澳洲野火失控 聖誕期間消防員仍備戰

整理:劉妙慈 (環境資訊中心實習編輯)

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枯萎病摧毀突尼西亞海綿 漁民生計飽受威脅

環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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韓國決定永久關閉月城核電站1號機組

摘錄自2019年12月25日中央社報導

韓國原子能安全委員會24日召開第112次全體會議,審議通過「月城核電站1號機組永久關閉許可案」。這是繼「古里核電站1號機組」之後,韓國永久關閉的第二座核電機組。

南韓聯合新聞通訊社報導指出,2018年,韓國水力原子能公社以月城核電站1號機組經濟效益不足為由決定提前關閉。今年9月,國會要求監查院針對韓國水力原子能公社提前關閉決定過程中可能存在的材料造假嫌疑進行審計監查。預計隨監查及行政法院二審判決結果出爐,相關爭議可能延長。

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5種常見Bean映射工具的性能比對

本文由 JavaGuide 翻譯自 https://www.baeldung.com/java-performance-mapping-frameworks 。轉載請註明原文地址以及翻譯作者。

1. 介紹

創建由多個層組成的大型 Java 應用程序需要使用多種領域模型,如持久化模型、領域模型或者所謂的 DTO。為不同的應用程序層使用多個模型將要求我們提供 bean 之間的映射方法。手動執行此操作可以快速創建大量樣板代碼並消耗大量時間。幸運的是,Java 有多個對象映射框架。在本教程中,我們將比較最流行的 Java 映射框架的性能。

綜合日常使用情況和相關測試數據,個人感覺 MapStruct、ModelMapper 這兩個 Bean 映射框架是最佳選擇。

2. 常見 Bean 映射框架概覽

2.1. Dozer

Dozer 是一個映射框架,它使用遞歸將數據從一個對象複製到另一個對象。框架不僅能夠在 bean 之間複製屬性,還能夠在不同類型之間自動轉換。

要使用 Dozer 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>net.sf.dozer</groupId>
    <artifactId>dozer</artifactId>
    <version>5.5.1</version>
</dependency>

更多關於 Dozer 的內容可以在官方文檔中找到: http://dozer.sourceforge.net/documentation/gettingstarted.html ,或者你也可以閱讀這篇文章:https://www.baeldung.com/dozer 。

2.2. Orika

Orika 是一個 bean 到 bean 的映射框架,它遞歸地將數據從一個對象複製到另一個對象。

Orika 的工作原理與 Dozer 相似。兩者之間的主要區別是 Orika 使用字節碼生成。這允許以最小的開銷生成更快的映射器。

要使用 Orika 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>ma.glasnost.orika</groupId>
    <artifactId>orika-core</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

更多關於 Orika 的內容可以在官方文檔中找到:https://orika-mapper.github.io/orika-docs/,或者你也可以閱讀這篇文章:https://www.baeldung.com/orika-mapping。

2.3. MapStruct

MapStruct 是一個自動生成 bean mapper 類的代碼生成器。MapStruct 還能夠在不同的數據類型之間進行轉換。Github 地址:https://github.com/mapstruct/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

更多關於 MapStruct 的內容可以在官方文檔中找到:https://mapstruct.org/,或者你也可以閱讀這篇文章:https://www.baeldung.com/mapstruct。

要使用 MapStruct 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>org.mapstruct</groupId>
    <artifactId>mapstruct-processor</artifactId>
    <version>1.2.0.Final</version>
</dependency>

2.4. ModelMapper

ModelMapper 是一個旨在簡化對象映射的框架,它根據約定確定對象之間的映射方式。它提供了類型安全的和重構安全的 API。

更多關於 ModelMapper 的內容可以在官方文檔中找到:http://modelmapper.org/ 。

要使用 ModelMapper 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
  <groupId>org.modelmapper</groupId>
  <artifactId>modelmapper</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

2.5. JMapper

JMapper 是一個映射框架,旨在提供易於使用的、高性能的 Java bean 之間的映射。該框架旨在使用註釋和關係映射應用 DRY 原則。該框架允許不同的配置方式:基於註釋、XML 或基於 api。

