我们希望本文档可以帮助你及你用 Apache Shiro 所做的工作，我们的团体在不断改善和扩展该文档。如果你想帮助 Shiro 项目，请考虑修改，扩展，或者添加文档到你认为需要的地方。您的每一点帮助都壮大了我们的团体，从而 改进了 Shiro。 贡献您的文档最简单的方法是将其发送到用户论坛或者用户的通讯录。 Apache Shiro Configuration Shiro 被设计成能够在任何环境下工 我们希望本文档可以帮助你及你用 Apache Shiro 所做的工作，我们的团体在不断改善和扩展该文档。如果你想帮助 Shiro 项目，请考虑修改，扩展，或者添加文档到你认为需要的地方。您的每一点帮助都壮大了我们的团体，从而 改进了 Shiro。 贡献您的文档最简单的方法是将其发送到用户论坛或者用户的通讯录。 Authentication（身份验证） Authentication 是指身份验 我们希望本文档可以帮助你及你用 Apache Shiro 所做的工作，我们的团体在不断改善和扩展该文档。如果你想帮助 Shiro 项目，请考虑修改，扩展，或者添加文档到你认为需要的地方。您的每一点帮助都壮大了我们的团体，从而 改进了 Shiro。 贡献您的文档最简单的方法是将其发送到用户论坛或者用户的通讯录。 Apache Shiro Realms Realm 是一个能够访问应用程序特定的安全数据（如用户、角色及权限）的组件。Realm

据流可能会被分成多个缓冲块并放入一个循环链表，以便实现无缝播放。 4.3. 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在许多情况下，我们事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 择变得困难。若长度过小，需要在持续添加数据时频繁扩容数组；若长度过大，则会造成内存空间的浪费。 为解决此问题，出现了一种被称为「动态数组 Dynamic Array」的数据结构，即长度可变的数组，也常被称 为「列表 List」。 Landis 在其 1962 年发表的论文“An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大 ? 个元素的动态更新。 8. 堆 hello‑algo.com 160 // === File: top_k.java === /* 基于堆查找数组中最大的 k

章 数组与链表 hello‑algo.com 76 4.3 列表 数组长度不可变导致实用性降低。在实际中，我们可能事先无法确定需要存储多少数据，这使数组长度的选 择变得困难。若长度过小，需要在持续添加数据时频繁扩容数组；若长度过大，则会造成内存空间的浪费。 为解决此问题，出现了一种被称为「动态数组 dynamic array」的数据结构，即长度可变的数组，也常被称 为「列表 list」。 Landis 在其 1962 年发表的论文“An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大 ? 个元素的动态更新。 // === File: top_k.java === /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ Queue topKHeap(int[]

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

型外部资源的设计和编程。如 JDBC API 提供了连接数据库的标准接口；JMS API 可以连接各种外部的消息服务系统。 通信协议规范 Java EE 规范使用目前市场上主流的通信协议 HTTP、HTTPS 等，改进 了与其他平台的互操作性。 开发角色规范 Java EE 分别定义了 7 种不同的角色合作进行应用系统的开发，确保系 统开发高效而有序，提高软件的成功率。 . . . . . . . . . 邮箱，完成浏览收件箱、编写邮件、发送邮件、登出邮箱可以是一次会话。 19.1.2 会话跟踪 . O HTTP 的固有设计“缺陷” 由于 Web 应用采用 HTTP 协议，而 HTTP 协议是无状态、不持续的协议，所以需 要独立于 HTTP 协议的会话跟踪技术，用于记录会话的状态信息。 . O 什么是会话跟踪 • 在一个会话内，当用户在次访问时，服务器需要能够定位是先前访问的同一个用 户。 • 后附加的客户端参数数据。 1 String userid = request.getParameter(”userid”); // 取得用户 ID 参数数据 浏览器和服务器两端持续带会话标识通信 为保证 Web 应用在能在以后持续的请求/响应中实现会话跟踪，必须保证每次请求 都要在 URI 地址中加入 userid=9001 参数，进而实现会话跟踪。 . . . . . . . . . . .

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

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 分布式领域成为开发者的首选项。 9 > 前言 前⾔ 序⾔ 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 很难量化对公司的价值，因此也比较难以持续发展。第二个阶段是 2018 年开始，随着云计算发展， 开源作为⼀种标准加速云计算发展，尤其 K8s 迅速崛起给我们很多启示，作为⼀家云计算公司，阿 里巴巴也在 2018 年制定了⼀个全面开源，加速企业数字化转型，影响 100w 开发者的战略目标， 这个阶段的开源发生了本质的两个变化，第⼀更重视社区和生态建设，第二更注重自研、开源、商 业化三位⼀体，讲清开源的价值，能够持续投入开源，解决第⼀阶段难以持续的问题。 源，解决第⼀阶段难以持续的问题。 Nacos 也 是在这个大势下应运而生，并且快速成为国内首选。 2018 年产品规划会⼀起到舟山小岛上，关于是否开源的时候面临几个核心问题进行深度讨论，第⼀ 个是我们开源是否晚了，如何定位和打造竞争力；第二是内部有三个产品（Configserver 非持久注 册中心，VIPServer 持久化注册中心，Diamond 配置中心），是开源三个产品还是合成⼀个产品开

、 登出邮箱可以是一次会话。 大纲 会话基本概念 会话跟踪技术 本节习题 会话跟踪 O HTTP 的固有设计“缺陷” 由于 Web 应用采用 HTTP 协议，而 HTTP 协议是无状态、不 持续的协议，所以需要独立于 HTTP 协议的会话跟踪技术，用 于记录会话的状态信息。 O 什么是会话跟踪 ▶ 在一个会话内，当用户在次访问时，服务器需要能够定位是 先前访问的同一个用户。 ▶ Web getParameter("userid"); // 取得用户 ID 参数数据 大纲 会话基本概念 会话跟踪技术 本节习题 URL 重写 URL 重写的实现 „ 浏览器和服务器两端持续带会话标识通信 为保证 Web 应用在能在以后持续的请求/响应中实现会话跟踪， 必须保证每次请求都要在 URI 地址中加入 userid=9001 参数， 进而实现会话跟踪。 如下为 Servlet 重定向请求的附加参数：

的企业级软件应用的组成部 分和各组成部分之间的交互协议。 ▶ 容器规范 ▶ 组件规范 ▶ 服务规范 ▶ 通信协议规范 Java EE 规范使用目前市场上主流的通信协议 HTTP、 HTTPS 等，改进了与其他平台的互操作性。 ▶ 开发角色规范 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 Java EE 规范 Java EE 规范定义了面向