graphql 介绍

graphql 是一种用于 API 的查询语言，对你的 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述，使得客户端能够准确地获得它需要的数据，减少数据的冗余。

example

  • 声明类型
  • type Project {
  name: String
  tagline: String
  contributors: [User]
}

     

  • 查询语句
  • {
  project(name: "GraphQL") {
    tagline
  }
}

     

  • 获取结果
  • {
  "project": {
    "tagline": "A query language for APIs"
  }
}

    简单理解

    • 数据结构是以一种图的形式组织的


       
      图结构的数据

    • 与 RESTful 不同，每一个的 GraphQL 服务其实对外只提供了一个用于调用内部接口的endpoint，所有的请求都访问这个暴露出来的唯一端点。

    • GraphQL 实际上将多个 HTTP 请求聚合成了一个请求，它只是将多个 RESTful 请求的资源变成了一个从根资源 Post 访问其他资源的 school 和 teacher等资源的图，多个请求变成了一个请求的不同字段，从原有的分散式请求变成了集中式的请求。

    特性

    请求你所要的数据
    • 可交互的查询 客户端请求字段，服务器根据字段返回，哪怕是数组类的结构依然可以根据字段名自由定制
    请求
{
  hero() {
    name
    # friends 表示数组
    friends {
      name
    }
  }
}

返回
{
  "data": {
    "hero": {
      "name": "R2-D2",
      "friends": [
        {
          "name": "Luke Skywalker"
        },
        {
          "name": "Han Solo"
        },
        {
          "name": "Leia Organa"
        }
      ]
    }
  }
}
    • 使用参数查询
    // 请求
{
  human(id: "1000") {
    name
  }
}
// 返回
{
  "data": {
    "human": {
      "name": "Luke Skywalker",
      "height": 5.6430448
    }
  }
}
    • 使用别名
      有的时候希望在一次请求过程中，对同一个字段使用不同的参数做两次请求
    // 请求hero字段两次，使用不同的参数
{
    empireHero: hero(episode: EMPIRE) {
      name
    }
    jediHero: hero(episode: JEDI) {
      name
    }
}

// 返回
{
  "data": {
    "empireHero": {
      "name": "Luke Skywalker"
    },
    "jediHero": {
      "name": "R2-D2"
    }
  }
}
    • 片段（Fragments）
      片段使你能够组织一组字段，然后在需要它们的的地方引入，达到复用单元的意义。
    //请求
{
  leftComparison: hero(episode: EMPIRE) {
    ...comparisonFields
  }
  rightComparison: hero(episode: JEDI) {
    ...comparisonFields
  }
}

fragment comparisonFields on Character {
  name
  appearsIn
  friends {
    name
  }
}

// 返回
{
  "data": {
    "leftComparison": {
      "name": "Luke Skywalker",
      "appearsIn": [
        "NEWHOPE",
        "EMPIRE",
        "JEDI"
      ],
      "friends": [
        {
          "name": "Han Solo"
        },
        {
          "name": "Leia Organa"
        },
        {
          "name": "C-3PO"
        },
        {
          "name": "R2-D2"
        }
      ]
    },
    "rightComparison": {
      "name": "R2-D2",
      "appearsIn": [
        "NEWHOPE",
        "EMPIRE",
        "JEDI"
      ],
      "friends": [
        {
          "name": "Luke Skywalker"
        },
        {
          "name": "Han Solo"
        },
        {
          "name": "Leia Organa"
        }
      ]
    }
  }
}
    • 变量
      客户端不需要每次拼接一个类似的query，通过提交不同的变量来实现
    // 查询语句
query Hero($episode: Episode) {
  hero(episode: $episode) {
    name
  }
}
// 变量
{
  "episode": "JEDI"
}