更多關於 JMapper 的內容可以在官方文檔中找到:https://github.com/jmapper-framework/jmapper-core/wiki。

要使用 JMapper 框架,我們需要添加這樣的依賴到我們的項目:

<dependency>
    <groupId>com.googlecode.jmapper-framework</groupId>
    <artifactId>jmapper-core</artifactId>
    <version>1.6.0.1</version>
</dependency>

3.測試模型

為了能夠正確地測試映射,我們需要有一個源和目標模型。我們已經創建了兩個測試模型。

第一個是一個只有一個字符串字段的簡單 POJO,它允許我們在更簡單的情況下比較框架,並檢查如果我們使用更複雜的 bean 是否會發生任何變化。

簡單的源模型如下:

public class SourceCode {
    String code;
    // getter and setter
}

它的目標也很相似:

public class DestinationCode {
    String code;
    // getter and setter
}

源 bean 的實際示例如下:

public class SourceOrder {
    private String orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private DeliveryData deliveryData;
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private Shop offeringShop;
    private int orderId;
    private OrderStatus status;
    private LocalDate orderDate;
    // standard getters and setters
}

目標類如下圖所示:

public class Order {
    private User orderingUser;
    private List<Product> orderedProducts;
    private OrderStatus orderStatus;
    private LocalDate orderDate;
    private LocalDate orderFinishDate;
    private PaymentType paymentType;
    private Discount discount;
    private int shopId;
    private DeliveryData deliveryData;
    private Shop offeringShop;
    // standard getters and setters
}

整個模型結構可以在這裏找到:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests/src/main/java/com/baeldung/performancetests/model/source。

4. 轉換器

為了簡化測試設置的設計,我們創建了如下所示的轉換器接口:

public interface Converter {
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

我們所有的自定義映射器都將實現這個接口。

4.1. OrikaConverter

Orika 支持完整的 API 實現,這大大簡化了 mapper 的創建:

public class OrikaConverter implements Converter{
    private MapperFacade mapperFacade;

    public OrikaConverter() {
        MapperFactory mapperFactory = new DefaultMapperFactory
          .Builder().build();

        mapperFactory.classMap(Order.class, SourceOrder.class)
          .field("orderStatus", "status").byDefault().register();
        mapperFacade = mapperFactory.getMapperFacade();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapperFacade.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapperFacade.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.2. DozerConverter

Dozer 需要 XML 映射文件,有以下幾個部分:

<mappings xmlns="http://dozer.sourceforge.net"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://dozer.sourceforge.net
  http://dozer.sourceforge.net/schema/beanmapping.xsd">

    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceOrder</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.Order</class-b>
        <field>
            <a>status</a>
            <b>orderStatus</b>
        </field>
    </mapping>
    <mapping>
        <class-a>com.baeldung.performancetests.model.source.SourceCode</class-a>
        <class-b>com.baeldung.performancetests.model.destination.DestinationCode</class-b>
    </mapping>
</mappings>

定義了 XML 映射后,我們可以從代碼中使用它:

public class DozerConverter implements Converter {
    private final Mapper mapper;

    public DozerConverter() {
        DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper();
        mapper.addMapping(
          DozerConverter.class.getResourceAsStream("/dozer-mapping.xml"));
        this.mapper = mapper;
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return mapper.map(sourceOrder,Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return mapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

4.3. MapStructConverter

Map 結構的定義非常簡單,因為它完全基於代碼生成:

@Mapper
public interface MapStructConverter extends Converter {
    MapStructConverter MAPPER = Mappers.getMapper(MapStructConverter.class);

    @Mapping(source = "status", target = "orderStatus")
    @Override
    Order convert(SourceOrder sourceOrder);

    @Override
    DestinationCode convert(SourceCode sourceCode);
}

4.4. JMapperConverter

JMapperConverter 需要做更多的工作。接口實現后:

public class JMapperConverter implements Converter {
    JMapper realLifeMapper;
    JMapper simpleMapper;

    public JMapperConverter() {
        JMapperAPI api = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(Order.class));
        realLifeMapper = new JMapper(Order.class, SourceOrder.class, api);
        JMapperAPI simpleApi = new JMapperAPI()
          .add(JMapperAPI.mappedClass(DestinationCode.class));
        simpleMapper = new JMapper(
          DestinationCode.class, SourceCode.class, simpleApi);
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
        return (Order) realLifeMapper.getDestination(sourceOrder);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return (DestinationCode) simpleMapper.getDestination(sourceCode);
    }
}

