Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Принципы проектирования aGood требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedestal, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный? Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedestal, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный? Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. аСо что такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный? Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Как и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить
- GraphQLize
- , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Как настроить и запустить стек ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на
- GitHub
- ! ⭐️ Подписка на
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Ате эволюции эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Аббревиатура ELK расшифровывается как
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aE
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aL
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aK
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aSet up the Elastic Stack Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aElastic опубликовала конфигурацию Docker Compose , чтобы продемонстрировать компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в Elastic Stack и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Пользователи aWindows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в stack-docker
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Для контейнеров требуется не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github |/. и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрировать компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить
GraphQLize
, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aClone репозиторий
git clone https://github.com/elastic/stack-docker.git
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить
cd stack-docker docker-compose -f setup.yml up
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Когда настройка завершится, он выведет пароль для пользователя
setup_1 | Setup completed successfully. To start the stack please run: setup_1 | docker-compose up -d setup_1 | setup_1 | If you wish to remove the setup containers please run: setup_1 | docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.setup.yml down --remove-orphans setup_1 | setup_1 | You will have to re-start the stack after removing setup containers. setup_1 | setup_1 | Your 'elastic' user password is: Z8GFVXu9UVsBrM6nup5fHw== stack-docker_setup_1 exited with code 0
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном подключении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
docker-compose up
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответы на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
kibana | {"type":"response","@timestamp":"2019-09-23T20:38:47Z","tags":[],"pid":1,"method":"get","statusCode":200,"req":{"url":"/login?next=%2F","method":"get","headers":{"host":"kibana:5601","user-agent":"Go-http-client/1.1","referer":"http://kibana:5601"},"remoteAddress":"172.25.0.9","userAgent":"172.25.0.9","referer":"http://kibana:5601"},"res":{"statusCode":200,"responseTime":30,"contentLength":9},"message":"GET /login?next=%2F 200 30ms - 9.0B"} ... heartbeat | 2019-09-23T20:38:52.213Z INFO [monitoring] log/log.go:144 Non-zero metrics in the last 30s {"monitoring": {"metrics": {"beat":{"cpu":{"system":{"ticks":160,"time":{"ms":50}},"total":{"ticks":430,"time":{"ms":120},"value":430},"user":{"ticks":270,"time":{"ms":70}}},"handles":{"limit":{"hard":1048576,"soft":1048576},"open":9},"info":{"ephemeral_id":"d8d4f6a2-39fa-41cb-9e9c-520438d49a9e","uptime":{"ms":93132}},"memstats":{"gc_next":4194304,"memory_alloc":3365792,"memory_total":12191384,"rss":327680}},"libbeat":{"config":{"module":{"running":0}},"output":{"events":{"acked":24,"batches":6,"total":24},"read":{"bytes":5970},"write":{"bytes":16878}},"pipeline":{"clients":4,"events":{"active":0,"published":24,"total":24},"queue":{"acked":24}}},"system":{"load":{"1":4.83,"15":2.43,"5":3.44,"norm":{"1":1.2075,"15":0.6075,"5":0.86}}}}}}
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный? Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. После этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный? Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
docker container ls -a | cut -c1-12 | xargs docker container rm --force docker images | cut -c69-80 | xargs docker rmi docker system prune -a
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Назад в
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Как только вы войдете в систему (используя пользователя elastic и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Откройте консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize? t предоставляет вам эффективную реализацию GraphQL всего за несколько строк кода. Мы также должны учитывать обслуживание результирующей кодовой базы! r schema-first), чтобы связать их с распознавателями и логикой доступа к базе данных, мы тратим значительное количество времени на разработку. aphQL API поверх реляционных баз данных. hy Графитизированный?
