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 多年分布式应用架构实践过程中，产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品，其中软 负载领域的 Diamond、Configserver、Vipserver，无论在架构先进性、功能丰富度以及性能方面均 有非常出色的积累，2018 年初中间件团队决定把这⼀领域的技术进行重新梳理并开源，这就是本书 介绍的主角 Nacos，经过三年时间的发展，Nacos 已经被大量开发者和企业客户用于生产环境，本 书详尽介绍了 Nacos 的架构设计、功能

介绍 Authentication（认证）, Authorization（授权）, Session Management（会话管理）, Cryptography（加密）被 Shiro 框架的开发团队称之为应用安全的四大基石。那么就让我们来 看看它们吧： Authentication（认证）：用户身份识别，通常被称为用户“登录” Authorization（授权）：访问控制。比如某个用户是否具有某个操作的使用权限。 上是一组权限指令的名称集，在这种形 式下，程序（以及 Shiro）准确知道一个特定的角色是什么意思，因为它确切知道某行为 是否可以执行，而不用去猜测特定的角色可以或不可以做什么。 Shiro 团队提倡使用权限和明确为角色指定权限替代原始的将权限隐含于角色中的方法，这样 你可以对程序安全提供更强的控制。 基于资源的访问控制 读一下这个文章：新的RBAC：基于资源的权限管理(Resource-Based 会话来确保它们不会占用会话数据存储。 默认地，某些应用程序可能不希望 Shiro 自动地删除会话。例如，如果一个应用程序已经提供 了一个 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

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。

Apache Shiro 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 Shiro 的重点，并且这个参考手册也 会与之类似的被组织起来： Shiro 把 Shiro 开发团队称为“应用程序的四大基石”——身份验证，授权，会话管理和加密作为其目标。  Authentication：有时也简称为“登录”，这是一个证明用户是他们所说的他们是谁的行为。  Aut 命名集合。在这种形式下，应用程序（以及 Shiro）确 切地知道有没有一个特定的角色意味着什么。因为它是已知能不能够被执行的确切行为，没有猜测或暗示一 个特定的角色能或不能做什么。 Shiro 团队提倡使用权限和显式角色，而不是陈旧的隐式方法。你将会拥有更多的控制应用程序的安全经验。 Resource-Based Access Control(基于资源的访问控制) 请务必阅读 Les 充会话数据存储。 默认地，某些应用程序可能不希望 Shiro 自动地删除会话。例如，如果一个应用程序已经提供了一个 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

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�������

%> 使用 Core 库 <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %> 2 2前缀可以是任意的。但采用惯例能使团队的其他开发人员以及后续加入该 项目的其他人员更容易熟悉代码。建议使用预定的前缀。 大纲 转换器和格式化（Converter and Formatter） 验证器 表达式语言（EL） JSTL JSTL