שער API לחזית (Frontend): פדרציית GraphQL וחיבור סכמות (Schema Stitching)

בעולם פיתוח יישומי האינטרנט המודרניים, ניהול נתונים ממקורות מרובים יכול להוות אתגר משמעותי. ככל שהיישומים גדלים במורכבותם ומאמצים ארכיטקטורות מיקרו-שירותים, הצורך בדרך מאוחדת ויעילה לגשת לנתונים הופך לחיוני. שער API לחזית (Frontend API Gateway) משמש כנקודת כניסה מרכזית ליישומי צד-לקוח, מאגד נתונים משירותי backend שונים ומספק חוויה יעילה למפתחים ולמשתמשי קצה כאחד. פוסט זה בבלוג בוחן שתי טכניקות עוצמתיות לבניית שער API לחזית: פדרציית GraphQL וחיבור סכמות (Schema Stitching).

מהו שער API לחזית (Frontend API Gateway)?

שער API לחזית הוא תבנית ארכיטקטונית שבה שרת ייעודי פועל כמתווך בין לקוחות צד-חזית (למשל, דפדפני אינטרנט, אפליקציות מובייל) לבין שירותי backend מרובים. הוא מפשט את אחזור הנתונים על ידי:

• איגוד נתונים: שילוב נתונים ממקורות מרובים לתגובה אחת.
• המרת נתונים: התאמת פורמטים של נתונים לצרכים של צד-החזית.
• הפשטת מורכבות: הסתרת המורכבויות של שירותי ה-backend מהלקוח.
• אכיפת אבטחה: יישום מדיניות אימות והרשאות.
• אופטימיזציית ביצועים: שמירת נתונים הנגישים לעתים קרובות במטמון (caching) והפחתת בקשות רשת.

בעצם, הוא מיישם את תבנית ה-Backend for Frontend (BFF) בקנה מידה גדול ומעצים את צוותי צד-החזית לקחת יותר שליטה על ממשקי ה-API שהם צורכים. בארגונים גדולים יותר, היכולת של צד-החזית לנהל ולאצור את ממשקי ה-API שלו יכולה להוביל לאספקה מהירה יותר ולהפחתת התלות בצוותי ה-backend.

מדוע להשתמש ב-GraphQL עבור שער API לחזית?

GraphQL היא שפת שאילתות עבור ממשקי API וסביבת ריצה (runtime) למילוי שאילתות אלו עם הנתונים הקיימים שלכם. היא מציעה מספר יתרונות על פני ממשקי REST API מסורתיים, מה שהופך אותה למתאימה היטב לבניית שערי API לחזית:

• אחזור נתונים יעיל: לקוחות מבקשים רק את הנתונים שהם צריכים, מה שמפחית שליפת-יתר (over-fetching) ומשפר ביצועים.
• טיפוסיות חזקה (Strong typing): סכמות GraphQL מגדירות את מבנה הנתונים, ומאפשרות כלי עבודה ואימות טובים יותר.
• אינטרוספקציה (Introspection): לקוחות יכולים לגלות את הנתונים והפעולות הזמינים באמצעות אינטרוספקציה של הסכמה.
• יכולות זמן-אמת: מנויי GraphQL (subscriptions) מאפשרים עדכוני נתונים בזמן אמת.

באמצעות מינוף GraphQL, שער API לחזית יכול לספק ממשק גמיש, יעיל וידידותי למפתחים לגישה לנתונים משירותי backend מרובים. זאת בניגוד חד לגישות מסורתיות המשתמשות בנקודות קצה (endpoints) מרובות של REST, שכל אחת מהן דורשת שאילתה נפרדת ולעיתים קרובות מחזירה יותר נתונים מהנדרש.

פדרציית GraphQL: גישה מבוזרת

מהי פדרציית GraphQL?

פדרציית GraphQL היא טכניקה עוצמתית לבניית API מבוזר של GraphQL על ידי הרכבת שירותי GraphQL מרובים (הנקראים "תת-גרפים" או "subgraphs") לסכמה אחת מאוחדת. כל תת-גרף אחראי על תחום או מקור נתונים ספציפי, ושער הפדרציה מתזמר את השאילתות בין תת-הגרפים הללו.

הרעיון המרכזי סובב סביב גרף-על (supergraph), סכמת GraphQL אחת ומאוחדת המייצגת את כל ה-API. גרף-על זה נבנה על ידי הרכבת סכמות GraphQL קטנות יותר, הנקראות תת-גרפים (subgraphs), כאשר כל אחת מהן מייצגת מיקרו-שירות או מקור נתונים ספציפי. שער הפדרציה אחראי לנתב שאילתות GraphQL נכנסות לתת-הגרפים המתאימים ולשלב את התוצאות לתגובה אחת.

