一个GraphQL查询可以包含一个或者多个操作(operation),类似于一个RESTful API。操作(operation)可以使两种类型:查询(Query)或者修改(mutation)。我们看一个例子:
应用客户端如果需要接入到Apollo配置服务中心的话,需要引用apollo-client的依赖包使之与config-server保持连接,从而可以及时的收到更新之后的配置信息。
GraphQL is an open-source data query and manipulation language for APIs, and a runtime for fulfilling queries with existing data.[2] GraphQL was developed internally by Facebook in 2012 before being publicly released in 2015. GraphQL - Wikipedia
在 Redux 应用中获取和管理数据需要做许多工作。正如 Sashko Stubailo 指出的:
我们知道软件系统基本可以从两个维度进行分割,纵向上我们称之为开发维度,横向上我们可以称之为运维维度。开发是一个迭代的过程,在迭代的过程中产生不同的版本,但重要的版本是相互独立的。基本上我可以将其命名为dev、fat、uat、pro等。这些环境虽然相互独立,但基本上还是具有很多相同的配置,当然也有很多不同的配置。在横向上,系统可以单节点部署,也可以多节点部署,多节点部署的问题是:相同的配置同时存在于不同的节点上,同时还有可能不同的节点稍有差异。然而在数学上,这种情况是可以提取公因式的。而apollo就是专门管理系统在这两个维度上的关系的。
git clone https://github.com/xuxueli/xxl-job.git
由于apollo是提供配置管理的服务,即项目的配置需要统一存放在apollo上进行管理。对于单体项目来说需要与apollo进行通信并获取项目本身需要的配置信息。所以我们需要使用apollo提供的客户端apollo-client用于配置的获取和装配,以下详细介绍整合的过程步骤。
Apollo官网:https://www.apolloconfig.com/#/zh/deployment/quick-start-docker 官网单机部署的方式分为两种:普通部署和docker部署。
以下就是这个示例的运行环境,如果版本号不一样,区别也应该不会很大,可以根据实际情况做相应调整。
在集中式开发时代,配置文件基本足够用了,因为那时配置的管理通常不会成为一个很大的问题,简单一点来说,系统上了生产之后,如果需要修改一个配置,登录到这台生产机器上,修改这个配置文件,然后reload配置文件并不是什么很大的负担。但是在互联网时代,我们的应用都是分布式系统,部署在N台机器上,如果在线上一台一台的重启机器,会造成很大的负担和不稳定。并且对于公司来说,会有多个环境区分(测试环境和线上环境),有时还需要对同一环境中的不同集群做不同的配置。因此需要一个配置中心来集中管理不同环境、不同集群的配置,修改配置后能够实时推送到应用端。
关于配置的常规方案是将配置信息抽离写入 xml、properties文件中,然后随着应用一块打包发布。如果有开发、测试、预发、生产等多套环境,则通过配置各自独立的文件以区分不同的环境。具备一定的扩展性,但每次配置参数变更都要重新发布应用,灵活性较差。
官方地址: https://www.apolloconfig.com/#/zh/README
前面我们介绍了GraphQL的概念和基础知识,这篇文章记录下使用Nestjs+GraphQL搭建Node服务。
kk-anti-reptile 是适用于基于 spring-boot 开发的分布式系统的反爬虫组件。
kk-anti-reptile 使用基于 Servlet 规范的的 Filter 对请求进行过滤,在其内部通过 spring-boot 的扩展点机制,实例化一个 Filter,并注入到 Spring 容器 FilterRegistrationBean 中,通过 Spring 注入到 Servlet 容器中,从而实现对请求的过滤。
3.制作apollo-skywalking-docker-image镜像注意sk-plugin选择
最近在知乎看到了这么个问题:学完Vue还有必要学习React和Node吗?[1], 有很奇妙的感觉,因为我在最开始入门前端时,也是以Vue入的门,在“学完”Vue之后, 我也有了类似的疑问,但当时的我没多想,觉得“技多不压身”,反正都是前端,以后肯定用得上,那就学呗。
代码下载:https://gitee.com/hong99/spring/issues/I1N1DF
下面简单介绍一下如何迁移Spring Framework的配置中心到Apollo 重点在第四步,今天踩坑的记录~ 1. Add pom dependency <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency> 2. Add Apollo config in bootstrap ap
做电商网站的时候,总有竞争对手利用爬虫来爬你的数据。如果你没有反爬虫措施,网站都可能被爬垮。作为程序员,我们希望自己动手解决它!
