dgraph 集群模式 native graphal 试用

╄→гoц情女王★ 提交于 2020-10-05 06:58:49

dgraph 单机的已经运行过了,以下是一个简单的集群环境运行,以及试用

环境准备

  • docker-compose 文件
version: "3.2"
services:
  zero1:
    image: dgraph/dgraph:latest
    volumes:
      - data-volume1:/dgraph
    ports:
      - 5080:5080
      - 6080:6080
    command: dgraph zero --my=zero1:5080 --replicas 3 --idx 1
  zero2:
    image: dgraph/dgraph:latest
    volumes:
      - data-volume2:/dgraph
    ports:
      - 5081:5081
      - 6081:6081
    command: dgraph zero -o 1 --my=zero2:5081 --replicas 3 --peer zero1:5080 --idx 2
  zero3:
    image: dgraph/dgraph:latest
    volumes:
      - data-volume3:/dgraph
    ports:
      - 5082:5082
      - 6082:6082
    command: dgraph zero -o 2 --my=zero3:5082 --replicas 3 --peer zero1:5080 --idx 3
  alpha1:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha1"
    volumes:
      - data-volume-app1:/dgraph
    ports:
      - 8080:8080
      - 9080:9080
    command: dgraph alpha --my=alpha1:7080 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080
  alpha2:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha2"
    volumes:
      - data-volume-app2:/dgraph
    ports:
      - 8081:8081
      - 9081:9081
    command: dgraph alpha --my=alpha2:7081 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080 -o 1
  alpha3:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha3"
    volumes:
      - data-volume-app3:/dgraph
    ports:
      - 8082:8082
      - 9082:9082
    command: dgraph alpha --my=alpha3:7082 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080 -o 2
  alpha4:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha4"
    volumes:
      - data-volume-app4:/dgraph
    ports:
      - 8083:8083
      - 9083:9083
    command: dgraph alpha --my=alpha4:7083 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080 -o 3
  alpha5:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha5"
    volumes:
      - data-volume-app5:/dgraph
    ports:
      - 8084:8084
      - 9084:9084
    command: dgraph alpha --my=alpha5:7084 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080 -o 4
  alpha6:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "alpha6"
    volumes:
      - data-volume-app6:/dgraph
    ports:
      - 8085:8085
      - 9085:9085
    command: dgraph alpha --my=alpha6:7085 --lru_mb=2048 --zero=zero1:5080,zero2:5080,zero3:5080 -o 5
  ratel:
    image: dgraph/dgraph:latest
    hostname: "ratel"
    ports:
      - 8000:8000
    command: dgraph-ratel
volumes:
  data-volume1:
  data-volume2:
  data-volume3:
  data-volume-app1:
  data-volume-app2:
  data-volume-app3:
  data-volume-app4:
  data-volume-app5:
  data-volume-app6:
  • 启动
docker-compose up -d
  • 集群效果

 

 

  • 说明
    dgraph分不同的角色zero,以及alpha,以上是一个ha 的环境搭建,3个zero,6个alpha,以及配置,主要是方便学习,为了方便使用
    同时添加了ratel

使用

方法与单机的类似,集群的数据是自动处理的

  • schema 定义
    schema.graphql
 
type Product {
    productID: ID!
    name: String @search(by: [term])
    reviews: [Review] @hasInverse(field: about)
}
type Customer {
    username: String! @id @search(by: [hash, regexp])
    reviews: [Review] @hasInverse(field: by)
}
type Review {
    id: ID!
    about: Product!
    by: Customer!
    comment: String @search(by: [fulltext])
    rating: Int @search
}
  • deploy schema
curl -X POST localhost:8080/admin/schema -d '@schema.graphql'
  • mutation
mutation {
  addProduct(input: [
    { name: "GraphQL on Dgraph"},
    { name: "Dgraph: The GraphQL Database"}
  ]) {
    product {
      productID
      name
    }
  }
  addCustomer(input: [{ username: "Michael"}]) {
    customer {
      username
    }
  }
}
// 后边执行
mutation {
  addReview(input: [{
    by: {username: "Michael"}, 
    about: { productID: "0x3"}, 
    comment: "Fantastic, easy to install, worked great.  Best GraphQL server available",
    rating: 10}]) 
  {
    review {
      comment
      rating
      by { username }
      about { name }
    }
  }
}
  • 数据查询
query {
  queryProduct {
    productID
    name
    reviews {
      id
      rating
      comment
    }
  }
}
 

效果

 

 

说明

对于graphql 的地址,实际上我们可以基于lb 的模式做负载处理,这样可以更好的利用资源,以及集群的能力
一个参考模式


 

 

说明

https://github.com/dgraph-io/dgraph
https://graphql.dgraph.io/docs/quick-start/
https://dgraph.io/docs/design-concepts/
https://github.com/rongfengliang/dgraph-cluster-graphql-learning


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