是什么让我放弃了Restful API?了解清楚后我全面拥抱GraphQL!

码农小光 · · 385 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

原文:https://www.toutiao.com/i6833818331884028419
作者:IT研究僧大师兄

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。

image

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。

image

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?

image

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……

image

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!

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:

image

它的工作模式是这样子的:

image

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:

image

再来看GraphQL是怎么做的:

image

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。
image
image
  • 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。
image

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:

image
  1. 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;

  2. 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);

  3. 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。

image

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?

  • 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:

image

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。

image

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。

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。

image

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

image

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:

image

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:

image

那么,返回数据时,像下面这种情况就是不允许的:

image

Graphql会根据Schema Type来自动返回正确的数据:

image

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:

image

那么就可以实现该接口:

image
  • 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。
image
  • 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:

image

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):

image

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。

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。
image
  • 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。
image
  • 直连数据库和集成服务的混合模式:前两种方式的混合。
image

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。

想要学习更多Graphql的知识,可以去GraphQL.cn。


有疑问加站长微信联系(非本文作者)

本文来自:简书

感谢作者:码农小光

查看原文:是什么让我放弃了Restful API?了解清楚后我全面拥抱GraphQL!

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:1006366459

385 次点击  
加入收藏 微博
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传