GraphQL-Schema-Design: Skalierbare Muster für globale APIs

GraphQL hat sich als eine leistungsstarke Alternative zu traditionellen REST-APIs etabliert und bietet Clients die Flexibilität, genau die Daten anzufordern, die sie benötigen. Wenn Ihre GraphQL-API jedoch an Komplexität und Umfang zunimmt – insbesondere, wenn sie eine globale Zielgruppe mit unterschiedlichen Datenanforderungen bedient – wird ein sorgfältiges Schema-Design entscheidend für Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Leistung. Dieser Artikel untersucht mehrere skalierbare GraphQL-Schema-Designmuster, die Ihnen helfen, robuste APIs zu erstellen, die den Anforderungen einer globalen Anwendung gewachsen sind.

Die Bedeutung eines skalierbaren Schema-Designs

Ein gut gestaltetes GraphQL-Schema ist die Grundlage einer erfolgreichen API. Es legt fest, wie Clients mit Ihren Daten und Diensten interagieren können. Ein schlechtes Schema-Design kann zu einer Reihe von Problemen führen, darunter:

• Leistungsengpässe: Ineffiziente Abfragen und Resolver können Ihre Datenquellen überlasten und die Antwortzeiten verlangsamen.
• Wartbarkeitsprobleme: Ein monolithisches Schema wird mit wachsender Anwendung immer schwieriger zu verstehen, zu ändern und zu testen.
• Sicherheitslücken: Schlecht definierte Zugriffskontrollen können sensible Daten für unbefugte Benutzer zugänglich machen.
• Eingeschränkte Skalierbarkeit: Ein eng gekoppeltes Schema erschwert die Verteilung Ihrer API auf mehrere Server oder Teams.

Bei globalen Anwendungen verstärken sich diese Probleme. Verschiedene Regionen können unterschiedliche Datenanforderungen, regulatorische Beschränkungen und Leistungserwartungen haben. Ein skalierbares Schema-Design ermöglicht es Ihnen, diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen.

Grundprinzipien des skalierbaren Schema-Designs

Bevor wir uns mit spezifischen Mustern befassen, lassen Sie uns einige Grundprinzipien skizzieren, die Ihr Schema-Design leiten sollten:

• Modularität: Unterteilen Sie Ihr Schema in kleinere, unabhängige Module. Dies erleichtert das Verstehen, Ändern und Wiederverwenden einzelner Teile Ihrer API.
• Komponierbarkeit: Gestalten Sie Ihr Schema so, dass verschiedene Module leicht kombiniert und erweitert werden können. Dies ermöglicht es Ihnen, neue Features und Funktionalitäten hinzuzufügen, ohne bestehende Clients zu stören.
• Abstraktion: Verbergen Sie die Komplexität Ihrer zugrunde liegenden Datenquellen und Dienste hinter einer gut definierten GraphQL-Schnittstelle. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Implementierung zu ändern, ohne die Clients zu beeinträchtigen.
• Konsistenz: Behalten Sie eine konsistente Namenskonvention, Datenstruktur und Fehlerbehandlungsstrategie in Ihrem gesamten Schema bei. Dies erleichtert es den Clients, Ihre API zu erlernen und zu verwenden.
• Leistungsoptimierung: Berücksichtigen Sie die Leistungsauswirkungen in jeder Phase des Schema-Designs. Verwenden Sie Techniken wie Data Loader und Feld-Aliasing, um die Anzahl der Datenbankabfragen und Netzwerkanfragen zu minimieren.

Skalierbare Schema-Designmuster

Hier sind mehrere skalierbare Schema-Designmuster, die Sie verwenden können, um robuste GraphQL-APIs zu erstellen:

1. Schema Stitching

Schema Stitching ermöglicht es Ihnen, mehrere GraphQL-APIs zu einem einzigen, einheitlichen Schema zu kombinieren. Dies ist besonders nützlich, wenn verschiedene Teams oder Dienste für unterschiedliche Teile Ihrer Daten verantwortlich sind. Es ist, als hätte man mehrere Mini-APIs, die über eine „Gateway“-API miteinander verbunden werden.

So funktioniert es:

1. Jedes Team oder jeder Dienst stellt seine eigene GraphQL-API mit eigenem Schema bereit.
2. Ein zentraler Gateway-Dienst verwendet Schema-Stitching-Tools (wie Apollo Federation oder GraphQL Mesh), um diese Schemas zu einem einzigen, einheitlichen Schema zusammenzuführen.
3. Clients interagieren mit dem Gateway-Dienst, der Anfragen an die entsprechenden zugrunde liegenden APIs weiterleitet.

