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 Solar | 阿里巴巴 秒级生效上的实践 249 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 开源开放的代表系统。本书系统化的介绍了 Nacos 诞生的历史背景以及其在阿里集团内部孕育的过 程，阐述了打造⼀款实用、易用系统的全过程。另外，本书也从设计、架构方面详细介绍了 Nacos 的实现，分享了 Nacos 在业内的最佳实践和用户案例。相信对分布式系统和其实现有兴趣的 技术爱好者，这本书有巨大的参考价值。 Apache RocketMQ 作者 & 创始人 & PMC Chair - 王小瑞（誓嘉） 服务发现，配置中心这两个领域在淘宝

存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3 问题是明确的，需要拥有明确的输入和输出定义。 ‧ 解具有确定性，即给定相同输入时，输出一定相同。 ‧ 具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 数据结构是算法的底座。数据结构为算法提供结构化存储的数据，以及操作数据的对应方法。 ‧ 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构仅存储数据信息，结合算法才可解决特定问题。 ‧ 算法有对应最优的数据结构。给定算法，一般可基于不同的数据结构实现，而最终执行效率往往相差很 大。 Figure 1‑2. 数据结构与算法的关系 如果将「LEGO 乐高」类比到「数据结构与算法」，那么可以得到下表所示的对应关系。 数据结构与算法 LEGO 乐高

、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 0. 前言 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. 构的角度，我们可以把字典视为一 个已排序的「数组」；从算法的角度，我们可以将上述查字典的一系列操作看作是「二分查找」算法。 例二：整理扑克。我们在打牌时，每局都需要整理扑克牌，使其从小到大排列，实现流程如下： 1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分，并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序区间抽出一张扑克牌，插入至有序区间的正确位置；完成后最左 2 张扑克已经有序。 数据，以及用于操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，通过结合算法才能解决特定问题。 ‧ 特定算法通常有对应最优的数据结构。算法通常可以基于不同的数据结构进行实现，但最终执行效率 可能相差很大。 Figure 1‑4. 数据结构与算法的关系 我们可以把数据结构与算法类比为拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明

、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 用到日常生活中了。下面，我将举几个具体例子来证实这一点。 例一：查阅字典。在字典里，每个汉字都对应一个拼音，而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要 查找一个拼音首字母为 ? 的字，通常会按照图 1‑1 所示的方式实现。 1. 翻开字典约一半的页数，查看该页的首字母是什么，假设首字母为 ? 。 2. 由于在拼音字母表中 ? 位于 ? 之后，所以排除字典前半部分，查找范围缩小到后半部分。 3. 不断重复步骤 1 据结构的角度，我们可以把字典视为 一个已排序的“数组”；从算法的角度，我们可以将上述查字典的一系列操作看作是“二分查找”。 例二：整理扑克。我们在打牌时，每局都需要整理扑克牌，使其从小到大排列，实现流程如图 1‑2 所示。 1. 将扑克牌划分为“有序”和“无序”两部分，并假设初始状态下最左 1 张扑克牌已经有序。 2. 在无序部分抽出一张扑克牌，插入至有序部分的正确位置；完成后最左 2 张扑克已经有序。

羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 能够帮助到你！ i 目 录 第 0 章 前言 1 0.1 关于本书 . . . . . . . . . 和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 ，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 可以点击代码块下方的“可视化运行”来展开视图，观察算法代码的执行过程；也可以点击“全屏观看”，以 获得更好的阅览体验。 图 0‑6 Python 代码的可视化运行

和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 ，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 可以点击代码块下方的“可视化运行”来展开视图，观察算法代码的执行过程；也可以点击“全屏观看”，以 获得更好的阅览体验。 图 0‑6 Python 代码的可视化运行 用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。 例一：查字典。在字典里，每个汉字都对应一个拼音，而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要查 找一个拼音首字母为 ? 的字，通常会按照图 1‑1 所示的方式实现。 1. 翻开字典约一半的页数，查看该页的首字母是什么，假设首字母为 ? 。 2. 由于在拼音字母表中 ? 位于 ? 之后，所以排除字典前半部分，查找范围缩小到后半部分。 3. 不断重复步骤 1

羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 能够帮助到你！ i 目 录 第 0 章 前言 1 0.1 关于本书 . . . . . . . . . 构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习，欢迎大家在评论区提出问题与分享见解，在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 图 0‑1

接下来我们分别从外部和内部来看看 Shiro 的架构，对于一个好的框架，从外部来看应该 具有非常简单易于使用的 API，且 API 契约明确；从内部来看的话，其应该有一个可扩展 的架构，即非常容易插入用户自定义实现，因为任何框架都不能满足所有需求。 首先，我们从外部来看 Shiro 吧，即从应用程序角度的来观察如何使用 Shiro 完成工作。如 下图： 可以看到：应用代码直接交互的对象是Sub 不好，可以自定义实现；其需要认证策略（Authentication Strategy），即什么情况下算用户 认证通过了； Authrizer：授权器，或者访问控制器，用来决定主体是否有权限进行相应的操作；即控制 着用户能访问应用中的哪些功能； Realm：可以有 1 个或多个 Realm，可以认为是安全实体数据源，即用于获取安全实体的； 可以是 JDBC 实现，也可以是 LDAP 实现，或者内存实现等等；由用户提供；注意：Shiro o 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 8 不知道你的用户/权限存储在哪及以何种格式存储；所以我们一般在应用中都需要实现自己 的 Realm； SessionManager：如果写过 Servlet 就应该知道 Session 的概念，Session 呢需要有人去管理 它的生命周期，这个组件就是 SessionManager；而

存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3 问题是明确的，需要拥有明确的输入和输出定义。 ‧ 解具有确定性，即给定相同输入时，输出一定相同。 ‧ 具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 数据结构是算法的底座。数据结构为算法提供结构化存储的数据，以及操作数据的对应方法。 ‧ 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构仅存储数据信息，结合算法才可解决特定问题。 ‧ 算法有对应最优的数据结构。给定算法，一般可基于不同的数据结构实现，而最终执行效率往往相差很 大。 Figure 1‑2. 数据结构与算法的关系 如果将「LEGO 乐高」类比到「数据结构与算法」，那么可以得到下表所示的对应关系。 数据结构与算法 LEGO 乐高

启用单点登录（SSO）功能。  为没有关联到登录的用户启用"Remember Me"服务 … 以及更多——全部集成到紧密结合的易于使用的 API 中。 Shiro 视图在所有应用程序环境下实现这些目标——从最简单的命令行应用程序到最大的企业应用，不强制依赖其 他第三方框架，容器，或应用服务器。当然，该项目的目标是尽可能地融入到这些环境，但它能够在任何环境下立 即可用。 Apache 件要做的事情就是配置 SecurityManager 实例。 Configuration 虽然我们能够直接实例化一个 SecurityManager 类，但 Shiro 的 SecurityManager 实现有足够的配置选项及内置组件 使得在 Java 源代码做这件事情变得较为痛苦——如果使用一个灵活的基于文本的配置格式来配置 SecurityManager， 那么这将是一件很容易的事情。 为此，Shiro 文件能够有效地被用来配置简单的对象图，如 SecurityManager。 Many Configuration Options Shiro 的 SecurityManager 实现及所有支持组件都是兼容 JavaBean 的。这允许 Shiro 能够与几乎任何配置格式如 XML（Spring，JBoss，Guice 等等），YAML，JSON，Groovy Builder