上次幫小王解決了如何在 Spring Boot 中使用 JDBC 連接 MySQL 后，我就一直在等，等他問我第三個問題，比如說如何在 Spring Boot 中使用 HikariCP 連接池。但我等了四天也沒有等到任何音訊，似乎他從我的世界里消失了，而我卻仍然沉醉在他拍我馬屁的美妙感覺里。

突然感覺，沒有小王的日子里，好空虛。怎麼辦呢？想來想去還是寫文章度日吧，积極創作的過程中，也許能夠擺脫對小王的苦苦思念。寫什麼好呢？

想來想去，就寫如何在 Spring Boot 中使用 HikariCP 連接池吧。畢竟實戰項目當中，肯定不能使用 JDBC，連接池是必須的。而 HikariCP 據說非常的快，快到 Spring Boot 2 默認的數據庫連接池也從 Tomcat 切換到了 HikariCP（喜新厭舊的臭毛病能不能改改）。

HikariCP 的 GitHub 地址如下：

https://github.com/brettwooldridge/HikariCP

目前星標 12K，被使用次數更是達到了 43.1K。再來看看它的自我介紹。

牛逼的不能行啊，原來 Hikari 來源於日語，“光”的意思，這意味着快得像光速一樣嗎？講真，看簡介的感覺就好像在和我的女神“湯唯”握手一樣刺激和震撼。

既然 Spring Boot 2 已經默認使用了 HikariCP，那麼使用起來也相當的輕鬆愜意，只需要簡單幾個步驟。

01、初始化 MySQL 數據庫

既然要連接 MySQL，那麼就需要先在電腦上安裝 MySQL 服務（本文暫且跳過），並且創建數據庫和表。

CREATE DATABASE `springbootdemo`;
DROP TABLE IF EXISTS `mysql_datasource`;
CREATE TABLE `mysql_datasource` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

02、使用 Spring Initlallzr 創建 Spring Boot 項目

創建一個 Spring Boot 項目非常簡單，通過 Spring Initlallzr（https://start.spring.io/）就可以了。

勾選 Web、JDBC、MySQL Driver 等三個依賴。

1）Web 表明該項目是一個 Web 項目，便於我們直接通過 URL 來實操。

3）MySQL Driver：連接 MySQL 服務器的驅動器。

5）JDBC：Spring Boot 2 默認使用了 HikariCP，所以 HikariCP 會默認在 spring-boot-starter-jdbc 中附加依賴，因此不需要主動添加 HikariCP 的依賴。

PS：怎麼證明這一點呢？項目導入成功后，在 pom.xml 文件中，按住鼠標左鍵 + Ctrl 鍵訪問 spring-boot-starter-jdbc 依賴節點，可在 spring-boot-starter-jdbc.pom 文件中查看到 HikariCP 的依賴信息。

選項選擇完后，就可以點擊【Generate】按鈕生成一個初始化的 Spring Boot 項目了。生成的是一個壓縮包，導入到 IDE 的時候需要先解壓。

03、編輯 application.properties 文件

項目導入成功后，等待 Maven 下載依賴，完成后編輯 application.properties 文件，配置 MySQL 數據源信息。

spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/springbootdemo?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456

是不是有一種似曾相識的感覺（和[上一篇]()中的數據源配置一模一樣）？為什麼呢？答案已經告訴過大家了——默認、默認、默認，重要的事情說三遍，Spring Boot 2 默認使用了 HikariCP 連接池。

04、編輯 Spring Boot 項目

為了便於我們查看 HikariCP 的連接信息，我們對 SpringBootMysqlApplication 類進行編輯，增加以下內容。

@SpringBootApplication
public class HikariCpDemoApplication implements CommandLineRunner {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(HikariCpDemoApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        Connection conn = dataSource.getConnection();
        conn.close();
    }
}

HikariCpDemoApplication 實現了 CommandLineRunner 接口，該接口允許我們在項目啟動的時候加載一些數據或者做一些事情，比如說我們嘗試通過 DataSource 對象與數據源建立連接，這樣就可以在日誌信息中看到 HikariCP 的連接信息。CommandLineRunner 接口有一個方法需要實現，就是我們看到的 run() 方法。

