Server 节点的连接数， 人工触发 reblance，人工削峰填谷。 ○ 提供集群视角的负载控制台：展示 总节点数量，总长链接数量，平均数量，系统负载信息。 ○ 每个节点的地址，长链接数量，与平均数量的差值，正负值。 47 > Nacos 架构 ○ 对高于平均值的节点进行数量调控，设置数量上限(临时和持久化)，并可指定服务节点进行切 换。  (未来终态版本)自动化管控方案：基于每个 server 中， 如果并发的线程数过高，就会造成 Eureka crash。不过如果服务规模在 1000 上下，几乎目前所有 的注册中心都可以满足。毕竟我们看到 Eureka 作为 SpringCloud 的注册中心，在国内也没有看到 很广泛的对于容量或者性能的问题报告。 75 > Nacos 架构 Nacos 在开源版本中，服务实例注册的支撑量约为 100 万，服务的数量可以达到 10 万以上。在 的存量用户较多，很多教程以及问题 排查都可以在社区搜索到，这方面新开源的 Nacos 还需要随着时间继续沉淀。 集群扩展性 集群扩展性和集群容量以及读写性能关系紧密。当使用⼀个比较小的集群规模就可以支撑远高于现 有数量的服务注册及访问时，集群的扩展能力暂时就不会那么重要。从协议的层面上来说，Zookee per 使用的 ZAB 协议，由于是单点写，在集群扩展性上不具备优势。Eureka 在协议上来说理论上 可

时间复杂度的推算方法更简便。显然，运行平台和计算操作类型都与算法运行时间的增长趋势无关。因此在 时间复杂度分析中，我们可以简单地将所有计算操作的执行时间视为相同的“单位时间”，从而将“计算操作 的运行时间的统计”简化为“计算操作的数量的统计”，这样的简化方法大大降低了估算难度。 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很大。同 样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小 我们很难仅凭时间复杂度判断算法效率高低。当然，尽管存在上述问题，复杂度分析仍然是评判算法效率最 有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法的计算操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a = a + 1; // +1 a = 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 Asymptotic Upper Bound」。 推算时间复杂度本质上是计算“操作数量函数 ?(?)”的渐近上界。接下来，我们来看函数渐近上界的数学 定义。 � 函数渐近上界 若存在正实数 ? 和实数 ?0 ，使得对于所有的 ? > ?0 ，均有 ?(?) ≤ ? ⋅ ?(

i; } return res; } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 res.toString(); } 图 2‑2 是该嵌套循环的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.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 时间复杂度的推算方法更简便。显然，运行平台和计算操作类型都与算法运行时间的增长趋势无关。因 此在时间复杂度分析中，我们可以简单地将所有计算操作的执行时间视为相同的“单位时间”，从而将 “计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小

i; } return res; } 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 res.toString(); } 图 2‑2 是该嵌套循环的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.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 时间复杂度的推算方法更简便。显然，运行平台和计算操作类型都与算法运行时间的增长趋势无关。因 此在时间复杂度分析中，我们可以简单地将所有计算操作的执行时间视为相同的“单位时间”，从而将 “计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小

i; } return res; } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 图 2‑1 展示了该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 res.toString(); } 图 2‑2 给出了该嵌套循环的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.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。 时间复杂度的推算方法更简便。显然，运行平台和计算操作类型都与算法运行时间的增长趋势无关。因 此在时间复杂度分析中，我们可以简单地将所有计算操作的执行时间视为相同的“单位时间”，从而将 “计算操作的运行时间的统计”简化为“计算操作的数量的统计”，这样以来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小

} return res; } 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 toString(); } 图 2‑2 是该嵌套循环的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.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 时间复杂度的推算方法更简便。显然，运行平台和计算操作类型都与算法运行时间的增长趋势无关。因 此在时间复杂度分析中，我们可以简单地将所有计算操作的执行时间视为相同的“单位时间”，从而将 “计算操作运行时间统计”简化为“计算操作数量统计”，这样一来估算难度就大大降低了。 ‧ 时间复杂度也存在一定的局限性。例如，尽管算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但实际运行时间差别很 大。同样，尽管算法 B 的时间复杂度比 C 高，但在输入数据大小

代码的运行效率。 2. 评估 各种计算操作的所需运行时间，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 等。 3. 根据代码 统计所有计算操作的数量，并将所有操作的执行时间求和，即可得到运行时间。 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) × 足够大，复杂度为「常数阶」的算法一定优于 「线性阶」的算法，这也正是时间增长趋势的含义。 时间复杂度的推算方法更加简便。在时间复杂度分析中，我们可以将统计「计算操作的运行时间」简化为统计 「计算操作的数量」，这是因为，无论是运行平台还是计算操作类型，都与算法运行时间的增长趋势无关。因而， 我们可以简单地将所有计算操作的执行时间统一看作是相同的“单位时间”，这样的简化做法大大降低了估算 难度。 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a = a + 1; // +1 a

代码的运行效率。 2. 评估 各种计算操作的所需运行时间，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 等。 3. 根据代码 统计所有计算操作的数量，并将所有操作的执行时间求和，即可得到运行时间。 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) × 足够大，复杂度为「常数阶」的算法一定优于 「线性阶」的算法，这也正是时间增长趋势的含义。 时间复杂度的推算方法更加简便。在时间复杂度分析中，我们可以将统计「计算操作的运行时间」简化为统计 「计算操作的数量」，这是因为，无论是运行平台还是计算操作类型，都与算法运行时间的增长趋势无关。因而， 我们可以简单地将所有计算操作的执行时间统一看作是相同的“单位时间”，这样的简化做法大大降低了估算 难度。 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a = a + 1; // +1 a

并不是很好，因此，最好的用来进行身份验证的 Principals(身份)是对应用程序来说应 该是独一无二的——通常是用户名或电子邮件地址。 Primary Principal 虽然 Shiro 可以代表任意数量的 Principals(身份)，但 Shiro 期望应用程序有一个确切的‘主要 的’Principals(身份)——一个单一的值在应用程序内部唯一标识 Subject。这通常是一个用户名，电子邮件地址 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，因此它取决于你的想象，依据你可能在你的应用程序中使用的方法。 Multiple Vaules 每个部件能够保护多个值。因此，除了授予用户"printer:print"和"print session management。  Easy Custom Session Storage - 因为 Shiro 的 Session 对象是基于 POJO 的，会话数据可以很容易地存储在任意 数量的数据源。这允许你自定义你的应用程序会话数据的确切位置——例如，文件系统，联网的分布式缓存， 关系数据库，或专有的数据存储。  Container-Independent Clustering

”Billy” ”Mr Brown” ”a””b” 输出结果为： output Lisa Billy Mr Brown 9.2.2 可变参数方法 • Java 语言允许在定义方法时指定使用任意数量的参数，其格式是在参数类型后加 “...”。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 好的选择，前提是我们事先已经明确知道我们将要保存的对象的数量。一旦在数组初 始化时指定了这个数组长度，这个数组长度就是不可变的。如果我们需要保存一个可 以动态增长的数据（在编译时无法确定具体的数量），java 的集合类就是一个很好的设 计方案了。 面向存放多个数据的需求，数组和集合类型具有以下用法差异： • 数组用于存放指定长度的数据。 • 需要保存可以动态增长的数据（在编译时无法确定具体的数量），则需要用到 Java