当该节点接收到属于该节点负责的实例的写请求时，直接写入。 2. 当该节点接收到不属于该节点负责的实例的写请求时，将在集群内部路由，转发给对应的节点， 从而完成读写。 3. 当该节点接收到任何读请求时，都直接在本机查询并返回（因为所有实例都被同步到了每台机 器上）。 Distro 协议作为 Nacos 的内嵌临时实例⼀致性协议，保证了在分布式环境下每个节点上面的服务 信息的状态都能够及时地通知其他节点，可以维持数十万量级服务实例的存储和⼀致性。 对⼀致性 http 短连接，30 秒定 期创建销毁连接，GC 压力大 md5 值计算也有⼀定 开销，在可接受范围内 Nacos Naming HTTP/UDP UDP 推送 + 补偿查询 丢包，云架构下无法 反向推送 配置和服务器模块的数据推送通道不统⼀，http 短连接性能压力巨大，未来 Nacos 需要构建能够 同时支持配置以及服务的长链接通道，以标准的通信模型重构推送通道。 Server 之间 ○ 客户端 SDK 需要感知服务节点列表，并按照某种策略选择其中⼀个节点进行连接；底层连接 断开时，需要进行切换 Server 进行重连。 ○ 客户端基于当前可用的长链接进行配置的查询，发布，删除，监听，取消监听等配置领域的 R PC 语意接口通信。 ○ 感知配置变更消息，需要将配置变更消息通知推送当前监听的客户端；网络不稳定时，客户端 接收失败，需要支持重推，并告警。 ○

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，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，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 114 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map

0 码力 | 378 页 | 18.47 MB | 1 年前

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之间的映射，实现高效的元素查询。具 体而言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，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，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 114 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map

0 码力 | 376 页 | 17.59 MB | 1 年前

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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，我们还可以使用数组或链表实现查询功能。若将学生数据看作数组（链表）元素，则有： 看作数组（链表）元素，则有： ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组中删除，使用 ?(?) 时间。 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) ?(1) 删除元素 ?( (1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6. 散列表 hello‑algo.com 92 6.1.1. 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等。 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map map = new HashMap<>();

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，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，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo.com 114 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */

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键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，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，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 110 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等。 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map map = new HashMap<>();

如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； key ，在哈 希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 ?(1) 。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 插入元素 ?(1) ?(?) ?(1) ?(log ?) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(?) ?(log ?) ?(1) 6.1.2. 哈希表常用操作 哈希表的基本操作包括 初始化、查询操作、添加与删除键值对。 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map map = new HashMap<>();

如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； key ，在哈 希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 ?(1) 。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 插入元素 ?(1) ?(?) ?(1) ?(log ?) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(?) ?(log ?) ?(1) 6.1.2. 哈希表常用操作 哈希表的基本操作包括 初始化、查询操作、添加与删除键值对。 // === File: hash_map.java === /* 初始化哈希表 */ Map map = new HashMap<>();

名/密码及其角色；role.role1=permission1,permission2 指定角色及权限信息； org.apache.shiro.realm.jdbc.JdbcRealm：通过 sql 查询相应的信息，如“select password from users where username = ?”获取用户密码，“select password, password_salt from users 统的权限不会太多，且可以配合缓存来提供其性能，如果这样性能还达不到要求我们可以 实现位操作算法实现性能更好的权限匹配。另外实例级别的权限验证如果数据量太大也不 建议使用，可能造成查询权限及匹配变慢。可以考虑比如在 sql 查询时加上权限字符串之 类的方式在查询时就完成了权限匹配。 role75=user:*:* subject().checkPermissions("user:view:1", "user:auth:2"); 插入相关的权限数据； 2、使用 shiro-jdbc-authorizer.ini 配置文件，需要设置 jdbcRealm.permissionsLookupEnabled 为 true 来开启权限查询。 此次还要注意就是不能把我们自定义的如“+user1+10”配置到 INI 配置文件，即使有 IniRealm 完成，因为 IniRealm 在 new 完成后就会解析这些权限字符串，默认使用了

o 提供了强大而直观的语法，我们称之为 WildcardPermission。 Simple Usage 假设你想要保护到贵公司打印机的访问，使得某些人能够打印到特定的打印机，而其他人可以查询当前有哪些工作 在队列中。 一个极其简单的方法是授予用户"queryPrinter"权限。然后你可以检查用户是否具有 queryPrinter 权限通过调用： subject.isPer printer:query 在这个例子中的冒号是一个特殊字符，它用来分隔权限字符串的下一部件。 在该例中，第一部分是权限被操作的领域（打印机），第二部分是被执行的操作（查询）。上面其他的例子将被改 为： printer:print printer:manage 对于能够使用的部件是没有数量限制的，因此 ： printer:print, query 它能够赋予用户 print 和 query 打印机的能力。由于他们被授予了这两个操作，你可以通过调用下面的语句来判断用 户是否有能力查询打印机： subject.isPermitted("print:query") 该语句将会返回 true。 All Values 如果你想在一个特定的部件给某一用户授予所有