通過 debug 的方式，我們可以看到，在項目運行的過程中，dataSource 這個 Bean 的類型為 HikariDataSource。

05、運行 Spring Boot 項目

接下來，我們直接運行 HikariCpDemoApplication 類，這樣一個 Spring Boot 項目就啟動成功了。

HikariDataSource 對象的連接信息會被打印出來。也就是說，HikariCP 連接池的配置啟用了。快給自己點個贊。

06、為什麼 Spring Boot 2.0 選擇 HikariCP 作為默認數據庫連接池

有幾種基準測試結果可用來比較HikariCP和其他連接池框架（例如c3p0，dbcp2，tomcat和vibur）的性能。例如，HikariCP團隊發布了以下基準（可在此處獲得原始結果）：

HikariCP 團隊為了證明自己性能最佳，特意找了幾個背景對比了下。不幸充當背景的有 c3p0、dbcp2、tomcat 等傳統的連接池。

從上圖中，我們能感受出背景的尷尬，HikariCP 鶴立雞群了。HikariCP 製作以如此優秀，原因大致有下面這些：

1）字節碼級別上的優化：要求編譯后的字節碼最少，這樣 CPU 緩存就可以加載更多的程序代碼。

HikariCP 優化前的代碼片段：

public final PreparedStatement prepareStatement(String sql, String[] columnNames) throws SQLException
{
    return PROXY_FACTORY.getProxyPreparedStatement(this, delegate.prepareStatement(sql, columnNames));
}

HikariCP 優化后的代碼片段：

public final PreparedStatement prepareStatement(String sql, String[] columnNames) throws SQLException
{
    return ProxyFactory.getProxyPreparedStatement(this, delegate.prepareStatement(sql, columnNames));
}

以上兩段代碼的差別只有一處，就是 ProxyFactory 替代了 PROXY_FACTORY，這個改動后的字節碼比優化前減少了 3 行指令。具體的分析參照 HikariCP 的 Wiki 文檔。

2）使用自定義的列表（FastStatementList）代替 ArrayList，可以避免 get() 的時候進行範圍檢查，remove() 的時候從頭到尾的掃描。

07、鳴謝

好了，各位讀者朋友們，答應小王的文章終於寫完了。能看到這裏的都是最優秀的程序員，升職加薪就是你了。如果覺得不過癮，還想看到更多，可以 star 二哥的 GitHub【itwanger.github.io】，本文已收錄。

PS：本文配套的源碼已上傳至 GitHub 【SpringBootDemo.SpringBootMysql】。

原創不易，如果覺得有點用的話，請不要吝嗇你手中點贊的權力；如果想要第一時間看到二哥更新的文章，請掃描下方的二維碼，關注沉默王二公眾號。我們下篇文章見！

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1、STM32圖像接收接口

使用stm32芯片，128kB RAM，512kB Rom，資源有限，接攝像頭採集圖像，這種情況下，內存利用制約程序設計。

STM32使用DCMI接口讀取攝像頭，協議如下。行同步信號指示了一行數據完成，場同步信號指示了一幀圖像傳輸完成。所以出現了兩種典型的數據接收方式，按照行信號一行一行處理，按照場信號一次接收一副圖像。

2、按行讀取

以網絡上流行的野火的demo為例，使用行中斷，用DMA來讀取一行數據。

//記錄傳輸了多少行
static uint16_t line_num =0;
//DMA傳輸完成中斷服務函數
void DMA2_Stream1_IRQHandler(void)
{
  if ( DMA_GetITStatus(DMA2_Stream1,DMA_IT_TCIF1) == SET )
  {
   /*行計數*/
　　line_num++;
　　if (line_num==img_height)
　　{
　　/*傳輸完一幀,計數複位*/
　　line_num=0;
　　}
　　/*DMA 一行一行傳輸*/
　　OV2640_DMA_Config(FSMC_LCD_ADDRESS+(lcd_width*2*(lcd_height-line_num-1)),img_width*2/4);
　　DMA_ClearITPendingBit(DMA2_Stream1,DMA_IT_TCIF1);
　　}
}

