. . . . 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 11.1.1 组件和容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 11.1.2 常用的组件和容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 . . . 131 11.1.6 布局管理器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 11.1.7 容器的嵌套使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 vii 11.2 GUI 事件处理 . . . . . .

GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 组件和容器 组件 组件（Component）是图形用户界面的基本组成元素，凡是能够 以图形化方式显示在屏幕上并能够与用户进行交互的对象均为组 件，如菜单、按钮、标签、文本框、滚动条等。 ▶ 组件不能独立地显示出来，必须将组件放在一定的容器中才 可以显示出来。 ▶ JDK 的 java.awt 包中定义了多种 GUI 组件类，如 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 组件和容器 组件 组件（Component）是图形用户界面的基本组成元素，凡是能够 以图形化方式显示在屏幕上并能够与用户进行交互的对象均为组 件，如菜单、按钮、标签、文本框、滚动条等。 ▶ 组件不能独立地显示出来，必须将组件放在一定的容器中才 可以显示出来。 ▶ JDK 的 java.awt 包中定义了多种 GUI 组件类，如 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 组件和容器 组件 组件（Component）是图形用户界面的基本组成元素，凡是能够 以图形化方式显示在屏幕上并能够与用户进行交互的对象均为组 件，如菜单、按钮、标签、文本框、滚动条等。 ▶ 组件不能独立地显示出来，必须将组件放在一定的容器中才 可以显示出来。 ▶ JDK 的 java.awt 包中定义了多种 GUI 组件类，如

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 定位 Nacos/nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称；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。 官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 而言，已经改善很多，这两个产品有针对服务注册与发现的 客户端，也有基于 SpringCloud 体系的 starter，帮助用户以非常低的成本无感知的做到服务注册 与发现。同时还暴露标准的 HTTP 接口，支持多语言和跨平台访问。Eureka 和 Nacos 都提供官方 的控制台来查询服务注册情况。不过随着 Eureka 2.0 宣布停止开发，Eureka 在针对用户使用上的 优化后续应该不会再有比较大的投入，而 Nacos

applications. Docker 简单的说Docker是一个构建在LXC之上的，基于进程容器（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 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 namespace 不同用户的进程就是通过pid namespace隔离开的，且不 SIZE ubuntu 14.04 b39b81afc8ca 7 months ago 188.3 MB n 使用docker load来导入容器镜像 n 使用docker pull从Docker Hub拉取镜像 xiaodong@ubuntu:~/Workspace_Docker/Images$ docker search mysql NAME

大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 Java 应用与开发 Java EE 体系结构 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 计算机科学与技术系 November 6, 2018 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 参考书目 1. 吕海东，张坤编著，Java 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 学习目标 1. 了解软件开发的现状与发展趋势，了解企业级应用的特点 2. 掌握 Java EE 的概念和规范，掌握 Java EE 容器、组件和 通信协议的类型和功能 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 ���� 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议

之前章节我们已经接触过一些 INI 配置规则了，如果大家使用过如 Spring 之类的 IoC/DI 容 器的话，Shiro 提供的 INI 配置也是非常类似的，即可以理解为是一个 IoC/DI 容器，但是区 别在于它从一个根对象 securityManager 开始。 根对象 SecurityManager 从之前的 Shiro 架构图可以看出，Shiro 是从根对象 SecurityManager 且真个应用只需要一个即可，因此 Shiro 提供了 SecurityUtils 让我们绑定它为全局的，方便后续操作。 因为 Shiro 的类都是 POJO 的，因此都很容易放到任何 IoC 容器管理。但是和一般的 IoC 容 器的区别在于，Shiro 从根对象 securityManager 开始导航；Shiro 支持的依赖注入：public 空参构造器对象的创建、setter 依赖注入。 securityManager.realms=$jdbcRealm 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 37 即使没接触过 IoC 容器的知识，如上配置也是很容易理解的： 1、对象名=全限定类名 相对于调用 public 无参构造器创建对象 2、对象名.属性名=值 相当于调用 setter 方法设置常量值 3、对象名.属性名=$对象引用

‧“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 18 ‧ 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。 图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。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。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 26 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，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 algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次

‧“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。

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。