// 返回数据
{
  "data": {
    "hero": {
      "name": "R2-D2"
    }
  }
}
    • 内联数据块
      如果查询的字段返回的是接口或者联合类型，那么你可能需要使用内联片段来取出下层具体类型的数据：
    // 查询语句
query HeroForEpisode($ep: Episode!) {
  hero(episode: $ep) {
    name
    ... on Droid {
      primaryFunction
    }
    ... on Human {
      height
    }
  }
}
// 变量
{
  "ep": "JEDI"
}
// 返回数据
{
  "data": {
    "hero": {
      "name": "R2-D2",
      "primaryFunction": "Astromech"
    }
  }
}
    • 变更（Mutations）
      不只是查询，还能够变更数据
    mutation CreateReviewForEpisode($ep: Episode!, $review: ReviewInput!) {
  createReview(episode: $ep, review: $review) {
    stars
    commentary
  }
}

// 变量
{
  "ep": "JEDI",
  "review": {
    "stars": 5,
    "commentary": "This is a great movie!"
  }
}

//返回结果
{
  "data": {
    "createReview": {
      "stars": 5,
      "commentary": "This is a great movie!"
    }
  }
}

// 完整的query 写法
// query 是操作类型 query mutation subscription
// HeroNameAndFriends 是操作名称
query HeroNameAndFriends {
  hero {
    name
    friends {
      name
    }
  }
}
    类型系统 (schema)

    example:

    // schema 文件入口
schema {
  query: Query
  mutation: Mutation
}
// query 操作声明
type Query {
  // 参数，声明该字段能够接受的参数
  hero(episode: Episode): Character
  droid(id: ID!): Droid
}
// 枚举类型
enum Episode {
  NEWHOPE
  EMPIRE
  JEDI
}

//对象类型和字段
type Character {
  //! 符号用于表示该字段非空
  name: String!
  appearsIn: [Episode]! // 字段类型是一个数组
}

// 接口类型
interface Character {
  id: ID!
  name: String!
  friends: [Character]
  appearsIn: [Episode]!
}

// 实现特殊的接口
type Human implements Character {
  id: ID!
  name: String!
  friends: [Character]
  appearsIn: [Episode]!
  starships: [Starship]
  totalCredits: Int
}

// 实现特殊的接口
type Droid implements Character {
  id: ID!
  name: String!
  friends: [Character]
  appearsIn: [Episode]!
  primaryFunction: String
}

input ReviewInput {
  stars: Int!
  commentary: String
}
    • schema 文件入口
    schema {
  query: Query
  mutation: Mutation
}
    • query 操作声明
    type Query {
  // 参数，声明该字段能够接受的参数
  hero(episode: Episode): Character
  droid(id: ID!): Droid
}
    • 枚举类型
    enum Episode {
  NEWHOPE
  EMPIRE
  JEDI
}
    • 对象类型和字段
    type Character {
  //! 符号用于表示该字段非空
  name: String!
  appearsIn: [Episode]! // 字段类型是一个数组
}
    • 参数
    type Starship {
  id: ID!
  name: String!
  length(unit: LengthUnit = METER): Float // 可以使用默认值
}
    • 接口类型
    interface Character {
  id: ID!
  name: String!
  friends: [Character]
  appearsIn: [Episode]!
}
    • 输入类型
    input ReviewInput {
  stars: Int!
  commentary: String
}
    • 实现特殊的接口的对象类型
    type Human implements Character {
  id: ID!
  name: String!
  friends: [Character]
  appearsIn: [Episode]!
  starships: [Starship]
  totalCredits: Int
}
    • 基于接口类型的查找类型
      使用interface 类型 进行查找
    query HeroForEpisode($ep: Episode!) {
  hero(episode: $ep) {
    name
    ... on Droid {
      primaryFunction
    }
    ... on Human {
    }
  }
}

