103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker & Kubernetes 生态 137 Nacos 服务网格生态 148 Nacos 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就 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 情怀，是⼀种文化，是⼀种展示技术影响力和技术实力的方式，包括我在内很多阿里技术人都是因 此影响加入。阿里凭借着互联网场景和规模的优势走在了时代的前列，完成了去 IOE ，创造了企业 级互联网架构等壮举，并且开源了很多自主产品如 Dubbo、RocketMQ、Tengine、Jstorm 等，产 生了巨大的影响力，在互联

我们将创建一个非常简单的命令行应用程序,它将运行并迅速退出,这样你 可以领略到 Shiro 的API。 任何应用程序 Apache Shiro设计从一开始就支持任何应用程序——从最小的命令行应用程序最大的集群 web 应用程序。对于本教程，尽管我们创建一个简单的应用程序,你都知道运用相同的使用模 式来进行应用程序创建或部署。 本教程需要 Java 1.5 或更高版本。 我们还将使用 Apache Maven Reference Manual 中文翻译 23 3. Architecture 架构 4. Configuration 配置 Shiro 可以在任何环境下工作，从简单的命令行程序到大型企业级集群项目，因为环境的多样 化，可以通过许多途径来配合当前环境的配置方式进行配置，在本章我们来了解一下 Shiro 核 心支持的配置方式。 多种配置选择 Shiro 的 SecurityManager Realms 8. Session Management Apache Shiro 提供安全框架界独一无二的东西：一个完整的企业级Session 解决方案，从最 简单的命令行及智能手机应用到最大的集群企业Web 应用程序。 这对许多应用有着很大的影响——直到 Shiro 出现，如果你需要 session 支持，你需要部署你 的应用程序到 Web 容器或使用EJB 有状态会话Bean。Shiro

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 由于实际测试具有较大的局限性，因此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 为渐近复杂度分析（asymptotic expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1; } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 37 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

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 由于实际测试具有较大的局限性，因此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「渐近复杂度分析 asymptotic expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1; } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 37 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

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 「复杂度分析 Complexity Analysis」或「渐近复杂度分析 维度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 ‧ 复杂度分析可以克服实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 解）。 Figure 12‑1. 归并排序的分治策略 12.1.1. 如何判断分治问题 一个问题是否适合使用分治解决，通常可以参考以下几个判断依据： 1. 问题可以被分解：原问题可以被分解成规模更小、类似的子问题，以及能够以相同方式递归地进行划分。 2. 子问题是独立的：子问题之间是没有重叠的，互相没有依赖，可以被独立解决。 3. 子问题的解可以被合并：原问题的解通过合并子问题的解得来。

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 「渐近复杂度分析 asymptotic 1) return 1; return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1; } 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心等算法来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 47 ‧ 复杂度分析可以克服实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

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 由于实际测试具有较大的局限性，因此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 为渐近复杂度分析（asymptotic hello‑algo.com 37 return expRecur(n - 1) + expRecur(n - 1) + 1; } 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

。 Session Management Apache Shiro 提供安全框架界独一无二的东西：一个完整的企业级 Session 解决方案，从最简单的命令行及智能手机 应用到最大的集群企业 Web 应用程序。 这对许多应用有着很大的影响——直到 Shiro 出现，如果你需要 session 支持，你需要部署你的应用程序到 Web 容 器或使用 EJB 有状态会话 Bean。Shiro 文档。 Container-Independent Session Clustering 如果你急需独立的容器会话集群，EHCache 会是一个不错的选择。你可以显式地在 EHCache 之后插入 TerraCotta， 并拥有一个独立于容器集群的会话缓存。不必再担心 Tomcat，JBoss，Jetty，WebSphere 或 WebLogic 特定的会话集 群！ 为会话启用

提供了完整的企业级会话管理功能，不依赖于底层容器（如 web 容器 tomcat），不管 JavaSE 还是 JavaEE 环境都可以使用，提供了会话管理、会话事件监听、会话存储/持久化、 容器无关的集群、失效/过期支持、对 Web 的透明支持、SSO 单点登录的支持等特性。即 直接使用 Shiro 的会话管理可以直接替换如 Web 容器的会话管理。 会话 所谓会话，即用户访问应用时保持的连 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 97 Shiro 提供了使用 Ehcache 进行会话存储，Ehcache 可以配合 TerraCotta 实现容器无关的分 布式集群。 首先在 pom.xml 里添加如下依赖： 接着配置 shiro-web.ini 文件： sessionDAO. activeSessionsCacheName longnian.iteye.com/ 214 本示例缺点 1、没有加缓存； 2、客户端每次获取会话/权限都需要通过客户端访问服务端；造成服务端单点和请求压力 大；单点可以考虑使用集群来解决；请求压力大需要考虑配合缓存服务器（如 Redis）来解 决；即每次会话/权限获取时首先查询缓存中是否存在，如果有直接获取即可；否则再查服 务端；降低请求压力； 3、会话的每次更新（比如设置

网页更加容易； ▶ 降低了开发难度； ▶ 可以使用工具的拖拉方式生成 JSP 页面。 O 缺点 ▶ 非 OO 编程方式； ▶ Java 代码嵌入到 HTML 代码中，导致维护困难； ▶ 不适合编写规模比较大的业务处理应用程序。 大纲 JSP 概述 JSP 指令 JSP 动作 JSP 脚本 JSP 内置对象 本节习题 JSP 的执行过程 �1��� ���� ��� ��1�������