背景
REST作為一種現代網路應用非常流行的軟體架構風格,自從Roy Fielding博士在2000年他的博士論文中提出來到現在已經有了20年的歷史,它的簡單易用性,可擴展性,伸縮性受到廣大Web開發者的喜愛,
REST 的 API 配合JSON格式的資料交換,使得前后端分離、資料互動變得非常容易,而且也已經成為了目前Web領域最受歡迎的軟體架構設計模式,
但隨著REST API的流行和發展,它的缺點也暴露了出來:
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濫用REST介面,導致大量相似度很高(具有重復性)的API越來越冗余,
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對于前端而言:REST API粒度較粗,難以一次性符合前端的資料要求,前端需要分多次請求介面資料,增加了前端人員的作業量,
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對于后端而言:前端需要的資料往往在不同的地方具有相似性,但卻又不同,比如針對同樣的用戶資訊,有的地方只需要用戶簡要資訊(比如頭像、昵稱),有些地方需要詳細的資訊,這就需要開發不同的介面來滿足這些需求,當這樣的相似但又不同的地方多的時候,就需要開發更多的介面來滿足前端的需要,增加了后端開發人員的作業量和重復度,
那我們來分析一下,當前端需求變化,涉及到改動舊需求時,會有以下這些情況:
「做加法:」
產品需求增加,頁面需要增加功能,資料也就相應的要增加顯示,那么REST介面也需要做增加,這種無可厚非,
「做減法:」
產品需求減少,頁面需要減少功能,或者減少某些資訊顯示,那么資料就要做減法,
一種通常懶惰的做法是,前端不與后端溝通,僅在前端對資料選擇性顯示,
因為后端介面能夠滿足資料需要,僅僅是在做顯示的時候對資料進行了選擇性顯示,但介面的資料是存在冗余的,這種情況一個是存在資料泄露風險,另外就是資料量過大時造成網路流量過大,頁面加載緩慢,用戶流量費白白消耗,用戶體驗就會下降,
另外一種做法就是告知后端,要么開發新的介面,要么,修改舊介面,刪掉冗余欄位,
但一般來說,開發新介面往往是后端開發人員會選擇的方案,因為這個方案對現有系統的影響最低,不會有額外的風險,
修改舊介面洗掉冗余資料的方案往往開發人員不會選擇,這是為什么呢?
這就涉及到了系統的穩定性問題了,舊介面往往不止是一個地方在用,很有可能很多頁面、設定不同客戶端、不同服務都呼叫了這個介面獲取資料,不做詳細的調查,是不可能知道到底舊介面被呼叫了多少次,一旦改動舊介面,涉及范圍可能非常大,往往會引起其他地方出現崩潰,改動舊介面成本太高,所以往往不會被采取,
「同時做加減法:」
既有加法,又有減法,其實這種就跟新需求沒啥區別,前端需要重做頁面,后端需要新寫介面滿足前端需要,但是舊介面還是不能輕舉妄動(除非確定只有這一處呼叫才可以洗掉),
往往這個時候,其實用到的資料大多都是來自于同一個DO或者DTO,不過是在REST介面組裝資料時,用不同的VO來封裝不同欄位,或者,使用同樣的VO,組裝資料時做刪減,
看到這些問題是不是覺得令人頭大?
所以需求頻繁改動是萬惡之源,當產品小哥哥改動需求時,程式員小哥哥可能正提著鐵鍬趕來......
那么有沒有一種方案或者框架,可以使得在用到同一個領域模型(DO或者DTO)的資料時,前端對于這個模型的資料欄位需求的改動,后端可以根據前端的改動和需要,自動適配,自動組裝需要的欄位,回傳給前端呢?如果能這樣做的話,那么后端程式猿小哥可能要開心死了,前端妹子也不用那么苦口婆心地勸說后端小哥哥了,
所以GraphQL隆重出世了!那么問題來了!
Part 1 What is GraphQL
GraphQL簡介
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GraphQL是一種新的API標準,它提供了一種比REST更有效、更強大和更靈活的替代方案,
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它是由Facebook開發并開源的,現在由來自世界各地的公司和個人組成的大型社區維護,
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GraphQL本質上是一種基于api的查詢語言,現在大多數應用程式都需要從服務器中獲取資料,這些資料存盤可能存盤在資料庫中,API的職責是提供與應用程式需求相匹配的存盤資料的介面,
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它是資料庫無關的,而且可以在使用API的任何環境中有效使用,我們可以理解為GraphQL是基于API之上的一層封裝,目的是為了更好,更靈活的適用于業務的需求變化,
簡單的來說,它