כיצד פדרציית GraphQL עובדת

1. הגדרת תת-גרף (Subgraph Definition): כל מיקרו-שירות חושף API של GraphQL (תת-גרף) המגדיר את הנתונים והפעולות שלו. סכמות אלו כוללות הנחיות (directives) המורות לשער הפדרציה כיצד לפתור (resolve) טיפוסים ושדות. הנחיות מפתח כוללות את `@key`, `@external`, ו-`@requires`.
2. הרכבת גרף-העל (Supergraph Composition): שער הפדרציה (למשל, Apollo Gateway) מאחזר את הסכמות מכל תת-גרף ומרכיב אותן לסכמה אחת ומאוחדת (גרף-העל). תהליך זה כולל פתרון קונפליקטים של טיפוסים ושדות ויצירת קשרים בין טיפוסים על פני תת-גרפים שונים.
3. תכנון וביצוע שאילתות (Query Planning and Execution): כאשר לקוח שולח שאילתת GraphQL לשער, השער מנתח את השאילתה וקובע אילו תת-גרפים יש לשאול כדי למלא את הבקשה. לאחר מכן הוא מפיץ את השאילתה לתת-הגרפים המתאימים, אוסף את התוצאות ומשלב אותן לתגובה אחת, המוחזרת ללקוח.

דוגמה: פלטפורמת מסחר אלקטרוני עם פדרציית GraphQL

נניח פלטפורמת מסחר אלקטרוני עם מיקרו-שירותים נפרדים עבור מוצרים, לקוחות והזמנות.

• תת-גרף מוצרים: מנהל מידע על מוצרים (שם, תיאור, מחיר וכו').
• תת-גרף לקוחות: מנהל נתוני לקוחות (שם, כתובת, דוא"ל וכו').
• תת-גרף הזמנות: מנהל מידע על הזמנות (מזהה הזמנה, מזהה לקוח, מזהי מוצרים, סכום כולל וכו').

כל תת-גרף חושף API של GraphQL, ושער הפדרציה מרכיב ממשקי API אלו לגרף-על אחד. לאחר מכן, לקוח יכול לשאול את גרף-העל כדי לאחזר מידע על מוצרים, לקוחות והזמנות בבקשה אחת.

לדוגמה, שאילתה לאחזור שם לקוח והיסטוריית ההזמנות שלו יכולה להיראות כך:

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

שער הפדרציה ינתב שאילתה זו לתת-הגרפים של הלקוחות וההזמנות, יאחזר את הנתונים הדרושים וישלב אותם לתגובה אחת.

יתרונות פדרציית GraphQL

• גישה פשוטה לנתונים: לקוחות מתקשרים עם נקודת קצה אחת של GraphQL, ללא קשר למקורות הנתונים הבסיסיים.
• ביצועים משופרים: אחזור הנתונים ממוטב על ידי שליפת הנתונים הדרושים בלבד מכל תת-גרף.
• מדרגיות (Scalability) מוגברת: ניתן להרחיב כל תת-גרף באופן עצמאי, מה שמאפשר ניצול משאבים טוב יותר.
• פיתוח מבוזר: צוותים יכולים לפתח ולפרוס תת-גרפים באופן עצמאי, מה שמעודד זריזות וחדשנות.
• ממשל סכמות (Schema governance): שער הפדרציה אוכף עקביות ותאימות של סכמות בין תת-גרפים.

כלים עבור פדרציית GraphQL

• Apollo Federation: יישום קוד פתוח פופולרי של פדרציית GraphQL, המספק שער, רישום סכמות (schema registry) וכלים לבנייה וניהול של ממשקי API מאוחדים של GraphQL. פדרציית אפולו ידועה במדרגיות שלה ובטיפול החזק בשגיאות.
• GraphQL Hive: כלי זה מציע רישום סכמות וממשל עבור שירותי GraphQL מאוחדים, ומספק תכונות כמו זיהוי שינויים, ניתוח שימוש ובדיקות סכמה. הוא משפר את הנראות והשליטה על גרף-העל.

חיבור סכמות (Schema Stitching): גישה חלופית

מהו חיבור סכמות (Schema Stitching)?

חיבור סכמות הוא טכניקה נוספת לשילוב סכמות GraphQL מרובות לסכמה אחת ומאוחדת. בניגוד לפדרציה, חיבור סכמות כרוך בדרך כלל בתהליך ידני יותר של הגדרת האופן שבו טיפוסים ושדות מסכמות שונות מחוברים. בעוד שפדרציה נחשבת לפתרון מודרני וחזק יותר, חיבור סכמות יכול להיות אופציה בת-קיימא עבור מקרי שימוש פשוטים יותר או בעת מעבר מממשקי GraphQL קיימים.

