此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就是将面对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 性，可观测性等分布式系统指标影 响整个分布式系统的运行。历史上，这个系统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 由于当时 Spring-cloud 的崛起，微服务多个模块逐步被划分，包括注册中心、配置中心，如果从 产品定位上，期望定位简单清晰，利于传播，我们需要分别开源我们内部产品，这样又会分散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀

相应的身份； Authorization：授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用 户是否能做事情，常见的如：验证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用 户对某个资源是否具有某个权限； Session Manager：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信 息都在会话中；会话可以是普通 JavaSE 环境的，也可以是如 Web 环境的； ）、LockedAccountException（锁定的帐号）、 UnknownAccountException（错误的帐号）、ExcessiveAttemptsException（登录失败次数过 多）、IncorrectCredentialsException （错误的凭证）、ExpiredCredentialsException（过期的 凭证）等，具体请查看其继承关系；对于页面的错误消息展示，最好使用如“用户名/密码 中核心的身份认证入口点，此处可以自 定义插入自己的实现； 4、Authenticator 可能会委托给相应的 AuthenticationStrategy 进行多 Realm 身份验证，默认 ModularRealmAuthenticator 会调用 AuthenticationStrategy 进行多 Realm 身份验证； 5、Authenticator 会把相应的 token 传入 Realm，从 Realm 获取身份验证信息，如果没有返

Java 代码中对Shiro 的 SecurityManager 所须的选项和内部组件进行配置会让人感觉有点小痛苦--而将这些 SecurityManager 配置用一个灵活的配置文件实现就会简单地多。 为此，Shiro 默认提供了一个基本的 INI 配置文件的解决方案，人们已经对庞大的 XML 文件 有些厌倦了，而一个 INI 文件易读易用，而且所依赖的组件很少，稍后你就会通过一个简单易 懂的示例明白 加载了我们的shiro.ini 文件，该文件存在于 classpath 根目录里。这个执行动作反映出 shiro 支持 Factory Method Design Pattern（工厂模式）。classpath：资源的指示前缀，告诉 shiro 从哪里加载 ini 文件（其 它前缀，如 url:和 file: 也被支持）。 2.factory.getInstance() 方法被调用，该方法分析 INI 文件并根据配置文件返回一个 ect implementation），然而更好的做法是 你并不需要知道这些实现也不需要知道从哪里找到它们。 因为JAVA类型安全的特性，你必须对通过 get* 获取的对象进行强制类型转换，这么多强 制转换非常的丑陋、累赘并且会和你的类紧耦合。 SecurityUtils.setSecurityManager 方法会将 SecurityManager 实例化为虚拟机的单独静 态实例，在大多数程序中没有问题，但如果有多个使用

靳宇栋（Krahets） Release 1.0.0b4 2023‑07‑26 序 两年前，我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解，受到了许多朋友的喜爱与支持。在此期间，我回答了众 多读者的评论问题，其中最常见的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐也对这个问题产生了浓厚的兴 趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单直接且有效。然而，刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体 系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，输入数据量较小时， 算法 A 的运行时间可能短于算法 B；而输入数据量较大时，测试结果可能相反。因此，为了得到有说服力的 结论，我们需要测试各种规模的输入数据，这样需要占用大量的计算资源。 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称为

轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富知识体 系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 更少；而输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析体现算法运行所需的时间（空间）资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大小 的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧

轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 asymptotic complexity analysis」，简称「复杂度分析」。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度 time complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧

GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 14.3.1 临界资源问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 14.3.2 什么是临界资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Action . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 24.3.5 配置处理结果和物理视图资源之间的对应关系 . . . . . . . . . . . 305 24.3.6 编写视图资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 xvii 24.3 开发项目。同时， 在学习的过程中会穿插一些开发工具、设计模式、应用服务器和数据库的基本应用。 在课程学习的过程中，希望同学们要有足够的求知欲，养成良好的学习态度，具 备不断探索的精神，多尝新、多实践、多总结。我想这是计算机专业人士应该具备的 基本素养。 1 � 0 � 图 1 Java 应用与开发课程教学体系 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

轮以上后，往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面，可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材，不断地丰富知识体系。在 刷题方面，可以开始采用进阶刷题方案，例如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程，本书内容主要对应“第一阶段”，致力于帮助你更高效地开展第二、三阶段的学习。 Figure 0‑2. 算法学习路线 0.2.2. 行文风格约定 在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小变化，算法会呈现出不同的效率表现。比如，有可能输入 数据量较小时，算法 A 运行时间短于算法 B ，而在输入数据量较大时，测试结果截然相反。因此，若想要达 到具有说服力的对比结果，那么需要输入各种体量数据，这样的测试需要占用大量计算资源。 理论估算 既然实际测试具有很大的局限性，那么我们是否可以仅通 算法性能。 如果感觉对复杂度分析的概念一知半解，无需担心，后续章节会展开介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分析给出一把评价算法效率的“标尺”，告诉我们执行某个算法需要多少时间和空间资源，也让我们可 以开展不同算法之间的效率对比。 复杂度是个数学概念，对于初学者可能比较抽象，学习难度相对较高。从这个角度出发，其并不适合作为第一 章内容。但是，当我们讨论某个数据结构或者算法的特

GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 9 试，统计 平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考 为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。 复杂度分析能够体现算法运行所需的时间和空间资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大 小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。这个定义有些拗口，我们可以将其分为三个重点来理解。 ‧“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随