大纲 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext 对象属性监听器 本节习题 Java 应用与开发 Java EE 监听器编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 December 3, 2018 大纲 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext ServletContext 对象属性监听器 本节习题 学习目标 1. 理解监听器的概念。 2. 掌握 Java EE 的监听器的主要功能和包含的类型。 3. 掌握监听器的编程和配置，学会编写监听器代码。 大纲 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext 对象属性监听器 本节习题 大纲 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext 对象属性监听器 本节习题 大纲 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext 对象属性监听器 本节习题 接下来⋯ 监听器概述 Java EE 监听器类型 ServletContext 对象监听器 ServletContext 对象属性监听器 本节习题 大纲 监听器概述 Java

是程序与操作系统之间的桥梁。 ▶ JVM 实现了 Java 的平台无关性。 ▶ JVM 是内存分配的前提。 类装载子系统 Class文件 Class文件 Class文件 方法区 Java堆 Java栈 程序计数器 本地方法栈 执行引擎 本地接口 通过全限定名装载 操作系统 操作系统本地库 运行时数据区 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 JVM 内存模型 Stack 程序计数器、虚拟 机栈，native 栈 为线程私有 堆为线程共享 方法区为线程共享 Eden From Survivor To Survivor 新生代 Old Space 老年代 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 程序运行过程会涉及的内存区域 程序计数器 当前线程执行的字节码的行号指示器。 栈 保存局部变 享该类的方法，并不是每创建一个对象就把成员方法复制一次。 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 程序运行过程会涉及的内存区域 程序计数器 当前线程执行的字节码的行号指示器。 栈 保存局部变量的值，包括：用来保存基本数据类型的值； 保存类的实例，即堆区对象的引用（指针），也可以用来 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如

统指标影 响整个分布式系统的运行。历史上，这个系统在阿里也触发过大故障，经历过数次血与火的考验。 在阿里数次架构升级中，Nacos 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 协议是阿里巴巴自研的⼀个最终⼀致性协议，而最终⼀致性协议有很多，比如 Gossip、 Eureka 内的数据同步算法。而 Distro 算法是集 Gossip 以及 Eureka 协议的优点并加以优化而出 来的，对于原生的 Gossip，由于随机选取发送消息的节点，也就不可避免的存在消息重复发送给同 ⼀节点的情况，增加了网络的传输的压力，也给消息节点带来额外的处理负载，而 Distro 算法引入 每个节点独立处理读请求，及时从本地发出响应。 下面几节将分为几个场景进行 Distro 协议工作原理的介绍。 数据初始化 新加入的 Distro 节点会进行全量数据拉取。具体操作是轮询所有的 Distro 节点，通过向其他的机 器发送请求拉取全量数据。 39 > Nacos 架构 在全量拉取操作完成之后，Nacos 的每台机器上都维护了当前的所有注册上来的非持久化实例数 据。 数据校验 在 Distro 集群启动之后

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 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 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；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

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 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 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；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

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 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，从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 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 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 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。

10.2. 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 10.3. 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 10.4. 重识搜索算法 . . 空间效率，即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。掌握评估算法效率的方法则至关重要，因为 只有了解评价标准，我们才能进行算法之间的对比分析，从而指导算法设计与优化过程。 2.1.2. 效率评估方法 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。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 java === /* 平方阶（冒泡排序） */ int bubbleSort(int[] nums) { 2. 复杂度 hello‑algo.com 22 int count = 0; // 计数器 // 外循环：未排序区间为 [0, i] for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) { // 内循环：将未排序区间 [0, i] 中的最大元素交换至该区间的最右端

. . . . . . . . 65 6.3.2 JVM 内存溢出和参数调优 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.3.3 内存优化的小示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.3.4 对象其他生命周期阶段内存管理 . . . . . . . . 10.3.1 ArrayList 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 10.3.2 代码的局部性能优化 ensureCapacity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 10.3.3 Vector 类 . . . . . . . . . . . . . 118 10.4.1 Iterator 接口概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 10.4.2 使用迭代器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 10.5 集 . . . . . . . . . . . . .

时间效率，即算法的运行速度的快慢。 ‧ 空间效率，即算法占用的内存空间大小。 数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知 道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机， 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 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 File: time_complexity.java === /* 平方阶（冒泡排序） */ int bubbleSort(int[] nums) { int count = 0; // 计数器 // 外循环：待排序元素数量为 n-1, n-2, ..., 1 for (int i = nums.length - 1; i > 0; i--) { // 内循环：冒泡操作 for (int