地址: https://github.com/byoungd/English-level-up-tips-for-Chinese 3. 程序员英语学习指南 GitHub 上接近一万个 star 的项目,一本专为程序员编写的英语学习指南。 和 ”人人都能学英语“ 一样,这本英语学习指南,意在带给大家学习英语的启发。 我很喜欢作者在指南开头的一句话 ”你越早明白语言学习没有技巧,就会越少浪费时间和金钱在各种资料和经验上面,走越少的弯路。“ 和编程语言一样,英语的学习没有捷径,而是要有适合自己的方法。 该指南会深挖语言学习的本质(主要用中文举例)并用程序员易于理解的方式去思考,并提供自己根据本质推演出来的训练方法和经验做参考。重中之重是你要根据本质自己设计适合自己的训练方法,同时可以甄别网上看到学习方法和资料,判断是否适合自己使用。 地址: https://github.com/yujiangshui/A-Programmers-Guide-to-English 4. 程序员工作中常见的英语词汇 直接面向程序员的英语词汇手册。该手册收集了计算机书籍、文档、文章中高频常见的技术词汇。最终目的是希望程序员集合自身的英语基础,在掌握列表中的词汇后,可以无障碍阅读英语技术文章和文档。 大家这本手册上的英文单词,而是可以在工作之余,阅读几遍,相信你会发出这样的感慨 ”啊,这个单词我在工作中遇到过!“ 长按订阅更多精彩▼ 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

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来源:https://segmentfault.com/a/1190000038292644 前言 我们经常会讨论这样的问题:什么时候数据存储在堆栈 (Stack) 中,什么时候数据存储在堆 (Heap) 中。我们知道,局部变量是存储在堆栈中的;debug 时,查看堆栈可以知道函数的调用顺序;函数调用时传递参数,事实上是把参数压入堆栈,听起来,堆栈象一个大杂烩。那么,堆栈 (Stack) 到底是如何工作的呢?本文将详解 C/C++ 堆栈的工作机制。阅读时请注意以下几点: 1)本文讨论的编译环境是 Visual C/C++,由于高级语言的堆栈工作机制大致相同,因此对其他编译环境或高级语言如 C# 也有意义。 2)本文讨论的堆栈,是指程序为每个线程分配的默认堆栈,用以支持程序的运行,而不是指程序员为了实现算法而自己定义的堆栈。 3)  本文讨论的平台为 intel x86。 4)本文的主要部分将尽量避免涉及到汇编的知识,在本文最后可选章节,给出前面章节的反编译代码和注释。 5)结构化异常处理也是通过堆栈来实现的(当你使用 try…catch 语句时,使用的就是  c++ 对 windows 结构化异常处理的扩展),但是关于结构化异常处理的主题太复杂了,本文将不会涉及到。 从一些基本的知识和概念开始 1) 程序的堆栈是由处理器直接支持的。在 intel x86 的系统中,堆栈在内存中是从高地址向低地址扩展(这和自定义的堆栈从低地址向高地址扩展不同),如下图所示:  因此,栈顶地址是不断减小的,越后入栈的数据,所处的地址也就越低。 2) 在 32 位系统中,堆栈每个数据单元的大小为 4 字节。小于等于 4 字节的数据,比如字节、字、双字和布尔型,在堆栈中都是占 4 个字节的;大于 4 字节的数据在堆栈中占4字节整数倍的空间。 3) 和堆栈的操作相关的两个寄存器是 EBP 寄存器和 ESP 寄存器的,本文中,你只需要把 EBP 和 ESP 理解成 2 个指针就可以了。ESP 寄存器总是指向堆栈的栈顶,执行 PUSH 命令向堆栈压入数据时,ESP减4,然后把数据拷贝到ESP指向的地址;执行POP 命令时,首先把 ESP 指向的数据拷贝到内存地址/寄存器中,然后 ESP 加 4。EBP 寄存器是用于访问堆栈中的数据的,它指向堆栈中间的某个位置(具体位置后文会具体讲解),函数的参数地址比 EBP 的值高,而函数的局部变量地址比 EBP 的值低,因此参数或局部变量总是通过 EBP 加减一定的偏移地址来访问的,比如,要访问函数的第一个参数为 EBP+8。 4) 堆栈中到底存储了什么数据?包括了:函数的参数,函数的局部变量,寄存器的值(用以恢复寄存器),函数的返回地址以及用于结构化异常处理的数据(当函数中有 try…catch 语句时才有,本文不讨论)。这些数据是按照一定的顺序组织在一起的, 我们称之为一个堆栈帧(Stack Frame)。一个堆栈帧对应一次函数的调用。在函数开始时,对应的堆栈帧已经完整地建立了(所有的局部变量在函数帧建立时就已经分配好空间了,而不是随着函数的执行而不断创建和销毁的);在函数退出时,整个函数帧将被销毁。 5) 在文中,我们把函数的调用者称为 caller(调用者),被调用的函数称为callee(被调用者)。之所以引入这个概念,是因为一个函数帧的建立和清理,有些工作是由 Caller 完成的,有些则是由 Callee 完成的。 开始讨论堆栈是如何工作的 我们来讨论堆栈的工作机制。堆栈是用来支持函数的调用和执行的,因此,我们下面将通过一组函数调用的例子来讲解,看下面的代码: int foo1(int m, int n){ int p=m*n;    return p;}int foo(int a, int b){    int c=a+1;        int d=b+1;        int e=foo1(c,d);        return e;}int main(){    int result=foo(3,4);    return 0;} 这段代码本身并没有实际的意义,我们只是用它来跟踪堆栈。下面的章节我们来跟踪堆栈的建立,堆栈的使用和堆栈的销毁。 堆栈的建立 我们从main函数执行的第一行代码,即 int result=foo(3,4); 开始跟踪。这时 main 以及之前的函数对应的堆栈帧已经存在在堆栈中了,如下图所示: 图1 参数入栈  当 foo 函数被调用,首先,caller(此时caller为main函数)把 foo 函数的两个参数:a=3,b=4 压入堆栈。参数入栈的顺序是由函数的调用约定 (Calling Convention) 决定的,我们将在后面一个专门的章节来讲解调用约定。一般来说,参数都是从右往左入栈的,因此,b=4 先压入堆栈,a=3…