就是本书 介绍的主角 Nacos，经过三年时间的发展，Nacos 已经被大量开发者和企业客户用于生产环境，本 书详尽介绍了 Nacos 的架构设计、功能使用和最佳实践，推荐分布式应用的开发人员、运维人员和 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、 的崛起，微服务多个模块逐步被划分，包括注册中心、配置中心，如果从 产品定位上，期望定位简单清晰，利于传播，我们需要分别开源我们内部产品，这样又会分散我们 品牌和运营资源。另外大部分客户没有阿里这么大的体量，模块拆分过细，部署和运维成本都会成 倍上涨，而且阿里巴巴也是从最早⼀个产品逐步演化成 3 个产品的，因此我们最终决定将内部三个 产品合并统⼀开源。定位为：⼀个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平 台。由于我们在阿里内部发展了 出来独立管理，以独立的配 置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如 WAR，JAR 包等）更好地和实际的物 理运行环境进行适配。配置管理⼀般包含在系统部署的过程中，由系统管理员或者运维人员完成这 个步骤。配置变更是调整系统运行时的行为的有效手段之⼀。 配置管理 (Configuration Management) 在 Nacos 中，系统中所有配置的存储、编辑、删除、灰度管理、历史版本管理、变更审计等所有

. . 22 3.2 一维数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2.1 创建数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2.2 一维数组的初始化 . . . . . . . . . . 23 3.3 二维数组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.1 二维数组的声明和内存分配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.2 二维数组定义的含义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3.3 二维数组赋初值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.4 Arrays 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们 com 22 图 2‑2 嵌套循环的流程框图 在这种情况下，函数的操作数量与 ?2 成正比，或者说算法运行时间和输入数据大小 ? 成“平方关系”。 我们可以继续添加嵌套循环，每一次嵌套都是一次“升维”，将会使时间复杂度提高至“立方关系”“四次方 关系”，以此类推。 2.2.2 递归 递归（recursion）是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序

10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们 com 22 图 2‑2 嵌套循环的流程框图 在这种情况下，函数的操作数量与 ?2 成正比，或者说算法运行时间和输入数据大小 ? 成“平方关系”。 我们可以继续添加嵌套循环，每一次嵌套都是一次“升维”，将会使时间复杂度提高至“立方关系”“四次方 关系”，以此类推。 2.2.2 递归 递归（recursion）是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序

态实例，在大多数程序中没有问题，但如果有多个使用 Shiro 的程序在同一个 JVM 中运 行时，各程序有自己独立的实例会更好些，而不是共同引用一块静态内存。 改变配置就需要重新编译你的程序。 然而，尽管有这些不足，在程序中定制的这种方法在限制内存（memory-constrained ）的环 境中还是很有价值的，像智能电话程序。如果你的程序不是运行在一个限制内存的环境中， 你会发现基于文本的配置会更易读易用。 中文翻译 73 7. Realms 8. Session Management Apache Shiro 提供安全框架界独一无二的东西：一个完整的企业级Session 解决方案，从最 简单的命令行及智能手机应用到最大的集群企业Web 应用程序。 这对许多应用有着很大的影响——直到 Shiro 出现，如果你需要 session 支持，你需要部署你 的应用程序到 Web 容器或使用EJB 有状态会话Bean。Shiro 过程中会输出日志信息，用来告诉你正在进行的是什么，最后退出执行。可以在这里 samples/quickstart/src/main/java/Quickstart.java 找到源码，也可以进行修改，记得修改后运 行 mvn compile exec:java 即可。 Quickstart.java Quickstart.java 中包含刚刚我们提到的所有内容(认证、授权等等)，通过这个简单的示例可以

在给许多应用程序带来好处的同时，也会引发一些问题，如果多个启用 Shiro 的应用程序在同一个 JVM 中运 行。如果该实例是一个应用程序单例，而不是一个静态内存引用就再好不过了。  每当你想改变 Shiro 配置时，它需要你重新编译你的应用程序。 然而，即使有这么多警告，直接的编程操作方法在内存受限的环境中仍然是有价值的，如智能手机应用。若你的应 用程序不在一个内存受限的环境下运行，你会发现基于文本的配置要更容易使用和阅读。 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。 Session Management Apache Shiro 提供安全框架界独一无二的东西：一个完整的企业级 Session 解决方案，从最简单的命令行及智能手机 应用到最大的集群企业 Web 应用程序。 这对许多应用有着很大的影响——直到 Shiro 出现，如果你需要 session 支持，你需要部署你的应用程序到 Web 容 器或使用 EJB

靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们 com 22 图 2‑2 嵌套循环的流程框图 在这种情况下，函数的操作数量与 ?2 成正比，或者说算法运行时间和输入数据大小 ? 成“平方关系”。 我们可以继续添加嵌套循环，每一次嵌套都是一次“升维”，将会使时间复杂度提高至“立方关系”“四次方 关系”，以此类推。 2.2.2 递归 「递归 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程 === /* 平方阶 */ void quadratic(int n) { // 矩阵占用 O(n^2) 空间 int[][] numMatrix = new int[n][n]; // 二维列表占用 O(n^2) 空间 List> numList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { List

靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样我们才 com 21 图 2‑2 嵌套循环的流程框图 在这种情况下，函数的操作数量与 ?2 成正比，或者说算法运行时间和输入数据大小 ? 成“平方关系”。 我们可以继续添加嵌套循环，每一次嵌套都是一次“升维”，将会使时间复杂度提高至“立方关系”、“四次方 关系”、以此类推。 2.2.2 递归 「递归 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递： === /* 平方阶 */ void quadratic(int n) { // 矩阵占用 O(n^2) 空间 int[][] numMatrix = new int[n][n]; // 二维列表占用 O(n^2) 空间 List> numList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { List

Docker命令行 常用Docker命令 ————————————— n 容器生命周期管理 docker [run|start|stop|restart|kill|rm|pause|unpause] n 容器操作运维 docker [ps|inspect|top|attach|events|logs|wait|export|port] n 容器rootfs命令 docker [commit|cp|diff] n

此处我们使用了 jetty-maven-plugin 和 tomcat7-maven-plugin 插件；这样可以直接使用“mvn jetty:run ” 或 “ mvn tomcat7:run ” 直 接 运 行 webapp 了 。 然 后 通 过 URLhttp://localhost:8080/chapter7/访问即可。 2、依赖 Servlet3 Servlet3 拦截器链；比如访问/hello，匿名即可。 配置 shiro-example-chapter23-app2 和 app1 类 似 ， client.app.key 是 server 模 块 维 护 的 ， 直 接 拷 贝 过 来 即 可 ； client.filter.chain.definitions 定义了拦截器链；比如访问/hello，匿名即可。 web.xml shiro-example-chapter23-client 模块下运行 mvn install 安装客户端模块。 3、启动 Server 模块 到 shiro-example-chapter23-server 模 块 下 运 行 mvn jetty:run 启 动 该 模 块 ； 使 用 http://localhost:8080/chapter23-server/即可访问，因为启动了 nginx，那么可以直接访问 ht