כיצד חיבור סכמות עובד

1. הגדרת סכמה: כל מיקרו-שירות חושף API של GraphQL עם סכמה משלו.
2. לוגיקת חיבור (Stitching Logic): שכבת חיבור (המיושמת לעיתים קרובות באמצעות ספריות כמו GraphQL Tools) מגדירה כיצד טיפוסים ושדות מסכמות שונות מחוברים. זה כרוך בכתיבת פונקציות resolver שאוחזרות נתונים מהשירותים הבסיסיים וממפות אותם לסכמה המאוחדת.
3. סכמה מאוחדת: שכבת החיבור משלבת את הסכמות הבודדות לסכמה אחת ומאוחדת הנחשפת ללקוח.

דוגמה: חיבור מוצרים וביקורות

דמיינו שני שירותי GraphQL נפרדים: אחד למוצרים והשני לביקורות.

• שירות מוצרים: מספק מידע על מוצרים (מזהה, שם, תיאור, מחיר).
• שירות ביקורות: מספק ביקורות על מוצרים (מזהה, מזהה מוצר, דירוג, תגובה).

באמצעות חיבור סכמות, ניתן ליצור סכמה מאוחדת המאפשרת ללקוחות לאחזר מידע על מוצרים וביקורות בשאילתה אחת.

יהיה עליכם להגדיר פונקציית resolver בשכבת החיבור אשר אוחזרת ביקורות עבור מזהה מוצר נתון משירות הביקורות ומוסיפה אותן לטיפוס המוצר (Product) בסכמה המאוחדת.

// דוגמה (קונספטואלית): לוגיקת חיבור באמצעות GraphQL Tools
const { stitchSchemas } = require('@graphql-tools/stitch');

const productsSchema = ... // הגדרת סכמת המוצרים
const reviewsSchema = ... // הגדרת סכמת הביקורות

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) => {
          // אחזור ביקורות עבור המוצר משירות הביקורות
          return fetchReviewsForProduct(product.id);
        },
      },
    },
  },
});

דוגמה זו מדגימה את הרעיון המרכזי של חיבור סכמות יחד. שימו לב לצורך ב-resolvers מותאמים אישית כדי לאחזר את שדה ה-`reviews`. התקורה הנוספת הזו של קידוד resolvers עבור כל קשר יכולה להפוך את תהליך הפיתוח לאיטי יותר מאשר שימוש בפדרציה.

יתרונות חיבור סכמות

• API מאוחד: לקוחות ניגשים לנקודת קצה אחת של GraphQL, מה שמפשט את הגישה לנתונים.
• אימוץ הדרגתי: ניתן ליישם חיבור סכמות באופן הדרגתי, מה שמאפשר לכם לעבור בהדרגה ל-API מאוחד.
• גמישות: חיבור סכמות מספק יותר שליטה על אופן שילוב הסכמות, ומאפשר לכם להתאים אישית את לוגיקת החיבור כדי לענות על צרכים ספציפיים.

חסרונות של חיבור סכמות

• תצורה ידנית: חיבור סכמות דורש תצורה ידנית של לוגיקת החיבור, מה שיכול להיות מורכב וגוזל זמן.
• תקורת ביצועים: פונקציות resolver יכולות להוסיף תקורת ביצועים, במיוחד אם הן כוללות המרות נתונים מורכבות.
• מדרגיות מוגבלת: חיבור סכמות יכול להיות קשה יותר להרחבה מאשר פדרציה, מכיוון שלוגיקת החיבור היא בדרך כלל מרכזית.
• בעלות על הסכמה: יכול להוביל לעמימות סביב הבעלות על הסכמה, במיוחד אם צוותים שונים מנהלים את השירותים המחוברים.

כלים עבור חיבור סכמות

• GraphQL Tools: ספרייה פופולרית לבנייה וטיפול בסכמות GraphQL, כולל תמיכה בחיבור סכמות.
• GraphQL Mesh: GraphQL Mesh מאפשר לכם להשתמש בשפת השאילתות של GraphQL כדי לגשת לנתונים ממקורות שונים כמו ממשקי REST API, מסדי נתונים ו-gRPC. הוא יכול לחבר ממשקי API אלו לסכמת GraphQL מאוחדת.

