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。本书就是将面对复杂的分布式计算场景，海量并发的业务场景， 对软负载⼀个系统的进行阐述，通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践，希望能够帮助到各位开 发者，各位系统架构师，少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 丁宇（叔同） 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， 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 实时：数据变更毫秒级推送生效；1w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 1s，99.9% 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9%

。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 0. 前言 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3. 致谢 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于： 个链表 中。 ‧ 图：邻接表是表示图的一种常用方式，在其中，图的每个顶点都与一个链表相关联，链表中的每个元素 都代表与该顶点相连的其他顶点。 双向链表常被用于需要快速查找前一个和下一个元素的场景。 ‧ 高级数据结构：比如在红黑树、B 树中，我们需要知道一个节点的父节点，这可以通过在节点中保存一 个指向父节点的指针来实现，类似于双向链表。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法：在缓存淘汰算法（LRU）中，我们需要快速找到最近最少使用的数据，以及支持快速地添 加和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 循环链表常被用于需要周期性操作的场景，比如操作系统的资源调度。 ‧ 时间片轮转调度算法：在操作系统中，时间片轮转调度算法是一种常见的 CPU 调度算法，它需要对一 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循

。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 放到一个链表 中。 ‧ 图：邻接表是表示图的一种常用方式，其中图的每个顶点都与一个链表相关联，链表中的每个元素都代 表与该顶点相连的其他顶点。 双向链表常用于需要快速查找前一个和后一个元素的场景。 ‧ 高级数据结构：比如在红黑树、B 树中，我们需要访问节点的父节点，这可以通过在节点中保存一个指 向父节点的引用来实现，类似于双向链表。 ‧ 浏览器历史：在网页浏览器中，当用户点击前进或后 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法：在缓存淘汰（LRU）算法中，我们需要快速找到最近最少使用的数据，以及支持快速添加 和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 环形链表常用于需要周期性操作的场景，比如操作系统的资源调度。 ‧ 时间片轮转调度算法：在操作系统中，时间片轮转调度算法是一种常见的 CPU 调度算法，它需要对一 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循

。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 放到一个链表 中。 ‧ 图：邻接表是表示图的一种常用方式，其中图的每个顶点都与一个链表相关联，链表中的每个元素都代 表与该顶点相连的其他顶点。 双向链表常用于需要快速查找前一个和后一个元素的场景。 ‧ 高级数据结构：比如在红黑树、B 树中，我们需要访问节点的父节点，这可以通过在节点中保存一个指 向父节点的引用来实现，类似于双向链表。 ‧ 浏览器历史：在网页浏览器中，当用户点击前进或后 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法：在缓存淘汰（LRU）算法中，我们需要快速找到最近最少使用的数据，以及支持快速添加 和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 环形链表常用于需要周期性操作的场景，比如操作系统的资源调度。 ‧ 时间片轮转调度算法：在操作系统中，时间片轮转调度算法是一种常见的 CPU 调度算法，它需要对一 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循

。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 放到一个链表 中。 ‧ 图：邻接表是表示图的一种常用方式，其中图的每个顶点都与一个链表相关联，链表中的每个元素都代 表与该顶点相连的其他顶点。 双向链表常用于需要快速查找前一个和后一个元素的场景。 ‧ 高级数据结构：比如在红黑树、B 树中，我们需要访问节点的父节点，这可以通过在节点中保存一个指 向父节点的引用来实现，类似于双向链表。 ‧ 浏览器历史：在网页浏览器中，当用户点击前进或后 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法：在缓存淘汰（LRU）算法中，我们需要快速找到最近最少使用的数据，以及支持快速添加 和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 环形链表常用于需要周期性操作的场景，比如操作系统的资源调度。 ‧ 时间片轮转调度算法：在操作系统中，时间片轮转调度算法是一种常见的 CPU 调度算法，它需要对一 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循

。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 算法内容结构 0.1.3 致谢 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于： 个链表 中。 ‧ 图：邻接表是表示图的一种常用方式，在其中，图的每个顶点都与一个链表相关联，链表中的每个元素 都代表与该顶点相连的其他顶点。 双向链表常被用于需要快速查找前一个和下一个元素的场景。 ‧ 高级数据结构：比如在红黑树、B 树中，我们需要访问节点的父节点，这可以通过在节点中保存一个指 向父节点的引用来实现，类似于双向链表。 ‧ 浏览器历史：在网页浏览器中，当用户点击前进或后 后一个网页。双向链表的特性使得这种操作变得简单。 ‧ LRU 算法：在缓存淘汰算法（LRU）中，我们需要快速找到最近最少使用的数据，以及支持快速地添 加和删除节点。这时候使用双向链表就非常合适。 循环链表常被用于需要周期性操作的场景，比如操作系统的资源调度。 ‧ 时间片轮转调度算法：在操作系统中，时间片轮转调度算法是一种常见的 CPU 调度算法，它需要对一 组进程进行循环。每个进程被赋予一个时间片，当时间片用完时，CPU 将切换到下一个进程。这种循

