作者:poetry
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过去几年中,GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范,该规范专注于使客户端(无论是客户端、前端还是第三方)的数据获取更加容易。
在传统的基于 REST 的 API 方法中,客户端发出请求,而服务端决定响应。
但是在 GraphQL 中,客户端可以精确地确定其从服务器获取的数据。
通过这种新的模式,客户端可以通过缩减响应来满足他们的需求,从而向服务期进行更高效地查询。对于单页应用(SPA)或其他前端重度客户端应用,可以通过减少有效载荷大小来加快渲染时间。但是,与任何框架或语言一样,GraphQL 也需要权衡取舍。在本文中,我们将探讨使用 GraphQL 作为 API 查询语言的利弊,以及如何开始构建实现。
与任何技术决策一样,了解 GraphQL 为你的项目提供了哪些优势是很重要的,而不是简单地因为它是一个流行词而选择它。
考虑一个使用 API 连接到远程数据库的 Sass 应用程序。你想要呈现用户的个人资料页面,你可能需要进行一次 API GET 调用,以获取有关用户的信息,例如用户名或电子邮件。然后你可能需要进行另一个 API 调用以获取有关地址的信息,该信息存储在另一张表中。随着应用程序的发展,由于其构建方式的原因,你可能需要继续对不同位置进行更多的 API 调用。虽然每一个 API 调用都可以异步完成,但你也必须处理它们的响应,无论是错误、超时甚至暂停页面渲染,直到收到所有请求数据。综上所述,这些响应的有效载荷可能超过了渲染你当前页面的需要,而且每个 API 调用都有网络延迟,总的延迟加起来可能非常恐怖。
使用 GraphQL,你无需进行多个 API 调用(例如 GET /user/:id
和 GET /user/:id/addresses
),而是进行一次 API 调用并将查询提交到单个端点:
`
query {
user(id: 1) {
name
email
addresses {
street
city
country
}
}
}
`
然后,GraphQL 仅提供一个端点来查询所需的所有域逻辑。如果你的应用程序不断增大,你会发现自己在你的架构中添加了更多的存储结构 -- PostgreSQL 可能是存储用户信息的好地方,而 Redis 可能是存储其他种类信息的好地方 -- 对 GraphQL 端点的一次调用将解决所有这些不同的位置,并以他们所请求的数据响应客户端。
如果你不确定应用程序的需求以及将来如何存储数据,则 GraphQL 在这里也很有用。要修改查询,你只需要添加所需字段的名称,这极大简化了随着时间推移而发展你的应用程序的过程。
有各种编程语言的 GraphQL 服务器实现,但在你开始之前,你需要识别你的业务域中的对象,就像任何 API 一样。就像 REST API 可能会使用 JSON 模式一样,GraphQL 使用 SDL 或 Schema 定义语言来定义它的模式,这是一种描述 GraphQL API 可用的所有对象和字段的幂等方式。SDL 条目的一般格式如下:
type $OBJECT_TYPE {
$FIELD_NAME($ARGUMENTS): $FIELD_TYPE
}
让我们以前面的例子为基础,定义一下 user 和 address 的条目是什么样子的:
type User {
name: String
email: String
addresses: [Address]
}
type Address {
street: String
city: String
country: String
}
user 定义了两个 String 字段,分别是 name 和 email,它还包括一个 addresses 的字段,它是 Addresses 对象的数组。Addresses 还定义了他自己的几个字段。(顺便说一下,GraphQL 模式不仅有对象,字段和标量类型,还有更多,你也可以合并接口,联合和参数以构建更复杂的模型,但本文中不会介绍)。
我们还需要定义一个类型,这是我们 GraphQL API 的入口点。你还记得,我们前面说过,GraphQL 查询的样子:
`
query {
user(id: 1) {
name
email
addresses {
street
city
country
}
}
}
`
该 query 字段属于一种特殊的保留类型,称为 Query,这里指定了获取对象的主要入口点。(还有用语求该对象的 Mutation 类型)在这里我们定义了一个 user 字段,该字段返回一个 User 对象,因此我们的架构也需要定义此字段:
type Query {
user(id: Int!): User
}
type User {
// ...
