Apollo Router v1.61.6 版本发布:JWT 指标修复与 Redis 连接优化
Apollo Router 是一个高性能的 GraphQL 网关,用于构建和管理 GraphQL API 的联邦架构。作为 Apollo GraphQL 生态系统中的核心组件,它提供了请求路由、查询规划、缓存管理等功能,帮助开发者构建可扩展的 GraphQL 服务。
JWT 认证指标修复
本次发布修复了 JWT 认证指标 apollo.router.operations.authentication.jwt 的行为问题。根据 GraphQL 规范,这个计数器指标应该记录所有使用 JWT 的请求,并通过 authentication.jwt.failed 属性区分成功和失败的认证。在之前的版本中,该指标仅用于记录失败的认证尝试,这导致了监控数据的不完整。
同时,项目中存在一个名为 apollo.router.operations.jwt 的旧指标,它仅记录成功的认证,现在已被标记为弃用。开发者应该迁移到新的标准化指标以获得更全面的认证监控数据。
Redis 连接泄漏修复
在热重载过程中,Router 会创建新的内部实例并逐步淘汰旧实例。v1.61.6 版本修复了一个关键问题:旧实例中的 Redis 连接未能正确关闭,导致连接数不断增加并消耗内存资源。
为了帮助监控 Redis 连接状态,本次更新新增了 apollo.router.cache.redis.connections 指标,这是一个上下计数器,可以跟踪活跃的 Redis 连接数。该指标包含 kind 标签,用于区分不同类型的 Redis 连接池,与其他缓存指标(如 apollo.router.cache.hit.time)保持一致。
GraphQL 响应解析改进
在处理协处理器返回的 GraphQL 响应时,Router 现在完全遵循 GraphQL 规范。当协处理器返回包含执行错误的响应时(如 {"data": null, "errors": [...]}),Router 将保留完整的响应结构,而不再移除 data: null 字段。这一改进确保了与 GraphQL 规范的完全兼容性。
批处理指标精度提升
apollo.router.operations.batching.size 指标现在能够准确反映 GraphQL 请求批处理的大小。之前的版本偶尔会返回分数值,这在统计批处理大小时是不合理的。新版本确保了该指标始终返回整数数值,提供更精确的批处理规模监控数据。
配置增强:HTTP 头读取超时
v1.61.6 版本新增了 server.http.header_read_timeout 配置选项,允许开发者自定义 HTTP 头读取的超时时间。默认值为 10 秒,与之前的硬编码值保持一致。对于需要处理慢速客户端的场景,可以适当延长这个超时时间:
server:
http:
header_read_timeout: 30s
订阅验证改进
根据最新的 GraphQL 规范 RFC,Router 现在会在验证阶段拒绝那些在订阅根字段上使用 @skip 或 @include 指令的查询。这些指令可能导致订阅在运行时无效,提前在验证阶段拦截这类查询有助于提高系统的健壮性。
Apollo Router v1.61.6 通过这些改进和修复,进一步提升了系统的稳定性、监控能力和规范合规性,为开发者提供了更可靠的 GraphQL 网关服务。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C075
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00