作者 | Khalil Stemmler 策划 | 田晓旭 在服务器上使用 GraphQL 代替 REST 是有很多好处的，使用 Apollo Client 取代自己编写的数据获取逻辑也有很多优势。在这篇文章中，我们主要讨论 GraphQL 最突出的架构优势。 本文最初发布于 khalilstemmler.com 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 在过去的几年中，我们已经看到各种规模和形态的公司都开始在整个组织中逐渐采用 GraphQL，例如 Expedia、Nerdwallet 和 A
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
内容来源：2017 年 7 月 22 日，携程框架研发部技术专家宋顺在“携程技术沙龙 | 海量互联网基础架构”进行《携程开源配置中心Apollo的设计与实现》演讲分享。IT 大咖说作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2580 | 7分钟阅读 摘要 随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址。对程序配置的期望值也越来越高：配置修改后实时生效，分环境、分集群管理配置，完善的权限、审核机制。在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已
在大多数 React 应用程序中，应用程序需要来自 API 或服务器的数据才能正常运行。也会将数据从应用程序提交到服务器以接收某种响应。有几种方法可以将此数据发送/获取到 API 或服务器，可以使用内置的 API 或外部 npm 包来实现。
全文以后端开发视角写作，部分涉及到前端开发的介绍可能存在错误或者不准确，欢迎在评论区斧正
目前公司内部微服务架构基础设施建设中，技术选型以Spring Cloud技术为主，也被大家俗称作“全家桶”。
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。
微服务架构是一种将应用程序构建为一组小服务的方法，每个服务运行在其自己的进程中，并通过轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务围绕业务能力构建，可以独立部署，由完全自治的团队维护。在我们深入构建微服务的过程之前，了解 GraphQL 在此架构中的作用非常重要。
在配置中心中，有一个经典的 pub/sub 场景：某个配置项发生变更之后，需要实时的同步到各个服务端节点，同时推送给客户端集群。
作者简介 宋顺，携程框架研发部技术专家。2016年初加入携程，主要负责中间件产品的相关研发工作。毕业于复旦大学软件工程系，曾就职于大众点评，担任后台系统技术负责人。 1、What is Apollo 1.1 背景 随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址…… 对程序配置的期望值也越来越高：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…… 在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求。 A
. 六、Kubernetes 的 SpringBoot 应用使用 Apollo 配置中心
我们通过构建收银台体验开启了我们的 GraphQL 采用之旅。当 我们用 GraphQL 构建收银台应用程序 时，我们看到了采用 GraphQL 的巨大好处，这成为我们的指路明灯。我们构建了更多的应用程序，提供了基础设施支持，发布了一个公共 GraphQL API，并在全公司提供了培训和学习材料。我们还建立了一个标准机构，提供了一个 GraphQL 工具 fanny pack，并构建了示例应用程序来帮助团队开始使用 GraphQL。
微服务架构下，服务的数量视项目的规模大小而定，但数量肯定最少有十几二十个，这些微服务有时候共用一些配置，修改一个配置，这诸多服务都要跟着一起改。任务繁多，而且容易出错。
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。
1、Apollo客户端启动时，会启动异步线程，循环发起一个Http Long Polling请求到Config Service的notifications/v2接口（NotificationControllerV2），http请求超时默认90 秒（should be longer than server side's long polling timeout, which is now 60 seconds）。
Apollo是携程开源的一个分布式配置中心,提供了丰富的能力,其中就包括配置发布动态通知。
配置中心伴随着这几年分布式系统演变和微服务架构的兴起，已经成为必不可少的需求之一。试下一下如果哪天公司的所有应用服务，从公司服务器迁移到云服务，成千上万的配置，修改起来是多么耗时费劲的事（我们公司就是……）。
目前，我们所有微服务的配置中心都没有采用Nacos，而是选择了另一款携程开源的分布式配置中心Apollo，今天就跟大家详细介绍一下这款神级配置中心
今天深入聊一聊携程开源的一款分布式配置中心Apollo，在功能上和Nacos不相上下。
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：
在撰写这篇技术选型的文章之前，是比较犹豫的。因为，以其中一个开源项目开发者的身份，去写一篇三个开源项目的对比，即便很克制的去客观的比较，也很难有信服力。这就像，既是参赛选手，又想做裁判，观众肯定是不买账的。
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。
springboot 和websocket使用:https://blog.csdn.net/u014203449/article/details/102902078
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。
