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干货 | 携程基于 GraphQL 的前端 BFF 服务开发实践

,表示非。而 data 字段的类型不带 !,即可能为。这就带来一个问题,code  1 表达存在错误时,data 也可能不为。从类型上,并不能保证,code  1 时,data 一定为。...服务端需要保证 code 和 data 的出现关系,一定满足 code  1 时,data ,以及 code  0 时,data 不为。...由于非类型的字段不能为,字段错误被传播到字段中处理。如果字段可能是null,那么它就会解析null,否则,如果它是一个非null类型,字段错误会进一步传播到它的字段。...假设我们有如下 GraphQL 接口设计: 其中,只有节点 Query.parent 是可的,其他节点都是非的。...尽管 Grandchild 是非节点,但 resolver 里也能够给它置。通过置,告诉 GraphQL 去冒泡到节点。

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何为GraphQL

GraphQL是一种新型的,令人兴奋的,用于特定查询和操作的API。它非常灵活并且有很多好处。 它特别适合以图形和树型组织的数据。...当你的数据按层次结构或图形组织时,并且前端想要访问这个层次结构或图形的不同子集时,GraphQL最能发挥作用。 考虑一个提供NBA信息的应用程序。你有球队,球员,教练,冠军,和许多与此相关的信息。...GraphQL旨在解决这个实际的问题,它只用一个API终点就能提供无比强大的能量,很快你将会看到。 ? GraphQL与REST ?...GraphQL使用一种由类型和属性组成的类型系统给领域建模。每一个属性都有一个类型。属性类型可以是由GraphQL提供的基础类型的一种,像ID,字符串,布尔函数或用户自定义类型。...GraphQL图的节点是用户自定义的类型,连接节点的线是用户自定义类型的属性

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GraphQL 初体验,Node.js 构建 GraphQL API 指南

程序搞需要两个参数:schema 和 value,它有一个可选参数 graphiql,我们将稍后讨论。...性能考量 尽管 GraphQL 解决了很多问题,但它并不能解决构建 API 的所有固友问题。特别是缓存和授权两方面,只是需要一些预案来防止性能问题。...为了高效快速,我们希望 GraphQL 以尽可能少的往返次数访问相同的数据库行。 dataloader 程序包旨在解决这两个问题。...为了解决这个问题,我们需要修改解析器函数。除了字段的参数外,解析器还可以访问它的节点,以及传入的特殊上下文值,这些值可以提供有关当前已认证用户的信息。...同样,GraphQL 只是一个规范,他不会自动解决你的应用程序面临的每个问题。性能问题不会消失,数据库查询不会变的更快,总的来说,你需要重新思考关于你的 API 的一切:授权、日志、监控、缓存。

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GraphQL 在微服务架构中的实践

为了能够更好的表示非字段,GraphQL 也引入了 Non-Null 等标识代表非的类型,例如 String! 表示非的字符串。...前缀 如何解决冲突资源从目前来看有两种不同的方式,一种是多个服务提供的资源添加命名空间,一般来说就是前缀,在合并 Schema 时,通过添加前缀能够避免不同服务出现重复字段造成冲突的可能。 ?...,这种粘合 Schema 的方法其实是 GraphQL 官方推荐的做法,同时它们也使用者提供了 JavaScript 的工具,但是它需要我们在合并 Schema 的地方手动对不同 Schema 之间的公共资源以及冲突类型进行处理...为了能够更好的表示非字段,GraphQL 也引入了 Non-Null 等标识代表非的类型,例如 String! 表示非的字符串。...前缀 如何解决冲突资源从目前来看有两种不同的方式,一种是多个服务提供的资源添加命名空间,一般来说就是前缀,在合并 Schema 时,通过添加前缀能够避免不同服务出现重复字段造成冲突的可能。 ?

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GraphQL 在微服务架构中的实践

为了能够更好的表示非字段,GraphQL 也引入了 Non-Null 等标识代表非的类型,例如 String! 表示非的字符串。 ?...前缀 如何解决冲突资源从目前来看有两种不同的方式,一种是多个服务提供的资源添加命名空间,一般来说就是前缀,在合并 Schema 时,通过添加前缀能够避免不同服务出现重复字段造成冲突的可能。 ?...Schema Stitching 其实是解决多服务共同对外暴露 Schema 时比较好的方法,这种粘合 Schema 的方法其实是 GraphQL 官方推荐的做法,同时它们也使用者提供了 JavaScript...服务其实并不知道整个 Schema 中有哪些类型是已经被使用的,所以经常会造成服务之间的类型冲突,我们只有在发现时手动增加前缀来解决冲突。...增加前缀是一个比较容易的解决冲突的办法,但是却并不是特别的优雅,使用这种方式的主要原因是,我们发现了由于权限系统的设计缺陷 —— 在引入 B 端用户时无法优雅的实现鉴权,所以选择使用一种比较简单的办法临时解决类型冲突的问题

