Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的分布式配置核心，可能集中化治理利用不同环境、不同集群的配置，配置批改后可能实时推送到利用端，并且具备标准的权限、流程治理等个性，实用于微服务配置管理场景。

增加依赖jar 客户端jar {代码…} 开启配置核心 类加注解 {代码…} 从配置核心读数据 1.注入数据 在类外面，注入数据 {代码…} 2.读配置数据 在办法里读数据 {代码…} 配置 配置文件增加 {代码…} 参考 [链接]

国庆七天，就这样没了，以不想看人海的借口（9 s q），在家里白吃白喝待了七天。但作为前端练习生的我，又有时间倒腾了，这不，夜深人静时，用React + Github Issues + Github Graphql API + Github Action + Github Pages重写了自己的博客。

apollo的详细介绍我就不在这里多说了，官网上[链接]已经说的非常明白了，我就不在这班门弄斧了，还不了解的小伙伴可以去官网上去了解下。

在之前的两篇教程中我们分别介绍了如何将Sentinel的限流规则存储到Nacos和Apollo中。同时，在文末的思考中，我都指出了这两套整合方案都存在一个不足之处：不论采用什么配置中心，限流规则都只能通过Nacos界面或A…

上一篇我们介绍了如何通过Nacos的配置功能来存储限流规则。Apollo是国内用户非常多的配置中心，所以，今天我们继续说说Spring Cloud Alibaba Sentinel中如何将流控规则存储在Apollo中。

本文首先介绍了 GraphQL，再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL，详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送，并附有使用示例，边用边学印象深刻~

废话不说，直接上代码 {代码…}

1、硬编码没有什么配置不配置的，直接写在代码里面，比如使用常量类优势：对开发友好，开发清楚地知道代码需要用到什么配置劣势：涉及秘钥等敏感配置直接暴露给开发人员，不安全；如果想修改配置必须重新发版，比…

代码git地址 feature [x] 灰度服务 [x] 配置中心 [x] 动态路由 前言 上篇文章介绍了SpringCloud灰度的实现及流程，每次修改服务的元数据信息metadata-map值需要重新调用一次eureka的RestFul接口，不仅如此当服务…