如果对配置中心完全没有过了解的,可以先移步去了解一下常用的开源配置中心组件,如: SpringCloud Config和Nacos等。
在实际工作中,我们的开发环境,测试环境,生产环境对应的 Mysql 数据库,Redis 这些信息都不一样,每个环境都有对应的一套配置,在 Spring Boot 中我们通常会编写多个配置文件,也就是每个环境一个配置文件。
最近在知乎看到了这么个问题:学完Vue还有必要学习React和Node吗?, 有很奇妙的感觉,因为我在最开始入门前端时,也是以Vue入的门,在“学完”Vue之后, 我也有了类似的疑问,但当时的我没多想,觉得“技多不压身”,反正都是前端,以后肯定用得上,那就学呗——
kk-anti-reptile是,适用于基于spring-boot开发的分布式系统的反爬虫组件。
Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景。
因为application.properties会发布到所有环境,所以apollo.meta最好是直接配置在环境变量中
做电商网站的时候,总有竞争对手利用爬虫来爬你的数据。如果你没有反爬虫措施,网站都可能被爬垮。好在阿里云现在有一些基础服务,可以帮你反爬虫,但是费用太贵。作为程序员,我们还是希望自己动手解决它!
随着项目的复杂度越来越高,微服务的盛行,各个中间件相互配合并发挥其优势,各种配置是避免不了的,以前尝试过配置放在文件,后来spring cloud 也推出了自己的spring cloud config 配置组件,功能上没有问题,但真正使用起来还是不顺手,顺势而为,携程开发部门开源了一套配置平台,官方介绍详见 https://github.com/ctripcorp/apollo,这篇文章主要介绍安装及Java、Net 项目使用。
随着业务的发展、微服务架构的升级,服务的数量、程序的配置日益增多(各种微服务、各种服务器地址、各种参数),传统的配置文件方式和数据库的方式已无法满足开发人员对配置管理的要求:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境、分集群管理配置,完善的权限、审核机制。分布式环境下,这些配置更加复杂。
只需要自己实现一个 apollo-client 即可,当配置发生更新时,拉取最新配置信息,然后将配置信息处理成软件所需的配置格式。
经过前几张入门学习,基本已经完成了apollo环境的搭建和简单客户端例子,但我们现在流行的通常是springboot的客户端,所以这章还是来学习下springboot客户端如何和apollo整合 接下来我来改造我自己的项目,我本来的项目接入的是spring config配置管理中心,读的git上的配置,它没有管理界面,功能也比较单一,所以我打算替换成apollo
我们的系统集成了携程的配置中心Apollo 让我们在开发和迭代中得到了很大的方便。尤其是配置的热加载。让我们避免了多次生产发布的情况。他拥有可视化的配置界面(以Key-value的形势)。这篇文章的主要目的是看apollo是如何实现热更新的
新项目采用了vue3开发,而目前vue对应的QraphQL模块vue-apollo对使用typescript开发的vue3框架支持不是很好(目前正在开发的Vue Apollo 4 将支持 Vue 3),没法利用typescript来检查GraphQL接口拉回来的数据,这里记录一下处理这些问题的方式。
正文开始前,我们做个小测试,假设我们封装了一个springboot starter,其自动装配类形如下内容
github https://github.com/apolloconfig/apollo/releases
通过对比,可以看出,生产环境中 Apollo 相比 Spring Cloud Config 更具有优势一些。
当一个应用的规模逐渐扩张,其所包含的应用状态一般也会变得更加复杂。作为开发者,我们可能既要协调从多个远端服务器发送来的数据,也要管理好涉及 UI 交互的本地数据。我们需要以一种合适的方法存储这些数据,让应用中的组件可以简洁地获取这些数据。 许多开发者告诉过我们,使用 Apollo Client 可以很好地管理远端数据,这部分数据一般会占到总数据量的 80% 左右。那么剩下的 20% 的本地数据(例如全局标志、设备 API 返回的结果等)应该怎样处理呢? 过去,Apollo 的用户通常会使用一个单独的 Red
最近刚好买了个域名(http://ifimcat.com),想着做点啥东西。想了想,于是就从简单点的开始吧,做个个人博客网站。本项目计划周期两个月时间 (主要是要上班,996也很辛苦),一共实现 后端服务、项目控制台、以及官网 共三部分,本系列文章将持续更新,直到项目上线。更新平台包括掘金,知乎,以及将来更新到个人的博客网站。
上篇进行了Apollo配置中的源码搭建,这篇Sentinel整合Apollo进行规则持久化。上篇还有些地方可能说的不太明白。先来梳理一下,在进行Sentinel整合Apollo进行规则持久化。
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