Frontend-API-Gateway: GraphQL Federation und Schema Stitching

In der Welt der modernen Webanwendungsentwicklung kann die Verwaltung von Daten aus mehreren Quellen eine erhebliche Herausforderung darstellen. Mit zunehmender Komplexität der Anwendungen und der Einführung von Microservices-Architekturen wird ein einheitlicher und effizienter Weg für den Datenzugriff unerlässlich. Ein Frontend-API-Gateway fungiert als zentraler Einstiegspunkt für Client-Anwendungen, aggregiert Daten aus verschiedenen Backend-Diensten und bietet sowohl Entwicklern als auch Endbenutzern eine optimierte Erfahrung. Dieser Blogbeitrag untersucht zwei leistungsstarke Techniken zum Aufbau eines Frontend-API-Gateways: GraphQL Federation und Schema Stitching.

Was ist ein Frontend-API-Gateway?

Ein Frontend-API-Gateway ist ein Architekturmuster, bei dem ein dedizierter Server als Vermittler zwischen Frontend-Clients (z. B. Webbrowsern, mobilen Apps) und mehreren Backend-Diensten fungiert. Es vereinfacht die Datenabfrage durch:

• Datenaggregation: Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Antwort.
• Datentransformation: Anpassung von Datenformaten an die Bedürfnisse des Frontends.
• Abstraktion von Komplexität: Verbergen der Feinheiten von Backend-Diensten vor dem Client.
• Durchsetzung von Sicherheit: Implementierung von Authentifizierungs- und Autorisierungsrichtlinien.
• Leistungsoptimierung: Caching häufig abgerufener Daten und Reduzierung von Netzwerkanfragen.

Im Wesentlichen implementiert es das Backend for Frontend (BFF)-Muster im großen Stil und befähigt Frontend-Teams, mehr Kontrolle über die von ihnen genutzten APIs zu übernehmen. In größeren Organisationen kann die Verwaltung und Kuratierung eigener APIs durch das Frontend zu einer schnelleren Auslieferung und einer geringeren Abhängigkeit von Backend-Teams führen.

Warum GraphQL für ein Frontend-API-Gateway verwenden?

GraphQL ist eine Abfragesprache für APIs und eine Laufzeitumgebung zur Erfüllung dieser Abfragen mit Ihren vorhandenen Daten. Es bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen REST-APIs, die es für den Aufbau von Frontend-API-Gateways besonders geeignet machen:

• Effiziente Datenabfrage: Clients fordern nur die Daten an, die sie benötigen, was Over-Fetching reduziert und die Leistung verbessert.
• Starke Typisierung: GraphQL-Schemata definieren die Struktur der Daten, was bessere Werkzeuge und Validierung ermöglicht.
• Introspektion: Clients können die verfügbaren Daten und Operationen durch Schema-Introspektion entdecken.
• Echtzeitfähigkeiten: GraphQL-Subscriptions ermöglichen Echtzeit-Datenaktualisierungen.

Durch die Nutzung von GraphQL kann ein Frontend-API-Gateway eine flexible, effiziente und entwicklerfreundliche Schnittstelle für den Zugriff auf Daten aus mehreren Backend-Diensten bereitstellen. Dies steht im starken Kontrast zu traditionellen Ansätzen mit mehreren REST-Endpunkten, die jeweils einzeln abgefragt werden müssen und oft mehr Daten zurückgeben als erforderlich.

GraphQL Federation: Ein verteilter Ansatz

Was ist GraphQL Federation?

GraphQL Federation ist eine leistungsstarke Technik zum Aufbau einer verteilten GraphQL-API durch die Zusammensetzung mehrerer GraphQL-Dienste (sogenannte „Subgraphs“) zu einem einzigen, einheitlichen Schema. Jeder Subgraph ist für eine bestimmte Domäne oder Datenquelle verantwortlich, und das Federation-Gateway orchestriert die Abfragen über diese Subgraphs hinweg.