它的作業模式是這樣子的:
GraphQL 對比 REST API 有什么好處?
REST API 的介面靈活性差、介面操作流程繁瑣,GraphQL 的宣告式資料獲取,使得介面資料精確回傳,資料查詢流程簡潔,照顧了客戶端的靈活性,
客戶端拓展功能時要不斷撰寫新介面(依賴于服務端),GraphQL 中一個服務僅暴露一個 GraphQL 層,消除了服務器對資料格式的硬性規定,客戶端按需請求資料,可進行單獨維護和改進,
REST API 基于HTTP協議,不能靈活選擇網路協議,而傳輸層無關、資料庫技術無關使得 GraphQL 有更加靈活的技術堆疊選擇,能夠實作在網路協議層面優化應用,
舉個經典的例子:前端向后端請求一個book物件的資料及其作者資訊,
我用動圖來分別演示下REST和GraphQL是怎么樣的一個程序,
先看REST API的做法:

再來看GraphQL是怎么做的:

可以看出其中的區別:
- 與REST多個endpoint不同,每一個的 GraphQL 服務其實對外只提供了一個用于呼叫內部介面的端點,所有的請求都訪問這個暴露出來的唯一端點,
Endpoints對比

REST API's Endpoints
- GraphQL 實際上將多個 HTTP 請求聚合成了一個請求,將多個 restful 請求的資源變成了一個從根資源 POST 訪問其他資源的 Comment 和 Author 的圖,多個請求變成了一個請求的不同欄位,從原有的分散式請求變成了集中式的請求,因此GraphQL又可以被看成是圖資料庫的形式,
那我們已經能看到GraphQL的先進性,接下來看看它是怎么做的,

GraphQL 思考模式
使用GraphQL介面設計獲取資料需要三步:

GraphQL獲取資料三步驟
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首先要設計資料模型,用來描述資料物件,它的作用可以看做是VO,用于告知GraphQL如何來描述定義的資料,為下一步查詢回傳做準備;
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前端使用模式查詢語言(Schema)來描述需要請求的資料物件型別和具體需要的欄位(稱之為宣告式資料獲取);
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后端GraphQL通過前端傳過來的請求,根據需要,自動組裝資料欄位,回傳給前端,
GraphQL的這種思考模式是不是完美解決了之前遇到的問題呢?!
總結它的好處:
在它的設計思想中,GraphQL 以圖的形式將整個 Web 服務中的資源展示出來,客戶端可以按照其需求自行呼叫,類似添加欄位的需求其實就不再需要后端多次修改了,
創建GraphQL服務器的最終目標是:
允許查詢通過圖和節點的形式去獲取資料,