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aThe Jhipster Console, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Один из самых простых способов начать работу с консолью JHipster – это развернуть приложения и включить мониторинг с помощью
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить
- GraphQLize
- , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Создайте архитектуру микросервисов с помощью JHipster, которую вы будете использовать для: Один из самых простых способов начать работу с консолью JHipster – это развернуть приложения и включить мониторинг с помощью
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Создайте архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настройте OpenID Connect для аутентификации с микросервисами Включите мониторинг с помощью консоли JHipster Создайте архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включить мониторинг с помощью субгенератора || docker-compose || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC. GraphQLize – это библиотека JVM, написанная на Clojure с возможностью взаимодействия с Java. Что такое GraphQLize?
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Установить JHipster || Node.js || . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью || docker-compose sub-generator || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше). Суть GraphQLize заключается в создании схемы GraphQL и разрешении запросов с использованием метаданных JDBC, предоставляемых драйверами JDBC.
npm install -g generator-jhipster@6.3.1 jhipster --version
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Команда aThe version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster || Node.js || . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью || docker-compose sub-generator || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше).
INFO! Using JHipster version installed globally 6.3.1
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Создайте каталог для проекта: команда version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster || Node.js || . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью || docker-compose sub-generator || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов. Одна из основных целей разработки GraphQLize – не привязываться к какой-либо платформе веб-разработки и оставаться встроенной библиотекой JVM на любых языках JVM, таких как Java, Scala, Clojure или Kotlin. Начало работы В настоящее время t поддерживает Postgres (9.4 и выше) и MySQL (8.0 и выше).
mkdir jhipster cd jhipster
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize
, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aCreate apps.jh для определения микросервисов магазина, блога и шлюза на языке домена JHipster (JDL). Создайте каталог для проекта: Команда version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster
application { config { baseName gateway, packageName com.okta.developer.gateway, applicationType gateway, authenticationType oauth2, prodDatabaseType postgresql, serviceDiscoveryType eureka, testFrameworks [protractor] } entities Blog, Post, Tag, Product } application { config { baseName blog, packageName com.okta.developer.blog, applicationType microservice, authenticationType oauth2, prodDatabaseType postgresql, serverPort 8081, serviceDiscoveryType eureka } entities Blog, Post, Tag } application { config { baseName store, packageName com.okta.developer.store, applicationType microservice, authenticationType oauth2, databaseType mongodb, devDatabaseType mongodb, prodDatabaseType mongodb, enableHibernateCache false, serverPort 8082, serviceDiscoveryType eureka } entities Product } entity Blog { name String required minlength(3), handle String required minlength(2) } entity Post { title String required, content TextBlob required, date Instant required } entity Tag { name String required minlength(2) } entity Product { title String required, price BigDecimal required min(0), image ImageBlob } relationship ManyToOne { Blog{user(login)} to User, Post{blog(name)} to Blog } relationship ManyToMany { Post{tag(name)} to Tag{post} } paginate Post, Tag with infinite-scroll paginate Product with pagination microservice Product with store microservice Blog, Post, Tag with blog
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize
, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Теперь в вашей папке jhipster запустите import-jdl
jhipster import-jdl apps.jh
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Мониторинг aDeploy с помощью docker-compose Теперь в вашей папке || jhipster || запустите || import-jdl || generator || . Мы собираемся воссоздать || основанный на Java пример архитектуры микросервисов, который мы создали ранее || для этого руководства. Создайте || apps.jh || для определения микросервисов магазина, блога и шлюза на языке домена JHipster (JDL). Создайте каталог для проекта: Команда version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster || Node.js || . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью || docker-compose sub-generator || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге. Инициализируйте распознаватель GraphQLize, предоставив источник данных Java || SQL, добавьте зависимость GraphQLize в свой проект. Начало работы с GraphQLize простое и включает в себя всего несколько шагов.