Das Kernkonzept dreht sich um einen Supergraph, ein einziges, einheitliches GraphQL-Schema, das die gesamte API repräsentiert. Dieser Supergraph wird durch die Zusammensetzung kleinerer GraphQL-Schemata, sogenannter Subgraphs, erstellt, von denen jeder einen bestimmten Microservice oder eine Datenquelle darstellt. Das Federation-Gateway ist dafür verantwortlich, eingehende GraphQL-Abfragen an die entsprechenden Subgraphs weiterzuleiten und die Ergebnisse zu einer einzigen Antwort zusammenzufügen.

Wie funktioniert die GraphQL Federation?

1. Subgraph-Definition: Jeder Microservice stellt eine GraphQL-API (einen Subgraph) zur Verfügung, die seine eigenen Daten und Operationen definiert. Diese Schemata enthalten Direktiven, die dem Federation-Gateway mitteilen, wie Typen und Felder aufgelöst werden sollen. Wichtige Direktiven sind `@key`, `@external` und `@requires`.
2. Supergraph-Zusammensetzung: Das Federation-Gateway (z. B. Apollo Gateway) ruft die Schemata von jedem Subgraph ab und setzt sie zu einem einzigen, einheitlichen Schema (dem Supergraph) zusammen. Dieser Prozess umfasst die Lösung von Typ- und Feldkonflikten und die Herstellung von Beziehungen zwischen Typen über verschiedene Subgraphs hinweg.
3. Abfrageplanung und -ausführung: Wenn ein Client eine GraphQL-Abfrage an das Gateway sendet, analysiert das Gateway die Abfrage und bestimmt, welche Subgraphs zur Erfüllung der Anfrage abgefragt werden müssen. Es verteilt dann die Abfrage an die entsprechenden Subgraphs, sammelt die Ergebnisse und kombiniert sie zu einer einzigen Antwort, die an den Client zurückgegeben wird.

Beispiel: E-Commerce-Plattform mit GraphQL Federation

Stellen Sie sich eine E-Commerce-Plattform mit separaten Microservices für Produkte, Kunden und Bestellungen vor.

• Produkte-Subgraph: Verwaltet Produktinformationen (Name, Beschreibung, Preis usw.).
• Kunden-Subgraph: Verwaltet Kundendaten (Name, Adresse, E-Mail usw.).
• Bestellungen-Subgraph: Verwaltet Bestellinformationen (Bestell-ID, Kunden-ID, Produkt-IDs, Gesamtbetrag usw.).

Jeder Subgraph stellt eine GraphQL-API zur Verfügung, und das Federation-Gateway setzt diese APIs zu einem einzigen Supergraph zusammen. Ein Client kann dann den Supergraph abfragen, um Informationen über Produkte, Kunden und Bestellungen in einer einzigen Anfrage abzurufen.

Zum Beispiel könnte eine Abfrage, um den Namen eines Kunden und seine Bestellhistorie abzurufen, so aussehen:

query GetCustomerAndOrders($customerId: ID!) {
  customer(id: $customerId) {
    id
    name
    orders {
      id
      orderDate
      totalAmount
    }
  }
}

Das Federation-Gateway würde diese Abfrage an die Subgraphs für Kunden und Bestellungen weiterleiten, die erforderlichen Daten abrufen und sie zu einer einzigen Antwort kombinieren.

Vorteile der GraphQL Federation

• Vereinfachter Datenzugriff: Clients interagieren mit einem einzigen GraphQL-Endpunkt, unabhängig von den zugrunde liegenden Datenquellen.
• Verbesserte Leistung: Die Datenabfrage wird optimiert, indem nur die notwendigen Daten von jedem Subgraph abgerufen werden.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Jeder Subgraph kann unabhängig skaliert werden, was eine bessere Ressourcennutzung ermöglicht.
• Dezentralisierte Entwicklung: Teams können Subgraphs unabhängig entwickeln und bereitstellen, was Agilität und Innovation fördert.
• Schema-Governance: Das Federation-Gateway erzwingt die Konsistenz und Kompatibilität der Schemata über alle Subgraphs hinweg.

