Netflix DGS框架中EntitiesProjectionRoot生成问题的排查与解决
问题背景
在使用Netflix DGS(Data Graph Service)框架进行项目升级时,开发者遇到了一个关于测试客户端代码生成的问题。原本在DGS 5.X版本和Spring Boot 2.7环境下正常工作的EntitiesProjectionRoot测试工具类,在升级到DGS 8.2.0和Spring Boot 3.2后突然无法生成。
问题现象
升级后,项目中的client
测试文件夹不再自动生成,导致基于EntitiesProjectionRoot的单元测试无法继续使用。这个问题出现在保持DGS Codegen版本6.1.1不变的情况下,仅升级了Spring Boot和DGS框架主版本。
技术分析
EntitiesProjectionRoot是DGS框架提供的一个测试工具类,主要用于构建GraphQL查询的投影(projection),在单元测试中非常有用。它的消失会影响开发者对GraphQL API的测试能力。
经过排查,发现问题并非由DGS框架本身的bug引起,而是Maven配置上的疏忽。在项目升级过程中,开发者只在主代码生成配置中设置了generateClient参数,而忘记了在测试代码生成配置中做同样的设置。
解决方案
正确的做法是确保在Maven的DGS代码生成插件配置中,同时为main和test两个执行阶段都配置generateClient选项:
<execution>
<id>generate-test-java</id>
<phase>generate-test-sources</phase>
<goals>
<goal>generate</goal>
</goals>
<configuration>
<generateClient>true</generateClient>
<!-- 其他测试生成配置 -->
</configuration>
</execution>
经验总结
-
版本升级需谨慎:在进行框架大版本升级时,不仅要关注主功能的变更,也要注意测试相关功能的配置变化。
-
配置一致性检查:对于代码生成工具,确保开发环境和测试环境的生成配置保持一致非常重要。
-
理解工具原理:了解DGS代码生成器的工作机制有助于快速定位问题。它根据schema文件生成不同类型的代码,而client代码是可选的,需要显式开启。
这个问题虽然最终发现是配置问题,但反映了DGS框架在版本升级过程中可能遇到的典型挑战,值得其他开发者在类似升级场景中借鉴。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









