叽里呱啦 Nacos 1.1.2 升级 1.4.1 最佳实践 267 服务发现最佳实践 281 Eureka 平滑迁移 Nacos 方案 281 Nacos 打通 CMDB 实现就近访问 288 跨注册中心服务同步实践 298 配置管理最佳实践 310 Nacos 限流最佳实践 310 Nacos 无缝支持 confd 配置管理 320 结语 326 结语 326 作者 < 6 作者 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 DNS（Dubbo+Nacos+Spring-cloud- alibba/Sentinel/Seata）组合始终走 定位 Nacos/nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称；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。 官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。

大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 Java 应用与开发 Java 技术概述及开发环境 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 18, 2018 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 参考书目 1. 陈国君等编著, Java Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 本章学习目标 1. 了解 Java 的发展历程 2. 理解 Java 平台的相关概念和机制 3. 掌握基本 Java 开发环境配置 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 ���� Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java 基本开发流程 那些伟大的 LOGO 大纲 Java 技术概述 Java 平台核心机制 Java 开发环境 Java

. . . . 4 1.1.2 Java 技术的特点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 Java 平台核心机制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 Java 开发环境 . . . . . . . 189 14.2 生产者消费者问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 15.1 Java 的三个平台版本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 15.2 Java EE 容器 . . . . . . . . 版），清华大学出版社，2015.5 • Bruce Eckel, Thinking in Java (3rd) 教学目标 1. 讲解 Java 的发展历程，从 Java 的视角回顾 OOP； 2. 理解 Java 平台的相关概念和机制； 3. 掌握基本的 Java 开发环境配置方法。 授课方式 理论课： 多媒体教学、程序演示 实验课： 上机编程 3 1.1. JAVA 技术概述 � 1 � 教学内容

表示关闭浏览器时 过期 Cookie； sessionIdCookie.httpOnly：如果设置为 true，则客户端不会暴露给客户端脚本代码，使用 HttpOnly cookie 有助于减少某些类型的跨站点脚本攻击；此特性需要实现了Servlet 2.5 MR6 及以上版本的规范的 Servlet 容器支持； sessionManager.sessionIdCookieEnabled：是否启用/禁用 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 136 第十七章 OAuth2 集成 目前很多开放平台如新浪微博开放平台都在使用提供开放 API 接口供开发者使用，随之带 来了第三方应用要到开放平台进行授权的问题，OAuth 就是干这个的，OAuth2 是 OAuth 协议的下一个版本，相比 OAuth1，OAuth2 整个授权流程更简单安全了，但不兼容 localhost:8080/chapter17-server/，登录后进行客户端管理和用户管理。 客户端管理就是进行客户端的注册，如新浪微博的第三方应用就需要到新浪微博开发平台 进行注册；用户管理就是进行如新浪微博用户的管理。 对于授权服务和资源服务的实现可以参考新浪微博开发平台的实现： http://open.weibo.com/wiki/授权机制说明 http://open.weibo.com/wiki/微博 API

Process Container）的轻量 级VM解决方案。 Docker Docker的初衷是将各种应用程序和他们所依赖的运行环境打包成标准的container/image，进 而发布到不同的平台上运行。 Docker Why Docker？ n 应用环境管理复杂 n 云计算时代的到来 n 虚拟化手段的变化 n LXC的便携性 Docker Docker Container和普通的 方案的可能性（已经在这样做了）。 在LXC的基础上，Docker额外提供的特性包括： n 标准统一的打包部署运行方案 n 历史版本控制 n Image的重用和共享发布等 Growing Docker 例如，百度的BAE平台的PaaS服务由Docker支持。 Technologies in Docker Docker是一个操作系统级的、容器化的虚拟化方法。 隔离性 Linux Namespace (NS) pid 的实现方式变成了一种可变的方案，无论是使用namespace、cgroups技术抑或是使用 systemd等其他方案，只要实现了Libcontainer定义的一组接口，Docker都可以运行。这也为 Docker实现全面的跨平台带来了可能。 Libcontainer是Docker中用于容器管理的包，基于Go语言实现，通过管理namespaces、 cgroups、capabilities以及文件系统来进行容器控制。可以使

的关 系。 ‧“增长趋势”表示复杂度分析关注的是算法时间与空间的增长趋势，而非具体的运行时间或占用空间。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端。首先，它独立于测试环境，因此分析结果适用于所有运行平台。其 次，它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 如果你对复杂度分析的概念仍感到困惑，无需担心，我们会在后续章节详细介绍。 2.1.3. 复杂度分析重要性 复杂度分 成简单案例的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。然而，如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何 操作呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns，乘法操作 * 需要 10 ns，打印操作需要 5 ns 时间。 例如以下代码，输入数据大小为 ? ，根据以上方法，可以得到算法运行时间为 6? + 12 ns 。 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 18 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作 呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 26 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void algorithm(int n) { int a = 2; // 1 ns a = a + 1; // 1 ns a = a * 2; // 10 ns // 循环 n 次

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下几个方面。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。