Tools für die GraphQL Federation

• Apollo Federation: Eine beliebte Open-Source-Implementierung von GraphQL Federation, die ein Gateway, eine Schema-Registry und Werkzeuge zum Erstellen und Verwalten von föderierten GraphQL-APIs bietet. Apollo Federation ist bekannt für seine Skalierbarkeit und robuste Fehlerbehandlung.
• GraphQL Hive: Dieses Tool bietet eine Schema-Registry und Governance für föderierte GraphQL-Dienste mit Funktionen wie Änderungserkennung, Nutzungsanalyse und Schema-Prüfungen. Es verbessert die Sichtbarkeit und Kontrolle über den Supergraph.

Schema Stitching: Ein alternativer Ansatz

Was ist Schema Stitching?

Schema Stitching ist eine weitere Technik zur Kombination mehrerer GraphQL-Schemata in einem einzigen, einheitlichen Schema. Im Gegensatz zur Federation erfordert Schema Stitching typischerweise einen manuelleren Prozess, um zu definieren, wie Typen und Felder aus verschiedenen Schemata verbunden werden. Während Federation als eine modernere und robustere Lösung gilt, kann Schema Stitching eine praktikable Option für einfachere Anwendungsfälle oder bei der Migration von bestehenden GraphQL-APIs sein.

Wie funktioniert Schema Stitching?

1. Schema-Definition: Jeder Microservice stellt eine GraphQL-API mit seinem eigenen Schema zur Verfügung.
2. Stitching-Logik: Eine Stitching-Schicht (oft implementiert mit Bibliotheken wie GraphQL Tools) definiert, wie Typen und Felder aus verschiedenen Schemata verbunden werden. Dies beinhaltet das Schreiben von Resolver-Funktionen, die Daten von den zugrunde liegenden Diensten abrufen und sie dem einheitlichen Schema zuordnen.
3. Einheitliches Schema: Die Stitching-Schicht kombiniert die einzelnen Schemata zu einem einzigen, einheitlichen Schema, das dem Client zur Verfügung gestellt wird.

Beispiel: Verknüpfung von Produkten und Bewertungen

Stellen Sie sich zwei separate GraphQL-Dienste vor: einen für Produkte und einen anderen für Bewertungen.

• Produkte-Dienst: Liefert Informationen über Produkte (ID, Name, Beschreibung, Preis).
• Bewertungen-Dienst: Liefert Bewertungen für Produkte (ID, Produkt-ID, Bewertung, Kommentar).

Mit Schema Stitching können Sie ein einheitliches Schema erstellen, das es Clients ermöglicht, Produktinformationen und Bewertungen in einer einzigen Abfrage abzurufen.

Sie würden eine Resolver-Funktion in der Stitching-Schicht definieren, die Bewertungen für eine gegebene Produkt-ID vom Bewertungen-Dienst abruft und sie dem Produkttyp im einheitlichen Schema hinzufügt.

// Beispiel (konzeptionell): Stitching-Logik mit GraphQL Tools
const { stitchSchemas } = require('@graphql-tools/stitch');

const productsSchema = ... // Definieren Sie Ihr Produktschema
const reviewsSchema = ... // Definieren Sie Ihr Bewertungsschema

const stitchedSchema = stitchSchemas({
  subschemas: [
    {
      schema: productsSchema,
    },
    {
      schema: reviewsSchema,
      transforms: [
        {
          transformSchema: (schema) => schema,
          transformRequest: (originalRequest) => {
            return originalRequest;
          },
          transformResult: (originalResult) => {
            return originalResult;
          }
        }
      ],
    },
  ],
  typeDefs: `
    extend type Product {
      reviews: [Review]
    }
  `,
  resolvers: {
    Product: {
      reviews: {
        resolve: (product, args, context, info) => {
          // Bewertungen für das Produkt vom Bewertungen-Dienst abrufen
          return fetchReviewsForProduct(product.id);
        },
      },
    },
  },
});

