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微服务平台下基于 GraphQL 构建 BFF 的思考

前端、BFF、后端一些常见的设计模式 写在开头的部分,本文的契机是最近我们组同事在客户端实现了一套 Redux,对某个业务域的功能进行重构设计,iOS、Android 都遵循这套规则,即 Redux。为什么需要客户端去实现一套 Redux?商品模块业务逻辑非常负责,商品基础信息非常多,比如多规格、多单位、价格、库存等信息,还有对应的门店、网店模型,还有各种行业能力开关控制,早期的实现有 Rx 的角色,导致代码逻辑较为复杂,数据流动比较乱。架构设计、代码维护各方面来看都不是很优雅,加上最近有大的业务调整,中台的同学用 Redux + 单向数据流的方式重构了业务。 另一个下线经常请求网关数据,iOS、Android 各自去声明 DTO Model,然后解析数据,生成客户端需要的数据,这样“重复”的行为经常发生,所以索性用 TS + 脚本,统一做掉了网关数据模型自动生成 iOS、Android 模型的能力。但是在讨论框架设计的时候回类比 React Redux、Flutter Fish Redux、Vuex 等,还会聊到单向数据流、双向数据流,但是有些同学的理解就是错误的。所以本文第一部分「...

Chaos Mesh + SkyWalking,打造可观测的混沌工程

Chaos Mesh是一个开源的云原生混沌工程平台,借助 Chaos Mesh,用户可以很方便地对服务注入异常故障,并配合 Chaos Dashboard 实现对整个混沌实验运行状况的监测。然而,对混沌实验运行情况的监控并不能告诉我们应用服务性能的变化。从系统可观测性的角度来说,我们可能无法单纯通过混沌实验的动态了解故障的全貌,这也阻碍了我们对系统和故障的进一步了解,调试。 Apache SkyWalking是一个开源的 APM (Application Performance Monitor) 系统,可以对云原生服务提供监控、跟踪、诊断等功能。SkyWalking支持收集 Event(事件),可在 Dashboard 中查看分布式系统中发生了哪些事件,并可以直观地观测到不同 Event 对服务性能造成的影响,和 Chaos Mesh 结合使用,便可为混沌实验造成的服务影响提供监控。 本教程将分享如何通过将 SkyWalking 和 Chaos Mesh 结合,运用 Event 信息监控,实时了解混沌实验对应用服务性能造成的影响。 准备工作 创建 Skywalking 集群,具体...

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