apollo-cache-hermes 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
apollo-cache-hermes 是一个为 Apollo Client 定制的缓存实现,专为处理重量级的 GraphQL 负载优化性能。该项目目前处于积极开发中,虽然还不能完全替代 Apollo 的默认内存缓存,但已经能满足许多内部需求。项目的目标是提供一个性能更优的缓存方案,减少读写操作时的CPU和内存开销。
项目的核心功能
该项目的主要功能是维护一个不可变且规范化的值的图,这些值来自 GraphQL 服务器。它能够直接返回缓存中的引用,以满足查询的需求。与 Apollo 和 Relay 的内置缓存不同,apollo-cache-hermes 在某些情况下可以将读取操作优化为常数时间查找。不过,这可能意味着返回的字段会比 GraphQL 查询中指定的要多。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用 TypeScript 编写,依赖于 Node.js 环境。它使用了 Apollo Client 作为 GraphQL 客户端,并且与 Jest 和 ESLint 等工具集成,以确保代码质量和测试覆盖率。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,以下是一些主要目录的介绍:
src: 源代码目录,包含缓存的实现和相关功能模块。test: 测试目录,包含对缓存实现的单元测试。docs: 文档目录,包含了项目的一些文档说明。scripts: 脚本目录,包含了项目构建和测试的脚本。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
支持联合类型和类型约束: 目前的实现中,
apollo-cache-hermes还不支持联合类型和片段的类型约束。扩展这一功能将使缓存能够更好地处理复杂的 GraphQL 查询。 -
实现 writeData 方法: 项目尚未实现
writeData方法,这对于需要在缓存中直接写入数据的场景是必需的。 -
优化配置项: 项目的配置项可能会随着时间变化和社区反馈而增加。优化配置系统,使其更加灵活和易于使用。
-
性能优化: 对现有的缓存读取和写入操作进行性能分析和优化,进一步提高性能。
-
增加错误处理和日志记录: 为了更好地监控和维护缓存的行为,增加详细的错误处理和日志记录功能。
通过这些扩展和二次开发,apollo-cache-hermes 将能够更好地服务于 GraphQL 社区,提供更高效、更灵活的缓存解决方案。
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。C046
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TSX0123
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