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 前⾔ 序⾔ 阿里做开源大概有两个阶段，第⼀个阶段是 2018 年之前，取之于开源，反哺于社区，开源是⼀种 很难量化对公司的价值，因此也比较难以持续发展。第二个阶段是 2018 年开始，随着云计算发展， 开源作为⼀种标准加速云计算发展，尤其 K8s 迅速崛起给我们很多启示，作为⼀家云计算公司，阿 里巴巴也在 2018 年制定了⼀个全面开源，加速企业数字化转型，影响 100w 开发者的战略目标， 这个阶段的开源发生了本质的两个变化，第⼀更重视社区和生态建设，第二更注重自研、开源、商 业化三位⼀体，讲清开源的价值，能够持续投入开源，解决第⼀阶段难以持续的问题。 源，解决第⼀阶段难以持续的问题。 Nacos 也 是在这个大势下应运而生，并且快速成为国内首选。 2018 年产品规划会⼀起到舟山小岛上，关于是否开源的时候面临几个核心问题进行深度讨论，第⼀ 个是我们开源是否晚了，如何定位和打造竞争力；第二是内部有三个产品（Configserver 非持久注 册中心，VIPServer 持久化注册中心，Diamond 配置中心），是开源三个产品还是合成⼀个产品开

页 / 共 306 页 15.3. JAVA EE 容器 � 15 � • 用于规范化、标准化以 Java 为开发语言的企业级软件的开发、部署和管理。 • 达到减少开发费用、降低软件复杂性和快速交付的目的。 图 15.1 Java 的三个平台版本 15.2.2 Java EE 规范 Java EE 规范定义了面向 Internet 的企业级软件应用的组成部分和各组成部分之间 的交互协议。 邮箱，完成浏览收件箱、编写邮件、发送邮件、登出邮箱可以是一次会话。 19.1.2 会话跟踪 . O HTTP 的固有设计“缺陷” 由于 Web 应用采用 HTTP 协议，而 HTTP 协议是无状态、不持续的协议，所以需 要独立于 HTTP 协议的会话跟踪技术，用于记录会话的状态信息。 . O 什么是会话跟踪 • 在一个会话内，当用户在次访问时，服务器需要能够定位是先前访问的同一个用 户。 • 后附加的客户端参数数据。 1 String userid = request.getParameter(”userid”); // 取得用户 ID 参数数据 浏览器和服务器两端持续带会话标识通信 为保证 Web 应用在能在以后持续的请求/响应中实现会话跟踪，必须保证每次请求 都要在 URI 地址中加入 userid=9001 参数，进而实现会话跟踪。 . . . . . . . . . . .

SE 标准版基础上的一组开发以服务 器为中心的企业级应用的技术和规范。 ▶ 用于规范化、标准化以 Java 为开发语言的企业级软件的开 发、部署和管理。 ▶ 达到减少开发费用、降低软件复杂性和快速交付的目的。 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 EE 规范 Java EE 规范定义了面向 Internet 的企业级软件应用的组成部

、 登出邮箱可以是一次会话。 大纲 会话基本概念 会话跟踪技术 本节习题 会话跟踪 O HTTP 的固有设计“缺陷” 由于 Web 应用采用 HTTP 协议，而 HTTP 协议是无状态、不 持续的协议，所以需要独立于 HTTP 协议的会话跟踪技术，用 于记录会话的状态信息。 O 什么是会话跟踪 ▶ 在一个会话内，当用户在次访问时，服务器需要能够定位是 先前访问的同一个用户。 ▶ Web getParameter("userid"); // 取得用户 ID 参数数据 大纲 会话基本概念 会话跟踪技术 本节习题 URL 重写 URL 重写的实现 „ 浏览器和服务器两端持续带会话标识通信 为保证 Web 应用在能在以后持续的请求/响应中实现会话跟踪， 必须保证每次请求都要在 URI 地址中加入 userid=9001 参数， 进而实现会话跟踪。 如下为 Servlet 重定向请求的附加参数：

据流可能会被分成多个缓冲块并放入一个循环链表，以便实现无缝播放。 4.3. 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在许多情况下，我们事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 择变得困难。若长度过小，需要在持续添加数据时频繁扩容数组；若长度过大，则会造成内存空间的浪费。 为解决此问题，出现了一种被称为「动态数组 Dynamic Array」的数据结构，即长度可变的数组，也常被称 为「列表 List」。 Landis 在其 1962 年发表的论文“An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大 ? 个元素的动态更新。 8. 堆 hello‑algo.com 160 // === File: top_k.java === /* 基于堆查找数组中最大的 k

章 数组与链表 hello‑algo.com 76 4.3 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在实际中，我们可能事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 择变得困难。若长度过小，需要在持续添加数据时频繁扩容数组；若长度过大，则会造成内存空间的浪费。 为解决此问题，出现了一种被称为「动态数组 dynamic array」的数据结构，即长度可变的数组，也常被称 为「列表 list」。 Landis 在其 1962 年发表的论文“An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大 ? 个元素的动态更新。 // === File: top_k.java === /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ Queue topKHeap(int[]

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

SessionDAO 备份数据存储查询，也许是应用程序团队希望旧的或无效的会话在一定 的时间内可用。这将允许团队对数据存储运行查询来判断，例如，在上周某个用户创建了多 少个会话，或一个用户会话的持续时间，或与之类似报告类型的查询。 在这些情形中，你可以关闭 invalid session deletion 项。例如，在shiro.ini 中： [main] ... securityManager README.md :一个简单的项目的自述文件 LICENSE :该项目是 Apache 2.0 许可协议 .travis.yml :一个 Travis CI 配置文件以确保它总是在项目构建时，持续运行集成构建您的 项目。 .gitignore :一个 git 忽略文件,包含的后缀和目录是那些不应该纳入到版本控制中。 src/main/resources/logback.xml:一个简单的 Who’s Using Shiro 谁在用Shiro? Shiro 及其前身 JSecurity 已被各种规模和不同行业的公司项目采用多年。自从成为 Apache 软件基金会的顶级项目后，站点流量和使用呈持续增长态势。许多开源社区也正在用 Shiro， 这里有些例子如 Spring，Grails，Wicket，Tapestry，Tynamo，Mule和Vaadin。 Apache Shiro 1.2