我們還需要向目標類的每個字段添加@JMap註釋。此外,JMapper 不能在 enum 類型之間轉換,它需要我們創建自定義映射函數:

@JMapConversion(from = "paymentType", to = "paymentType")
public PaymentType conversion(com.baeldung.performancetests.model.source.PaymentType type) {
    PaymentType paymentType = null;
    switch(type) {
        case CARD:
            paymentType = PaymentType.CARD;
            break;

        case CASH:
            paymentType = PaymentType.CASH;
            break;

        case TRANSFER:
            paymentType = PaymentType.TRANSFER;
            break;
    }
    return paymentType;
}

4.5. ModelMapperConverter

ModelMapperConverter 只需要提供我們想要映射的類:

public class ModelMapperConverter implements Converter {
    private ModelMapper modelMapper;

    public ModelMapperConverter() {
        modelMapper = new ModelMapper();
    }

    @Override
    public Order convert(SourceOrder sourceOrder) {
       return modelMapper.map(sourceOrder, Order.class);
    }

    @Override
    public DestinationCode convert(SourceCode sourceCode) {
        return modelMapper.map(sourceCode, DestinationCode.class);
    }
}

5. 簡單的模型測試

對於性能測試,我們可以使用 Java Microbenchmark Harness,關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章:https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試,並將基準測試模式指定為 Mode.All。

5.1. 平均時間

對於平均運行時間,JMH 返回以下結果(越少越好):

這個基準測試清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 都有最佳的平均工作時間。

5.2. 吞吐量

在這種模式下,基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中,MapStruct 是測試框架中最快的,JMapper 緊隨其後。

5.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

這裏,我們看到 JMapper 返回的結果比 MapStruct 好得多。

5.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

所有的基準測試都表明,根據場景的不同,MapStruct 和 JMapper 都是不錯的選擇,儘管 MapStruct 對 SingleShotTime 給出的結果要差得多。

6. 真實模型測試

對於性能測試,我們可以使用 Java Microbenchmark Harness,關於如何使用它的更多信息可以在 這篇文章:https://www.baeldung.com/java-microbenchmark-harness 中找到。

我們為每個轉換器創建了一個單獨的基準測試,並將基準測試模式指定為 Mode.All。

6.1. 平均時間

JMH 返回以下平均運行時間結果(越少越好):

該基準清楚地表明,MapStruct 和 JMapper 均具有最佳的平均工作時間。

6.2. 吞吐量

在這種模式下,基準測試返回每秒的操作數。我們收到以下結果(越多越好):

在吞吐量模式中,MapStruct 是測試框架中最快的,JMapper 緊隨其後。

6.3. SingleShotTime

這種模式允許測量單個操作從開始到結束的時間。基準給出了以下結果(越少越好):

6.4. 採樣時間

這種模式允許對每個操作的時間進行採樣。三個不同百分位數的結果如下:

儘管簡單示例和實際示例的確切結果明顯不同,但是它們的趨勢相同。在哪種算法最快和哪種算法最慢方面,兩個示例都給出了相似的結果。

6.5. 結論

根據我們在本節中執行的真實模型測試,我們可以看出,最佳性能顯然屬於 MapStruct。在相同的測試中,我們看到 Dozer 始終位於結果表的底部。

7. 總結

在這篇文章中,我們已經進行了五個流行的 Java Bean 映射框架性能測試:ModelMapper MapStruct Orika ,Dozer, JMapper。

示例代碼地址:https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/performance-tests。

開源項目推薦

作者的其他開源項目推薦:

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  2. : 適合新手入門以及有經驗的開發人員查閱的 Spring Boot 教程(業餘時間維護中,歡迎一起維護)。
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RocketMQ ACL使用指南

目錄

@(本節目錄)

1、什麼是ACL?