今天这篇文章将重点分析 nacos 和 apollo 在设计上的差异；以下分析基于 apollo 1.8.0 和 nacos 2.1.0。
最近在折腾使用Github api做个微信小程序练练手，本篇文章就是在这个过程中记录。
导读 ｜ 本节主要是汇总一下，目前市面上主流应用的一些分布式配置中心框架。重点介绍下这4个框架，它们分别是： Apollo（携程 阿波罗） 、Spingcloud Config （springcloud）、Disconf （百度）、Diamod （阿里） 1 Apollo（阿波罗） https://github.com/ctripcorp/apollo 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
注：主要只做理论性的总结与分析，相关实战代码会在后面的博客中和github中逐步增加。
Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的开源配置管理中心，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。
作为 Facebook 在 2015 年推出的查询语言，GraphQL 能够对 API 中的数据提供一套易于理解的完整描述，使得客户端能够更加准确的获得它需要的数据
我认为，GraphQL 将改变世界。将来，你可以使用 GraphQL 查询世界上的任何系统。我在创造这样的未来。那么我为什么要对使用 GraphQL 进行辩驳呢？我个人最讨厌的是，社区一直在宣传 GraphQL 的好处，而这些好处却非常普通，并且与 GraphQL 实际上没有任何关系。如果我们想推广采用，那么我们应该诚实，应该摘掉有色眼镜。这篇文章是对 Kyle Schrade 的文章“为什么使用 GraphQL”的回应。这并不是批评。这篇文章是一个很好的讨论基础，因为它代表了我在社区中经常听到的观点。如果你读了整篇文章，当然这会花一些时间，你就会完全理解，为什么我认为 Kyle 的文章应该改名为“为什么使用 Apollo”。
首先说下背景，博主公司有大概30多个大小应用将配置信息托管在apollo上，因公司业务复杂环境众多，导致idc的配置多达七八个，因为早期apollo（0.8.x）版本不支持idc，namespace等的管理，故今天升级了下apollo到1.2.。升级后发现有的客户端在通过config service meta接口获取接口信息的时候抛rg.springframework.security.web.firewall.RequestRejectedException: The request was rejected because the URL was not normalized.这个异常，而有的客户端可以正常的拿到接口信息，异常详情如下：
近一两年来 GraphQL 和 TypeScript 的使用都程爆发式增长，当两者与React结合使用时，它们可以为开发人员提供理想的开发体验。
如果您对微服务配置中心的功能不是很了解，可以看下以下的背景介绍，若比较熟悉可以直接跳过。
在微服务架构环境中，项目中配置文件比较繁杂，而且不同环境的不同配置修改相对频繁，每次发布都需要对应修改配置，如果配置出现错误，需要重新打包发布，时间成本较高，因此需要做统一的配置中心，能做到自动更新配置文件信息，解决以上问题。
Apollo（阿波罗）是一款可靠的分布式配置管理中心，诞生于携程框架研发部，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。
在基于Spring Cloud构建的微服务体系中，服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长，这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下，由于网络调用之间存在一定的超时时间，链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间，而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满，从而造成整体服务的不可用，这也就是我们常说的“雪崩效应”。
最近在项目中要使用MQTT协议，需要搭建一个MQTT服务器来进行调试，在网络上找了一天，找到的大多数都是MQTT客户端，最后发现这篇博客写的教程可以使用，特此记录。
本次演讲主要介绍如何使用GraphQL，分别从前后端两个角度分析GraphQL的优劣势，对比Restful又能够给前后端协同开发带来哪些好处。
记得我们那时候刚开始学习Java的时候都只是一个单体项目，项目里面的配置基本都是写在项目里面的properties文件中，比如数据库配置啥的，各种逻辑开关，一旦这些配置修改了，还需要重启项目这修改才会生效。随着各种微服务的诞生，服务的拆分也越来越细，可能涉及的服务成千上百，服务基本也是集群部署，这样再去一个一个项目修改配置，然后重启这显然是行不通的。所以分布式配置中心就诞生了，现在开源的分布式配置中心也挺多的比如：开源分布式配置中心有很多，比如spring-cloud/spring-cloud-config、淘宝/diamond、百度/disconf、携程/apollo、netflix/archaius、Qconf、XDiamond、nacos等等。我们是不是很好奇配置中心如何做到实时更新并且通知到客户端的这也是一个面试中经常会问到的题目。下面我们就以apollo为例吧去分析分析它是如何实现的。为什么选择Apollo来分析列？因为现在的公司就在使用它作为配置中心。虽然Apollo是携程开源的，但是携程内部也不用它。
此文是作者考虑 GraphQL 在 Node.js 架构中的落地方案后所得。从最初考虑可以（以内置中间件）加入基础服务并提供完整的构建、发布、监控支持，到最终选择不改动基础服务以提供独立包适配，不限制实现技术选型，交由业务团队自由选择的轻量方式落地。中间经历了解除误解，对收益疑惑，对最初定位疑惑，最终完成利弊权衡的过程。
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