QLoo graphql engine 学习三 架构】的更多相关文章

一张官方的参考图 说明 Storage Layer API 参考了kubernetes 的设计 qloo 组成 qloo 有qloo 服务以及envoy proxy 组合而成,envoy proxy 作为sidecar qloo 操作envoy 作为control plane ,方便qloo 使用gloo 丰富的http 路由请求,从上图也可以看出来 与gloo的通信 qloo 可以生成gloo 的配置对象,允许gloo处理服务发现,envoy filter && gloo 插件配置,从上…
已经测试过docker&& docker-compose 的运行模式,下面测试下kubernetes的运行模式 kubernetes 我使用docker for mac qloo 安装 下载 https://github.com/solo-io/qloo/releases https://github.com/solo-io/gloo/releases 配置环境变量 mac cat ~/.bash_profile export PATH=$PATH:/Users/dalong/Downlo…
  说明:使用docker-compose 进行安装 代码框架 使用命令行工具创建 qlooctl install docker qloo-docker 运行qloo&&gloo 启动 cd ./qloo-docker docker-compose up 效果 配置glooctl &&qlooctl工具 下载 https://github.com/solo-io/qloo/releases https://github.com/solo-io/gloo/releases 配…
参考架构图 处理流程 使用gloo注册服务api 发现断电以及serverless 函数 更新graphql schema 在qloo的resolvermap 中连接schema定义的字段 特性 不用写代码设计graphql api 动态负载均衡 健康检查 opentracing 监控 客户端ssl 定义api(使用yaml文件) 可缩放 高性能 插件化架构 json 到 grpc 编码转换(envoy 的功劳) 服务发现只是kubernetes openshift consul ... 函数发…
概述 开启博客分享已近三个月,感谢所有花时间精力和小编一路学习和成长的伙伴们,有你们的支持,我们继续再接再厉 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 定义 Tomcat官网 http://tomcat.apache.org/ Apache Tomcat软件是Jakarta Servlet.Jakarta Server Pages.Jakarta Expression Language.Jakarta WebSocket.Jakarta annotation和Jaka…
java 学习写架构必会几大技术点 关于学习架构,必须会的几点技术 1. java反射技术 2. xml文件处理 3. properties属性文件处理 4. 线程安全机制 5. annocation注解 6. 设计模式 7. 代理机制(aop) 8. serlvet基础(过滤器等等) 几样比较实用的技术: 1. 模板语言freemarker 2. ognl 3. gson json工具类 大家对于几大框架望而生畏,实际上只要明白他的原理,就会触类旁通,在这里我说说自己的几点拙见! MVC层(S…
HTTP学习三:HTTPS 1 HTTP安全问题 HTTP1.0/1.1在网络中是明文传输的,因此会被黑客进行攻击. 1.1 窃取数据 因为HTTP1.0/1.1是明文的,黑客很容易获得用户的重要数据,比如密码: 1.2 篡改数据 攻击者可以修改转账账户.金额等进行非法交易. 1.3 仿冒站点 攻击者可以通过仿冒HTTP站点,来同用户进行交互,用户不知道访问的站点是不是真实的. 2 HTTPS 2.1 RSA简单介绍 RSA算法基于一个十分简单的数论事实:将两个大质数相乘十分容易,但是想要对其乘…
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Struts2框架学习(三) 数据处理 Struts2框架框架使用OGNL语言和值栈技术实现数据的流转处理. 值栈就相当于一个容器,用来存放数据,而OGNL是一种快速查询数据的语言. 值栈:ValueStack一种数据结构,操作数据的方式为:先进后出 OGNL : Object-GraphNavigation Language(对象图形导航语言)将多个对象的关系使用一种树形的结构展现出来,更像一个图形,那么如果需要对树形结构的节点数据进行操作,那么可以使用 对象.属性 的方式进行操作,OGNL技…
1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,…