Dieses Beispiel demonstriert das Kernkonzept des Zusammenfügens von Schemata. Beachten Sie die Notwendigkeit benutzerdefinierter Resolver, um das `reviews`-Feld abzurufen. Dieser zusätzliche Aufwand für die Programmierung von Resolvern für jede Beziehung kann den Entwicklungsprozess im Vergleich zur Verwendung von Federation verlangsamen.

Vorteile von Schema Stitching

• Einheitliche API: Clients greifen auf einen einzigen GraphQL-Endpunkt zu, was den Datenzugriff vereinfacht.
• Inkrementelle Einführung: Schema Stitching kann schrittweise implementiert werden, sodass Sie allmählich zu einer einheitlichen API migrieren können.
• Flexibilität: Schema Stitching bietet mehr Kontrolle darüber, wie Schemata kombiniert werden, sodass Sie die Stitching-Logik an spezifische Bedürfnisse anpassen können.

Nachteile von Schema Stitching

• Manuelle Konfiguration: Schema Stitching erfordert die manuelle Konfiguration der Stitching-Logik, was komplex und zeitaufwändig sein kann.
• Leistungs-Overhead: Resolver-Funktionen können einen Leistungs-Overhead verursachen, insbesondere wenn sie komplexe Datentransformationen beinhalten.
• Begrenzte Skalierbarkeit: Schema Stitching kann schwieriger zu skalieren sein als Federation, da die Stitching-Logik typischerweise zentralisiert ist.
• Schema-Eigentümerschaft: Kann zu Unklarheiten bei der Schema-Eigentümerschaft führen, insbesondere wenn verschiedene Teams die verknüpften Dienste verwalten.

Tools für Schema Stitching

• GraphQL Tools: Eine beliebte Bibliothek zum Erstellen und Bearbeiten von GraphQL-Schemata, einschließlich Unterstützung für Schema Stitching.
• GraphQL Mesh: GraphQL Mesh ermöglicht es Ihnen, die GraphQL-Abfragesprache zu verwenden, um auf Daten aus verschiedenen Quellen wie REST-APIs, Datenbanken und gRPC zuzugreifen. Es kann diese APIs zu einem einheitlichen GraphQL-Schema zusammenfügen.

GraphQL Federation vs. Schema Stitching: Ein Vergleich

Sowohl GraphQL Federation als auch Schema Stitching bieten Möglichkeiten, mehrere GraphQL-Schemata zu einer einzigen API zu kombinieren, unterscheiden sich jedoch in ihrem Ansatz und ihren Fähigkeiten.

Merkmal	GraphQL Federation	Schema Stitching
Ansatz	Verteilt, automatisierte Zusammensetzung	Zentralisiert, manuelle Konfiguration
Komplexität	Geringere Komplexität bei Wartung und Skalierung	Höhere Komplexität durch manuelle Resolver-Logik
Skalierbarkeit	Entwickelt für große, verteilte Systeme	Weniger skalierbar, typischerweise für kleinere Anwendungen verwendet
Schema-Governance	Integrierte Schema-Governance und -Validierung	Erfordert manuelle Schema-Verwaltung und -Koordination
Werkzeuge	Starkes Ökosystem von Werkzeugen und Bibliotheken (z. B. Apollo Federation)	Erfordert mehr benutzerdefinierte Werkzeuge und Konfiguration
Anwendungsfälle	Microservices-Architekturen, große APIs, dezentralisierte Entwicklung	Kleinere Anwendungen, inkrementelle Migration, spezifische Anpassungsanforderungen

Wann sollte man GraphQL Federation verwenden: Wählen Sie Federation, wenn Sie eine komplexe Microservices-Architektur haben, Ihre API skalieren müssen und unabhängigen Teams die Verwaltung ihrer eigenen Subgraphs ermöglichen möchten. Es vereinfacht auch die Schema-Verwaltung und -Governance.

