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：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 10 年，在易用、规模、实时、稳定沉淀了核心竞争力，围绕阿里 Dubbo 和 Spring-cloud-alibaba 生态进行推广，建立阿里 DNS（Dubbo+Nacos+Spring- cloud-alibaba/S restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 实时：数据变更毫秒级推送生效；1w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 1s，99.9% 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9% 推送完成；100w 级别，SLA 承诺 次配 置要将全部实例重启，不仅增加了系统的不稳定性，也提高了维护的成本。 那么如何能够做到服务不重启就可以修改配置？所有就产生了四个基础诉求：  需要支持动态修改配置  需要动态变更有多实时  变更快了之后如何管控控制变更风险，如灰度、回滚等  敏感配置如何做安全配置 Nacos 架构 < 22 概念介绍 配置(Configuration) 在系统开发过程中通常会将⼀些

有MMU的微处理器工作。 n RTLinux 它是一个实时的Linux版本。由于Linux2.6版本之前是不可 抢占式，不能真正实现实时应用。RT-Linux用巧妙的方式解决了此 问题，它并没有重写Linux的内核，而是实现了一个高效的可抢占式 实时调度核心并把Linux作为此核心的一个优先级最低的进程运行， 用户可以编写自己的实时进程，和标准的Linux共同运行。 Android n 架构

线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 后台线程 后台线程 O 相关概念 后台处理 是指在分时处理或多任务系统中，当实时、会话式、高 优先级或需迅速响应的计算机程序不再使用系统资源时，计算机 去执行较低优先级程序的过程。批量处理、文件打印通常采取后 台处理的形式。 后台线程 是指那些在后台运行的，为其他线程提供服务的功能， 用户线程 和后台线程相对应，其他完成用户任务的线程可称为 “用户线程”。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 后台线程 后台线程 O 相关概念 后台处理 是指在分时处理或多任务系统中，当实时、会话式、高 优先级或需迅速响应的计算机程序不再使用系统资源时，计算机 去执行较低优先级程序的过程。批量处理、文件打印通常采取后 台处理的形式。 后台线程 是指那些在后台运行的，为其他线程提供服务的功能， 用户线程 和后台线程相对应，其他完成用户任务的线程可称为 “用户线程”。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 后台线程 后台线程 O 相关概念 后台处理 是指在分时处理或多任务系统中，当实时、会话式、高 优先级或需迅速响应的计算机程序不再使用系统资源时，计算机 去执行较低优先级程序的过程。批量处理、文件打印通常采取后 台处理的形式。 后台线程 是指那些在后台运行的，为其他线程提供服务的功能，

为了解决此问题，诞生了一种被称为「列表 List」的数据结构。列表可以被理解为长度可变的数组，因此也常 被称为「动态数组 Dynamic Array」。列表基于数组实现，继承了数组的优点，同时还可以在程序运行中实时 扩容。在列表中，我们可以自由地添加元素，而不用担心超过容量限制。 4.3.1. 列表常用操作 初始化列表。我们通常会使用到“无初始值”和“有初始值”的两种初始化方法。 // === File: 初始容量：选取一个合理的数组的初始容量 initialCapacity 。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：需要声明一个变量 size ，用来记录列表当前有多少个元素，并随着元素插入与删除实时更 新。根据此变量，可以定位列表的尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：插入元素有可能导致超出列表容量，此时需要扩容列表，方法是建立一个更大的数组来替换 当前数组。需要给定一个扩容倍数 extendRatio

为了解决此问题，诞生了一种被称为「列表 List」的数据结构。列表可以被理解为长度可变的数组，因此也常 被称为「动态数组 Dynamic Array」。列表基于数组实现，继承了数组的优点，同时还可以在程序运行中实时 扩容。在列表中，我们可以自由地添加元素，而不用担心超过容量限制。 4.3.1. 列表常用操作 初始化列表。我们通常会使用到“无初始值”和“有初始值”的两种初始化方法。 // === File: 初始容量：选取一个合理的数组的初始容量 initialCapacity 。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：需要声明一个变量 size ，用来记录列表当前有多少个元素，并随着元素插入与删除实时更 新。根据此变量，可以定位列表的尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：插入元素有可能导致超出列表容量，此时需要扩容列表，方法是建立一个更大的数组来替换 当前数组。需要给定一个扩容倍数 extendRatio

。需要关注三个核心点： ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据此 变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：插入元素时可能超出列表容量，此时需要扩容列表。扩容方法是根据扩容倍数创建一个更大 的数组，并将当前数组的所有元素 输入集合中的元素可以被无限次重复选取。 ‧ 子集是不区分元素顺序的，比如 {4, 5} 和 {5, 4} 是同一个子集。 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无需借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 和 {5, 4} 是同一个子集。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 288 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

包括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据此 变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。首先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再 将当前数组的所有元素依次移动至新 输入集合中的元素可以被无限次重复选取。 ‧ 子集是不区分元素顺序的，比如 {4, 5} 和 {5, 4} 是同一个子集。 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 和 {5, 4} 是同一个子集。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 289 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已

括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录列表当前元素数量，并随着元素插入和删除实时更新。根据 此变量，我们可以定位列表尾部，以及判断是否需要扩容。 ‧ 扩容机制：若插入元素时列表容量已满，则需要进行扩容。先根据扩容倍数创建一个更大的数组，再将 当前数组的所有元素依次移动至新 4} 是同一个子集。 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 288 1. 参考全排列解法 类似于全排列问题，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素 和”，当元素和等于 target 时，就将子集记录至结果列表。 而与全排列问题不同的是，本题集合中的元素可以被无限次选取，因此无须借助 selected 布尔列表来记录元 素是否已