是什么讓我放棄了restful api?了解清楚后我全面擁抱GraphQL
GraphQL執行邏輯
有人會問:
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使用了GraphQL就要完全拋棄REST了嗎?
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GraphQL需要直接對接資料庫嗎?
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使用GraphQL需要對現有的后端服務進行大刀闊斧的修改嗎?
答案是:NO!不需要!
它完全可以以一種不侵入的方式來部署,將它作為前后端的中間服務,也就是,現在開始逐漸流行的 前端 —— 中端 —— 后端 的三層結構模式來部署!
那就來看一下這樣的部署模式圖:
GraphQL執行邏輯
也就是說,完全可以搭建一個GraphQL服務器,專門來處理前端請求,并處理后端服務獲取的資料,重新進行組裝、篩選、過濾,將完美符合前端需要的資料回傳,
新的開發需求可以直接就使用GraphQL服務來獲取資料了,以前已經上線的功能無需改動,還是使用原有請求呼叫REST介面的方式,最低程度的降低更換GraphQL帶來的技術成本問題!
如果沒有那么多成本來支撐改造,那么就不需要改造!
只有當原有需求發生變化,需要對原功能進行修改時,就可以換成GraphQL了,
GraphQL應用的基本架構
下圖是一個 GraphQL 應用的基本架構,其中客戶端只和 GraphQL 層進行 API 互動,而 GraphQL 層再往后接入各種資料源,這樣一來,只要是資料源有的資料, GraphQL 層都可以讓客戶端按需獲取,不必專門再去定介面了,
GraphQL應用基本架構
一個GraphQL服務僅暴露一個 GraphQL Endpoint,可以按照業務來進行區分,部署多個GraphQL服務,分管不同的業務資料,這樣就可以避免單服務器壓力過大的問題了,
GraphQL特點總結
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宣告式資料獲取(可以對API進行查詢): 宣告式的資料查詢帶來了介面的精確回傳,服務器會按資料查詢的格式回傳同樣結構的 JSON 資料、真正照顧了客戶端的靈活性,
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一個微服務僅暴露一個 GraphQL 層:一個微服務只需暴露一個GraphQL endpoint,客戶端請求相應資料只通過該端點按需獲取,不需要再額外定義其他介面,
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傳輸層無關、資料庫技術無關:帶來了更靈活的技術堆疊選擇,比如我們可以選擇對移動設備友好的協議,將網路傳輸資料量最小化,實作在網路協議層面優化應用,
GraphQL支持的資料操作
GraphQL對資料支持的操作有:
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查詢(Query):獲取資料的基本查詢,
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變更(Mutation):支持對資料的增刪改等操作,
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訂閱(Subscription):用于監聽資料變動、并靠websocket等協議推送變動的訊息給對方,

GraphQL支持的操作
GraphQL的核心概念:圖表模式(Schema)
要想要設計GraphQL的資料模型,用來描述你的業務資料,那么就必須要有一套Schema語法來做支撐,
想要描述資料,就必須離不開資料型別的定義,所以GraphQL設計了一套Schema模式(可以理解為語法),其中最重要的就是資料型別的定義和支持,
那么型別(Type)就是模式(Schema)最核心的東西了,
什么是型別?
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對于資料模型的抽象是通過型別(Type)來描述的,每一個型別有若干欄位(Field)組成,每個欄位又分別指向某個型別(Type),這很像Java、C#中的類(Class),
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GraphQL的Type簡單可以分為兩種,一種叫做Scalar Type(標量型別),另一種叫做Object Type(物件型別),
那么就分別來介紹下兩種型別,
標量型別(Scalar Type)
標量是GraphQL型別系統中最小的顆粒,類似于Java、C#中的基本型別,
其中內建標量主要有:
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String
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Int
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Float
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Boolean
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Enum
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ID
上面的型別僅僅是GraphQL默認內置的型別,當然,為了保證最大的靈活性,GraphQL還可以很靈活的自行創建標量型別,
物件型別(Object Type)
僅有標量型別是不能滿足復雜抽象資料模型的需要,這時候我們可以使用物件型別,
通過物件模型來構建GraphQL中關于一個資料模型的形狀,同時還可以宣告各個模型之間的內在關聯(一對多、一對一或多對多),
物件型別的定義可以參考下圖:
物件模型引入關聯關系
是不是很方便呢?我們可以像設計類圖一樣來設計GraphQL的物件模型,
型別修飾符(Type Modifier)
那么,型別系統僅僅只有型別定義是不夠的,我們還需要對型別進行更廣泛性的描述,
型別修飾符就是用來修飾型別,以達到額外的資料型別要求控制,
比如:
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串列:[Type]
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非空:Type!
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串列非空:[Type]!
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非空串列,串列內容型別非空:[Type!]!
在描述資料模型(模式Schema)時,就可以對欄位施加限制條件,
例如定義了一個名為User的物件型別,并對其欄位進行定義和施加限制條件:
User欄位控制
那么,回傳資料時,像下面這種情況就是不允許的:

Graphql會根據Schema Type來自動回傳正確的資料:
其他型別
除了上面的,Graphql還有一些其他型別來更好的引入面向物件的設計思想:
- 介面型別(Interfaces):其他物件型別實作介面必須包含介面所有的欄位,并具有相同的型別修飾符,才算實作介面,
比如定義了一個介面型別:

那么就可以實作該介面:
聯合型別(Union Types):聯合型別和介面十分相似,但是它并不指定型別之間的任何共同欄位,幾個物件型別共用一個聯合型別,

- 輸入型別(Input Types):更新資料時有用,與常規物件只有關鍵字修飾不一樣,常規物件時 type 修飾,輸入型別是 input 修飾,
比如定義了一個輸入型別:

前端發送變更請求時就可以使用(通過引數來指定輸入的型別):

所以,這樣面向物件的設計方式,真的對后端開發人員特別友好!而且前端MVVM框架流行以來,面向物件的設計思想也越來越流行,前端使用Graphql也會得心應手,

Graphql 技術接入架構
那么,該怎么設計來接入我們現有的系統中呢?
- 將Graphql服務直連資料庫的方式:最簡潔的配置,直接操作資料庫能減少中間環節的性能消耗,
直連資料庫的接入
- 集成現有服務的GraphQL層:這種配置適合于舊服務的改造,尤其是在涉及第三方服務時、依然可以通過原有介面進行互動,
集成現有服務的GraphQL層
- 直連資料庫和集成服務的混合模式:前兩種方式的混合,
混合接入方式
可以說是非常靈活了!你都不用擔心會給你帶來任何的麻煩,
服務端實作
在服務端, GraphQL 服務器可用任何可構建 Web 服務器的語言實作,有以下語言的實作供參考:
- C# / .NET
- Clojure
- Elixir
- Erlang
- Go
- Groovy
- Java
- JavaScript
- Julia
- Kotlin
- Perl
- PHP
- Python
- R
- Ruby
- Rust
- Scala
- Swift
種類繁多,幾乎流行的語言都有支持,
客戶端實作
在客戶端,Graphql Client目前有下面的語言支持:
- C# / .NET
- Clojurescript
- Elm
- Flutter
- Go
- Java / Android
- JavaScript
- Julia
- Swift / Objective-C iOS
- Python
- R
覆寫了眾多客戶端設計語言,而其他語言的支持也在推進中,
Graphql的一些服務
整理了下目前比較流行的服務框架:
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Apollo Engine:一個用于監視 GraphQL 后端的性能和使用的服務,
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Graphcool (github): 一個 BaaS(后端即服務),它為你的應用程式提供了一個 GraphQL 后端,且具有用于管理資料庫和存盤資料的強大的 web ui,
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Tipe (github): 一個 SaaS(軟體即服務)內容管理系統,允許你使用強大的編輯工具創建你 的內容,并通過 GraphQL 或 REST API 從任何地方訪問它,
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AWS AppSync:完全托管的 GraphQL 服務,包含實時訂閱、離線編程和同步、企業級安全特性以及細粒度的授權控制,
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Hasura:一個 BaaS(后端即服務),允許你在 Postgres 上創建資料表、定義權限并使用 GraphQL 介面查詢和操作,
Graphql的一些工具
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graphiql (npm): 一個互動式的運行于瀏覽器中的 GraphQL IDE,
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Graphql Language Service: 一個用于構建 IDE 的 GraphQL 語言服務(診斷、自動完成等) 的介面,
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quicktype (github): 在 TypeScript、Swift、golang、C#、C++ 等語言中為 GraphQL 查 詢生成型別,
想要獲取更多關于Graphql的一些框架、工具,可以去awesome-graphql:一個神奇的社區,維護一系列庫、資源等,地址是
https://github.com/chentsulin/awesome-graphql,
想要學習更多Graphql的知識,可以去GraphQL.cn,
好了,一個入門級的Graphql介紹篇就這樣完結了(盡管篇幅也很大哈哈),
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不知道你懂得它的原理和優點了嗎?
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你對它感興趣嗎?
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看完這篇介紹,有沒有想動手嘗試一下呢?
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你會在你下一個專案中引入Graphql并使用它嗎?
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你對Graphql還有什么疑惑的問題呢?

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