 //幀中斷服務函數，使用幀中斷重置line_num,可防止有時掉數據的時候DMA傳送行數出現偏移
void DCMI_IRQHandler(void)
{
　　if ( DCMI_GetITStatus (DCMI_IT_FRAME) == SET )
　　{
　　/*傳輸完一幀，計數複位*/
　　line_num=0;
　　DCMI_ClearITPendingBit(DCMI_IT_FRAME);
　　}
}

DMA中斷服務函數中主要是使用了一個靜態變量line_num來記錄已傳輸了多少行數據，每進一次DMA中斷時自加1，由於進入一次中斷就代表傳輸完一行數據，所以line_num的值等於lcd_height時(攝像頭輸出的數據行數)，表示傳輸完一幀圖像，line_num複位為0，開始另一幀數據的傳輸。line_num計數完畢后利用前面定義的OV2640_DMA_Config函數配置新的一行DMA數據傳輸，它利用line_num變量計算顯存地址的行偏移，控制DCMI數據被傳送到正確的位置，每次傳輸的都是一行像素的數據量。

當DCMI接口檢測到攝像頭傳輸的幀同步信號時，會進入DCMI_IRQHandler中斷服務函數，在這個函數中不管line_num原來的值是什麼，它都把line_num直接複位為0，這樣下次再進入DMA中斷服務函數的時候，它會開始新一幀數據的傳輸。這樣可以利用DCMI的硬件同步信號，而不只是依靠DMA自己的傳輸計數，這樣可以避免有時STM32內部DMA傳輸受到阻塞而跟不上外部攝像頭信號導致的數據錯誤。

圖像按幀讀取比按行讀取效率更高，那麼為什麼要按行讀取呢？上面的例子是把圖像送到LCD，如果是送到內存，按幀讀取就需要芯片有很大的內存空間。以752*480的分辨率為例，需要360kB的RAM空間，遠遠超出了芯片RAM的大小。部分應用不需要攝像頭全尺寸的圖像，只需要中心區域，比如為了避免畸變影響一般只用圖像中間的部分，那麼按行讀取就有一個好處，讀到一行后，可以把不需要的丟棄，只保留中間部分的圖像像素。

那麼問題來了？為什麼不直接配置攝像頭的屬性，來實現只讀取圖像的中間部分呢，全部讀取出來然後在arm的內存中裁剪丟棄不要的像素，第一浪費了讀取時間，第二浪費了讀取的空間。更優的做法是直接配置攝像頭sensor，使用sensor的裁剪功能輸出需要的像素區域。

3、圖像裁剪–使用STM32 crop功能裁剪

STM32F4系列的DCMI接口支持裁剪功能，對攝像頭輸出的像素點進行截取，不需要的像素部分不被DCMI傳入內存，從硬件接口一側就丟棄了。

HAL_DCMI_EnableCrop(&hdcmi);
HAL_DCMI_ConfigCrop(&hdcmi, CAM_ROW_OFFSET, CAM_COL_OFFSET, IMG_ROW-1, IMG_COL-1);

裁剪的本質如下所述，從接收到的數據里選擇需要的矩形區域。所以STM32 DCMI裁剪功能可以完成節約內存，只選取需要的圖像存入內存的作用。

此方法相比於一次讀一行，然後丟棄首尾部分后把需要的區域圖像像素存入buffer后再讀下一行，避免了時序錯誤，代碼簡潔了，DCMI硬件計數丟掉不要的像素，也提高了程序可靠性、可讀性。

成也蕭何敗也蕭何，如上面所述，STM32的crop完成了選取特定區域圖像的功能，那麼也要付出代價，它是從接收到的圖像數據里進行選擇的，這意味着那些不需要的數據依然會傳輸到MCU一側，只不過MCU的DCMI對數據進行計數是忽略了它而已，那麼問題就來了，哪些不需要的數據的傳輸會帶來什麼問題呢？

有圖為證，下圖是使用了STM32 crop裁剪的時序圖，通道1啟動採集IO置高，frame中斷里拉低，由於使用dma傳輸，那麼被crop裁剪后dma計數的數據量變少，所以DCMI frame中斷能在行數據傳輸完成前到達，通道1高電平部分就代表一有效分辨率的幀的採集時間。通道2 曝光信號管腳，通道3是行掃描信號。其中通道1下降沿到通道3下降沿4.5ms。代表單片機已經收到crop指定尺寸的圖像，採集有效區域（crop區域）的圖像完成，但是line信號沒有結束還有很多行沒傳輸，即CMOS和DCMI接口要傳輸752*480圖像還沒完成。