פדרציית GraphQL מול חיבור סכמות: השוואה

גם פדרציית GraphQL וגם חיבור סכמות מציעים דרכים לשלב סכמות GraphQL מרובות ל-API יחיד, אך הם נבדלים בגישתם וביכולותיהם.

תכונה	פדרציית GraphQL	חיבור סכמות
גישה	מבוזרת, הרכבה אוטומטית	ריכוזית, תצורה ידנית
מורכבות	מורכבות נמוכה יותר לתחזוקה והרחבה	מורכבות גבוהה יותר עקב לוגיקת resolver ידנית
מדרגיות	מיועדת למערכות מבוזרות בקנה מידה גדול	פחות מדרגית, משמשת בדרך כלל ליישומים קטנים יותר
ממשל סכמות	ממשל סכמות ואימות מובנים	דורש ניהול ותיאום סכמות ידניים
כלי עבודה	אקוסיסטם חזק של כלים וספריות (למשל, Apollo Federation)	דורש יותר כלי עבודה ותצורה מותאמים אישית
מקרי שימוש	ארכיטקטורות מיקרו-שירותים, ממשקי API בקנה מידה גדול, פיתוח מבוזר	יישומים קטנים יותר, הגירה הדרגתית, דרישות התאמה אישית ספציפיות

מתי להשתמש בפדרציית GraphQL: בחרו בפדרציה כאשר יש לכם ארכיטקטורת מיקרו-שירותים מורכבת, צורך להרחיב את ה-API שלכם, ורצון להעצים צוותים עצמאיים לנהל את תת-הגרפים שלהם. היא גם מפשטת את ניהול הסכמות והממשל.

מתי להשתמש בחיבור סכמות: שקלו חיבור סכמות כאשר יש לכם API פשוט יותר, צורך בשליטה רבה יותר על לוגיקת החיבור, או שאתם בתהליך הגירה מממשקי GraphQL קיימים. עם זאת, היו מודעים למורכבויות הפוטנציאליות ולמגבלות המדרגיות.

יישום אימות והרשאות (Authentication and Authorization)

ללא קשר לשאלה אם תבחרו בפדרציית GraphQL או בחיבור סכמות, יישום אימות והרשאות הוא חיוני לאבטחת שער ה-API לחזית שלכם. ישנן מספר גישות שתוכלו לנקוט:

• אימות ברמת השער (Gateway-level Authentication): שער ה-API מטפל באימות והרשאות לפני ניתוב בקשות לשירותי ה-backend. גישה זו מרכזת את לוגיקת האבטחה ומפשטת את שירותי ה-backend. שיטות נפוצות כוללות אימות JWT (JSON Web Token) ו-OAuth 2.0.
• אימות ברמת השירות (Service-level Authentication): כל שירות backend מטפל באימות והרשאות משלו. גישה זו מספקת שליטה פרטנית יותר על האבטחה אך יכולה להיות מורכבת יותר לניהול.
• גישה היברידית: שילוב של אימות ברמת השער וברמת השירות. השער מטפל באימות הראשוני, ושירותי ה-backend מבצעים בדיקות הרשאה פרטניות יותר.

דוגמה: אימות JWT עם פדרציית אפולו

עם פדרציית אפולו, ניתן להגדיר את השער לאמת טוקני JWT הכלולים בכותרות הבקשה. לאחר מכן, השער יכול להעביר את פרטי המשתמש שחולצו מהטוקן לתת-הגרפים, אשר יכולים להשתמש במידע זה לצורך הרשאות.

// דוגמה (קונספטואלית): תצורת Apollo Gateway עם אימות JWT
const { ApolloGateway } = require('@apollo/gateway');

const gateway = new ApolloGateway({
  serviceList: [
    // ... תצורות תת-הגרפים שלכם
  ],
  buildService: ({ name, url }) => {
    return new MyCustomService({
      name,  // שם תת-הגרף
      url,   // כתובת ה-URL של תת-הגרף
    });
  },
});

class MyCustomService extends RemoteGraphQLDataSource {
  willSendRequest({ request, context }) {
    // קבלת המשתמש מההקשר (context)
    const user = context.user;

    // הוספת מזהה המשתמש לכותרות הבקשה
    if (user) {
      request.http.headers.set('user-id', user.id);
    }
  }
}

בדוגמה זו, נוצר שירות מותאם אישית כדי לשנות את הבקשות היוצאות כך שיכללו את מזהה המשתמש הנגזר מה-JWT. שירותי ה-downstream יכולים לאחר מכן להשתמש במזהה זה לבדיקות הרשאה.