Beispiel:

Stellen Sie sich eine E-Commerce-Plattform mit separaten APIs für Produkte, Benutzer und Bestellungen vor. Jede API hat ihr eigenes Schema:

  
    # Produkte-API
    type Product {
      id: ID!
      name: String!
      price: Float!
    }

    type Query {
      product(id: ID!): Product
    }

    # Benutzer-API
    type User {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type Query {
      user(id: ID!): User
    }

    # Bestellungen-API
    type Order {
      id: ID!
      userId: ID!
      productId: ID!
      quantity: Int!
    }

    type Query {
      order(id: ID!): Order
    }
  

Der Gateway-Dienst kann diese Schemas zusammenfügen, um ein einheitliches Schema zu erstellen:

  
    type Product {
      id: ID!
      name: String!
      price: Float!
    }

    type User {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type Order {
      id: ID!
      user: User! @relation(field: "userId")
      product: Product! @relation(field: "productId")
      quantity: Int!
    }

    type Query {
      product(id: ID!): Product
      user(id: ID!): User
      order(id: ID!): Order
    }
  

Beachten Sie, wie der Typ Order jetzt Verweise auf User und Product enthält, obwohl diese Typen in separaten APIs definiert sind. Dies wird durch Schema-Stitching-Direktiven (wie @relation in diesem Beispiel) erreicht.

Vorteile:

• Dezentralisierte Zuständigkeit: Jedes Team kann seine eigenen Daten und seine API unabhängig verwalten.
• Verbesserte Skalierbarkeit: Sie können jede API unabhängig nach ihren spezifischen Bedürfnissen skalieren.
• Reduzierte Komplexität: Clients müssen nur mit einem einzigen API-Endpunkt interagieren.

Zu beachtende Aspekte:

• Komplexität: Schema Stitching kann Ihre Architektur komplexer machen.
• Latenz: Das Weiterleiten von Anfragen durch den Gateway-Dienst kann zu Latenz führen.
• Fehlerbehandlung: Sie müssen eine robuste Fehlerbehandlung implementieren, um mit Ausfällen in den zugrunde liegenden APIs umzugehen.

2. Schema Federation

Schema Federation ist eine Weiterentwicklung des Schema Stitching, die entwickelt wurde, um einige seiner Einschränkungen zu beheben. Sie bietet einen deklarativeren und standardisierteren Ansatz zur Komposition von GraphQL-Schemas.

So funktioniert es:

1. Jeder Dienst stellt eine GraphQL-API bereit und annotiert sein Schema mit Federation-Direktiven (z. B. @key, @extends, @external).
2. Ein zentraler Gateway-Dienst (der Apollo Federation verwendet) nutzt diese Direktiven, um einen Supergraphen zu erstellen – eine Repräsentation des gesamten föderierten Schemas.
3. Der Gateway-Dienst verwendet den Supergraphen, um Anfragen an die entsprechenden zugrunde liegenden Dienste weiterzuleiten und Abhängigkeiten aufzulösen.

Beispiel:

Unter Verwendung des gleichen E-Commerce-Beispiels könnten die föderierten Schemas so aussehen:

  
    # Produkte-API
    type Product @key(fields: "id") {
      id: ID!
      name: String!
      price: Float!
    }

    type Query {
      product(id: ID!): Product
    }

    # Benutzer-API
    type User @key(fields: "id") {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type Query {
      user(id: ID!): User
    }

    # Bestellungen-API
    type Order {
      id: ID!
      userId: ID!
      productId: ID!
      quantity: Int!
      user: User! @requires(fields: "userId")
      product: Product! @requires(fields: "productId")
    }

    extend type Query {
      order(id: ID!): Order
    }
  

Beachten Sie die Verwendung von Federation-Direktiven:

• @key: Gibt den Primärschlüssel für einen Typ an.
• @requires: Zeigt an, dass ein Feld Daten von einem anderen Dienst benötigt.
• @extends: Ermöglicht einem Dienst, einen in einem anderen Dienst definierten Typ zu erweitern.

Vorteile:

• Deklarative Komposition: Federation-Direktiven erleichtern das Verstehen und Verwalten von Schema-Abhängigkeiten.
• Verbesserte Leistung: Apollo Federation optimiert die Abfrageplanung und -ausführung, um die Latenz zu minimieren.
• Erhöhte Typsicherheit: Der Supergraph stellt sicher, dass alle Typen über die Dienste hinweg konsistent sind.

Zu beachtende Aspekte:

• Tooling: Erfordert die Verwendung von Apollo Federation oder einer kompatiblen Federation-Implementierung.
• Komplexität: Kann komplexer in der Einrichtung sein als Schema Stitching.
• Lernkurve: Entwickler müssen die Federation-Direktiven und -Konzepte erlernen.

