Hot Chocolate GraphQL平台15.1.0-rc.3版本深度解析
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实现方案。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。最新发布的15.1.0-rc.3版本带来了多项重要改进和新特性,本文将深入分析这些变化。
核心框架增强
本次版本在核心框架层面进行了多项优化。首先是对LocalDate/LocalDateTime/LocalTime类型的支持,这使得处理日期时间数据更加方便。在GraphQL查询执行方面,改进了请求totalCount的处理逻辑,现在当查询需要totalCount时会自动通过ToPageAsync方法获取。
类型系统方面,框架现在会避免为已有显式名称的枚举值设置隐式名称,这解决了潜在的命名冲突问题。对于ID字段的处理也更加严格,确保不能通过扩展类型提供Node id字段。此外,当类型被隐式绑定为Schema类型时,框架会抛出错误提示,帮助开发者更早发现问题。
数据加载与缓存改进
数据加载器(DataLoader)方面,本次更新允许创建内部(Internal)的DataLoader模块和分组,提高了封装性。同时标记了委托/临时DataLoader为过时(Obsolete),推荐使用更结构化的方式创建DataLoader。
缓存机制也有重要改进,现在OperationCache会被限定在RequestExecutor范围内,这解决了潜在的缓存污染问题。在替换旧执行器前,新执行器会先进行预热(Warmup),确保平滑过渡。
分页与排序增强
分页功能得到了显著增强,新增了对相对游标(relative cursors)的支持,这使得基于游标的分页更加灵活。同时优化了ToPageAsync方法与相对游标的配合使用。新增了基于页面的连接类型(page based connection type),为不同分页场景提供了更多选择。
排序功能重构了SortInput后缀的处理,并增加了对复杂排序处理程序的服务支持。嵌套排序采用了新的QueryContext方法,使排序逻辑更加清晰。
Fusion模块更新
Fusion作为Hot Chocolate的微服务组合层,本次更新增加了对@semanticNonNull指令的组合支持,这有助于构建更健壮的分布式GraphQL架构。修复了模式组合中的模式查找问题,并优化了查询计划生成,在早期阶段就能发现并处理问题。
订阅与WebSocket改进
订阅系统现在提供了WebSocket负载格式化器和配置选项,使GraphQL over WebSocket的实现更加灵活。同时修复了订阅系统中与条件选择相关的问题,提高了可靠性。
安全与授权增强
授权系统修复了类型拦截器的流程问题,确保授权检查按预期工作。OPA(Open Policy Agent)中间件更新以兼容OPA V1规范,使策略管理更加标准化。
开发者体验优化
开发者工具方面,修复了与Visual Studio 2022的兼容性问题,改进了错误消息,当查询/变更约定未启用时会提供更清晰的提示。新增了ParentRequires方法的重载,支持使用表达式指定父级要求,使代码更加简洁。
性能与稳定性
本次版本在多处提升了性能与稳定性,包括修复了构建选择器表达式时的并发问题,优化了响应格式化在取消时的优雅处理,移除了热重载钩子以减少开销。执行器测试更加稳定,解决了之前存在的偶发问题。
总结
Hot Chocolate 15.1.0-rc.3版本在核心功能、性能、开发者体验等方面都有显著提升。特别是对数据加载、分页排序、微服务组合等高级场景的支持更加完善。这些改进使得Hot Chocolate在构建复杂GraphQL应用时更加得心应手,同时也为开发者提供了更流畅的开发体验。
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