许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟（小邪） 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 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 ⼀个软件，经常有业务方跳出来说你看 Eureka 多好，你们哪里哪里不行，如果我们不开源去打⼀ 打，怎么更好的证明我们更好，还有⼀个点是当时我们有商业化产品的，虽然我们知道我们更好， 但是奈何用户选择的是 Eureka，我们只能兼容，而且我们不出去，不成为默认标准，不知道未来还 要被迫兼容更多不如我们的产品，这对我们来说是⼀个灾难。因此我们决定开源。 迎面而来的是第二个问题，开源的定位和竞争力是什么？

. . . . . . . . 65 6.3.2 JVM 内存溢出和参数调优 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.3.3 内存优化的小示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.3.4 对象其他生命周期阶段内存管理 . . . . . . . . 10.3.1 ArrayList 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 10.3.2 代码的局部性能优化 ensureCapacity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 10.3.3 Vector 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 12.2.6 人工抛出异常 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 12.3 用户自定义异常 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 12.4 断言 . . . . . . .

典型组件（课后自学） 学习目标 1. 了解用 Java 开发桌面软件图形用户界面的常用工具集 2. 掌握 AWT 的常用组件和视觉控制 3. 深入理解 GUI 事件处理机制 4. 了解 Applet，特别是其历史渊源，了解与 Applet 类似的技 术 5. 理解 Swing 和 AWT 的关系，学习使用 Swing 的典型组件 构建较复杂的图形界面程序 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 用 Java 构建图形界面，我们有什么选择？ ▶ AWT ▶ Swing ▶ Java FX ▶ 多语言混合开发 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） 概念和术语 O 图形用户界面 GUI (Graphical User Interface)，Java 主要分为 AWT 和 Swing 两大系列 GUI API。 O 抽象窗口工具集 AWT (Abstract Window

Authentication：身份认证/登录，验证用户是不是拥有相应的身份； Authorization：授权，即权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限；即判断用 户是否能做事情，常见的如：验证某个用户是否拥有某个角色。或者细粒度的验证某个用 户对某个资源是否具有某个权限； Session Manager：会话管理，即用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它的所有信 息都在会话中；会话可以是普通 Caching：缓存，比如用户登录后，其用户信息、拥有的角色/权限不必每次去查，这样可以 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 6 提高效率； Concurrency：shiro 支持多线程应用的并发验证，即如在一个线程中开启另一个线程，能 把权限自动传播过去； Testing：提供测试支持； Run As：允许一个用户假装为另一个用户（如果他们允许）的身份进行访问； As：允许一个用户假装为另一个用户（如果他们允许）的身份进行访问； Remember Me：记住我，这个是非常常见的功能，即一次登录后，下次再来的话不用登录 了。 记住一点，Shiro 不会去维护用户、维护权限；这些需要我们自己去设计/提供；然后通过 相应的接口注入给 Shiro 即可。 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

2.x 参考手册》 中文翻译（包含了官方文档以及其他文章）。截止现在 （2015-8-1）Shiro的最新版本为 1.2.4，利用业余时间对此进行翻译，并在原文的基础上，插 入配图，图文并茂方便用户理解。如有勘误欢迎指正。 Get Started 如何开始阅读 选择下面入口之一： https://github.com/waylau/apache-shiro-1.2.x-reference 和精力。 Shiro能做什么呢？ 验证用户身份 用户访问权限控制，比如： 判断用户是否分配了一定的安全角色。 判断用户是否被授予完成某个操作的权限 在非 web 或 EJB 容器的环境下可以任意使用Session API 可以响应认证、访问控制，或者 Session 生命周期中发生的事件 可将一个或以上用户安全数据源数据组合成一个复合的用户 "view"(视图) 支持单点登录(SSO)功能 支持单点登录(SSO)功能 支持提供“Remember Me”服务，获取用户关联信息而无需登录 … 等等——都集成到一个有凝聚力的易于使用的API。 Shiro 致力在所有应用环境下实现上述功能，小到命令行应用程序，大到企业应用中，而且不 需要借助第三方框架、容器、应用服务器等。当然 Shiro 的目的是尽量的融入到这样的应用环 境中去，但也可以在它们之外的任何环境下开箱即用。 Apache Shiro

，内核核心由5人组成，V0.99 约有 十万行代码。 n 1993年12月，Linux全球用户数约在10万左右。 n 1994年3月，Linux1.0问世，约有17万行代码。它完全按自由免费的协议发布，源码 必须完全公开，之后很快Linux正式采用GPL协议。 n 1995年，Linux全球用户数大大超过50万， Linux已可在Intel、Digital和Sun SPARC 处理器上运行，Linux practical reasons) among other things). Linux History n 1996年6月，Linux内核2.0发布，可支持多个处理器，约由40万行代码。Linux 全球用户数约在350万左右。 n 1997年夏，制作电影《泰坦尼克号》所用的160台Alpha图形工作站中，有105台 采用了Linux操作系统。 n ... ... n http://www.kernel FOAAS. http://www.foaas.com/ Linux的特点 n Linux is free n 开放性 n 可靠的系统安全 n 良好的可移植性 n 多用户性 n 多任务 n 良好的用户界面 n 设备独立性 n 强大的网络功能 n Linux的版本一般指内核版本； n Linux通过不通的命名机制来区分内核类别，采用三个由“.”分割的数字来表示内核 版本号。第

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。 ‧

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样我们才能将各种算法进行对比，从而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 文。