背景
rest作为一种现代网络应用非常流行的软件架构风格,自从roy fielding博士在2000年他的博士论文中提出来到现在已经有了20年的历史。它的简单易用性,可扩展性,伸缩性受到广大web开发者的喜爱。
rest 的 api 配合json格式的数据交换,使得前后端分离、数据交互变得非常容易,而且也已经成为了目前web领域最受欢迎的软件架构设计模式。
但随着rest api的流行和发展,它的缺点也暴露了出来:
滥用rest接口,导致大量相似度很高(具有重复性)的api越来越冗余。
对于前端而言:rest api粒度较粗,难以一次性符合前端的数据要求,前端需要分多次请求接口数据。增加了前端人员的工作量。
对于后端而言:前端需要的数据往往在不同的地方具有相似性,但却又不同,比如针对同样的用户信息,有的地方只需要用户简要信息(比如头像、昵称),有些地方需要详细的信息,这就需要开发不同的接口来满足这些需求。当这样的相似但又不同的地方多的时候,就需要开发更多的接口来满足前端的需要。增加了后端开发人员的工作量和重复度。
那我们来分析一下,当前端需求变化,涉及到改动旧需求时,会有以下这些情况:
「做加法:」
产品需求增加,页面需要增加功能,数据也就相应的要增加显示,那么rest接口也需要做增加,这种无可厚非。
「做减法:」
产品需求减少,页面需要减少功能,或者减少某些信息显示,那么数据就要做减法。
一种通常懒惰的做法是,前端不与后端沟通,仅在前端对数据选择性显示。
因为后端接口能够满足数据需要,仅仅是在做显示的时候对数据进行了选择性显示,但接口的数据是存在冗余的,这种情况一个是存在数据泄露风险,另外就是数据量过大时造成网络流量过大,页面加载缓慢,用户流量费白白消耗,用户体验就会下降。
另外一种做法就是告知后端,要么开发新的接口,要么,修改旧接口,删掉冗余字段。
但一般来说,开发新接口往往是后端开发人员会选择的方案,因为这个方案对现有系统的影响最低,不会有额外的风险。
修改旧接口删除冗余数据的方案往往开发人员不会选择,这是为什么呢?
这就涉及到了系统的稳定性问题了,旧接口往往不止是一个地方在用,很有可能很多页面、设置不同客户端、不同服务都调用了这个接口获取数据,不做详细的调查,是不可能知道到底旧接口被调用了多少次,一旦改动旧接口,涉及范围可能非常大,往往会引起其他地方出现崩溃。改动旧接口成本太高,所以往往不会被采取。
「同时做加减法:」
既有加法,又有减法,其实这种就跟新需求没啥区别,前端需要重做页面,后端需要新写接口满足前端需要,但是旧接口还是不能轻举妄动(除非确定只有这一处调用才可以删除)。
往往这个时候,其实用到的数据大多都是来自于同一个do或者dto,不过是在rest接口组装数据时,用不同的vo来封装不同字段,或者,使用同样的vo,组装数据时做删减。
看到这些问题是不是觉得令人头大?
所以需求频繁改动是万恶之源,当产品小哥哥改动需求时,程序员小哥哥可能正提着铁锹赶来......
那么有没有一种方案或者框架,可以使得在用到同一个领域模型(do或者dto)的数据时,前端对于这个模型的数据字段需求的改动,后端可以根据前端的改动和需要,自动适配,自动组装需要的字段,返回给前端呢?如果能这样做的话,那么后端程序猿小哥可能要开心死了,前端妹子也不用那么苦口婆心地劝说后端小哥哥了。
所以graphql隆重出世了!那么问题来了!
part 1 what is graphql
graphql简介
graphql是一种新的api标准,它提供了一种比rest更有效、更强大和更灵活的替代方案。
它是由facebook开发并开源的,现在由来自世界各地的公司和个人组成的大型社区维护。
graphql本质上是一种基于api的查询语言,现在大多数应用程序都需要从服务器中获取数据,这些数据存储可能存储在数据库中,api的职责是提供与应用程序需求相匹配的存储数据的接口。
它是数据库无关的,而且可以在使用api的任何环境中有效使用,我们可以理解为graphql是基于api之上的一层封装,目的是为了更好,更灵活的适用于业务的需求变化。
简单的来说,它
它的工作模式是这样子的:
graphql 对比 rest api 有什么好处?