ACL是access control list的簡稱,俗稱訪問控制列表。訪問控制,基本上會涉及到用戶、資源、權限、角色等概念,那在RocketMQ中上述會對應哪些對象呢?

  • 用戶
    用戶是訪問控制的基礎要素,也不難理解,RocketMQ ACL必然也會引入用戶的概念,即支持用戶名、密碼。
  • 資源
    資源,需要保護的對象,在RocketMQ中,消息發送涉及的Topic、消息消費涉及的消費組,應該進行保護,故可以抽象成資源。
  • 權限
    針對資源,能進行的操作,
  • 角色
    RocketMQ中,只定義兩種角色:是否是管理員。

另外,RocketMQ還支持按照客戶端IP進行白名單設置。

2、ACL基本流程圖

在講解如何使用ACL之前,我們先簡單看一下RocketMQ ACL的請求流程:

對於上述具體的實現,將在後續文章中重點講解,本文的目的只是希望給讀者一個大概的了解。

3、如何配置ACL

3.1 acl配置文件

acl默認的配置文件名:plain_acl.yml,需要放在${ROCKETMQ_HOME}/store/config目錄下。下面對其配置項一一介紹。

3.1.1 globalWhiteRemoteAddresses

全局白名單,其類型為數組,即支持多個配置。其支持的配置格式如下:


  • 表示不設置白名單,該條規則默認返回false。
  • “*”
    表示全部匹配,該條規則直接返回true,將會阻斷其他規則的判斷,請慎重使用。
  • 192.168.0.{100,101}
    多地址配置模式,ip地址的最後一組,使用{},大括號中多個ip地址,用英文逗號(,)隔開。
  • 192.168.1.100,192.168.2.100
    直接使用,分隔,配置多個ip地址。
  • 192.168..或192.168.100-200.10-20
    每個IP段使用 “*” 或”-“表示範圍。

3.1.2 accounts

配置用戶信息,該類型為數組類型。擁有accessKey、secretKey、whiteRemoteAddress、admin、defaultTopicPerm、defaultGroupPerm、topicPerms、groupPerms子元素。

3.1.2.1 accessKey

登錄用戶名,長度必須大於6個字符。

3.1.2.2 secretKey

登錄密碼。長度必須大於6個字符。

3.1.2.3 whiteRemoteAddress

用戶級別的IP地址白名單。其類型為一個字符串,其配置規則與globalWhiteRemoteAddresses,但只能配置一條規則。

3.1.2.4 admin

boolean類型,設置是否是admin。如下權限只有admin=true時才有權限執行。

  • UPDATE_AND_CREATE_TOPIC
    更新或創建主題。
  • UPDATE_BROKER_CONFIG
    更新Broker配置。
  • DELETE_TOPIC_IN_BROKER
    刪除主題。
  • UPDATE_AND_CREATE_SUBSCRIPTIONGROUP
    更新或創建訂閱組信息。
  • DELETE_SUBSCRIPTIONGROUP
    刪除訂閱組信息。
3.1.2.5 defaultTopicPerm

默認topic權限。該值默認為DENY(拒絕)。

3.1.2.6 defaultGroupPerm

默認消費組權限,該值默認為DENY(拒絕),建議值為SUB。

3.1.2.7 topicPerms

設置topic的權限。其類型為數組,其可選擇值在下節介紹。

3.1.2.8 groupPerms

設置消費組的權限。其類型為數組,其可選擇值在下節介紹。可以為每一消費組配置不一樣的權限。

3.2 RocketMQ ACL權限可選值

  • DENY
    拒絕。
  • PUB
    擁有發送權限。
  • SUB
    擁有訂閱權限。

3.3、權限驗證流程

上面定義了全局白名單、用戶級別的白名單,用戶級別的權限,為了更好的配置ACL權限規則,下面給出權限匹配邏輯。

4、使用示例

4.1 Broker端安裝

首先,需要在broker.conf文件中,增加參數aclEnable=true。並拷貝distribution/conf/plain_acl.yml文件到${ROCKETMQ_HOME}/conf目錄。

broker.conf的配置文件如下:

