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 Golang 生态 163 Nacos C# 生态 169 Nacos-Sync 简介 175 Nacos 最佳实践 179 企业落地最佳实践 179 掌门教育微服务体系 2019 年当我们开放核心能力和竞争力之后，就开始与 Dubbo/Spring-cloud-alibaba 生态完成集 成，随着云原生的大势迅速被互联网行业使用。与此同时我们完成了多语言生态和服务网格生态的 布局。 2020 年 Nacos 迅速被成千上万家企业采用，并构建起强大的生态。 但是随着用户深入使用，逐 渐暴露⼀些性能问题，因此我们启动了 Nacos 2.0 的隔代产品设计，凭借 的隔代产品设计，凭借 10 倍性能提升激发社区 简介 < 16 活力，进入国内开源项目活跃度 Top 10，并且成为行业首选。 未来为了 Nacos 2.0 代码更加清爽，性能更加卓越，我们将加速插件化和服务网格生态的进化速度， 期望对此感兴趣小伙伴⼀起共建！！！ 17 > Nacos 架构 Nacos 架构 Nacos 总体设计 Nacos 架构 Nacos 开源之前在阿里内部已经发展了十年，沉淀

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、多实践、多总结。我想这是计算机专业人士应该具备的 基本素养。 1 � 0 � 虚拟机、类库和其他资源文件； lib 类库和所需支持性文件； include 用于调试本地方法（底层平台）的 C++ 头文件； src.zip 类库的源代码； db Java DB 数据库，JDK6.0 新增项目，一种纯 Java 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 集合、日期、国际化、各种实用工具 utility 的简写 java.io 可提供数据输入/输出相关功能的类 input/output 的简写 java.net Java 网络编程的相关功能类 网络 java.sql 提供数据库操作的相关功能类 结构化查询语言的简写 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Table」通过建立键 key 与值 value 之间的映射，实现高效的元素查询。具体而言，我们向哈 希表输入一个 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的 value 。 以一个包含 ? 个学生的数据库为例，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入 一个学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用哈希表来实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 除哈希表外，我们 node; } 查找节点 AVL 树的节点查找操作与二叉搜索树一致，在此不再赘述。 7.5.4. AVL 树典型应用 ‧ 组织和存储大型数据，适用于高频查找、低频增删的场景。 ‧ 用于构建数据库中的索引系统。 7. 树 hello‑algo.com 145 � 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节点所需的旋转操作相对较少，在 节点增删操作上的平均效率高于 约束满足问题：这类问题的目标是找到满足所有约束条件的解。 ‧ ? 皇后：在 ? × ? 的棋盘上放置 ? 个皇后，使得它们互不攻击。 ‧ 数独：在 9 × 9 的网格中填入数字 1 ~ 9 ，使得每行、每列和每个 3 × 3 子网格中的数字不重复。 ‧ 图着色问题：给定一个无向图，用最少的颜色给图的每个顶点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。

node; } 3. 查找节点 AVL 树的节点查找操作与二叉搜索树一致，在此不再赘述。 7.5.4 AVL 树典型应用 ‧ 组织和存储大型数据，适用于高频查找、低频增删的场景。 ‧ 用于构建数据库中的索引系统。 ‧ 红黑树也是一种常见的平衡二叉搜索树。相较于 AVL 树，红黑树的平衡条件更宽松，插入与删除节点 所需的旋转操作更少，节点增删操作的平均效率更高。 7.6 小结 1. 重点回顾 约束满足问题：这类问题的目标是找到满足所有约束条件的解。 ‧ ? 皇后：在 ? × ? 的棋盘上放置 ? 个皇后，使得它们互不攻击。 ‧ 数独：在 9 × 9 的网格中填入数字 1 ~ 9 ，使得每行、每列和每个 3 × 3 子网格中的数字不重复。 ‧ 图着色问题：给定一个无向图，用最少的颜色给图的每个顶点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 问题“最小路径和”来举例。 Question 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格的代价。 机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角单元格。请返回 从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 展示了一个例子，给定网格的最小路径和为 13 。 图 14‑10 最小路径和示例数据 第一步：思考每轮的决策，定义状态，从而得到

node; } 3. 查找节点 AVL 树的节点查找操作与二叉搜索树一致，在此不再赘述。 7.5.4 AVL 树典型应用 ‧ 组织和存储大型数据，适用于高频查找、低频增删的场景。 ‧ 用于构建数据库中的索引系统。 ‧ 红黑树在许多应用中比 AVL 树更受欢迎。这是因为红黑树的平衡条件相对宽松，在红黑树中插入与删 除节点所需的旋转操作相对较少，其节点增删操作的平均效率更高。 第 7 章 树 约束满足问题：这类问题的目标是找到满足所有约束条件的解。 ‧ ? 皇后：在 ? × ? 的棋盘上放置 ? 个皇后，使得它们互不攻击。 ‧ 数独：在 9 × 9 的网格中填入数字 1 ~ 9 ，使得每行、每列和每个 3 × 3 子网格中的数字不重复。 ‧ 图着色问题：给定一个无向图，用最少的颜色给图的每个顶点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 � 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格 的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角 单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 展示了一个例子，给定网格的最小路径和为 13 。 图 14‑10 最小路径和示例数据 第 14 章

