. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . . . . 15.3 Java EE 容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 15.3.1 客户端应用容器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 15.3.2 Applet 容器 . . . . . . .

简化开发人员实现应用程序安全所花费的时间和精力。 Shiro能做什么呢？ 验证用户身份 用户访问权限控制，比如： 判断用户是否分配了一定的安全角色。 判断用户是否被授予完成某个操作的权限 在非 web 或 EJB 容器的环境下可以任意使用Session API 可以响应认证、访问控制，或者 Session 生命周期中发生的事件 可将一个或以上用户安全数据源数据组合成一个复合的用户 "view"(视图) 支持单点登录(SSO)功能 Me”服务，获取用户关联信息而无需登录 … 等等——都集成到一个有凝聚力的易于使用的API。 Shiro 致力在所有应用环境下实现上述功能，小到命令行应用程序，大到企业应用中，而且不 需要借助第三方框架、容器、应用服务器等。当然 Shiro 的目的是尽量的融入到这样的应用环 境中去，但也可以在它们之外的任何环境下开箱即用。 Apache Shiro Features 特性 Apache Shiro 么简单。 执行mvn compile exec:java 可以看到程序成功的运行（由于 Shiro 默认在 debug 或更底层才 记录日志，所以你不会看到任何 Shiro 的日志输出--只要运行时没有错误提示，你就可以知道 已经成功了）。 上面所加入的代码做了下面的事情： 1. 使用 Shiro 的 IniSecurityManagerFactory 加载了我们的shiro.ini 文件，该文件存在于

 对用户执行访问控制，如：  判断用户是否被分配了一个确定的安全角色  判断用户是否被允许做某事  在任何环境下使用 Session API，即使没有 Web 或 EJB 容器。  在身份验证，访问控制期间或在会话的生命周期，对事件作出反应。  聚集一个或多个用户安全数据的数据源，并作为一个单一的复合用户“视图”。  启用单点登录（SSO）功能。 … 以及更多——全部集成到紧密结合的易于使用的 API 中。 Shiro 视图在所有应用程序环境下实现这些目标——从最简单的命令行应用程序到最大的企业应用，不强制依赖其 他第三方框架，容器，或应用服务器。当然，该项目的目标是尽可能地融入到这些环境，但它能够在任何环境下立 即可用。 Apache Shiro Features Apache Shiro 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 而言，这是没有问题的，但更为复杂的应用程序环境通常将 SecurityManager 置于应用程序特定的存储中（如 在 Web 应用中的 ServletContext 或 Spring，Guice 后 JBoss DI 容器实例）。 Using Shiro 现在我们的 SecurityManager 已经设置好并可以使用了，现在我们能够开始做一些我们真正关心的事情——执行安 全操作。 当保护我们的应

置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如 WAR，JAR 包等）更好地和实际的物 理运行环境进行适配。配置管理⼀般包含在系统部署的过程中，由系统管理员或者运维人员完成这 个步骤。配置变更是调整系统运行时的行为的有效手段之⼀。 配置管理 (Configuration Management) 在 Nacos 中，系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有 与配置相关的活动统称为配置管理。 服务端需要⼀个 rebalance 的机制， 将集群视角的连接数重新洗牌分配，趋向另外⼀种稳态  客户端随机+服务端柔性调整 核心的策略是客户端+服务端双向调节策略，客户端随机选择+服务端运行时柔性调整。 客户端随机  客户端在启动时获取服务列表，按照随机规则进行节点选择，逻辑比较简单，整体能够保持随机。 服务端柔性调整  (当前实现版本)人工管控方案：集群视角的系统负载控制台，提供连接数，负载等视图(扩展新增 ？这样不仅更酷，也让整个扩展的流程与 Server 的代码解耦，变得非常简单。所以对于系统的⼀些功能，如果能够通过精心的设计开放给用 户在运行时去扩展，那么为什么不做呢？毕竟增加扩展的支持并不会让原有的功能有任何损失。 所有产品都应该尽量支持用户运行时扩展，这需要 Server 端 SPI 机制设计的足够健壮和容错。 Nacos 在这方面已经开放了对第三方 CMDB 的扩展支持，后续很快会开放健康检查及负载均衡等

示例 Servlet 概述 什么是 Servlet ▶ Servlet 是一种 Java Class，它运行在 Java EE 的 Web 容器 内，由 Web 容器负责它的对象的创建和销毁，不能直接由 其它类对象来调用。 ▶ 当 Web 容器接收到对它的 HTTP 请求时，自动创建 Servlet 对象，并自动调用它的 doPost 或 doGet 方法。 Servlet 的主要功能 IOException { 3 // Rewrite the method. 4 } 当请求方式为 POST 时自动运行，每次请求都运行一次。 doGet 和 doPost 方法都接收 Web 容器自动创建的请求对象和 响应对象，使得 Servlet 能够解析请求数据和发送响应给客户端。 大纲 Web 基础 Servlet 概述 Servlet 编程 Servlet 生命周期 Servlet 方法中。 init 方法在 Web 容器创建 Servlet 对象后立即执行，且只执行 一次。 1 public void init(ServletConfig config) throws ServletException { 2 super.init(config); 3 // 这�放置初始化工作代码. 4 } 在 init 方法中使用 Web 容器传递的 config 对象取得 Servlet

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短 味着我们需要在各种机 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 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 complexity）和空间复杂度（space complexity）。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“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

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短 味着我们需要在各种机 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 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 complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“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

，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器 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 complexity」和「空间复杂度 space complexity」。 ‧“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。 ‧“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

(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU

B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够 反映真实情况，但也存在较大局限性。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 的运行时 间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。 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 ‧“算法运行效率”可分为“运行时间”和“占用空间”，因此我们可以将复杂度分为「时间复杂度 Time Complexity」和「空间复杂度 Space Complexity」。 2. 复杂度 hello‑algo.com 14 ‧“随着输入数据量增多时”表示复杂度与输入数据量有关，反映了算法运行效率与输入数据量之间的关 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。