Wann sollte man Schema Stitching verwenden: Erwägen Sie Schema Stitching, wenn Sie eine einfachere API haben, mehr Kontrolle über die Stitching-Logik benötigen oder von bestehenden GraphQL-APIs migrieren. Seien Sie sich jedoch der potenziellen Komplexität und Skalierbarkeitsbeschränkungen bewusst.

Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung

Unabhängig davon, ob Sie sich für GraphQL Federation oder Schema Stitching entscheiden, ist die Implementierung von Authentifizierung und Autorisierung entscheidend für die Sicherung Ihres Frontend-API-Gateways. Es gibt mehrere Ansätze, die Sie verfolgen können:

• Authentifizierung auf Gateway-Ebene: Das API-Gateway übernimmt die Authentifizierung und Autorisierung, bevor Anfragen an die Backend-Dienste weitergeleitet werden. Dieser Ansatz zentralisiert die Sicherheitslogik und vereinfacht die Backend-Dienste. Gängige Methoden sind die Validierung von JWT (JSON Web Token) und OAuth 2.0.
• Authentifizierung auf Dienstebene: Jeder Backend-Dienst übernimmt seine eigene Authentifizierung und Autorisierung. Dieser Ansatz bietet eine granularere Kontrolle über die Sicherheit, kann aber komplexer zu verwalten sein.
• Hybridansatz: Eine Kombination aus Authentifizierung auf Gateway- und Dienstebene. Das Gateway übernimmt die anfängliche Authentifizierung, und die Backend-Dienste führen granularere Autorisierungsprüfungen durch.

Beispiel: JWT-Authentifizierung mit Apollo Federation

Mit Apollo Federation können Sie das Gateway so konfigurieren, dass es JWT-Token validiert, die in den Anfrage-Headern enthalten sind. Das Gateway kann dann die aus dem Token extrahierten Benutzerinformationen an die Subgraphs weitergeben, die diese Informationen zur Autorisierung verwenden können.

// Beispiel (konzeptionell): Apollo Gateway-Konfiguration mit JWT-Validierung
const { ApolloGateway } = require('@apollo/gateway');

const gateway = new ApolloGateway({
  serviceList: [
    // ... Ihre Subgraph-Konfigurationen
  ],
  buildService: ({ name, url }) => {
    return new MyCustomService({
      name,  // Name des Subgraphs
      url,   // URL des Subgraphs
    });
  },
});

class MyCustomService extends RemoteGraphQLDataSource {
  willSendRequest({ request, context }) {
    // Benutzer aus dem Kontext abrufen
    const user = context.user;

    // Benutzer-ID zu den Anfrage-Headern hinzufügen
    if (user) {
      request.http.headers.set('user-id', user.id);
    }
  }
}

In diesem Beispiel wird ein benutzerdefinierter Dienst erstellt, um die ausgehenden Anfragen zu ändern und die aus dem JWT abgeleitete Benutzer-ID hinzuzufügen. Die nachgelagerten Dienste können diese ID dann für Autorisierungsprüfungen verwenden.

Caching-Strategien zur Leistungsoptimierung

Caching ist unerlässlich, um die Leistung eines Frontend-API-Gateways zu verbessern. Durch das Caching häufig abgerufener Daten können Sie die Last auf den Backend-Diensten reduzieren und die Antwortzeiten für Clients verbessern. Hier sind einige Caching-Strategien:

• HTTP-Caching: Nutzen Sie HTTP-Caching-Mechanismen (z. B. `Cache-Control`-Header), um Antworten im Browser und in zwischengeschalteten Proxys zu cachen.
• In-Memory-Caching: Verwenden Sie In-Memory-Caches (z. B. Redis, Memcached), um häufig abgerufene Daten auf dem Gateway zu cachen.
• CDN-Caching: Nutzen Sie Content Delivery Networks (CDNs), um statische Assets und API-Antworten näher am Client zu cachen.
• GraphQL-Query-Caching: Cachen Sie die Ergebnisse von GraphQL-Abfragen basierend auf ihrem Abfrage-String und ihren Variablen. Dies kann besonders effektiv für häufig ausgeführte Abfragen sein. Apollo Server bietet integrierte Unterstützung für das Query-Caching.

