Nacos架构&原理
那么这个⼀致性协议下沉,Nacos 是如何做到的呢? ⼀致性协议抽象 其实,⼀致性协议,就是用来保证数据⼀致的,而数据的产生,必然有⼀个写入的动作;同时还要 能够读数据,并且保证读数据的动作以及得到的数据结果,并且能够得到⼀致性协议的保障。因此, ⼀致性协议最最基础的两个方法,就是写动作和读动作 public interface ConsistencyProtocol结果,并做好重试机 制和线程池的管理。这与客户端探测,只需要等待心跳,然后刷新 TTL 是不⼀样的。同时服务端健 康检查无法摘除不健康实例,这意味着只要注册过的服务实例,如果不调用接口主动注销,这些服 万,服务的数量可以达到 10 万以上。在 实际的部署环境中,这个数字还会因为机器、网络的配置与 JVM 参数的不同,可能会有所差别。 图 9 展示了 Nacos 在使用 1.0.0 版本进行压力测试后的结果总结,针对容量、并发、扩展性和延时 等进行了测试和统计。 图 9 Nacos 性能与容量报告 完整的测试报告可以参考 Nacos 官网: https://nacos.io/en-us/doc 0 码力 | 326 页 | 12.83 MB | 9 月前3Apache Shiro 1.2.x Reference Manual 中文翻译
我们已经验证了应用程序成功运行——现在让我们使 Apache Shiro。当我们继续学习教程,每 次我们添加更多的代码之后,您可以运行 mvn compile exec:java 看到我们的变化的结果。 Enable Shiro 使用 使用 Shiro 要理解的第一件事情是 Shiro 几乎所有的事情都和一个中心组件 SecurityManager 有关,对于那些熟悉 Java security myRealm = com.company.security.MyRealm ... myRealm = com.company.security.DatabaseRealm ... 这样的结果是 myRealm 是 com.company.security.DatabaseRealm 实例而前面的实例不会被 使用(会作为垃圾回收)。 Default SecurityManager 默认Default AuthenticationStrategy 开始一个 多 Realm 身份验证的尝试。在 Realm 被验证调用的整个过 程中,AuthenticationStrategy(安全策略)被调用用来回应每个Realm结果,我们将稍后讨 论 AuthenticationStrategies。 注意:单 Realm 程序 如果仅有一个 Realm 被配置,它直接被调用--在单 Realm 程序中不需要 AuthenticationStrategy。0 码力 | 196 页 | 2.34 MB | 1 年前3跟我学Shiro - 张开涛
AuthenticationInfo】已经介绍过了,用于 Set0 码力 | 219 页 | 4.16 MB | 10 月前3Hello 算法 1.1.0 Java版
时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,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,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。 ‧“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 代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File:0 码力 | 378 页 | 18.47 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0 Java版
时间比算法 B 短;但在另一台配置不同的计算机中,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,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。 ‧“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。 段代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File:0 码力 | 376 页 | 17.59 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b5 Java版
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,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。 ‧“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。 段代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 。 // === File:0 码力 | 376 页 | 30.69 MB | 1 年前3Hello 算法 1.2.0 简体中文 Java 版
能内存上的表现就会更好。也 就是说,算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意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 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 代码,直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一,适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ,求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是,Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的,对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 : // === File:0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 9 月前3Hello 算法 1.0.0b4 Java版
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。 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。 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。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。首先,它独立于测试环境,因此分析结果适用于所有运行平台。其 次,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。 如果你对复杂度分析的概念仍感到困惑,无需担心,我们会在后续章节详细介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 可以分别 套用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 最终,两者都能推出相同的时间复杂度结果,即 ?(?2) 。 void algorithm(int n) { int a =0 码力 | 342 页 | 27.39 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b2 Java版
运行时间更短;但换到另一台配置不同的计算机中,可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 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。 与输入数据量之间的关系; ‧“增长趋势”表示复杂度分析不关心算法具体使用了多少时间或占用了多少空间,而是给出一种“趋势性 分析”; 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。一是独立于测试环境,分析结果适用于所有运行平台。二是可以体现 不同数据量下的算法效率,尤其是可以反映大数据量下的算法性能。 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 可以分别套 用上述 1. 和 2. 技巧。 以下示例展示了使用上述技巧前、后的统计结果。 ?(?) = 2?(? + 1) + (5? + 1) + 2 完整统计 (‑.‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 最终,两者都能推出相同的时间复杂度结果,即 ?(?2) 。 void algorithm(int n) { int a =0 码力 | 197 页 | 15.72 MB | 1 年前3《Java 应用与开发》课程讲义 - 王晓东
304 24.3.4 在 struts.xml 中配置 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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . } if 多重条件选择结构 条件表达式 1 语句序列 1 T F 条件表达式 2 条件表达式 n 语句序列 2 语句序列 n F F 语句序列 n+1 T T 条件表达式的结果必须 都是布尔型 图 2.3 if 分支结构 2 if 分支结构 2 switch 分支结构 说明 在 Java 1.7 版本之后,switch 里表达式的类型可以为 String。 2 数字字符串转换为数值类型数据时,可以使用的方法有哪些? . O 小编程 1. 编写程序,从键盘输入一个浮点数,然后将该浮点数的整数部分输出。 2. 编写程序,从键盘输入 2 个整数,然后计算它们相除后得到的结果并输出,注意 排除 0 除问题。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 330 页 | 6.54 MB | 1 年前3
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