Filters 默认过滤器 10.4. Session Management 10.5. JSP Tag Library IV. Auxiliary Support 辅助支持 11. Caching 缓存 12. Concurrency & Multithreading 并发与多线程 13. Testing 测试 14. Custom Subjects 自定义 Subject V. Integration Webapp Tutorial 初学者web应用教程 22. Application Security With Apache Shiro 用Shiro保护你的应用安全 23. CacheManager 缓存管理 24. Apache Shiro Cryptography Features 加密功能 Apache Shiro 1.2.x Reference Manual 中文翻译 3 apache-shiro-1 还有其他的功能来支持和加强这些不同应用环境下安全领域的关注点。特别是对以下的功能 支持： Web支持：Shiro 提供的 web 支持 api ，可以很轻松的保护 web 应用程序的安全。 缓存：缓存是 Apache Shiro 保证安全操作快速、高效的重要手段。 并发：Apache Shiro 支持多线程应用程序的并发特性。 测试：支持单元测试和集成测试，确保代码和预想的一样安全。 "Run

.................... 101 第十一章 缓存机制 .................................................................................................................. 103 REALM 缓存 ................................ .................................................................................... 104 SESSION 缓存 .................................................................................................. 环境的； Cryptography：加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储； Web Support：Web 支持，可以非常容易的集成到 Web 环境； Caching：缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查，这样可以 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 6 提高效率；

 容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 模式模式，启动不同的模块。  ⼀致性协议：解决不同数据，不同⼀致性要求情况下，不同⼀致性要求，是 SDK 会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server 时，可以使 用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git 中的本地 commit，也类似于缓存，会 在适当的时机更新，但是并没有缓存过期（expiration）的概念。 Nacos 配置模型 基础模型 上图是 Nacos 配置管理的基础模型： 25 > Nacos 架构 1. Nacos 提供可视化 的情况下，对于所有的读操作也能够正常返回；当网络恢复时，各个 Distro 节点会把各数据分片的 数据进行合并恢复。 小结 Distro 协议是 Nacos 对于临时实例数据开发的⼀致性协议。其数据存储在缓存中，并且会在启动 时进行全量数据同步，并定期进行数据校验。 在 Distro 协议的设计思想下，每个 Distro 节点都可以接收到读写请求。所有的 Distro 协议的请 求场景主要分为三种情况：

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . 序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . ，程序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 � 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉 及地址空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

也提供了额外的功能来支持和加强在不同环境下所关注的方面，尤其是以下这些：  Web Support：Shiro 的 web 支持的 API 能够轻松地帮助保护 Web 应用程序。  Caching：缓存是 Apache Shiro 中的第一层公民，来确保安全操作快速而又高效。  Concurrency：Apache Shiro 利用它的并发特性来支持多线程应用程序。  Testin CacheManager 创建并管理其他 Shiro 组件使用的 Cache 实例生命周期。因为 Shiro 能够访问许多后台数据源， 由于身份验证，授权和会话管理，缓存在框架中一直是一流的架构功能，用来在同时使用这些数据源时提高 性能。任何现代开源和/或企业的缓存产品能够被插入到 Shiro 来提供一个快速及高效的用户体验。  Cryptography(org.apache.shiro.crypto 权限（在他们的组，角色中，或直接分配给他们）需要为蕴含逻辑进行单独的检查。Shiro 通过首次成功检查立即 返回来“短路”该进程以提高性能，但它不是一颗银弹。 这通常是极快的，当用户，角色和权限缓存在内存中且使用了一个合适的 CacheManager 时，在 Shiro 不支持的 Realm 实现中。只要知道使用此默认行为，当权限分配给用户或他们的角色或组增加时，执行检查的时间一定会增加。

3 列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 内存与缓存 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4.5 小结 . . . . . 序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则通常无法被其他程序同时使用了。因此在数 据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余 优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。

类型：Content-Type 5. 响应体的语言类型：Context-Language 6. 响应体的长度和字节数：Content-Length 7. 通知客户端到期时间：Expires 8. 缓存情况：Cache-Control 9. 重定向到另一个 URL 地址：Redirect 大纲 HTTP 响应的内容 HTTP 响应对象 响应对象功能和方法 „ 响应体 响应体类型由响应头确定，可以是任何类型。浏览器在处理响应 设置响应头的便捷方法 O public void setBufferSize(int size) 设定响应体的缓存字节数。 如设定响应体缓存为 4k： 1 response.setBufferSize(4096); Servlet 在发送响应时，一般按照发送状态码、响应头和响应体 的顺序进行，大的响应体缓存，可以允许 Servlet 有更多的时间 发送状态码和响应头，这种情况发生在响应头和响应体同时写的 情况。 response.getWriter(); 4. 向流对象中发送文本数据 1 out.println(""); //输出文本字符 5. 清空流中缓存的字符 1 out.flush(); 6. 关闭流 1 out.close(); 大纲 HTTP 响应的内容 HTTP 响应对象 响应对象功能和方法 设置响应体——文本类型响应体发送编程

长度不可变 长度可变 内存使用率 占用内存少、缓存局部性好 占用内存多 优势操作 随机访问 插入、删除 � 缓存局部性的简单解释 在计算机中，数据读写速度排序是“硬盘 < 内存 < CPU 缓存”。当我们访问数组元素时，计算 机不仅会加载它，还会缓存其周围的其它数据，从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。 链表则不然，计算机只能挨个地缓存各个结点，这样的多次“搬运”降低了整体效率。 两种实现都支持栈定义中的各项操作，数组实现额外支持随机访问，但这已经超出栈的定义范畴，一般不会用 到。 时间效率 在数组（列表）实现中，入栈与出栈操作都是在预先分配好的连续内存中操作，具有很好的缓存本地性，效率 很好。然而，如果入栈时超出数组容量，则会触发扩容机制，那么该次入栈操作的时间复杂度为 ?(?) 。 在链表实现中，链表的扩容非常灵活，不存在上述数组扩容时变慢的问题。然而，入栈操作需要初始化结点对 效率更高，这是因为： ‧ 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，不如归并排序，但绝大部分情况 下，快速排序可以达到 ?(? log ?) 的复杂度。 ‧ 缓存使用效率高：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」 需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在提及的三种算法中，快速排序的 比较、赋值、交换 三种操作的总体数量最少

长度不可变 长度可变 内存使用率 占用内存少、缓存局部性好 占用内存多 优势操作 随机访问 插入、删除 � 缓存局部性的简单解释 在计算机中，数据读写速度排序是“硬盘 < 内存 < CPU 缓存”。当我们访问数组元素时，计算 机不仅会加载它，还会缓存其周围的其它数据，从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。 链表则不然，计算机只能挨个地缓存各个结点，这样的多次“搬运”降低了整体效率。 两种实现都支持栈定义中的各项操作，数组实现额外支持随机访问，但这已经超出栈的定义范畴，一般不会用 到。 时间效率 在数组（列表）实现中，入栈与出栈操作都是在预先分配好的连续内存中操作，具有很好的缓存本地性，效率 很好。然而，如果入栈时超出数组容量，则会触发扩容机制，那么该次入栈操作的时间复杂度为 ?(?) 。 在链表实现中，链表的扩容非常灵活，不存在上述数组扩容时变慢的问题。然而，入栈操作需要初始化结点对 效率更高，这是因为： ‧ 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，不如归并排序，但绝大部分情况 下，快速排序可以达到 ?(? log ?) 的复杂度。 ‧ 缓存使用效率高：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」 需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在提及的三种算法中，快速排序的 比较、赋值、交换 三种操作的总体数量最少