复杂的分布式计算场景，海量并发的业务场景， 对软负载⼀个系统的进行阐述，通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践，希望能够帮助到各位开 发者，各位系统架构师，少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 丁宇（叔同） 在阿里中间件开源、自研、商业三位⼀体的战略中，微服务 DNS（Dubbo+Nacos+Spring-cloud- alibba/Sentinel/Seata）组合始终走 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 Nacos 的实现，分享了 Nacos 在业内的最佳实践和用户案例。相信对分布式系统和其实现有兴趣的 在阿里也触发过大故障，经历过数次血与火的考验。 在阿里数次架构升级中，Nacos 都做了大量的功能迭代，用来支持阿里的异地多活，容灾演练，容 器化，Serverless 化。Nacos 经过阿里内部锤炼十年以上，各项指标已经及其先进，稳定，为服务 好全球开发者，Nacos 经过数十名工程师持续努力，以开源形式和大家见面，相信 Nacos ⼀定能在 分布式领域成为开发者的首选项。 9 > 前言

. . . . 4 1.1.2 Java 技术的特点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 Java 平台核心机制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 Java 开发环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7.4.3 匿名内部类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7.4.4 使用匿名内部类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 11.2.7 事件适配器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 11.2.8 内部类和匿名类在 GUI 事件处理中的应用 . . . . . . . . . . . . . . 137 11.3 Applet . . . . . . . . . . . . . . . . .

记住一点，Shiro 不会去维护用户、维护权限；这些需要我们自己去设计/提供；然后通过 相应的接口注入给 Shiro 即可。 接下来我们分别从外部和内部来看看 Shiro 的架构，对于一个好的框架，从外部来看应该 具有非常简单易于使用的 API，且 API 契约明确；从内部来看的话，其应该有一个可扩展 的架构，即非常容易插入用户自定义实现，因为任何框架都不能满足所有需求。 首先，我们从外部来看 Shiro SecurityManager 能得到合法 的用户及其权限进行判断。 从以上也可以看出，Shiro 不提供维护用户/权限，而是通过 Realm 让开发人员自己注入。 接下来我们来从 Shiro 内部来看下 Shiro 的架构，如下图所示： Subject：主体，可以看到主体可以是任何可以与应用交互的“用户”； SecurityManager ： 相 当 于 SpringMVC 中 账号泄露对用户可能造成很大损失，因此应加密/生成不可逆的摘要方式存储。 编码/解码 Shiro 提供了 base64 和 16 进制字符串编码/解码的 API 支持，方便一些编码解码操作。Shiro 内部的一些数据的存储/表示都使用了 base64 和 16 进制字符串。 通过如上方式可以进行 base64 编码/解码操作，更多 API 请参考其 Javadoc。

html Ubuntu启动流程分析 Upstart方式，事件驱动的，系统服务的启动、停止等等均是由事件决定的，反过来，系 统服务的启动、停止也可以作为事件源触发其他服务。并且事件并不一定得由系统内部 产生，用户可以手工的键入start/stop [Service]产生事件来启动/终止服务。 系统服务基于/etc/init中的配置确定自身应该何时启动和终止。 man upstart-events Process Container）的轻量 级VM解决方案。 Docker Docker的初衷是将各种应用程序和他们所依赖的运行环境打包成标准的container/image，进 而发布到不同的平台上运行。 Docker Why Docker？ n 应用环境管理复杂 n 云计算时代的到来 n 虚拟化手段的变化 n LXC的便携性 Docker Docker Container和普通的 方案的可能性（已经在这样做了）。 在LXC的基础上，Docker额外提供的特性包括： n 标准统一的打包部署运行方案 n 历史版本控制 n Image的重用和共享发布等 Growing Docker 例如，百度的BAE平台的PaaS服务由Docker支持。 Technologies in Docker Docker是一个操作系统级的、容器化的虚拟化方法。 隔离性 Linux Namespace (NS) pid

Object 抽象的组件类 Container Component 抽象的容器类 Dialog Window 对话框组件，顶级窗口、带标题栏 FileDialog Dialog 用于选择文件的平台相关对话框 Frame Window 基本的 Java GUI 窗口组件 Label Component 标签类 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 布局管理器 容器对其中所包含组件的排列方式，包括组件的位置和大小设 定，被称为容器的布局（Layout）。 为了使图形用户界面具有良好的平台无关性，Java 语言提供了 布局管理器来管理容器的布局，而不建议直接设置组件在容器中 的位置和尺寸。 布局管理器类层次 LayoutManager----FlowLayout | +----GridLayout ContainerAdapter 容器事件适配器 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 内部类和匿名类在 GUI 事件处理中的应用 监听器类中封装的业务逻辑具有非常强的针对性，一般没有重用 价值，因此经常采用内部类或匿名类的形式来实现。  一起改一改 课程配套代码 ± sample.awt.event.ActionEventSample.java

大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 应用与开发 Java 技术概述及开发环境 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 18, 2018 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 参考书目 1. 陈国君等编著, Java Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 本章学习目标 1. 了解 Java 的发展历程 2. 理解 Java 平台的相关概念和机制 3. 掌握基本 Java 开发环境配置 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 ���� Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 那些伟大的 LOGO 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

的关 系。 ‧“增长趋势”表示复杂度分析关注的是算法时间与空间的增长趋势，而非具体的运行时间或占用空间。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。首先，它独立于测试环境，因此分析结果适用于所有运行平台。其 次，它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 如果你对复杂度分析的概念仍感到困惑，无需担心，我们会在后续章节详细介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分 成简单案例的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。然而，如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何 操作呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns，乘法操作 * 需要 10 ns，打印操作需要 5 ns 时间。 例如以下代码，输入数据大小为 ? ，根据以上方法，可以得到算法运行时间为 6? + 12 ns 。 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次

复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下几个方面。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。