3. Modulares Schema-Design

Modulares Schema-Design beinhaltet die Aufteilung eines großen, monolithischen Schemas in kleinere, leichter zu verwaltende Module. Dies erleichtert das Verstehen, Ändern und Wiederverwenden einzelner Teile Ihrer API, auch ohne auf föderierte Schemas zurückzugreifen.

So funktioniert es:

1. Identifizieren Sie logische Grenzen innerhalb Ihres Schemas (z. B. Benutzer, Produkte, Bestellungen).
2. Erstellen Sie separate Module für jede Grenze und definieren Sie die Typen, Abfragen und Mutationen, die sich auf diese Grenze beziehen.
3. Verwenden Sie Import-/Export-Mechanismen (abhängig von Ihrer GraphQL-Server-Implementierung), um die Module zu einem einzigen, einheitlichen Schema zu kombinieren.

Beispiel (mit JavaScript/Node.js):

Erstellen Sie separate Dateien für jedes Modul:

  
    // users.graphql
    type User {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type Query {
      user(id: ID!): User
    }

    // products.graphql
    type Product {
      id: ID!
      name: String!
      price: Float!
    }

    type Query {
      product(id: ID!): Product
    }
  

Kombinieren Sie sie dann in Ihrer Haupt-Schemadatei:

  
    // schema.js
    const { makeExecutableSchema } = require('graphql-tools');
    const { typeDefs: userTypeDefs, resolvers: userResolvers } = require('./users');
    const { typeDefs: productTypeDefs, resolvers: productResolvers } = require('./products');

    const typeDefs = [
      userTypeDefs,
      productTypeDefs,
      ""
    ];

    const resolvers = {
      Query: {
        ...userResolvers.Query,
        ...productResolvers.Query,
      }
    };

    const schema = makeExecutableSchema({
      typeDefs,
      resolvers,
    });

    module.exports = schema;
  

Vorteile:

• Verbesserte Wartbarkeit: Kleinere Module sind leichter zu verstehen und zu ändern.
• Erhöhte Wiederverwendbarkeit: Module können in anderen Teilen Ihrer Anwendung wiederverwendet werden.
• Bessere Zusammenarbeit: Verschiedene Teams können unabhängig voneinander an verschiedenen Modulen arbeiten.

Zu beachtende Aspekte:

• Overhead: Die Modularisierung kann Ihrem Entwicklungsprozess einen gewissen Mehraufwand hinzufügen.
• Komplexität: Sie müssen die Grenzen zwischen den Modulen sorgfältig definieren, um zirkuläre Abhängigkeiten zu vermeiden.
• Tooling: Erfordert die Verwendung einer GraphQL-Server-Implementierung, die modulare Schemadefinitionen unterstützt.

4. Interface- und Union-Typen

Interface- und Union-Typen ermöglichen es Ihnen, abstrakte Typen zu definieren, die von mehreren konkreten Typen implementiert werden können. Dies ist nützlich für die Darstellung polymorpher Daten – Daten, die je nach Kontext unterschiedliche Formen annehmen können.

So funktioniert es:

• Definieren Sie einen Interface- oder Union-Typ mit einem Satz gemeinsamer Felder.
• Definieren Sie konkrete Typen, die das Interface implementieren oder Mitglieder der Union sind.
• Verwenden Sie das Feld __typename, um den konkreten Typ zur Laufzeit zu identifizieren.

Beispiel:

  
    interface Node {
      id: ID!
    }

    type User implements Node {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type Product implements Node {
      id: ID!
      name: String!
      price: Float!
    }

    union SearchResult = User | Product

    type Query {
      node(id: ID!): Node
      search(query: String!): [SearchResult!]!
    }
  

In diesem Beispiel implementieren sowohl User als auch Product das Node-Interface, das ein gemeinsames id-Feld definiert. Der Union-Typ SearchResult repräsentiert ein Suchergebnis, das entweder ein User oder ein Product sein kann. Clients können das Feld `search` abfragen und dann das Feld `__typename` verwenden, um festzustellen, welchen Ergebnistyp sie erhalten haben.

Vorteile:

• Flexibilität: Ermöglicht die typsichere Darstellung polymorpher Daten.
• Wiederverwendbarkeit von Code: Reduziert Code-Duplizierung durch die Definition gemeinsamer Felder in Interfaces und Unions.
• Verbesserte Abfragbarkeit: Erleichtert es den Clients, verschiedene Datentypen mit einer einzigen Abfrage abzurufen.

Zu beachtende Aspekte:

• Komplexität: Kann Ihr Schema komplexer machen.
• Leistung: Das Auflösen von Interface- und Union-Typen kann aufwendiger sein als das Auflösen konkreter Typen.
• Introspektion: Erfordert, dass Clients Introspektion verwenden, um den konkreten Typ zur Laufzeit zu bestimmen.

