API设计与开发

GraphQL Federation 性能与缓存策略(2025)

# GraphQL Federation 性能与缓存策略(2025) ## 一、复杂度与速率 - 复杂度限制:限制深度与字段数量;异常告警。 - 速率:对高成本查询单独限流与监控。 ## 二、缓存与路由 - 缓存层:客户端/网关/CDN 多层协同;ETag 与订阅刷新。 - 子图路由:按字段/类型拆分请求,优化扇出。 ## 三、观测与回归 - 指标:延迟/错误率与缓存命中;发布期基线回归。

KServe 模型部署与弹性推理实践(2025)

# KServe 模型部署与弹性推理实践(2025) ## 一、部署与接口 - InferenceService:统一模型入口与协议(REST/gRPC)。 - 模型格式:支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。 ## 二、弹性与发布 - Autoscaling:按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。 - Canary:按权重分流验证新版本,异常快速回退。 ## 三、观测与治

GraphQL Federation 网关治理(2025)

# GraphQL Federation 网关治理(2025) Federation 将多个领域子图聚合到统一网关,支持独立演进与协作。 ## 一、子图与模式 - 子图划分:按领域边界拆分,减少耦合。 - 合并策略:在网关层合并模式并解决冲突与引用。 ## 二、路由与治理 - 路由:按字段与类型将查询拆分到对应子图。 - 版本与演进:新增字段兼容与弃用策略,避免破坏性变更。 ## 三、观测

GraphQL 性能与缓存策略

概述 GraphQL 在灵活性与性能间需平衡。本文围绕查询持久化、批处理与缓存策略,给出可实施的优化路径。 已验证技术参数 - Automatic Persisted Queries(APQ):以 `sha256` 标识查询,减少请求体与提升缓存命中 - 对 Query 使用 `GET` + 查询字符串以便 CDN 缓存;对 Mutation 使用 `POST` - 使用 Dataloade