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GraphQL两年实战避坑经验

作者 | Stein Janssen 译者 | 盖磊 策划 | 蔡芳芳 本文作者分享了在生产环境中使用 GraphQL 的一些经验和解决方法,并给出了一些构建实用 GraphQL 查询和变更(Mutation...GraphQL 已得到广泛认可并日益流行。我们在使用中遇到了一些非常有挑战性的问题,值得撰文分享。本文将使用一个示例配置来阐释问题,并给出相应的解决方法。 ?...} } 但无法获取给定 Product 所在的 Order: products { identifier order { identifier } } 解决这个问题...鉴于现在 Public API 获取所有的 Schema,我们可以添加处理 order 属性的代码,扩展 Product 的 Schema。...这对于变更不存在问题,但并不适用于所有的查询,因为对象和子对象只是在 Public API 做拼接。解决这个问题,我们需要再次重新编排配置,如下图所示: ?

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常见的数据结构

它具有以下特点:每个节点有零个或多个子节点;没有节点的节点称为 节点;每一个非节点有且只有一个 节点 。...三种遍历方法 (1) 先序遍历 若二叉树,则操作,否则先访问节点,再先序遍历左子树,最后先序遍历右子树。...(2) 中序遍历 若二叉树,则操作,否则先中序遍历左子树,再访问节点,最后中序遍历右子树。...(3) 后序遍历 若二叉树,则操作,否则先后序遍历左子树节点,再后序遍历右子树,最后访问节点。 二叉查找树 二叉查找树就是二叉排序树,也叫二叉搜索树。...碰撞的解决 开放定址法来处理哈希冲突:核心思想就是,如果出现了散列冲突,我们就重新探测一个空闲位置,将其插入。

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深入JVM类加载器机制,值得你收藏

(java.class.path)获取由该类加载器加载的路径,同时你可以通过这个属性设置该类加载器加载的路径,如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器,一般情况下这个就是程序中默认的类加载器,这个类也是继承...在OSGI环境下,类加载器不再是双亲委派模型中的树状结构,而是进一步发展网状结构,OSGi 是目前动态模块系统的事实上的工业标准,它适用于任何需要模块化、面向服务、面向组件的应用程序,蚂蚁的SOFA中间件就是用了...> c = findLoadedClass(name); if (c == null) { try { //如果类加载器不为,调用类的loadClass...guava19.0和guava.23会被不同的类加载加载从而实现jar通途解决。...加载,从而解决冲突.

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从Rest到Graphql

OK,那么在这种情况下,有两种方式可以解决问题! (1) 跟后端沟通,让他增加一个接口 嗯,我们复习一下什么是VO对象。...有的,那就是GraphqlGraphql的出现 Graphql其实要这样理解 Graphql=grap(图)+query+lanage 是一种基于图的查询语言!那么,这张图长什么样?...Query在这儿表明了该类型是这张图的入口,也就是节点!我们的查询必须从节点里的属性开始!这里我为了便于说明,只列了一个属性,也就是getBook,该属性是入口,必须从入口开始查!...根据上面我说的,只能从开始,是getBook,那语句怎么写呢?如下所示 那你想加个字段,显示作者名字呢?...一些疑问 (1)java语言中,对Graphql的支持如何? 在java中,有个jar包graphql-java-tools提供了对Java的支持。

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数据结构 02

/** 判断二分搜索树是否 */ public boolean isEmpty(){ return size == 0; } 这两个方法比较简单,就不多说了。...添加元素: 根据二分搜索树的性质,向其中添加元素,就需要从节点开始判断添加的元素应该是在左边还是右边。假如比节点元素更小,那就再与节点的左孩子节点,再次进行判断。所以可以用递归来实现。...从宏观上来讲,首先把root节点传给这个方法,如果节点,直接将元素添加到节点;如果节点不为,且要添加的元素比该节点元素小,那么就在左边执行添加操作,更大就在右边执行添加操作,相等的话就不添加...解决哈希冲突: 所谓哈希冲突,就是通过不同的对象通过哈希函数计算出来的哈希值可能是一样的。但是我们需要使用哈希值充当数组索引,那就不能有重复的哈希值。...解决办法就是,数组每个索引位置存储的不是某一个元素,而是一个链表或者是一棵红黑树。java8中就是这样解决哈希冲突的,首先是存储链表,当哈希冲突达到一定程度时,就存储红黑树。

