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RESTful API如何进行版本控制

本文将帮助您理解为什么需要版本控制,以及如何对REST API进行版本控制。我们将讨论4种版本控制的方法,并比较不同的方法。 您将学到 为什么我们需要对RESTful API 进行版本控制? 可用的版本控制有哪些? 如何实现基于 Restful 的版本控制? 为什么我们需要对RESTful API进行版本化 最好的版本控制方法是不进行版本控制。只要不需要版本控制,就不要版本控制。 构建向后兼容的服务,以便尽可能避免版本控制! 然而,在许多情况下我们都需要进行版本控制,然我们看看下面具体的例子: 最初,你有个这个版本的Student服务,返回数据如下: {"name":"BobCharlie"} 后来,您希望将学生的名字拆分,因此创建了这个版本的服务。 {"name":{"firstName":"Bob","lastName":"Charlie"}} 您可以从同一个服务支持这两个请求,但是随着每个版本的需求多样化,它会变得越来越复杂。 在这种情况下,版本控制就成必不可少,强制性的了。 接下来让我们创建一个简单的SpringBoot的maven项目,并理解对 RESTful 服务进行版本控...

面对Kafka消费不给力,如何轻松解决呢?

我是架构精进之路,点击上方“关注”,坚持每天为你分享技术干货,私信我回复“01”,送你一份程序员成长进阶大礼包。 一、背景 随着目前业务复杂度的增加,项目中经常需要有大量的跨系统异步任务需要处理。 在这种情况下, 我们选择了kafka作为了我们的消息中间件, 选择kafka主要基于以下几点: 支持分布式,避免单点问题 技术方案成熟,公司内部有上线项目 性能优异,能够持久化消息 通常情况下,我们会采取轮询或者随机的方式,通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据,来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。 在分区数据均匀分布的前提下,如果我们针对要处理的topic数据量等因素,设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务,比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用,消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费,那么一般不会产生Kafka数据积压的情况。 但是这些都是有前提的,当一些意外或者不合理的分区数设置情况的发生,积压问题就不可避免。 二、遇到的问题及剖析 问题描述 第一次发现...

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