    适用场景

    从更大的角度来看，GraphQL API 的主要应用场景是 API 网关，在客户端和服务之间提供了一个抽象层。

     
    image

    • 拥有包括移动端在内的多个客户端；

    • 采用了微服务架构，同时希望有效管理各个服务的请求接口（中心化管理）；

    • 遗留 REST API 数量暴增，变得十分复杂；

    • 希望消除多个客户端团队对 API 团队的依赖；

    如果说grpc 面向过程的抽象，rest 面向的是资源的抽象，那么graphql 则是面向数据的抽象。所以graphql 更适合的场景是交互方更贴近数据的场景。

    数据中台与graphql

    中台数据的一些挑战和grapqhl能够提供的优势：

    • 丰富而异构的数据点以及挑战，对数据点的开发添加有效率上的要求
      graphql 在接口设计上据有很好的可扩展性，新加的数据点不需要新添加接口endpoint，只需要添加适合的字段名。对现有的接口影响也很小。

    • 多维度的数据模型的聚合，高度的复杂度，和服务更高耦合的接口，复杂度提升造成接口管理的困难。
      多维度的数据更容易使用图的结构描述，并且可以屏蔽各个服务调用细节，使用中心化的schema 管理数据，可以更靠近字段而非以接口为管理的单元。

    • 对应不同需求的用户调用
      B端/C端 用户调用需求个有不同，graphql 统一了调用方式，不需要为不同的目的定义不同的接口调用。如果各B 端用户对接口调用的方式有需求，只需要在graphql 服务之前做一次接口转换就可以，对现有系统侵入很少。

    应用方案

    通过 HTTP 提供服务

    • POST 请求
      {
      "query": "{me{name}}",
      "operationName": "...",
      "variables": { "myVariable": ""}
      }

    • 响应
      无论使用任何方法发送查询和变量，响应都应当以 JSON 格式在请求正文中返回。如规范中所述，查询结果可能会是一些数据和一些错误，并且应当用以下形式的 JSON 对象返回：
      {
      "data": { ... },
      "errors": [ ... ]
      }

    graphql 实现

    golang github.com/graphql-go/graphql

    func main() {
    // Schema
    fields := graphql.Fields{
        "hello": &graphql.Field{
            Type: graphql.String,
            Resolve: func(p graphql.ResolveParams) (interface{}, error) {
                return "world", nil
            },
        },
    }
    rootQuery := graphql.ObjectConfig{Name: "RootQuery", Fields: fields}
    schemaConfig := graphql.SchemaConfig{Query: graphql.NewObject(rootQuery)}
    schema, err := graphql.NewSchema(schemaConfig)
    if err != nil {
        log.Fatalf("failed to create new schema, error: %v", err)
    }

    // Query
    query := `
        {
            hello
        }
    `
    params := graphql.Params{Schema: schema, RequestString: query}
    r := graphql.Do(params)
    if len(r.Errors) > 0 {
        log.Fatalf("failed to execute graphql operation, errors: %+v", r.Errors)
    }
    rJSON, _ := json.Marshal(r)
    fmt.Printf("%s \n", rJSON) // {“data”:{“hello”:”world”}}
}

    N+1 问题

    graphql 作为的网关特点，在一次请求中可能会访问多个服务，在没有优化的情况下，往往会发送多个请求给后台服务。造成性能浪费

    {
   school {
      students { // n student
         .....
      }
   }
}

    解决方案 DataLoader
    DataLoader被广泛地应用于解决[N+1查询问题]

    对于多个相同类别的数据使用同一个请求，传入多个id 返回多个数据。


     
    image.png
    var DataLoader = require('dataloader')
var userLoader = new DataLoader(keys => myBatchGetUsers(keys));

userLoader.load(1)
  .then(user => userLoader.load(user.invitedByID))
  .then(invitedBy => console.log(`User 1 was invited by ${invitedBy}`));

// Elsewhere in your application
userLoader.load(2)
  .then(user => userLoader.load(user.lastInvitedID))
  .then(lastInvited => console.log(`User 2 last invited ${lastInvited}`));

    缓存
    内存级别的缓存，load一次，DataLoader就会把数据缓存在内存，下一次再load时，就不会再去访问后台。

    var userLoader = new DataLoader(...)
var promise1A = userLoader.load(1)
var promise1B = userLoader.load(1)
assert(promise1A === promise1B)