 舉例說明，如果使用752*480分辨率採集圖像，你只取中間的360*360視野，有效分辨率是360*360，但是總線上的數據依然是752*480，所以幀率無法提高，多餘的數據按說就不應該傳輸出來，如何破解，問題追到這裏，STM32芯片已經無能為力了，接下來需要在CMOS一側發力了。

4、圖像裁剪–配置CMOS寄存器裁剪

下圖是MT9V034 攝像頭芯片的寄存器手冊，Reg1–4配置CMOS的行列起點和寬度高度。

修改寄存器后，攝像頭CMOS就不再向外傳輸多餘的數據，被裁剪丟棄的數據也不會反應在接口上，所以STM32 DCMI接收到的數據都是需要保留的有效區數據，極大地減少了數據輸出，提高了傳輸效率。本人也在STM324芯片上，實現了220*220分辨率120幀的連續採集。

下面是序圖，通道1高電平代表開始採集和一幀結束，不同於使用STM32 的crop裁剪，使用CMOS寄存器裁剪有效窗口，使得幀結束時行信號也同時結束，後續沒有任何需要傳輸的行數據。

5、一幀數據一次性傳輸

一幀數據一次全部讀入到MCU的方式，其實是最簡單的驅動編寫方式，缺點就是太占內存，但是對於沒有壓縮功能的cmos芯片來說，一般都無力實現。對部分有jpg壓縮功能的cmos芯片而言，比如OV2640可以使用這種方式，一次性讀出一幀圖像。

__align(4) u32 jpeg_buf[jpeg_buf_size];    //JPEG buffer
//JPEG 格式
const u16 jpeg_img_size_tbl[][2]=
{
    176,144,    //QCIF
    160,120,    //QQVGA
    352,288,    //CIF
    320,240,    //QVGA
    640,480,    //VGA
    800,600,    //SVGA
    1024,768,    //XGA
    1280,1024,    //SXGA
    1600,1200,    //UXGA
}; 

//DCMI 接收數據
void DCMI_IRQHandler(void)
{
　　if(DCMI_GetITStatus(DCMI_IT_FRAME)==SET)// 一幀數據
　　{
　　　　jpeg_data_process();  
　　　　DCMI_ClearITPendingBit(DCMI_IT_FRAME); 
　　}
}

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大家好~這三個月以來，我一直在學習和實現“基於WebGPU的混合光線追蹤實時渲染”的技術，使用了Ray Tracing管線（如.rgen、.rmiss等着色器）。
現在與大家分享和介紹我目前的學習成果，希望對大家有所幫助！謝謝！

通過國外的開源項目，可在WebGPU中使用Ray Tracing管線

這三個月我對Ray Tracing的研究有了質的突破，主要歸功於我發現的WebGPU Node開源項目！
該作者首先在dawn-ray-tracing開源項目中對“dawn項目：Chrome對WebGPU的實現”進行了擴展，加入了光追的API；
然後在WebGPU Node開源項目中，底層封裝了Vulkan SDK，上層使用了dawn-ray-tracing項目，提供了WebGPU API，實現了在Nodejs環境中使用WebGPU API和Ray Tracing管線來實現硬件加速的光線追蹤（電腦需要使用nvdia的RTX顯卡）！

相關介紹參見：
Real-Time Ray-Tracing in WebGPU

搭建運行環境

有兩種方法來搭建運行環境：
1、給Chrome瀏覽器打補丁，使其與下載DXR驅動（DirectX Raytracing）關聯，從而在該瀏覽器中運行
詳見該作者最近寫的開源項目：chromium-ray-tracing
（我沒有測試過，不知道是否能使用）

2、編譯dawn-ray-tracing和WebGPU Node項目，從而在Nodejs環境中運行
我使用的是這個方法（不過我使用的WebGPU Node項目是今年3月份時的代碼，最新的代碼我還沒有編譯成功）。