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize
, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. В папке проекта создайте вложенную папку для конфигурации
mkdir docker-compose cd docker-compose jhipster docker-compose
Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить || GraphQLize ||, библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. aThe generator попросит вас определить следующие конфигурации: В папке проекта создайте вложенную папку для конфигурации || docker-compose || и запустите вспомогательный генератор. Разверните мониторинг с помощью docker-compose Теперь в вашей папке || jhipster || запустите || import-jdl || generator || . Мы собираемся воссоздать || основанный на Java пример архитектуры микросервисов, который мы создали ранее || для этого руководства. Создайте || apps.jh || для определения микросервисов магазина, блога и шлюза на языке домена JHipster (JDL). Создайте каталог для проекта: Команда version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster || Node.js || . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью || docker-compose sub-generator || . Вы можете ознакомиться с полным списком функций в || Документация консоли JHipster || . Консоль предоставляет предварительно настроенные панели мониторинга для мониторинга инфраструктуры микросервисов. Консоль Jhipster, потрясающее решение для мониторинга, основанное на Elastic Stack, позволяет визуализировать и анализировать показатели приложений JHipster с течением времени. Консоль JHipster и посмотрите на возможности стека для визуализации данных. Heartbeat HTTP monitoring || Откройте панель мониторинга || Heartbeat – это одна из служб Beat, которая отслеживает время безотказной работы ваших служб по предоставленному списку URL-адресов. Как только вы войдете в систему (используя пользователя || elastic || и пароль, который вы указали выше), изучите установленные панели мониторинга из раздела Панели мониторинга через меню слева. Перейти к || http://localhost:5601 || чтобы войти в Kibana. || Это приведет к уничтожению всех контейнеров docker, изображений и сетей, поэтому используйте на свой страх и риск. ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы столкнетесь с какими-либо проблемами с docker, вы можете начать все сначала с: Для этой демонстрации их можно смело игнорировать. Вы можете заметить исключения в выходных данных журнала. Когда вы увидите, что Kibana регистрирует ответ на запросы проверки работоспособности, отправленные семейством Beats, и вы увидите хотя бы одну запись сердцебиения в журналах, вы можете попробовать войти в систему: Запустите стек на переднем плане, чтобы просмотреть журналы контейнеров: Запустите стек, когда он завершится, вы увидите следующие журналы: При медленном соединении это может занять до 20 минут. Когда настройка завершится, он выведет || пароль || для пользователя || elastic ||. Настройка стека с помощью Docker Compose Клонирование репозитория || stack-docker || Выделите для контейнеров не менее 4 ГБ оперативной памяти, также ознакомьтесь с инструкциями для вашей среды. Пользователи Windows должны настроить 2 переменные среды, ознакомьтесь с инструкциями в || stack-docker || репозитории github || . и || Docker Compose || и выполните следующие действия для запуска стека: Установите || Docker Elastic опубликовал || конфигурацию Docker Compose || , чтобы продемонстрируйте компоненты стека на одной машине. Настройка эластичного стека Beats – это семейство облегченных отправителей данных, которые работают с Elasticsearch и Logstash. Начиная с версии 7, стек ELK был переименован в || Elastic Stack || и добавлен в стек Beats. С помощью панелей мониторинга и элементов визуализации данные, хранящиеся в Elasticsearch, можно изучать, агрегировать и анализировать. K || ibana || предоставляет интерфейс визуализации, окно в эластичный стек. Эти конвейеры принимают данные из нескольких источников, преобразуют и отправляют их в Elasticsearch. L || ogstash || – это инструмент ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для обогащения документов, запуска конвейеров обработки данных. Он был построен поверх Apache Lucene и обеспечивает JSON REST API, управление кластером, высокую доступность и отказоустойчивость. E || lasticsearch || – это сердце стека: механизм поиска и аналитики на основе JSON, распределенный и масштабируемый. Аббревиатура ELK расшифровывается как || Elasticsearch, Logstash и Kibana ||, три проекта с открытым исходным кодом, которые формируют мощный стек для приема и визуализации журналов, поиска журналов, анализа событий и полезных визуальных показателей для мониторинга приложений. Эволюция эластичного стека Настройка аутентификации OpenID Connect для микросервисов Включение мониторинга с помощью консоли JHipster Создание архитектуры микросервисов с помощью JHipster Настройка консоли JHipster для мониторинга инфраструктуры микросервисов Настройка и запуск стека ELK в контейнерах Docker В этом обучающем посте вы узнаете, как … Стек и почему это отличный вариант для удовлетворения этой потребности? Итак, что же такое Эластик (или ЛОСЬ) Этот инструмент позволяет группам разработчиков проверять общее состояние системы, проверять журналы и ошибки, а также получать обратную связь после развертывания. Хорошие принципы проектирования требуют, чтобы архитектуры микросервисов были наблюдаемыми и обеспечивали централизованный инструмент мониторинга. Начните работу со стеком ELK, помеченным тегами security, elk, java, tutorial. Узнайте, как отслеживать архитектуру ваших микросервисов с помощью Elastic Stack (ранее ELK Stack).. Начните работу со стеком ELK ⭐️ Если вам нравится GraphQLize, дайте ему звездочку на || GitHub || ! ⭐️ Подписка на || новостную рассылку GraphQLize || . Присоединяюсь || К раздору GraphQLize || . Следуя || аккаунту GraphQLize в Твиттере || . Вы можете отслеживать прогресс, поскольку в ближайшие несколько месяцев он должен быть готов к реальным случаям использования. GraphQLize сейчас находится на ранней стадии разработки, и ему не хватает некоторых важных функций, чтобы назвать его готовым к производству. В этом сообщении в блоге мы кратко рассмотрим, как GraphQLize может упростить ваши усилия по созданию GraphQL API для предоставления данных из Postgres или MySQL. Резюме Пример кода доступен в || этом репозитории GitHub || . Чтобы сэкономить себе еще немного времени, обратитесь к || этой документации ||, чтобы узнать больше о том, как GraphQLize генерирует схему GraphQL и запросы. Вы на пути к созданию впечатляющих приложений с использованием GraphQLize за меньшее время. Поздравляю! Следующие шаги Эта игровая площадка GraphQL будет доступна по адресу || http://localhost:8080/playground .html || после перезагрузки сервера. Как и “Вояджер”, скачайте это || playground.html || файл и поместите в каталог || static ||. Затем, чтобы взаимодействовать с GraphQL API, давайте добавим || GraphQL Playground Пример вывода будет выглядеть как || this || . Когда вы перезагрузите сервер, Voyager будет доступен по адресу || http://localhost:8080/voyager.html || . || каталог. || voyager.html || файл и поместите его в || src/main/resources/static Все, что вам нужно сделать, это загрузить это, добавив его в наш проект легко благодаря || возможности обслуживания статического содержимого || Spring Boot. Для самоанализа мы собираемся использовать || Voyager || , инструмент для визуализации GraphQL API в виде интерактивного графика. Когда конечная точка GraphQL запущена и запущена, следующим шагом будет анализ схемы GraphQL и опробование еще нескольких запросов. GraphQL Playground и Voyager Вы получите ответ, подобный приведенному ниже. Для тест-драйва этой реализации запустите сервер и перейдите к конечной точке с помощью curl. Тест-драйв Возвращает || результат || в виде строки JSON, и мы отправляем его в качестве тела ответа с типом содержимого как || application/json || . Получите запрос и переменные из запроса и вызовите метод || resolve || для инициализированного экземпляра || GraphQLizeResolver || . Обработка запроса GraphQL так же проста, как указано выше. Создайте метод внутри этого класса для обработки запроса GraphQL. Создайте класс контроллера с зависимостью || GraphQLResolver ||. Создайте POJO || GraphQLRequest || для десериализации запроса GraphQL от клиента. и сделайте следующее. GraphQLController.java Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл || Последним шагом является предоставление конечной точки API для обработки запроса GraphQL. Добавление