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-b
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
listenPort=10915
storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5MB/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
aclEnable=true

plain_acl.yml文件內容如下:

globalWhiteRemoteAddresses:

accounts:
- accessKey: RocketMQ
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  admin: false
  defaultTopicPerm: DENY
  defaultGroupPerm: SUB
  topicPerms:
  - TopicTest=PUB
  groupPerms:
  # the group should convert to retry topic
  - oms_consumer_group=DENY

- accessKey: admin
  secretKey: 12345678
  whiteRemoteAddress:
  # if it is admin, it could access all resources
  admin: true

從上面的配置可知,用戶RocketMQ只能發送TopicTest的消息,其他topic無權限發送;拒絕oms_consumer_group消費組的消息消費,其他消費組默認可消費。

4.2 消息發送端示例

public class AclProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name", getAclRPCHook());
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            try {
                Message msg = new Message("TopicTest3" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                SendResult sendResult = producer.send(msg);
                System.out.printf("%s%n", sendResult);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                Thread.sleep(1000);
            }
        }
        producer.shutdown();
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

運行效果如圖所示:

4.3 消息消費端示例

public class AclConsumer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4", getAclRPCHook(),new AllocateMessageQueueAveragely());
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                ConsumeConcurrentlyContext context) {
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }

    static RPCHook getAclRPCHook() {
        return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials("rocketmq","12345678"));
    }
}

發現並不沒有消費消息,符合預期。

關於RocketMQ ACL的使用就介紹到這裏了,下一篇將介紹RocketMQ ACL實現原理。

推薦閱讀:
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作者介紹:
丁威,《RocketMQ技術內幕》作者,RocketMQ 社區佈道師,公眾號: 維護者,目前已陸續發表源碼分析Java集合、Java 併發包(JUC)、Netty、Mycat、Dubbo、RocketMQ、Mybatis等源碼專欄。

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採礦業進駐 污染環境 阿根廷紅酒區爆水資源戰

摘錄自2019年12月25日明報報導

拉丁美洲最大葡萄酒產區、阿根廷門多薩省(Mendoza)爆發當地史上最大規模的示威,抗議省政府為擴大財源,修訂《水資源保護法》,容許使用大量水資源的採礦業進駐當地,並可在開採過程中使用氰化物和硫酸等有害物質,恐令當地水源受污染,並加劇旱情,損害葡萄種植戶、酒廠等的生計。

《水資源保護法》於2007年制定,限制省內的採礦過程中使用危險化學品,並禁止大量用水的採擴項目,以免影響環境。惟門多薩省議會上周五(20日)以大比數通過修例,批准省內的採礦活動使用氰化物、硫酸及其他有害化學物質。

省長蘇亞雷斯周日(22日)宣布已有19個開採鈾、銅、金、鉛、銀、鋅、鐵礦項目等待議會批准,進一步激起民憤。

省環境部長明戈蘭塞聲稱水資源不會因新政策受損,也不會對環境構成任何負面影響,強調環保糾察將規管省內每一個採礦項目對環境的影響,且將在礦場所在地辦公開聽證會。阿根廷新任總統費爾南德斯(Alberto Fernandez)表示支持礦業項目,認為對阿根廷從長期的經濟困境中復蘇至關重要。

千計群眾周一(23日)再次遊行到省府門多薩市的省長辦公室外抗議,高叫「別動水源」和修例違憲等。這場門多薩省史上最大型示威演變成警民衝突。憤怒的示威者向現場防暴警員擲石,遭警方動用橡膠子彈與催淚彈驅散。

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日塑膠袋全面收費 趕東奧前2020年7月上路

摘錄自2019年12月25日中央社報導

日本有意推動全國零售店實施購物塑膠袋收費政策,原本訂明年4月上路,但因為宣導期及零售業準備時間不足,延後到明年7月實施,正好趕在東京奧運開幕前上路。

日本經濟新聞報導,日本經濟產業省與環境省今天(25日)公布塑膠袋全面收費制度的政策方針,將以超市、便利商店等所有零售店為對象,並在年底前完成修正容器包裝回收法的行政命令。這項政策目的是從日常生活中的塑膠袋全面收費,促使消費者意識到減塑重要性。

