Hot Chocolate GraphQL平台15.1.4-p.4版本发布:缓存优化与错误修复
Hot Chocolate是一个基于.NET平台构建的高性能GraphQL服务器框架,它提供了完整的GraphQL实现,包括查询语言、类型系统、执行引擎等核心功能。该项目由ChilliCream团队维护,已经成为.NET生态中最受欢迎的GraphQL解决方案之一。
缓存算法升级:从LRU到Clock
本次发布的15.1.4-p.4版本中,Hot Chocolate团队对缓存系统进行了重要改进,将原有的LRU(最近最少使用)缓存算法替换为Clock缓存算法。这一变更对系统性能有着深远影响。
LRU算法虽然简单直观,但在高并发场景下可能产生锁竞争问题。Clock算法(也称为二次机会算法)通过环形链表和引用位机制,在保持近似LRU行为的同时,减少了锁的使用,更适合现代多核处理器环境。这种改进特别有利于GraphQL服务器处理大量并发查询的场景。
新增缓存诊断功能
为了帮助开发者更好地理解和优化缓存使用,新版本引入了缓存诊断功能。这项功能可以提供:
- 缓存命中/未命中统计
- 缓存项生命周期信息
- 内存使用情况监控
这些诊断数据对于调优GraphQL查询性能至关重要,特别是在复杂的企业级应用中,开发者可以基于这些数据做出更明智的缓存策略决策。
错误修复与改进
本次发布包含了多个重要的问题修复:
-
空游标字符串验证:修复了在处理空游标字符串时可能出现的验证问题,提高了分页查询的健壮性。
-
子投影表达式处理:修正了在使用子投影表达式时ToPageAsync扩展方法的异常行为,确保复杂的分页查询能够正确执行。
-
BOM字符处理:移除了导出Schema时可能出现的BOM(字节顺序标记)字符,确保生成的Schema文件更加规范。
-
@semanticNonNull修复:解决了在mutation类型上使用@semanticNonNull指令时可能出现的问题,保证了类型系统的正确性。
Fusion子图请求错误诊断
对于使用Hot Chocolate Fusion(联邦GraphQL功能)的开发者,新版本增加了SubgraphRequestError诊断事件。这一改进使得在分布式GraphQL架构中,当子图请求失败时,开发者能够获得更详细的错误信息,显著简化了分布式系统的调试过程。
文档哈希支持
新版本允许IDocumentStore提供文档哈希值,这一功能为文档版本控制和变更检测提供了基础支持。在大型应用中,这可以帮助开发者更有效地管理GraphQL文档的生命周期。
总结
Hot Chocolate 15.1.4-p.4版本虽然是一个预发布版本,但包含了多项重要的性能优化和稳定性改进。缓存系统的升级和诊断功能的加入,使得这一GraphQL服务器框架在高并发场景下的表现更加出色。对于正在使用或考虑采用Hot Chocolate的.NET开发者来说,这个版本值得关注和评估。
这些改进体现了Hot Chocolate团队对性能优化和开发者体验的持续关注,也展示了该项目在.NET GraphQL生态中的领先地位。随着GraphQL在复杂应用中的普及,这样的性能优化和诊断工具将变得越来越重要。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00