大家好!今天给大家带来一个好消息,Dapr(Distributed Application Runtime)1.15版本正式发布啦!对于不熟悉Dapr的朋友来说,Dapr是一个开源的、跨平台的运行时,它简化了微服务架构中的许多复杂问题,比如服务发现、配置管理、状态管理等。那么,Dapr 1.15版本都带来了哪些新特性和改进呢?让我们一起来看看吧!

1. Dapr Workflow(稳定版)

首先,Dapr Workflow在1.15版本中正式进入稳定阶段。这意味着你现在可以放心地使用Dapr Workflow来编写长期运行的有状态应用,而不用担心它会“翻车”。Workflow不仅支持持久化执行,还能实现动态扩展,让你的应用在运行时可以根据需求增加或减少副本数,同时还能保持任务的持久性。这对于需要处理大量复杂业务逻辑的应用来说,简直是个福音!

2. Dapr Actors重写

在1.15版本中,Dapr Actors的运行时引擎也进行了重写。虽然API层面没有变化,但这次重写显著提高了Actor在大规模和动态扩展环境中的可靠性和稳定性。更棒的是,这次重写还为未来实现更多高级Actor API和与其他系统的集成打下了坚实的基础。

3. Scheduler Service(稳定版)

Scheduler Service是Dapr中用于调度作业的控制平面服务,它在1.15版本中也正式稳定了。这意味着你可以放心地在生产环境中使用它来管理你的定时任务或周期性作业。现在,当你升级到1.15版本时,所有新的Actor提醒都会默认使用Scheduler Service,而不再是之前的Placement Service。当然,你也可以通过配置来选择是否迁移现有的Actor提醒。

4. Conversation API(Alpha版)

Dapr 1.15还引入了一个新的Conversation API(目前处于Alpha阶段)。这个API可以帮助你更轻松地与大型语言模型(LLM)进行交互,比如OpenAI的GPT系列模型。通过Conversation API,你可以发送提示和接收LLM的响应,同时还支持性能优化和安全功能,比如缓存提示以减少调用次数和隐藏个人信息(PII)以保护隐私。

5. SDK改进

在SDK方面,各个语言的SDK都进行了不同程度的更新和改进。比如:

  • .NET SDK:增加了对Jobs、Conversation和流式Pub/Sub API的支持,同时支持.NET 9。
  • Python SDK:增加了对流式Pub/Sub API和Conversation API的支持,还引入了Mock actors用于单元测试。
  • Java SDK:增加了Spring Boot集成,支持自动注入DaprClient和DaprWorkflowClient等。
  • Go SDK:增加了对Conversation API的支持,同时Workflow的编写和管理也达到了稳定状态。

6. 升级指南

如果你已经在使用Dapr,并且想要升级到1.15版本,那么不用担心,Dapr团队已经为你准备了详细的升级指南。无论你是在本地机器上运行Dapr,还是在Kubernetes集群中部署Dapr,都可以按照指南轻松完成升级。当然,升级过程中可能会遇到一些不兼容的变更,所以请务必仔细阅读升级指南中的“Breaking Changes”部分。

结语

总的来说,Dapr 1.15版本带来了许多令人兴奋的新特性和改进。无论是Workflow的稳定版发布,还是Scheduler Service的成熟应用,都让我们看到了Dapr在微服务架构中的巨大潜力。如果你还没有尝试过Dapr,那么现在正是一个好时机!赶紧来体验一下这个强大的微服务运行时吧!

最后说个冷笑话:使用Dapr后,你的代码量可能减少,但头发量一定会增加。1.15版本更推荐搭配咖啡饮用。官方博客文章有更详细的内容:https://blog.dapr.io/posts/2025/02/27/dapr-v1.15-is-now-available/

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