我的操作系統是win7，顯卡是RTX 2060s，vulkan sdk是1.1.126.0版本

/* 最新代碼我還沒有編譯成功哈哈！請先不要進行下面的編譯操作！

編譯的步驟為（需要使用VPN翻牆）：

# 編譯dawn-ray-tracing項目

## Clone the repo as "dawn-ray-tracing"
git clone https://github.com/maierfelix/dawn-ray-tracing

cd dawn-ray-tracing

## Bootstrap the gclient configuration
cp scripts/standalone.gclient .gclient

## Fetch external dependencies and toolchains with gclient
gclient sync


set DEPOT_TOOLS_WIN_TOOLCHAIN=0

npm install --global --production windows-build-tools

gn gen out/Shared --ide=vs --target_cpu="x64" --args="is_component_build=true is_debug=false is_clang=false"

ninja -C out/Shared


# 編譯webgpu node項目

npm install webgpu

在webgpu node的根目錄中創建名為“PATH_TO_DAWN”的文件，在其中指定dawn-ray-tracing項目的絕對路徑，如：
D:/Github/dawn-ray-tracing

在webgpu node的根目錄中執行：
npm run all --dawnversion=0.0.1
（
這裏要注意的是，需要先安裝Vulkan SDK和python；

可以通過“npm config set python C:\depot_tools\python.bat”來設置python路徑,或者指定python路徑：
npm run all --dawnversion=0.0.1 --python="C:\Users\Administrator\Downloads\depot_tools\bootstrap-3_8_0_chromium_8_bin\python\bin\python.exe"
）


# 在nodejs中運行ray tracing示例，驗證是否成功

進入webgpu node的根目錄

cd examples & cd ..
node --experimental-modules examples/ray-tracing/index.mjs

*/

應用場景

考慮到WebGPU還沒有正式發布，並且可能在三年內瀏覽器都不會支持Ray Tracing管線，所以我把渲染放到雲端，這樣就可以在雲端自行搭建環境（如使用WebGPU Node開源項目），然後通過網絡傳輸將渲染結果傳輸到客戶端，從而在客戶端瀏覽器不支持的情況下仍能显示光追渲染的畫面。

因此，我的應用場景為：
1、雲渲染
2、雲遊戲

這兩個應用場景有不同的需求：
“雲渲染”屬於離線渲染，我們關心的是：

• 畫質要好
• 渲染時間可以長點

因此：

• 每幀可採樣多次，即n spp(n >= 30)
• 支持多種渲染效果，如“焦射”(causicts)等
• 全局光照可使用n次bounce（n >= 2）

“雲遊戲”屬於實時渲染，我們關心的是：

• 畫質可以差點
• 渲染時間要短（每幀30ms以內）

因此：

• 每幀只採樣一次，即1 spp
• 全局光照只使用一次或兩次bounce
• 對“焦射”(causicts)等場景用性能好的方案達到接近的渲染效果，通過犧牲畫質來減少渲染時間

介紹我目前的實現方案

主要技術框架是“實時混合光線追蹤”，主要包含下面的pass：
1、gbuffer pass
創建gbuffer
2、ray tracing pass
直接從gbuffer中獲取world position、diffuse等數據，用來計算直接光照，從而減少了每個像素髮射的光線數量；
每個像素髮射1個shadow ray，用來計算直接光照的陰影；
如果只用1個bounce來計算全局光照的話，每個像素髮射1個indirect ray+1個shadow ray，用來計算間接光照。
3、denoise pass
基於BMFR算法來實現降噪，具體可參考本文後面的“實現降噪Denoise”部分。
4、taa pass
使用taa來抗鋸齒

相關代碼可見我的開源項目：
WebGPU-RTX

介紹我學習的整個流程，分享相關資料

了解光線追蹤的相關領域

我通過下面的文章進行了初步的了解：
一篇光線追蹤的入門
光線追蹤與實時渲染的未來
實時光線追蹤技術：業界發展近況與未來挑戰
Introduction to NVIDIA RTX and DirectX Ray Tracing
如何評價微軟的 DXR（DirectX Raytracing）？

實現第一個光追的Demo

通過學習下面的資料：
Ray Tracing in One Weekend
Ray Tracing: The Next Week
Ray Tracing in One Weekend和Ray Tracing: The Next Week的詳解
基於OpenGL的GPU光線追蹤