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数据结构:红黑树

处理方法:那么,该情况与红黑树的“特性(5)”相冲突。...这种情况下,被插入节点是一定存在非祖父节点的;进一步的讲,被插入节点也一定存在叔叔节点(即使叔叔节点,我们也视之为存在,节点本身就是黑色节点)。...按照上面的步骤(以F支点进行左旋)处理之后:若S变成了节点,那么直接将其设为“黑色”,就完全解决问题了;若S不是节点,那我们需要执行步骤(01),即“将F设为‘新的当前节点’”。...这是因为“左旋”之后,F变成了S的“子节点”,即S变成了F的节点;而我们处理问题的时候,需要从下至上(由叶到)方向进行处理;也就是说,必须先解决“孩子”的问题,再解决“父亲”的问题;所以,我们执行步骤...红黑树和二叉搜索树的删除类似,只不过加上颜色属性(这里的子节点均指非NULL节点): 无子节点时,删除节点可能为红色或者黑色; 1.1 如果红色,直接删除即可,不会影响黑色节点的数量; 1.2 如果黑色

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数据结构与算法-面试

简述二叉树的前中后序遍历算法 前序遍历:若二叉树树,则执行逻辑,否则: 访问节点 递归前序遍历左子树 递归前序遍历右子树 中序遍历:若二叉树树,则执行逻辑,否则: 递归中序遍历左子树 访问节点...递归中序遍历右子树 后序遍历:若二叉树树,则执行逻辑,否则: 递归后序遍历左子树 递归后序遍历右子树 访问节点 简述解决Hash冲突的方法 开放定址法:当发生哈希冲突时,如果哈希表未被装满,那么可以把这个值存放到冲突位置中的下一个空位置中去...红黑树特征: 对于黑色节点:节点黑色,叶子节点黑色且为。 对于红色节点:红色节点不能有直接相连接的。...最大值堆:子节点均小于节点,节点是树中最大的节点。 最小值堆:子节点均大于节点,节点是树中最小的节点。 简述set Set是一种集合。集合中的对象不按特定的方式排序,并且没有重复对象。...其特点如下: 每个节点有零个或多个子节点; 只有一个节点没有节点,该节点称为节点; 除根节点外,每个节点有且只有一个节点; 简述二叉查找树 二叉查找树的左子树若不为,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值

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干货 | 万字长文全面解析GraphQL,携程微服务背景下的前后端数据交互方案

仿照格林斯潘第十定律: 任何C或Fortran程序复杂到一定程度之后,都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满程序错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的Common Lisp实现。...上图是一个 GraphQL 的查询语句,它是一个包含很多 key 的层次结构,亦即一个 Tree。 它从节点里取 a 字段,然后向下分层,找到了 e。...第一个 e 节点的 data 字段里,拿到了节点里的 data 数据,其父节点的 data 数据又是通过它的节点里获取的,因此有一个数据链条。 而第二个 e 节点同理,它有两段链条。...可以更好的解决之前解决不了,或者很难的问题。 所谓的架构能力,体现在理解我们面对的问题的复杂度及其本质特征,并能选择和设计出合适的程序表达模型。...我们刻意采用了 ctx.result 这个不同于 ctx.body 的属性,明确区分我们处理的是一个接口还是一个字段。

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Java集合,TreeMap底层实现和原理

节点重新设置黑色 } 红黑树是一个更高效的检索二叉树,有如下特点: 每个节点只能是红色或者黑色 节点永远是黑色的 所有的叶子的子节点都是节点,并且都是黑色的 每个红色节点的两个子节点都是黑色的...//红黑书中节点的只能是节点。 root = null; } else { // No children....: 情形1:被删除的节点节点或者颜色色,此时删除该节点不影响红黑树的特点。...无需操作 情形2:被删除节点黑色,兄弟节点红色,如下图: ? 若删除上图中的x节点,将缺少一个黑节点,与红黑树的性质冲突,所以修改sib颜色黑色,设置p节点红色,并进行左旋操作。...如果当前相关节点的旋转解决不了红黑树的冲突,则通过将红色的节点移动到节点解决,最后在将节点设置黑色

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树和二叉树

节点没有节点;非节点有且仅有一个节点。 每个非节点可以分为多个不相交的子树。 树里面没有环路。...二叉查找树的插入 如果要插入的数据比节点的数据大,并且节点的右子树,就将新数据直接插到右子节点的位置;如果不为,就再递归遍历右子树,查找插入位置。...同理,如果要插入的数据比节点数值小,并且节点的左子树,就将新数据插入到左子节点的位置;如果不为,就再递归遍历左子树,查找插入位置。...比如散列函数的设计、冲突解决办法、扩容、缩容等。平衡二叉查找树只需要考虑平衡性这一个问题,而且这个问题的解决方案比较成熟、固定。...最后,为了避免过多的散列冲突,哈希表装载因子不能太大,特别是基于开放寻址法解决冲突的哈希表,不然会浪费一定的存储空间。 参考资料 数据结构与算法之美 数据结构 树 二叉树 完全二叉树

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