rest api 的接口灵活性差、接口操作流程繁琐,graphql 的声明式数据获取,使得接口数据精确返回,数据查询流程简洁,照顾了客户端的灵活性。
客户端拓展功能时要不断编写新接口(依赖于服务端),graphql 中一个服务仅暴露一个 graphql 层,消除了服务器对数据格式的硬性规定,客户端按需请求数据,可进行单独维护和改进。
rest api 基于http协议,不能灵活选择网络协议,而传输层无关、数据库技术无关使得 graphql 有更加灵活的技术栈选择,能够实现在网络协议层面优化应用。
举个经典的例子:前端向后端请求一个book对象的数据及其作者信息。
我用动图来分别演示下rest和graphql是怎么样的一个过程。
先看rest api的做法:
rest api获取数据
再来看graphql是怎么做的:
graphql获取数据
可以看出其中的区别:
与rest多个endpoint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端点,所有的请求都访问这个暴露出来的唯一端点。
endpoints对比
rest api's endpoints
graphql 实际上将多个 http 请求聚合成了一个请求,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 comment 和 author 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,因此graphql又可以被看成是图数据库的形式。
图数据库模式的数据查询
那我们已经能看到graphql的先进性,接下来看看它是怎么做的。
graphql 思考模式
使用graphql接口设计获取数据需要三步:
graphql获取数据三步骤
首先要设计数据模型,用来描述数据对象,它的作用可以看做是vo,用于告知graphql如何来描述定义的数据,为下一步查询返回做准备;
前端使用模式查询语言(schema)来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段(称之为声明式数据获取);
后端graphql通过前端传过来的请求,根据需要,自动组装数据字段,返回给前端。
graphql的这种思考模式是不是完美解决了之前遇到的问题呢?!
总结它的好处:
在它的设计思想中,graphql 以图的形式将整个 web 服务中的资源展示出来,客户端可以按照其需求自行调用,类似添加字段的需求其实就不再需要后端多次修改了。
创建graphql服务器的最终目标是:
允许查询通过图和节点的形式去获取数据。
是什么让我放弃了restful api?了解清楚后我全面拥抱graphql
graphql执行逻辑
有人会问:
使用了graphql就要完全抛弃rest了吗?
graphql需要直接对接数据库吗?
使用graphql需要对现有的后端服务进行大刀阔斧的修改吗?
答案是:no!不需要!
它完全可以以一种不侵入的方式来部署,将它作为前后端的中间服务,也就是,现在开始逐渐流行的 前端 —— 中端 —— 后端 的三层结构模式来部署!
那就来看一下这样的部署模式图:
graphql执行逻辑
也就是说,完全可以搭建一个graphql服务器,专门来处理前端请求,并处理后端服务获取的数据,重新进行组装、筛选、过滤,将完美符合前端需要的数据返回。
新的开发需求可以直接就使用graphql服务来获取数据了,以前已经上线的功能无需改动,还是使用原有请求调用rest接口的方式,最低程度的降低更换graphql带来的技术成本问题!
如果没有那么多成本来支撑改造,那么就不需要改造!
只有当原有需求发生变化,需要对原功能进行修改时,就可以换成graphql了。
graphql应用的基本架构
下图是一个 graphql 应用的基本架构,其中客户端只和 graphql 层进行 api 交互,而 graphql 层再往后接入各种数据源。这样一来,只要是数据源有的数据, graphql 层都可以让客户端按需获取,不必专门再去定接口了。
graphql应用基本架构
一个graphql服务仅暴露一个 graphql endpoint,可以按照业务来进行区分,部署多个graphql服务,分管不同的业务数据,这样就可以避免单服务器压力过大的问题了。
graphql特点总结
声明式数据获取(可以对api进行查询): 声明式的数据查询带来了接口的精确返回,服务器会按数据查询的格式返回同样结构的 json 数据、真正照顾了客户端的灵活性。
一个微服务仅暴露一个 graphql 层:一个微服务只需暴露一个graphql endpoint,客户端请求相应数据只通过该端点按需获取,不需要再额外定义其他接口。
传输层无关、数据库技术无关:带来了更灵活的技术栈选择,比如我们可以选择对移动设备友好的协议,将网络传输数据量最小化,实现在网络协议层面优化应用。
part 2 schema & type
graphql支持的数据操作
graphql对数据支持的操作有:
查询(query):获取数据的基本查询。
变更(mutation):支持对数据的增删改等操作。
订阅(subscription):用于监听数据变动、并靠websocket等协议推送变动的消息给对方。
graphql支持的操作
graphql的核心概念:图表模式(schema)
要想要设计graphql的数据模型,用来描述你的业务数据,那么就必须要有一套schema语法来做支撑。
想要描述数据,就必须离不开数据类型的定义。所以graphql设计了一套schema模式(可以理解为语法),其中最重要的就是数据类型的定义和支持。
那么类型(type)就是模式(schema)最核心的东西了。
什么是类型?