我參考資料中的代碼，用WebGL 2實現一個Demo：

該場景的紅圈中是一個球，附近有一個球形光源和一個矩形光源

因為沒有進行降噪，所以噪點太多了哈哈！

相關代碼可見我的開源項目：
Wonder-RayTrace

學習和實現Ray Tracing管線

通過學習NVIDIA Vulkan Ray Tracing Tutorial教程，我用 js語言+WebGPU Node開源項目 基於Ray Tracing管線依次實現了陰影、反射等基礎渲染效果。

該教程使用了VK_KHR_ray_tracing擴展，而WebGPU Node開源項目也使用了該擴展（Vulkan SDK），因此該教程的shader代碼幾乎可以直接用到該開源項目中。

教程代碼

用Reason重寫

我用Reason語言重寫了示例代碼，提煉了一個基礎架構。

學習GBuffer+Ray Tracing混合管線

因為我希望優先減少渲染時間，所以我要通過混合管線來進行實時渲染。

我通過A Gentle Introduction To DirectX Raytracing教程來學習和實現。

教程代碼下載

我學習了該教程的第一篇到第11篇，分別實現了創建GBuffer、使用Lambertian材質渲染、多光源的陰影等內容。

實現降噪Denoise

教程的第9篇通過每個像素對每個光源發射一個shadow ray，最後累加並計算平均值，實現了多光源的陰影。

教程的第11篇對第9篇進行了改進：為了減少每個像素髮射的shadow ray的數量，每個像素只隨機向一個光源發射一個shadow ray。
這樣會導致噪點，如下圖所示：

我們可以通過累計採樣數來不斷逼近無噪點的圖片（如該教程的第6篇一樣），但這樣需要經過長時間后才會收斂，所以只適合“雲渲染”這種離線渲染的應用場景。

累加一定幀數后，結果如下圖所示：

實現taa

降噪算法通常需要先實現“幀間的數據復用”，而TAA抗鋸齒也需要實現“幀間數據復用”的技術；而且降噪算法會使用TAA作為最後一個pass來抗鋸齒。所以我決定先實現taa，將其作為實現降噪算法的鋪墊。

我參考了下面的資料來實現taa：
DX12渲染管線(2) – 時間性抗鋸齒(TAA)、 相關代碼
Unity Temporal AA的改進與提高、 相關代碼
unit Temporal Anti-Aliasing

實現BMFR降噪算法

為了能應用於“雲遊戲”這種實時渲染的應用場景，我們需要快速降噪。因此我實現了BMFR算法來降噪。

降噪前場景：

降噪后場景：

我參考了下面的資料：
BLOCKWISE MULTI-ORDER FEATURE REGRESSION FOR REAL-TIME PATH TRACING RECONSTRUCTION
參考代碼

學習蒙特卡羅積分（monte carlo）的理論

教程的第11篇隨機向一個光源發射一個shadow ray，這其實已經使用了蒙特卡羅積分的理論。

我們可以通過下面的資料深入學習該理論，了解概率密度函數（pdf）、重要性採樣等相關概念，為我們後面實現全局光照打下理論基礎：
【RAY TRACING THE REST OF YOUR LIFE 超詳解】 光線追蹤 3-1 蒙特卡羅 (一) 到 【RAY TRACING THE REST OF YOUR LIFE 超詳解】 光線追蹤 3-7 混合概率密
光線追蹤器Ray Tracer：進階篇

實現全局光照

通過學習教程的第12篇，我實現了one bounce的全局光照。

更多參考資料：
Global Illumination and Path Tracing
Global Illumination and Monte Carlo

這裏我遇到的問題主要是處理indirect specular noise：噪點不穩定，導致降噪后不穩定（高光周圍有明顯波動）。
我首先以為是pdf寫錯了，結果修改了pdf后還是沒有改進；
然後希望通過clamp等方法移除這些高光的fireflies噪點，結果影響到了畫質；
最後採用了“採樣indirect specular/diffuse多次”來穩定噪點。這適用於“雲渲染”的離線渲染，但不適用於“雲遊戲”的實時渲染。