אסטרטגיות מטמון (Caching) לאופטימיזציית ביצועים

מטמון (Caching) חיוני לשיפור הביצועים של שער API לחזית. על ידי שמירת נתונים הנגישים לעתים קרובות במטמון, ניתן להפחית את העומס על שירותי ה-backend ולשפר את זמני התגובה עבור הלקוחות. הנה כמה אסטרטגיות מטמון:

• מטמון HTTP: נצלו מנגנוני מטמון HTTP (למשל, כותרות `Cache-Control`) כדי לשמור תגובות במטמון בדפדפן ובשרתי פרוקסי מתווכים.
• מטמון בזיכרון (In-Memory Caching): השתמשו במטמונים בזיכרון (למשל, Redis, Memcached) כדי לשמור נתונים הנגישים לעתים קרובות בשער.
• מטמון CDN: השתמשו ברשתות אספקת תוכן (CDNs) כדי לשמור נכסים סטטיים ותגובות API קרוב יותר ללקוח.
• מטמון שאילתות GraphQL: שמרו במטמון את התוצאות של שאילתות GraphQL בהתבסס על מחרוזת השאילתה והמשתנים שלהן. זה יכול להיות יעיל במיוחד עבור שאילתות המבוצעות בתדירות גבוהה. Apollo Server מציע תמיכה מובנית במטמון שאילתות.

בעת יישום מטמון, שקלו אסטרטגיות לביטול תוקף המטמון (cache invalidation) כדי להבטיח שהלקוחות יקבלו נתונים עדכניים. אסטרטגיות נפוצות כוללות:

• פקיעת תוקף מבוססת-זמן (Time-based Expiration): הגדרת זמן תפוגה קבוע לנתונים במטמון.
• ביטול תוקף מבוסס-אירועים (Event-based Invalidation): ביטול תוקף המטמון כאשר נתונים משתנים בשירותי ה-backend. ניתן להשיג זאת באמצעות webhooks או תורי הודעות.

ניטור ובחינות (Monitoring and Observability)

ניטור ובחינות הם קריטיים להבטחת הבריאות והביצועים של שער ה-API לחזית שלכם. יש ליישם ניטור מקיף למעקב אחר מדדי מפתח כגון:

• זמן השהיה של בקשות (Request latency): הזמן שלוקח לעבד בקשה.
• שיעורי שגיאות (Error rates): אחוז הבקשות שמסתיימות בשגיאות.
• תפוקה (Throughput): מספר הבקשות המעובדות ליחידת זמן.
• ניצול משאבים: שימוש במעבד (CPU), זיכרון ורשת של השער ושירותי ה-backend.

השתמשו במעקב (tracing) כדי לעקוב אחר בקשות כשהן זורמות דרך המערכת, לזהות צווארי בקבוק ובעיות ביצועים. לוגים מספקים תובנות יקרות ערך על התנהגות השער ושירותי ה-backend.

כלים לניטור ובחינות כוללים:

• Prometheus: מערכת ניטור והתראות בקוד פתוח.
• Grafana: כלי להדמיית נתונים וניטור.
• Jaeger: מערכת מעקב מבוזרת בקוד פתוח.
• Datadog: פלטפורמת ניטור ואבטחה ליישומי ענן.
• New Relic: פלטפורמת מודיעין דיגיטלי לניטור ושיפור ביצועי תוכנה.

על ידי יישום ניטור ובחינות חזקים, תוכלו לזהות ולפתור בעיות באופן יזום, ולהבטיח את האמינות והביצועים של שער ה-API לחזית שלכם.

סיכום

שער API לחזית שנבנה עם פדרציית GraphQL או חיבור סכמות יכול לפשט באופן משמעותי את הגישה לנתונים, לשפר ביצועים ולשדרג את חווית המפתחים ביישומי אינטרנט מודרניים. פדרציית GraphQL מספקת פתרון עוצמתי ומדרגי להרכבת ממשקי API מבוזרים של GraphQL, בעוד שחיבור סכמות מציע גישה גמישה יותר לשילוב סכמות קיימות. על ידי בחינה מדוקדקת של הדרישות הספציפיות של היישום שלכם ושל הפשרות בין טכניקות אלו, תוכלו לבחור את הגישה הטובה ביותר לבניית שער API לחזית חזק ויעיל.

זכרו ליישם אימות והרשאות נאותים, אסטרטגיות מטמון, וניטור ובחינות כדי להבטיח את האבטחה, הביצועים והאמינות של השער שלכם. על ידי אימוץ שיטות עבודה מומלצות אלו, תוכלו לממש את מלוא הפוטנציאל של GraphQL ולבנות יישומי אינטרנט מודרניים המספקים חוויות משתמש יוצאות דופן.