конечной точки GraphQL В приведенном выше примере предполагается, что вы используете базу данных || sakila ||, созданную из этого || репозитория примеров JOOQ || . Убедитесь, что вы меняете вышеуказанные значения, чтобы ссылаться на ваше подключение к базе данных. Для MySQL || , Для Postgres || , Чтобы настроить || Источник данных || , давайте добавим следующие свойства в файл || application.properties ||. Настройка источника данных Во время инициализации || GraphQLizeResolver || считывает метаданные базы данных с помощью API-интерфейсов метаданных JDBC и сохраняет их представление в памяти. пожалуйста, добавьте следующий код, чтобы предоставить || GraphQLizeResolver || в качестве компонента spring-boot. IIGraphQLizeResolverProvider.java || Чтобы сделать это, давайте создадим новый файл/| GraphQLizeResolver || . Следующий шаг – инициализация || Инициализация GraphQLizeResolver Первым шагом является добавление зависимостей || graphqlize-java || и драйвера JDBC. Добавление зависимостей В этой документации используется этот шаблон || Spring Initializr//. Как мы обычно делаем, давайте перейдем в || Spring Initializr || и создадим Java-проект с Web & JPA в качестве зависимостей. Начало работы с Spring Boot В этом сообщении в блоге мы рассмотрим, как использовать GraphQLize в проекте Java spring-boot для создания GraphQL API. Фактическая реализация этих шагов будет варьироваться в зависимости от языка (Java, Kotlin, Clojure, Scala) и фреймворка (Spring Boot, Ktor, Piedest, Scalatra и т.д.). Добавьте конечную точку GraphQL API и используйте инициализированный преобразователь GraphQlize на предыдущем шаге.
- Ни больше, ни меньше! Это также дает вам гибкость для запроса связанных объектов за один цикл, в отличие от REST API. В этом сообщении в блоге я собираюсь представить GraphQLize
- , библиотеку JVM для мгновенной разработки сервера GraphQL API из любых баз данных Postgres и MySQL. В двух словах, он направлен на упрощение усилий, необходимых для раскрытия экосистемы JVM, разработка API GraphQL для предоставления данных из реляционных баз данных требует много ручной работы. воздержитесь от определения схем GraphQL (либо code-FIRST) В дополнение к этому, нам также необходимо позаботиться об оптимизации базовых SQL-запросов, чтобы избежать таких проблем, как N + 1 запросов. t oGraphQLize поможет вам преодолеть все эти недостатки. Тип приложения: Генератор попросит вас определить следующие конфигурации: В папке проекта создайте вложенную папку для конфигурации
- docker-compose и запустите вспомогательный генератор. Разверните мониторинг с помощью docker-compose Теперь в вашей папке jhipster запустите import-jdl generator
- . Мы собираемся воссоздать основанный на Java пример архитектуры микросервисов, который мы создали ранее
- для этого руководства. Создайте apps.jh
- для определения микросервисов магазина, блога и шлюза на языке домена JHipster (JDL). Создайте каталог для проекта: Команда version должна вывести что-то вроде этого: Install JHipster Node.js
- . Чтобы установить версию JHipster, которая будет работать здесь, вам необходимо установить Создать архитектуру микросервисов Java с помощью JHipster Настроить OpenID Подключиться для аутентификации к микросервисам Включить мониторинг с помощью консоли JHipster Создать архитектуру микросервисов с помощью JHipster Вы будете использовать это для: Один из самых простых способов начать с консоли JHipster – развернуть приложения и включите мониторинг с помощью docker-compose sub-generator
Когда генератор почти закончит работу, на выходе появится предупреждение:
WARNING! Docker Compose configuration generated, but no Jib cache found If you forgot to generate the Docker image for this application, please run: To generate the missing Docker image(s), please run: ./mvnw package -Pprod verify jib:dockerBuild in /home/indiepopart/jhipster/blog ./mvnw package -Pprod verify jib:dockerBuild in /home/indiepopart/jhipster/gateway ./mvnw package -Pprod verify jib:dockerBuild in /home/indiepopart/jhipster/store
Вы можете следовать приведенным выше инструкциям по созданию образов микросервисов или создать агрегатор pom.xml
и используйте только одну команду для построения всех изображений, как описано в нашем посте о микросервисах Java .