基於GGX模型，實現disney BRDF

通過學習教程的第14篇，我引入了pbr材質，實現了GGX模型，加入了多bounce的全局光照。

我對教程代碼進行了改進：
在.rgen着色器中使用for循環而不是遞歸來實現的多bounce；
實現了disney BRDF，在pbr材質中有diffuse、roughness、metallic、specular這幾個參數。

更多參考資料：
基於物理着色（二）- Microfacet材質和多層材質
基於物理着色（三）- Disney和UE4的實現
基於物理的渲染（PBR）白皮書 | 迪士尼原則的BRDF與BSDF相關總結
WebGPU-Path-Tracer 實現了disney BRDF

目前的渲染效果

我目前的實現需要改進的地方

在Ray Tracing pass中支持紋理

使用bindless texture或者virtual texture來實現

擴展disney BRDF，實現BSDF，支持透明、折射效果

增加后處理

如gamma矯正等

在雲端環境下多線程渲染

雲端天然具有并行的優勢，因此可將渲染任務分配到多個顯卡/服務器中執行。

改進降噪效果

BMFR對高光specular處理得不好。
為了應用在“雲渲染”中，需要提高畫質。因此可考慮：

• 改進BMFR對specular的處理
  BMFR論文中已有相關的討論
• 使用專門對多個spp採樣進行降噪的降噪器來替代BMFR
  因為BMFR主要是針對1 spp採樣，所以需要使用針對蒙托卡羅積分路徑追蹤的降噪器來替代

改進indirect specular/diffuse noise

現在我通過增加spp來增加噪點的穩定性，這在“雲遊戲”中行不通，因為只能有1 spp。因此可考慮：

• 使用blue noise
  可參考： http://psgraphics.blogspot.com/2018/10/flavors-of-sampling-in-ray-tracing.html
  https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02158423/file/blueNoiseTemporal2019_slides.pdf
  https://belcour.github.io/blog/research/2019/06/18/animation-bluenoise.html
  https://zhuanlan.zhihu.com/p/90017623
• 對GGX模型使用VNDF來代替NDF採樣
• 對多bounce的indirect specular noise進行優化
  可能的解決方案:
  使用reflection denoise filter;
  adaptive multiple bounce;
• 使用photon mapping來降低噪點

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前言

之前在刷筆試題和面試的時候經常會遇到或者被問到 try-catch-finally 語法塊的執行順序等問題，今天就抽空整理了一下這個知識點，然後記錄下來。

正文

本篇文章主要是通過舉例的方式來闡述各種情況，我這裏根據 try-catch-finally 語法塊分為兩種大情況討論：try-catch 語法塊和 try-catch-finally 語句塊，然後再在每種情況里再去具體討論。

一、try-catch 語句塊

我們可以看看下面程序：

public static void main(String[] args) {

    System.out.println(handleException0());
  }

  /**
   * try,catch都有return
   * @return
   */
  private static String handleException0() {
    try{
      System.out.println("try開始");
      String s = null;
      int length = s.charAt(0);
      System.out.println("try結束");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      System.out.println("捕獲到了異常");
      return "catch的返回值";
    }
  }

執行結果：

try開始
捕獲到了異常
catch的返回值

分析：程序首先執行 try 塊裏面的代碼，try 塊裏面發現有異常，try 塊後面的代碼不會執行（自然也不會return），然後進入匹配異常的那個 catch 塊，然後進入 catch 塊裏面將代碼執行完畢，當執行到 catch 裏面的return 語句的時候，程序中止，然後將此 return 的最終結果返回回去。

二、try-catch-finally 語句塊

這種語法塊我分為了 4 種情況討論，下面進行一一列舉。

1、第一種情況，try 塊裏面有 return 的情況，並且捕獲到異常

例1：

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException1();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException1() {
  try{
    System.out.println("try開始");
    String str = null;
    int length = str.length();
    System.out.println("try結束");
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例1執行的結果如下：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
最終的結果

例2:

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException2();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException2() {
  try{
    System.out.println("try開始");
    String str = null;
    int length = str.length();
    System.out.println("try結束");
    return "try塊的返回值";
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例2的執行結果如下：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
最終的結果

分析：首先 例1 和 例2 的結果是很顯然的，當遇到異常的時候，直接進入匹配到相對應的 catch 塊，然後繼續執行 finallly 語句塊，最後將 return 結果返回回去。