node; } 3. 查找节点 AVL 树的节点查找操作与二叉搜索树一致，在此不再赘述。 7.5.4 AVL 树典型应用 ‧ 组织和存储大型数据，适用于高频查找、低频增删的场景。 ‧ 用于构建数据库中的索引系统。 ‧ 红黑树在许多应用中比 AVL 树更受欢迎。这是因为红黑树的平衡条件相对宽松，在红黑树中插入与删 除节点所需的旋转操作相对较少，其节点增删操作的平均效率更高。 7.6 小结 约束满足问题：这类问题的目标是找到满足所有约束条件的解。 ‧ ? 皇后：在 ? × ? 的棋盘上放置 ? 个皇后，使得它们互不攻击。 ‧ 数独：在 9 × 9 的网格中填入数字 1 ~ 9 ，使得每行、每列和每个 3 × 3 子网格中的数字不重复。 ‧ 图着色问题：给定一个无向图，用最少的颜色给图的每个顶点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 为了更形象地展示解题步骤，我们使用一个经典问题“最小路径和”来举例。 � 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格 的代价。机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角 单元格。请返回从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 展示了一个例子，给定网格的最小路径和为 13 。 图 14‑10 最小路径和示例数据 第一步：思考每轮的决策，定义状态，从而得到

node; } 3. 查找节点 AVL 树的节点查找操作与二叉搜索树一致，在此不再赘述。 7.5.4 AVL 树典型应用 ‧ 组织和存储大型数据，适用于高频查找、低频增删的场景。 ‧ 用于构建数据库中的索引系统。 ‧ 红黑树也是一种常见的平衡二叉搜索树。相较于 AVL 树，红黑树的平衡条件更宽松，插入与删除节点 所需的旋转操作更少，节点增删操作的平均效率更高。 7.6 小结 1. 重点回顾 约束满足问题：这类问题的目标是找到满足所有约束条件的解。 ‧ ? 皇后：在 ? × ? 的棋盘上放置 ? 个皇后，使得它们互不攻击。 ‧ 数独：在 9 × 9 的网格中填入数字 1 ~ 9 ，使得每行、每列和每个 3 × 3 子网格中的数字不重复。 ‧ 图着色问题：给定一个无向图，用最少的颜色给图的每个顶点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 问题“最小路径和”来举例。 Question 给定一个 ? × ? 的二维网格 grid ，网格中的每个单元格包含一个非负整数，表示该单元格的代价。 机器人以左上角单元格为起始点，每次只能向下或者向右移动一步，直至到达右下角单元格。请返回 从左上角到右下角的最小路径和。 图 14‑10 展示了一个例子，给定网格的最小路径和为 13 。 图 14‑10 最小路径和示例数据 第一步：思考每轮的决策，定义状态，从而得到

▶ 中部可在两个方向上缩放。 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） GridLayout O 网格布局 - 布局效果 ▶ 将容器区域划分成规则的矩形网格，每个单元格区域大小相等， 组件被添加到每个单元格中，按组件加入顺序先从左到右填满一 行后换行，行间从上到下。 ▶ GridLayout 型布局的组件大小也被布局管理器强行控制，与单元

Manager：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信 息都在会话中；会话可以是普通 JavaSE 环境的，也可以是如 Web 环境的； Cryptography：加密，保护数据的安全性，如密码加密存储到数据库，而不是明文存储； Web Support：Web 支持，可以非常容易的集成到 Web 环境； Caching：缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查，这样可以 这个时候就可以实现自己的分布式会话（如把数据放到 Memcached 服务器）； SessionDAO：DAO 大家都用过，数据访问对象，用于会话的 CRUD，比如我们想把 Session 保存到数据库，那么可以实现自己的 SessionDAO，通过如 JDBC 写到数据库；比如想把 Session 放到 Memcached 中，可以实现自己的 Memcached SessionDAO；另外 SessionDAO 中可以使用 Cache 异常，根 据异常提示用户错误信息；否则登录成功； 3、最后调用 Subject.logout 进行退出操作。 如上测试的几个问题： 1、用户名/密码硬编码在 ini 配置文件，以后需要改成如数据库存储，且密码需要加密存储； 2、用户身份 Token 可能不仅仅是用户名/密码，也可能还有其他的，如登录时允许用户名/ 邮箱/手机号同时登录。 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian

[mysqld] #设置3306端⼝口 port = 3306 # 设置mysql的安装⽬目录 basedir=C:\MySQL\mysql-5.7.20-winx64 # 设置mysql数据库的数据的存放⽬目录 datadir=C:\MySQL\mysql-5.7.20-winx64\data # 允许最⼤大连接数 max_connections=200 # 服务端使⽤用的字符集默认为8⽐比特编码的latin1字符集 其他配置操作。 以下是其他常用的MySQL命令行操作： 控制台 mysqld –console 关闭服务器 net stop mysql 卸载MySQL mysqld -remove 4 数据库系统基本配置 结束所有的MySQL进程，包括mysql.exe和mysqld.exe，可以在任务管理器中结束上述进程。 输入mysqld –skip-grant-tables，输入后，其他命令行 20-winx64\bin>mysqld.exe --skip-grant-tables 在2号命令行窗口中定位到MySQL安装目录的bin目录下，执行mysql.exe，则无密码登录到MySQL数据库，并输出 MySQL命令行操作符。 进行修改密码操作，MySQL命令行输入以下命令： 其中，yourpassword位置即为所设置的MySQL的超级用户root的初始登录密码，请按需设置。 此