Настройка аутентификации Okta OpenID Connect (OIDC) для Ваших Микросервисов
По умолчанию архитектура микросервисов проверяет подлинность с помощью Keycloak. Обновите настройки, чтобы использовать Okta в качестве поставщика проверки подлинности:
Прежде всего, зайдите в Okta для получения бесплатной учетной записи разработчика .
Как только вы войдете в систему, нажмите Ваша организация , и она приведет вас к Консоли разработчика . Перейдите в раздел Приложения и добавьте новое Веб-приложение . Установите следующие параметры проверки подлинности:
- Имя: укажите имя для вашего приложения
- Базовые URI:
http://localhost:8761
иhttp://localhost:8080
- URI перенаправления входа в систему:
http://localhost:8080/login/oauth2/code/oidc
иhttp://localhost:8761/login/oauth2/code/oidc
- Разрешенный тип предоставления: Код авторизации и Токен обновления
Для простоты в этом руководстве создается только веб-приложение, и его учетные данные будут использоваться для всех служб. В реальной среде каждая служба должна идентифицировать себя со своими собственными учетными данными, и вы должны создать одно веб-приложение или службу для каждого из них в консоли Okta.
Скопируйте Идентификатор клиента и Секрет клиента , так как мы будем использовать его для настройки приложения. Найдите URL-адрес Org в правом верхнем углу панели управления Okta.
Создайте файл docker-compose/.env
со следующим содержимым:
OIDC_CLIENT_ID=OIDC_CLIENT_SECRET= RESOURCE_ISSUER_URI= /oauth2/default
Отредактируйте docker-compose/docker-compose.yml
и обновите SECURITY_*
настройки для служб blog-app
, gateway-app
и store-app
:
SPRING_SECURITY_OAUTH2_CLIENT_PROVIDER_OIDC_ISSUER_URI=${RESOURCE_ISSUER_URI} SPRING_SECURITY_OAUTH2_CLIENT_REGISTRATION_OIDC_CLIENT_ID=${OIDC_CLIENT_ID} SPRING_SECURITY_OAUTH2_CLIENT_REGISTRATION_OIDC_CLIENT_SECRET=${OIDC_CLIENT_SECRET}
Такая же проверка подлинности должна быть настроена для реестра Hipster. Отредактируйте docker-compose/jhipster-registry.yml
и установите те же значения, что и в разделе environment gateway-app
.
Для приложений Hipster требуются определенные роли пользователей ROLE_USER
и ROLE_ADMIN
в качестве утверждений в токене идентификатора. В консоли разработчика Okta перейдите в Пользователи > Группы и создайте группу для каждой роли JHipster и добавьте пользователей в каждую группу.
Теперь перейдите в API > Серверы авторизации , выберите сервер по умолчанию и Добавьте утверждение со следующими настройками:
- Название: группы
- Включить в тип токена: Идентификационный токен, Всегда
- Тип значения: Группы
- Фильтр: Соответствует регулярному выражению, установите регулярное выражение равным
. *
Включить журналы отладки и Zipkin
Чтобы отправлять журналы отладки в консоль Hipster, давайте обновим уровень журнала в профиле prod. Отредактируйте src/main/resources/config/application-prod.yml
, чтобы установить уровень для каждой службы ( blog-app
, store-app
и gateway-app
) в DEBUG для com.okta.developer. *
регистратор. Например, в блоге application-prod.yml
:
logging: level: com.okta.developer.blog: DEBUG
Кроме того, для каждой службы обновите конфигурацию LoggingAspect
для загрузки при активном профиле prod. Измените аннотацию @Profile
:
@Configuration @EnableAspectJAutoProxy public class LoggingAspectConfiguration { @Bean @Profile({JHipsterConstants.SPRING_PROFILE_DEVELOPMENT, JHipsterConstants.SPRING_PROFILE_PRODUCTION}) public LoggingAspect loggingAspect(Environment env) { return new LoggingAspect(env); } }
Zipkin – это распределенная система отслеживания, которая помогает устранять проблемы с задержкой в архитектурах микросервисов. С помощью идентификатора трассировки, распространяемого от службы к службе, вызовы различных служб могут быть сопоставлены и проанализированы как часть одного и того же потока. Сервер Zipkin и пользовательский интерфейс поставляются с консолью JHipster, а приложения JHipster могут интегрироваться с Zipkin через Spring Cloud Sleuth . Чтобы включить отслеживание Zipkin, добавьте профиль zipkin
в blog-app
, gateway-app
и store-app
в docker-compose/docker- compose.yml
.
- SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod,swagger,zipkin
Вам также необходимо перестроить изображения Docker с помощью профиля zipkin
для blog-app
, store-app
и gateway-app
со следующей командой Maven:
./mvnw package -Pprod -Pzipkin verify jib:dockerBuild -DskipTests
Подсказка: Если вы используете систему с оболочкой bash, например Linux или macOS, вы можете сделать это из папки hipster
, чтобы создать каждый проект сразу:
for i in blog gateway store do cd $i ./mvnw package -Pprod -Pzipkin verify jib:dockerBuild -DskipTests cd .. done
Запустите Архитектуру отслеживаемых Микросервисов
Готовы ли вы к лучшему? Перейдите в папку docker-compose
и запустите службы с помощью следующей команды:
docker-compose up
Вы увидите огромное количество протоколирования при запуске каждой службы.
jhipster-registry_1 | ---------------------------------------------------------- jhipster-registry_1 | Application 'jhipster-registry' is running! Access URLs: jhipster-registry_1 | Local: http://localhost:8761 jhipster-registry_1 | External: http://172.20.0.2:8761 jhipster-registry_1 | Profile(s): [composite, dev, swagger, oauth2] jhipster-registry_1 | ----------------------------------------------------------
Войдите в реестр JHipster по адресу http://localhost:8761
с учетными данными пользователя Okta и проверьте работоспособность службы.
Как только все службы будут запущены, войдите в приложение gateway и создайте несколько блогов и сообщений для генерации трафика. Для этого воспользуйтесь меню Entities в левом верхнем углу приложения. Домашний шлюз находится по адресу http://localhost:8080
.
Самое интересное! Получить доступ к консоли JHipster можно по адресу http://localhost:5601
. Перейдите в раздел Панели мониторинга и откройте запросы-панель мониторинга . Вы должны увидеть несколько красивых изгибов:
Поскольку вы интегрировали консоль JHipster с пользовательским интерфейсом Zipkin, на панели мониторинга трассировок вы можете найти самую длинную продолжительность трассировки слева. Если вы нажмете на трассировку справа, она откроет трассировку в пользовательском интерфейсе, и вы сможете просмотреть поток.
Узнайте больше о Хипстере и Эластичном стеке
Я надеюсь, вам понравился этот урок и возможности Elastic Stack и консоль Hipster для мониторинга архитектуры микросервисов. Чтобы продолжить расширять свои знания о мониторинге хипстеров и интеграции Okta с Elastic Stack, ознакомьтесь со следующими ссылками:
- Консоль для хипстеров на Github
- Документация по мониторингу Хипстеров
- Аутентификация SAML и эластичный стек
- Аутентификация в Кибане
Если вам понравился этот пост, скорее всего, вам понравятся и другие наши посты о JHipster и микросервисах:
- Лучшая, быстрая и легкая Java с Java 12 и Hipster 6
- Обновление тестов Spring Security OAuth и JUnit с помощью Java-хипстера
- Микросервисы Java с Spring Boot и Spring Cloud
- Микросервисы Java с конфигурацией Spring Cloud и Hipster
- Защищенные реактивные микросервисы с помощью Spring Cloud Gateway
Чтобы получать уведомления о публикации новых сообщений, подписывайтесь на @oktadev в Twitter . Мы также регулярно публикуем скринкасты на нашем канале YouTube .
Оригинал: “https://dev.to/oktadev/get-started-with-the-elk-stack-52p3”