第二種情況：try塊裏面有return的情況，但是不會捕獲到異常

例3：

思考：下面代碼try語句塊中有return語句，那麼是否執行完try語句塊就直接return退出方法了呢？

public static void main(String[] args) {
  String result = handleException3();
  System.out.println(result);
}
private static String handleException3() {
  try{
  	System.out.println("");
    return "try塊的返回值";
  }catch (Exception e){
    System.out.println("捕獲到了異常");
  }finally {
    System.out.println("finally塊執行完畢了");
  }
  return "最終的結果";
}

例3的執行結果如下：

finally塊執行完畢了
try塊的返回值

分析：例3的結果其實我們可以通過打斷點的方式去看看程序的具體執行流程，通過打斷點我們可以發現，代碼先執行 try塊 里的代碼，當執行到 return 語句的時候，handleException3方法並沒有立刻結束，而是繼續執行finally塊里的代碼，finally塊里的代碼執行完后，緊接着回到 try 塊的 return 語句，再把最終結果返回回去， handleException 方法執行完畢。

第三種情況：try塊和finally裏面都有return的情況

例4：

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(handleException4());
  }

  /**
   * 情況3：try和finally中均有return
   * @return
   */
  private static String handleException4() {
    try{
      System.out.println("");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      System.out.println("捕獲到了異常");
    }finally {
      System.out.println("finally塊執行完畢了");
      return "finally的返回值";
    }
  //  return "最終的結果";//不能再有返回值
  }

例4的執行結果：

finally塊執行完畢了
finally的返回值

分析：需要注意的是，當 try 塊和 finally 裏面都有 return 的時候，在 try/catch/finally 語法塊之外不允許再有return 關鍵字。我們還是通過在程序中打斷點的方式來看看代碼的具體執行流程。代碼首先執行 try 塊 里的代碼，當執行到 return 語句的時候，handleException4 方法並沒有立刻結束，而是繼續執行 finally 塊里的代碼，當發現 finally 塊里有 return 的時候，直接將 finally 里的返回值（也就是最終結果）返回回去， handleException4 方法執行完畢。

第四種情況：try塊,catch塊,finally塊都有return

例5：

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(handleException5());
  }

  /**
   * 情況4：try,catch,finally都有return
   * @return
   */
  private static String handleException5() {
    try{
      System.out.println("try開始");
      int[] array = {1, 2, 3};
      int i = array[10];
      System.out.println("try結束");
      return "try塊的返回值";
    }catch (Exception e){
      e.printStackTrace();//這行代碼其實就是打印輸出異常的具體信息
      System.out.println("捕獲到了異常");
      return "catch的返回值";
    }finally {
      System.out.println("finally塊執行完畢了");
      return "finally的返回值";
    }
//    return "最終的結果";
  }

例5的執行結果：

try開始
捕獲到了異常
finally塊執行完畢了
finally的返回值
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 10
at com.example.javabasic.javabasic.ExceptionAndError.TryCatchFinally.handleException5(TryCatchFinally.java:25)
at com.example.javabasic.javabasic.ExceptionAndError.TryCatchFinally.main(TryCatchFinally.java:14)

分析：程序首先執行try塊裏面的代碼，try塊裏面發現有異常，try塊後面的代碼不會執行（自然也不會return），然後進入匹配異常的那個catch塊，然後進入catch塊裏面將代碼執行完畢，當執行到catch裏面的return語句的時候，程序不會馬上終止，而是繼續執行finally塊的代碼，最後執行finally裏面的return，然後將此return的最終結果返回回去。

總結

其實，我們通過以上例子我們可以發現，不管return關鍵字在哪，finally一定會執行完畢。理論上來說try、catch、finally塊中都允許書寫return關鍵字，但是執行優先級較低的塊中的return關鍵字定義的返回值將覆蓋執行優先級較高的塊中return關鍵字定義的返回值。也就是說finally塊中定義的返回值將會覆蓋catch塊、try塊中定義的返回值；catch塊中定義的返回值將會覆蓋try塊中定義的返回值。
再換句話說如果在finally塊中通過return關鍵字定義了返回值，那麼之前所有通過return關鍵字定義的返回值都將失效——因為finally塊中的代碼一定是會執行的。

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