员和 对该领域感兴趣的技术爱好者阅读。 推荐序 < 8 Facebook 工程师 & CNCF 前 TOC 成员 - 李响 服务注册、发现与配置管理是构成大型分布式系统的基石。Nacos 是集成了这三种能力的现代化、 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 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。

生命周期中发生的事件 可将一个或以上用户安全数据源数据组合成一个复合的用户 "view"(视图) 支持单点登录(SSO)功能 支持提供“Remember Me”服务，获取用户关联信息而无需登录 … 等等——都集成到一个有凝聚力的易于使用的API。 Shiro 致力在所有应用环境下实现上述功能，小到命令行应用程序，大到企业应用中，而且不 需要借助第三方框架、容器、应用服务器等。当然 Shiro 的目的是尽量的融入到这样的应用环 ，可以很轻松的保护 web 应用程序的安全。 缓存：缓存是 Apache Shiro 保证安全操作快速、高效的重要手段。 并发：Apache Shiro 支持多线程应用程序的并发特性。 测试：支持单元测试和集成测试，确保代码和预想的一样安全。 "Run As"：这个功能允许用户假设另一个用户的身份(在许可的前提下)。 "Remember Me"：跨 session 记录用户的身份，只有在强制需要时才需要登录。 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 deletion 项。例如，在shiro.ini 中： [main] ... securityManager

深刻的认知，对未来的职业化发展有所促进。 Java 应用与开发课程的教学体系如图1所示，包括了 Java SE 和 Java EE 两个部分， 每部分都涉及一些验证性实验，另外，会开展两次稍微大一点的集成开发项目。同时， 在学习的过程中会穿插一些开发工具、设计模式、应用服务器和数据库的基本应用。 在课程学习的过程中，希望同学们要有足够的求知欲，养成良好的学习态度，具 备不断探索的精神，多尝新、 的关系型数据库。 1.4 Java 开发工具 业界普遍采用 Eclipse 或 IntelliJ IDEA 等集成开发环境进行 Java 大型工程开发，当 然也可以采用文本编程工具 Vim 或 Emacs 等进行 Java 小型程序的开发。 本课程采用 Eclipse 作为首选集成开发环境。 1.5 Java 基本开发流程 本部分使用文本编程工具编写一个简单的 Java Hello World 页 实验设计 实验名称： Eclipse 集成开发环境配置及 Java 语言基础编程练习 上机时间： 第一周 实验手册： 无（参照实验内容完成） 实验内容： 本次实验需要完成以下内容： 1. 使用文本编辑器完成 Java Hello World 程序编写，使用 javac 和 java 编译运 行该程序； 2. 熟悉 Eclipse 集成开发环境，学习创建 Java 工程，使用 Maven

聚集一个或多个用户安全数据的数据源，并作为一个单一的复合用户“视图”。  启用单点登录（SSO）功能。  为没有关联到登录的用户启用"Remember Me"服务 … 以及更多——全部集成到紧密结合的易于使用的 API 中。 Shiro 视图在所有应用程序环境下实现这些目标——从最简单的命令行应用程序到最大的企业应用，不强制依赖其 他第三方框架，容器，或应用服务器。当然，该 中的第一层公民，来确保安全操作快速而又高效。  Concurrency：Apache Shiro 利用它的并发特性来支持多线程应用程序。  Testing：测试支持的存在来帮助你编写单元测试和集成测试，并确保你的能够如预期的一样安全。  "Run As"：一个允许用户假设为另一个用户身份（如果允许）的功能，有时候在管理脚本很有用。  "Remember Me"：在会话中记住用 框架，但不幸 的是，在应用程序中没有一个使用 AOP 的标准。 对于 AspectJ 而言，你你可以回顾我们的 AspectJ 的示例程序。 对于 Spring 应用而言，你可以看看我们的 Spirng 集成文档。 The RequiresAuthentication annotation(RequiresAuthentication 注解) RequiresAuthentication 注解要求当前

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。

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。

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[]

、 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：

...................... 59 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 3 第七章 与 WEB 集成 .................................................................................................. ............................................................................. 106 第十二章 与 SPRING 集成 .................................................................................................. ............................................................................... 126 第十七章 OAUTH2 集成 ..................................................................................................