对于数据模型的抽象是通过类型(type)来描述的,每一个类型有若干字段(field)组成,每个字段又分别指向某个类型(type)。这很像java、c#中的类(class)。
graphql的type简单可以分为两种,一种叫做scalar type(标量类型),另一种叫做object type(对象类型)。
那么就分别来介绍下两种类型。
标量类型(scalar type)
标量是graphql类型系统中最小的颗粒。类似于java、c#中的基本类型。
其中内建标量主要有:
string
int
float
boolean
enum
id
scalar type
上面的类型仅仅是graphql默认内置的类型,当然,为了保证最大的灵活性,graphql还可以很灵活的自行创建标量类型。
对象类型(object type)
仅有标量类型是不能满足复杂抽象数据模型的需要,这时候我们可以使用对象类型。
通过对象模型来构建graphql中关于一个数据模型的形状,同时还可以声明各个模型之间的内在关联(一对多、一对一或多对多)。
对象类型的定义可以参考下图:
对象模型引入关联关系
是不是很方便呢?我们可以像设计类图一样来设计graphql的对象模型。
类型修饰符(type modifier)
那么,类型系统仅仅只有类型定义是不够的,我们还需要对类型进行更广泛性的描述。
类型修饰符就是用来修饰类型,以达到额外的数据类型要求控制。
比如:
列表:[type]
非空:type!
列表非空:[type]!
非空列表,列表内容类型非空:[type!]!
在描述数据模型(模式schema)时,就可以对字段施加限制条件。
例如定义了一个名为user的对象类型,并对其字段进行定义和施加限制条件:
user字段控制
那么,返回数据时,像下面这种情况就是不允许的:
错误的表示
graphql会根据schema type来自动返回正确的数据:
正确的表示
其他类型
除了上面的,graphql还有一些其他类型来更好的引入面向对象的设计思想:
接口类型(interfaces):其他对象类型实现接口必须包含接口所有的字段,并具有相同的类型修饰符,才算实现接口。
比如定义了一个接口类型:
那么就可以实现该接口:
联合类型(union types):联合类型和接口十分相似,但是它并不指定类型之间的任何共同字段。几个对象类型共用一个联合类型。
输入类型(input types):更新数据时有用,与常规对象只有关键字修饰不一样,常规对象时 type 修饰,输入类型是 input 修饰。
比如定义了一个输入类型:
前端发送变更请求时就可以使用(通过参数来指定输入的类型):
所以,这样面向对象的设计方式,真的对后端开发人员特别友好!而且前端mvvm框架流行以来,面向对象的设计思想也越来越流行,前端使用graphql也会得心应手。
part 3 graphql技术接入架构
graphql 技术接入架构
那么,该怎么设计来接入我们现有的系统中呢?
将graphql服务直连数据库的方式:最简洁的配置,直接操作数据库能减少中间环节的性能消耗。
直连数据库的接入
集成现有服务的graphql层:这种配置适合于旧服务的改造,尤其是在涉及第三方服务时、依然可以通过原有接口进行交互。
集成现有服务的graphql层
直连数据库和集成服务的混合模式:前两种方式的混合。
混合接入方式
可以说是非常灵活了!你都不用担心会给你带来任何的麻烦。
服务端实现
在服务端, graphql 服务器可用任何可构建 web 服务器的语言实现。有以下语言的实现供参考:
c# / .net
clojure
elixir
erlang
go
groovy
java
javascript
julia
kotlin
perl
php
python
r
ruby
rust
scala
swift
种类繁多,几乎流行的语言都有支持。
客户端实现
在客户端,graphql client目前有下面的语言支持:
c# / .net
clojurescript
elm
flutter
go
java / android
javascript
julia
swift / objective-c ios
python
r
覆盖了众多客户端设计语言,而其他语言的支持也在推进中。
graphql的一些服务
整理了下目前比较流行的服务框架:
apollo engine:一个用于监视 graphql 后端的性能和使用的服务。
graphcool (github): 一个 baas(后端即服务),它为你的应用程序提供了一个 graphql 后端,且具有用于管理数据库和存储数据的强大的 web ui。
tipe (github): 一个 saas(软件即服务)内容管理系统,允许你使用强大的编辑工具创建你 的内容,并通过 graphql 或 rest api 从任何地方访问它。
aws appsync:完全托管的 graphql 服务,包含实时订阅、离线编程和同步、企业级安全特性以及细粒度的授权控制。
hasura:一个 baas(后端即服务),允许你在 postgres 上创建数据表、定义权限并使用 graphql 接口查询和操作。
graphql的一些工具
graphiql (npm): 一个交互式的运行于浏览器中的 graphql ide。
graphql language service: 一个用于构建 ide 的 graphql 语言服务(诊断、自动完成等) 的接口。
quicktype (github): 在 typescript、swift、golang、c#、c++ 等语言中为 graphql 查 询生成类型。
想要获取更多关于graphql的一些框架、工具,可以去awesome-graphql:一个神奇的社区,维护一系列库、资源等,地址是
https://github.com/chentsulin/awesome-graphql
好了,一个入门级的graphql介绍篇就这样完结了(尽管篇幅也很大哈哈)。
不知道你懂得它的原理和优点了吗?
你对它感兴趣吗?
看完这篇介绍,有没有想动手尝试一下呢?
你会在你下一个项目中引入graphql并使用它吗?
你对graphql还有什么疑惑的问题呢?
原文标题:我为什么要放弃 restful,选择拥抱 graphql
文章出处:【微信公众号:linux爱好者】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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