不過,如果塑膠袋是用對環境負擔較小的植物原料製作,就不用收費。

至於塑膠袋單價交由業者自行定價,在中央政府提出的政策方針中,介紹了已上路實施的收費案例,大多是一個塑膠袋收2日圓到5日圓,但不能低於一日圓,否則就不算收費。

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通用汽車與 Lyft 合作,無人計程車上路測試

未來一年內,通用汽車(General Motors,GM)將與 Lyft 合作,在一般道路上測試無人駕駛的最新款電動車  Chevrolet Bolt,並計畫以此車款成為叫車服務的車隊主力。通用汽車近期正試圖整合幾筆投資,以迎接矽谷科技巨頭對傳統汽車行業的挑戰,包含 Tesla 的電動車、Google 的自動駕駛以及 Uber 的分享出租服務。   根據《華爾街日報》報導,今年 1 月通用汽車曾投資 Lyft 高達 5 億美元,並以 10 億美元價格收購了位於舊金山的自動駕駛技術開發商 Cruise Automation,預期接下來的服務將仰賴該公司技術。   通用汽車與 Lyft 的合作主要針對 Google 和 Uber 而來。Google 的自動駕駛汽車技術目前遙遙領先,即便與福特汽車合作告吹,他們也順利另外和飛雅特─克萊斯勒(Fiat Chrysler)成功聯手。而作為 Lyft 難以撼動的競爭對手,Uber 也在匹茲堡成立了無人駕駛研究中心,並計劃於 2020 年將無人駕駛車投入車隊營運。   Lyft 高層表示,關於無人計程車測試的細節仍在研究當中,不過這一項測試將在某些城市供用戶參與。Lyft 目前擁有一款原型的智慧型手機應用,用戶藉此透過 Lyft 叫車,可以選擇是否由無人駕駛車前來接送。在發生問題時,用戶也可以聯繫通用汽車 OnStar 系統助理請求協助。這款應用還支援讓用戶指示車輛何時出發,以及車輛是否已達到目的地可以離開。   目前有加州、密西根州、內華達州、佛羅里達州與華盛頓特區等地通過無人駕駛車上路測試的相關法案,Google 則已經在這些地區以外的其他城市,包含奧斯汀、鳳凰城與華盛頓州的柯克蘭進行他們的自動駕駛車測試。這也意味著通用汽車和 Lyft 同樣可以選擇在某些立法未詳的州以實行他們的計畫。Lyft 和 Uber 高層之前都曾表示,無人駕駛車的主要障礙來自於監管法規如何適用於這類車輛,以及責任歸屬如何界定。為了解決監管問題,Lyft 最初仍會在無人駕駛車上配備司機,以在必要情況下進行人工介入。   除了無人駕駛車外,通用汽車最重要的如意算盤,就是讓 Lyft 及其司機團隊成為 Chevrolet Bolt 的主要客戶。這款電動車將於 2016 年底上市。目前通用汽車和 Lyft 在芝加哥將 Chevrolet Equinox 租給有需要的司機駕駛,而未來的主力車型將會是 Bolt,而不是作為 SUV 的 Equinox。   Bolt 比上一款 Chevrolet Volt 能儲存更多電力,續航力更強;電池位於車身底盤,因此車輛前半部多出了空間,讓後排乘客的腿部空間更大。通用汽車表示,這款車型非常適合需要更多空間,同時希望降低運營成本的司機。

(首圖來源: CC BY 2.0)   (本文授權轉載自《》─〈〉)

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中國電動車達規模前 特斯拉不會本地建廠

據《中國日報》報導,特斯拉的一位高管稱公司不會在中國建廠,除非電動轎車的銷量達到”關鍵量產”規模。

特斯拉聯合創始人和首席技術官J.B. Straubel對可能在中國建廠的猜測潑了冷水,因為此前有特斯拉高管稱可能在中國生產特斯拉Model 3車型。

Straubel是在德國雷茲格的國際運輸論壇上接受《中國日報》採訪時,給出上述言論的。

只有美國市場的特斯拉3預訂單超過中國,但IHS汽車供應商新聞報導稱,特斯拉擱置了在中國建設總裝廠的計畫,因為沒有合適的合資夥伴。

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