    可以自定义缓存策略等

    gprc 与 graphql (java)

    Rejoiner Generates a unified GraphQL schema from gRPC microservices and other Protobuf sources

    架构方案 schema 中心化/多版本

    • 多版本调用

    Schema 的管理去中心化，由各个微服务对外直接提供 GraphQL 请求接口，graphql service通过请求的字段名陆游到各个服务 同时将多个服务的 Schema 进行合并


     
    粘合schema

    优点：

    • schema 粘合，以此来解决开发的效率问题。对于新的数据模块（粗粒度的服务），只需要提供最新的模块的schema，解决相同类型数据的冲突，graphql service 就能够自动提供merged 之后的schema。

    缺点：

    • 每个微服务需要提供graph 接口，对接schema，使得微服务耦合了graphql 接口。
    • 同名的类型需要解决冲突，但是解决冲突的方案可能包含业务逻辑，灵活性不是最高
    • 粘合的功能可能还需要承载服务发现以及流量路由等功能，复杂度高，稳定性要求高
    • 目前比较成熟的Schema Stitching方案只有基于nodejs 的，社区还不完善。

    但是只找到了 javascript 解决方案

    import {
  makeExecutableSchema,
  addMockFunctionsToSchema,
  mergeSchemas,
} from 'graphql-tools';

// Mocked chirp schema
// We don't worry about the schema implementation right now since we're just
// demonstrating schema stitching.
const chirpSchema = makeExecutableSchema({
  typeDefs: `
    type Chirp {
      id: ID!
      text: String
      authorId: ID!
    }

    type Query {
      chirpById(id: ID!): Chirp
      chirpsByAuthorId(authorId: ID!): [Chirp]
    }
  `
});

addMockFunctionsToSchema({ schema: chirpSchema });

// Mocked author schema
const authorSchema = makeExecutableSchema({
  typeDefs: `
    type User {
      id: ID!
      email: String
    }

    type Query {
      userById(id: ID!): User
    }
  `
});

addMockFunctionsToSchema({ schema: authorSchema });

export const schema = mergeSchemas({
  schemas: [
    chirpSchema,
    authorSchema,
  ],
});
    • 中心化调用
      一个中心化的schema和graphql service，各个微服务提供rpc 接口或者rest api接口，graphql service主动调用别的微服务rpc 接口，按照schema进行组合最后返回给前端。
     
    graphql service主动组合各个服务

    优点：

    • 对于子系统没有侵入，各个微服务和graphql 没有耦合。
    • graphql作为网关服务有更强的控制粒度，更加灵活，更加容易附加业务逻辑（验证，授权等）。

    缺点：

    • 接口聚集之后，如果接口频繁改动，对与graphql service 开发压力更大，流程上都依赖于graph 网关服务。
    • 对于后端数据服务的职责划分要求更高。不宜把过重的业务逻辑放置到graphql service 中

    架构想象

    缺失的版图：
    由于graphql是面向数据的接口，所以架构上面必然需要有能力去描述这种图的数据模型。这样更接近本质。个人觉得目前生态中缺少一个面向数据图的服务级别的粘合器，可以中心化配置，灵活调用各种局部解析器，将整个微服务集群，从数据的角度组织成一张网络（graph）。


     
    graph technical.png

    使用复合模式，综合多schema / 单schema 的优点：
    可以通过代码或者扩展组建定制化，同时使用一些类schema （grpc protocl）代码自动生成graph schema，结合二者的数据结构。
    可以中心化配置，整体对于graph 有统一的对外结构。

    微服务集群需要与graphql解耦：
    graphql service 不应该和微服务有过高的耦合，一些服务中间建的功能应该从graphql service移除，例如服务发现和负载均衡，流量控制等。

     
     
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    coding
     
     


    作者：xuyaozuo
    链接：https://www.jianshu.com/p/da1260b95faf
    来源：简书
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posted @ 2021-10-08 20:25  陈晓猛  阅读(793)  评论(0)  编辑  收藏  举报