的，这样在外界将不能再使用 new 关键字来创建该类的新实例。 3. 提供 public static 的方法 getSingle() 以使外界能够获取该 类的实例，达到全局可见的效果。 O Singleton 的使用场景 在任何使用到 Single 类的 Java 程序中（这里指的是一次运行 中），需要确保只有一个 Single 类的实例存在（如 Web 应用 ServletContext 全局上下文对象），则使用该模式。 的，这样在外界将不能再使用 new 关键字来创建该类的新实例。 3. 提供 public static 的方法 getSingle() 以使外界能够获取该 类的实例，达到全局可见的效果。 O Singleton 的使用场景 在任何使用到 Single 类的 Java 程序中（这里指的是一次运行 中），需要确保只有一个 Single 类的实例存在（如 Web 应用 ServletContext 全局上下文对象），则使用该模式。 的，这样在外界将不能再使用 new 关键字来创建该类的新实例。 3. 提供 public static 的方法 getSingle() 以使外界能够获取该 类的实例，达到全局可见的效果。 O Singleton 的使用场景 在任何使用到 Single 类的 Java 程序中（这里指的是一次运行 中），需要确保只有一个 Single 类的实例存在（如 Web 应用 ServletContext 全局上下文对象），则使用该模式。

链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3. 致谢 本书的成书过程中，我获得了许多人的帮助，包括但不限于： information”中提出了「AVL 树」。论文中描述了一系列操作，使得在不断添加与删除结点后，AVL 树仍然 不会发生退化，进而使得各种操作的时间复杂度均能保持在 ?(log ?) 级别。 换言之，在频繁增删查改的使用场景中，AVL 树可始终保持很高的数据增删查改效率，具有很好的应用价值。 7. 树 hello‑algo.com 113 7.4.1. AVL 树常见术语 「AVL 树」既是「二叉搜索树」又是「平 「AVL 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致，在此不再赘述。 7. 树 hello‑algo.com 122 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景； ‧ 用于建立数据库中的索引系统； � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？ 红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。

ion ae ) { //未预计的错误? } //没问题，继续 如果原有的异常不能满足你的需求，可以创建自定义的AuthenticationExceptions 来表示特定 的失败场景。 登录失败小贴士 虽然你的代码可以对指定的异常做出处理并执行某些所需的逻辑，但有经验的安全做法是仅 向终端用户输出一般的失败信息，例如“错误的用户名和密码”。这确保不向尝试攻击你的黑客 提供有用的信息。 ed()） 而不是被记住（isRemembered()），要确保该Subject 是所需的和通过身份验证的。 An illustrating example 一个例子说明 下面是一个非常常见的场景帮助说明被记住和被验证之间差别为何重要。 假设你使用Amazon.com，你已经成功登录并且在购物蓝中添加了一些书籍，但你由于临时要 参加一个会议，匆忙中你忘记退出登录，当会议结束，回家的时间到了，于是你离开了办公 Shiro 如何判断一个 Subject 是否被允许。 Permission Granularity 权限粒度 上面的权限示例都是针对资源（门、文件、客户等）指定的动作（打开、读、删除等），在 一些场景中，他们也会指定非常细粒度的“实例级别”行为--例如,“删除”（delete）名 为“Jsmith”（实例标识）的“用户”（资源类型），在 Shiro 中，你可以精确定义指令到你所能 细化到的程度。

链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3. 致谢 本书的成书过程中，我获得了许多人的帮助，包括但不限于： information”中提出了「AVL 树」。论文中描述了一系列操作，使得在不断添加与删除结点后，AVL 树仍然 不会发生退化，进而使得各种操作的时间复杂度均能保持在 ?(log ?) 级别。 换言之，在频繁增删查改的使用场景中，AVL 树可始终保持很高的数据增删查改效率，具有很好的应用价值。 7. 树 hello‑algo.com 112 7.4.1. AVL 树常见术语 「AVL 树」既是「二叉搜索树」又是「平 「AVL 树」的结点查找操作与「二叉搜索树」一致，在此不再赘述。 7. 树 hello‑algo.com 121 7.4.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景； ‧ 用于建立数据库中的索引系统； � 为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？ 红黑树的平衡条件相对宽松，因此在红黑树中插入与删除结点所需的旋转操作相对更少，结点 增删操作相比 AVL 树的效率更高。