}
type Address {
// ...
}
根据你选择的语言,将此模式合并到服务器中的过程会有所不同,但通常将信息用作字符串就足够了。
const fs = require('fs')
const { makeExecutableSchema } = require('graphql-tools')
let typeDefs = fs.readFileSync('schema.graphql', {
encoding: 'utf8',
flag: 'r'
})
Schema 设置了构建查询的方式,但建立 Schema 来定义数据模式只是 GraphQL 规范的一部分。另一部分涉及实际获取数据,这是通过使用解析器完成的,解析器是一个返回字段基础值的函数。
让我们看一下如何在 Node.js 中实现解析器。我们的目的是围绕着解析器如何与模式一起操作来巩固概念,所以我们不会围绕着如何设置数据存储来做太详细的介绍。在“现实世界“中,我们可能会用诸如 knex 之类的东西建立数据库连接,现在让我们设置一些虚拟数据。
const users = {
1: {
name: "Luke",
email: "luke@heroku.space",
addresses: [
{
street: "1234 Rodeo Drive",
city: "Los Angeles",
country: "USA"
}
]
},
2: {
name: "Jane",
email: "jane@heroku.space",
addresses: [
{
street: "1234 Lincoln Place",
city: "Brooklyn",
country: "USA"
}
]
}
}
Node.js 中的 GraphQL 解析器相当于一个 Object,key 是要检索的字段名,value 是返回数据的函数。让我们从初始 user 按 id 查找的一个简单实例开始:
const resolvers = {
Query : {
user(parent, { id }) {
// 用户查找逻辑
}
}
}
这个解析器需要两个参数:一个代表父的对象(在最初的根查询中,这个对象通常是未使用的),一个包含传递给你的字段的参数的 JSON 对象。并非每个字段都具有参数,但是在这种情况下,我们将拥有参数,因为我们需要通过 ID 来检索其用户。该函数的其余部分很简单:
const resolvers = {
Query : {
user(_, { id }) {
return users[id]
}
}
}
你会注意到,我们没有明确定义 User 或 Addresses 的解析器,graphql-tools 包足够智能,可以自动为我们映射这些。如果我们选择的话,我们可以覆盖这些,但是我们已经定义了我们的类型定义和解析器,我们可以建立我们完整的模式:
const schema = makeExecutableSchema({ typeDefs, resolvers })
最后,让我们来运行这个 demo 吧!因为我们使用的是 Express,所以我们可以使用 express-graphql 包来暴露我们的模式作为端点。该程序搞需要两个参数:schema 和根 value,它有一个可选参数 graphiql,我们将稍后讨论。
使用 GraphQL 中间件在你喜欢的端口上设置 Express 服务器,如下所示:
const express = require('express')
const express_graphql = require('express_graphql')
const app = express()
app.use(
'/graphql',
express_graphql({
schema,
graphiql: true
})
)
app.listen(5000, () => console.log('Express is now live at localhost:5000'))
将浏览器导航到 http://localhost:5000/graphql ,你应该会看到一种 IDE 界面。在左侧窗格中,你可以输入所需要的任何有效 GraphQL 查询,而在右侧获得结果。
这就是 graphiql: true
所提供的:一种方便的方式来测试你的查询,你可能不想再生产环境中公开她,但是它是测试变得容易很多。
GraphQL 的类型功能会给查询过程提供严格的校验,你甚至可以尝试请求不存在的字段。
只需要 Schema 表达几行清晰的代码,就可以在客户端和服务端之间建立强类型的契约,这样可以防止你的服务接受虚假数据,并向请求着清晰地表明错误。
尽管 GraphQL 为你解决了很多问题,但它并不能解决构建 API 的所有固友问题。特别是缓存和授权两方面,只是需要一些预案来防止性能问题。GraphQL 规范并没有为实现这两种方法提供任何指导,这意味着构建它们的责任落在了你身上。
基于 REST 的 API 在缓存时不需要过度关注,因为它们可以构建在 Web 的其他部分使用现有 HTTP 头策略上。GraphQL 不具有这些缓存机制,这会对重复请求造成不必要的处理负担。考虑一下两个查询:
query {
user(id: 1) {
name
}
}
query {
user(id: 1) {
email
}
}
在没有某种缓存的情况下,只是为了检索两个不同的列,会导致两个数据库查询来获取 ID 为 1 的 User。实际上,由于 GraphQL 还允许使用别名,因此一下查询有效,并且还执行两次查找:
query {
one: user(id: 1) {
name
}
two: user(id: 2) {
name
}
}
第二个示例暴露了如何批处理查询的问题。为了高效快速,我们希望 GraphQL 以尽可能少的往返次数访问相同的数据库行。
dataloader 程序包旨在解决这两个问题。给定一个 ID 数组,我们将一次性从数据库中获取所有这些 ID;同样,后续对同一 ID 的调用也将从缓存中获取该项目。要使用 dataloader 来构建这些,我们需要两样东西。首先我们需要一个函数来加载所有请求的对象。在我们示例中看起来是这样:
const DataLoader = require('dataloader')
const batchGetUserbyId = async ids => {
// 在实际开发中,这里通常是数据库调用
return ids.map(id => users[id])
}
// userLoader 现在是我们的批量加载功能
const userLoader = new DataLoader(batchGetUserbyId)
这里我们可以解决批处理的问题,要加载数据并使用缓存,我们将使用 load 方法的调用来替换之前的数据查找,并传入我们的 用户 ID:
const resolvers = {
Query: {
user(_, { id }) {
return userLoader.load(id)
}
}
}
对于 GraphQL 来说,授权是一个完全不同的问题。简而言之,它是识别给定用户是否有权查看某些数据的过程。我们可以想象一下这样的场景:经过认证的用户可以执行查询来获取自己的地址信息,但应该无法获取其他用户的地址。
为了解决这个问题,我们需要修改解析器函数。除了字段的参数外,解析器还可以访问它的父节点,以及传入的特殊上下文值,这些值可以提供有关当前已认证用户的信息。因为我们知道地址是一个敏感字段,所以我们需要修改我们的字段,是对用户的调用不只是返回一个地址列表,而是实际调用一些业务逻辑来验证请求:
const getAddresses = function(currUser, user) {
if(currUser.id === user.id) {
return user.addresses
}
return []
}
const resolvers = {
Query: {
user(_, { id }) {
return users[id]
}
},
User: {
addresses(parentObj, {}, context) {
return getAddresses(context.currUser, parentObj)
}
}
}
同样,我们不需要为每个 User 字段显示定义一个解析程序,只需要定义一个我们要修改的解析程序即可。
默认情况下,express-graphql 会将当前的 HTTP 请求作为上下文的值来传递,但在设置服务器时可以更改:
app.use(
'/graphql',
express_graphql({
schema,
graphiql: true,
context: {
currUser: user // 经过身份验证的用户
}
})
)
GraphQL 规范中缺少的一个方面是缺乏对版本控制模式的指导。随着应用程序的成长和变化,它们的 API 也会随之变化,很可能需要删除或修改 GraphQL 字段和对象。但这个缺点也是积极的:通过仔细设计你的 Graphql Schema,你可以避免在更容易实现(也更容易破坏)的 REST 端点中明显的陷阱,如命名的不一致和混乱的关系。
此外,你应该尽量将业务逻辑和解析器逻辑分开。你的业务逻辑应该是这个应用程序的单一事实来源。在解析器中执行验证检查是很有诱惑力的,但随着模式的增长,这将成为一种难以维持的策略。
GraphQL 不能像 REST 一样精确地满足 HTTP 通信的需求。例如,无论成功与否,GraphQL 仅制定一个状态码 200.在这个响应中会返回一个特殊的错误键,供客户端解析和识别出错,因此,错误处理可能会有些棘手。
同样,GraphQL 只是一个规范,他不会自动解决你的应用程序面临的每个问题。性能问题不会消失,数据库查询不会变的更快,总的来说,你需要重新思考关于你的 API 的一切:授权、日志、监控、缓存。版本化你的 GraphQL API 也可能是一个挑战,因为惯犯规范目前不支持处理中断的变化,这是构建任何软件不可避免的一部分。
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