5. Connection-Muster

Das Connection-Muster ist eine Standardmethode zur Implementierung der Paginierung in GraphQL-APIs. Es bietet eine konsistente und effiziente Möglichkeit, große Datenlisten in Blöcken abzurufen.

So funktioniert es:

• Definieren Sie einen Connection-Typ mit den Feldern edges und pageInfo.
• Das Feld edges enthält eine Liste von Edges, von denen jede ein node-Feld (die eigentlichen Daten) und ein cursor-Feld (ein eindeutiger Bezeichner für den Knoten) enthält.
• Das Feld pageInfo enthält Informationen über die aktuelle Seite, z. B. ob es weitere Seiten gibt und die Cursors für den ersten und letzten Knoten.
• Verwenden Sie die Argumente first, after, last und before, um die Paginierung zu steuern.

Beispiel:

  
    type User {
      id: ID!
      name: String!
      email: String!
    }

    type UserEdge {
      node: User!
      cursor: String!
    }

    type UserConnection {
      edges: [UserEdge!]!
      pageInfo: PageInfo!
    }

    type PageInfo {
      hasNextPage: Boolean!
      hasPreviousPage: Boolean!
      startCursor: String
      endCursor: String
    }

    type Query {
      users(first: Int, after: String, last: Int, before: String): UserConnection!
    }
  

Vorteile:

• Standardisierte Paginierung: Bietet eine konsistente Möglichkeit, die Paginierung in Ihrer gesamten API zu implementieren.
• Effizienter Datenabruf: Ermöglicht das Abrufen großer Datenlisten in Blöcken, was die Serverlast reduziert und die Leistung verbessert.
• Cursor-basierte Paginierung: Verwendet Cursors, um die Position jedes Knotens zu verfolgen, was effizienter ist als die Offset-basierte Paginierung.

Zu beachtende Aspekte:

• Komplexität: Kann Ihr Schema komplexer machen.
• Overhead: Erfordert zusätzliche Felder und Typen zur Implementierung des Connection-Musters.
• Implementierung: Erfordert eine sorgfältige Implementierung, um sicherzustellen, dass die Cursors eindeutig und konsistent sind.

Globale Überlegungen

Beim Entwurf eines GraphQL-Schemas für eine globale Zielgruppe sollten Sie diese zusätzlichen Faktoren berücksichtigen:

• Lokalisierung: Verwenden Sie Direktiven oder benutzerdefinierte skalare Typen, um verschiedene Sprachen und Regionen zu unterstützen. Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Skalar `LocalizedText` haben, der Übersetzungen für verschiedene Sprachen speichert.
• Zeitzonen: Speichern Sie Zeitstempel in UTC und ermöglichen Sie es den Clients, ihre Zeitzone für Anzeigezwecke anzugeben.
• Währungen: Verwenden Sie ein konsistentes Währungsformat und ermöglichen Sie es den Clients, ihre bevorzugte Währung für Anzeigezwecke anzugeben. Erwägen Sie einen benutzerdefinierten `Currency`-Skalar, um dies darzustellen.
• Datenresidenz: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten in Übereinstimmung mit den lokalen Vorschriften gespeichert werden. Dies kann die Bereitstellung Ihrer API in mehreren Regionen oder die Verwendung von Datenmaskierungstechniken erfordern.
• Barrierefreiheit: Gestalten Sie Ihr Schema so, dass es für Benutzer mit Behinderungen zugänglich ist. Verwenden Sie klare und beschreibende Feldnamen und bieten Sie alternative Wege zum Datenzugriff.

Betrachten Sie zum Beispiel ein Produktbeschreibungsfeld:

type Product {
 id: ID!
 name: String!
 description(language: String = "en"): String!
}

Dies ermöglicht es Clients, die Beschreibung in einer bestimmten Sprache anzufordern. Wenn keine Sprache angegeben wird, wird standardmäßig Englisch (`en`) verwendet.

Fazit

Ein skalierbares Schema-Design ist unerlässlich für die Erstellung robuster und wartbarer GraphQL-APIs, die den Anforderungen einer globalen Anwendung gewachsen sind. Indem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Prinzipien befolgen und die geeigneten Designmuster verwenden, können Sie APIs erstellen, die leicht zu verstehen, zu ändern und zu erweitern sind und gleichzeitig eine hervorragende Leistung und Skalierbarkeit bieten. Denken Sie daran, Ihr Schema zu modularisieren, zu komponieren und zu abstrahieren und die spezifischen Bedürfnisse Ihrer globalen Zielgruppe zu berücksichtigen.

Indem Sie diese Muster anwenden, können Sie das volle Potenzial von GraphQL ausschöpfen und APIs erstellen, die Ihre Anwendungen für die kommenden Jahre antreiben können.