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 检查、配置管理、Service Mesh 等。而 Eureka 则借着微服务概念的流行，与 SpringCloud 生态的深度结合，也获取了大量的用户。去年开源的 Nacos，则携带着阿里巴巴大规模服务生产经验，试图在服务注册和配置管理这个市场上，提供给 用户⼀个新的选择。 Nacos 架构 < 64 图 1 服务发现 开源产品的⼀个优势是开发人员可以去阅读源代码，理解产品的功能设计和架构设计，同时也可以 没有针对服务发现设计数据模型，它的数据是以⼀种更加抽象的树形 K-V 组织的，因 此理论上可以存储任何语义的数据。而 Eureka 或者 Consul 都是做到了实例级别的数据扩展，这 可以满足大部分的场景，不过无法满足大规模和多环境的服务数据存储。Nacos 在经过内部多年生 产经验后提炼出的数据模型，则是⼀种服务-集群-实例的三层模型。如上文所说，这样基本可以满足 服务在所有场景下的数据存储和管理。 图 2 服务的分级模型

优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间