Bei der Implementierung von Caching sollten Sie Strategien zur Cache-Invalidierung berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Clients aktuelle Daten erhalten. Gängige Strategien sind:

• Zeitbasiertes Ablaufdatum: Legen Sie eine feste Ablaufzeit für zwischengespeicherte Daten fest.
• Ereignisbasierte Invalidierung: Invalidieren Sie den Cache, wenn sich Daten in den Backend-Diensten ändern. Dies kann mithilfe von Webhooks oder Message Queues erreicht werden.

Überwachung und Beobachtbarkeit

Überwachung und Beobachtbarkeit (Observability) sind entscheidend, um die Gesundheit und Leistung Ihres Frontend-API-Gateways sicherzustellen. Implementieren Sie eine umfassende Überwachung, um wichtige Metriken zu verfolgen, wie zum Beispiel:

• Anfragelatenz: Die Zeit, die zur Verarbeitung einer Anfrage benötigt wird.
• Fehlerraten: Der Prozentsatz der Anfragen, die zu Fehlern führen.
• Durchsatz: Die Anzahl der pro Zeiteinheit verarbeiteten Anfragen.
• Ressourcennutzung: CPU-, Speicher- und Netzwerkauslastung des Gateways und der Backend-Dienste.

Verwenden Sie Tracing, um Anfragen zu verfolgen, während sie durch das System fließen, und identifizieren Sie Engpässe und Leistungsprobleme. Logging liefert wertvolle Einblicke in das Verhalten des Gateways und der Backend-Dienste.

Tools für Überwachung und Beobachtbarkeit umfassen:

• Prometheus: Ein Open-Source-Überwachungs- und Alarmsystem.
• Grafana: Ein Werkzeug zur Datenvisualisierung und Überwachung.
• Jaeger: Ein Open-Source-System für verteiltes Tracing.
• Datadog: Eine Überwachungs- und Sicherheitsplattform für Cloud-Anwendungen.
• New Relic: Eine digitale Intelligenzplattform zur Überwachung und Verbesserung der Softwareleistung.

Durch die Implementierung einer robusten Überwachung und Beobachtbarkeit können Sie Probleme proaktiv identifizieren und beheben und so die Zuverlässigkeit und Leistung Ihres Frontend-API-Gateways sicherstellen.

Fazit

Ein mit GraphQL Federation oder Schema Stitching erstelltes Frontend-API-Gateway kann den Datenzugriff erheblich vereinfachen, die Leistung verbessern und die Entwicklererfahrung in modernen Webanwendungen steigern. GraphQL Federation bietet eine leistungsstarke und skalierbare Lösung zur Zusammensetzung verteilter GraphQL-APIs, während Schema Stitching einen flexibleren Ansatz zur Kombination bestehender Schemata bietet. Indem Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und die Kompromisse zwischen diesen Techniken sorgfältig abwägen, können Sie den besten Ansatz für den Aufbau eines robusten und effizienten Frontend-API-Gateways wählen.

Denken Sie daran, eine ordnungsgemäße Authentifizierung und Autorisierung, Caching-Strategien sowie Überwachung und Beobachtbarkeit zu implementieren, um die Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit Ihres Gateways zu gewährleisten. Indem Sie diese Best Practices anwenden, können Sie das volle Potenzial von GraphQL ausschöpfen und moderne Webanwendungen erstellen, die außergewöhnliche Benutzererfahrungen bieten.