随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就是将面对复杂的分布式计算场景，海量并发的业务场景， 对软负载⼀个系统的进行阐述，通过 Nacos 开源分享阿里软负载最佳实践，希望能够帮助到各位开 发者，各位系统架构师，少走弯路。 阿里巴巴云原生应用平台负责人 - 丁宇（叔同） 在阿里中间件开源、自研、商业三位⼀体的战略中，微服务 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos，也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴中间件负责人 - 胡伟琪（白慕） 阿里巴巴在 10 多年分布式应用架构实践过程中，产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品，其中软 负载领域的 Diamond、Configserver、Vipserver，无论在架构先进性、功能丰富度以及性能方面均 有非常出色的积累，2018 年初中间件团队决定把这⼀领域的技术进行重新梳理并开源，这就是本书

i); } return new int[0]; } 该方法的时间复杂度为 ?(?) ，空间复杂度为 ?(?) ，体现空间换时间。本方法虽然引入了额外空间使用， 但时间和空间使用整体更加均衡，因此为本题最优解法。 2.5. 小结 算法效率评估 ‧「时间效率」和「空间效率」是算法性能的两个重要的评价维度。 ‧ 我们可以通过「实际测试」来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 哈希冲突，常见的方法有「链式地址」和「开放寻址」。 6.2.1. 哈希表扩容 「负载因子 Load Factor」定义为 哈希表中元素数量除以桶槽数量（即数组大小），代表哈希冲突的严重程度。 6. 散列表 hello‑algo.com 88 负载因子常用作哈希表扩容的触发条件。比如在 Java 中，当负载因子 > 0.75 时则触发扩容，将 HashMap 大小扩充至原先的 2 倍。 映射到桶（数组）索引，从而访问到对应的值 value 。 ‧ 两个不同的 key 经过哈希函数可能得到相同的桶索引，进而发生哈希冲突，导致查询错误。 ‧ 缓解哈希冲突的途径有两种：哈希表扩容、优化哈希表的表示方式。 ‧ 负载因子定义为哈希表中元素数量除以桶槽数量，体现哈希冲突的严重程度，常用作哈希表扩容的触发 条件。与数组扩容的原理类似，哈希表扩容操作开销也很大。 ‧ 链式地址考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲

i); } return new int[0]; } 该方法的时间复杂度为 ?(?) ，空间复杂度为 ?(?) ，体现空间换时间。本方法虽然引入了额外空间使用， 但时间和空间使用整体更加均衡，因此为本题最优解法。 2.5. 小结 算法效率评估 ‧ 时间效率和空间效率是算法性能的两个重要的评价维度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 扩容哈希表来缓解。与数组扩容类似，哈希表扩 容需要将所有键值对从原哈希表移动至新哈希表，开销很大。 编程语言一般使用「负载因子 Load Factor」来评估哈希冲突的严重程度，其定义为哈希表中元素数量除以桶 数量，常用作哈希表扩容的触发条件。比如在 Java 中，当负载因子 > 0.75 时，系统会将 HashMap 容量扩 充至原先的 2 倍。 6.2.2. 链式地址 在原始哈希表 映射到桶（数组）索引，从而访问到对应的值 value 。 ‧ 两个不同的 key 经过哈希函数可能得到相同的桶索引，进而发生哈希冲突，导致查询错误。 ‧ 缓解哈希冲突的途径有两种：哈希表扩容、优化哈希表的表示方式。 ‧ 负载因子定义为哈希表中元素数量除以桶槽数量，体现哈希冲突的严重程度，常用作哈希表扩容的触发 条件。与数组扩容的原理类似，哈希表扩容操作开销也很大。 ‧ 链式地址考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲

置，这进一步提高了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 「负载因子 Load Factor」是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希 冲突的严重程度，也常被作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将 哈希表容量扩展为原先的 2 倍。 6.2. 哈希冲突 上节提到，通常 以下代码实现了哈希表扩容方法。具体来看，当负载因子超过 0.75 时，我们将哈希表扩容至 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.java === /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } 6. 散列表 hello‑algo.com 99 /* 查询操作

储位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 负载因子（load factor）是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希冲 突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈希 表扩容至原先的 2 倍。 第 6 章 哈希表 hello‑algo 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.java === /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } /* 查询操作 */ String get(int key) {

位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 「负载因子 load factor」是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希 冲突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈 希表扩容至原先的 2 倍。 第 6 章 哈希表 hello‑algo 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.java === /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } /* 查询操作 */ String get(int key) {

位置，这进一步提高了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 「负载因子 load factor」是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希 冲突的严重程度，也常被作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将 哈希表容量扩展为原先的 2 倍。 6.2 哈希冲突 上节提到，通常情 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 0.75 时，我们将哈希表扩容至 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.java === /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 117 /*

储位置，这进一步增加了扩容过程的计算 开销。为此，编程语言通常会预留足够大的哈希表容量，防止频繁扩容。 负载因子（load factor）是哈希表的一个重要概念，其定义为哈希表的元素数量除以桶数量，用于衡量哈希冲 突的严重程度，也常作为哈希表扩容的触发条件。例如在 Java 中，当负载因子超过 0.75 时，系统会将哈希 表扩容至原先的 2 倍。 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo 以下实现包含哈希表扩容方法。当负载因子超过 2 3 时，我们将哈希表扩容至原先的 2 倍。 // === File: hash_map_chaining.java === /* 链式地址哈希表 */ class HashMapChaining { int size; // 键值对数量 int capacity; // 哈希表容量 double loadThres; // 触发扩容的负载因子阈值 int buckets.add(new ArrayList<>()); } } /* 哈希函数 */ int hashFunc(int key) { return key % capacity; } /* 负载因子 */ double loadFactor() { return (double) size / capacity; } /* 查询操作 */ String get(int key) {

int[0]; } 此方法透過雜湊查詢將時間複雜度從 ?(?2) 降至 ?(?) ，大幅提升執行效率。 由於需要維護一個額外的雜湊表，因此空間複雜度為 ?(?) 。儘管如此，該方法的整體時空效率更為均衡， 因此它是本題的最優解法。 10.5 重識搜尋演算法 搜尋演算法（searching algorithm）用於在資料結構（例如陣列、鏈結串列、樹或圖）中搜索一個或一組滿足 特定條件的元素。 hello‑algo.com 369 English 簡體中文 繁體中文 hash function 哈希函数 雜湊函式 hash collision 哈希冲突 雜湊衝突 load factor 负载因子 負載因子 separate chaining 链式地址 鏈結位址 open addressing 开放寻址 開放定址 linear probing 线性探测 線性探查 lazy deletion

ref="secureRemoteInvocationExecutor"/> Client-side Configuration 当远程调用被执行后，Subject 的识别信息必须附加到远程调用的负载上使服务器知道是谁作出了该调用。若客户端 是一个基于 Spring 的客户端，该关联是通过 Shiro 的 SecureRemoteInvocationFactory 来完成的：

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