TypeScript duomenų federacija: paskirstytų duomenų tipų saugumo užtikrinimas

Šiuolaikiniame, vis labiau susietame skaitmeniniame pasaulyje, programos retai būna monolitinės. Jos dažnai yra paskirstytos, sudarytos iš daugybės mikropaslaugų, išorinių API ir duomenų šaltinių, kurie turi sklandžiai bendrauti. Šis paskirstymas, nors ir suteikia lankstumo bei mastelio keitimo galimybių, sukelia didelių iššūkių, ypač susijusių su duomenų nuoseklumu ir vientisumu. Kaip užtikrinti, kad duomenys, keičiami tarp šių skirtingų sistemų, išlaikytų numatytą struktūrą ir prasmę, išvengiant vykdymo laiko klaidų ir skatinant patikimą kūrimą? Atsakymas slypi TypeScript duomenų federacijoje – galingoje paradigmoje, kuri naudoja TypeScript statinio tipizavimo galimybes, siekiant užtikrinti tipų saugumą per paskirstytų duomenų ribas.

Paskirstytų duomenų iššūkis

Įsivaizduokite pasaulinę el. prekybos platformą. Skirtingos paslaugos tvarko vartotojų autentifikavimą, produktų katalogus, užsakymų apdorojimą ir mokėjimo šliuzus. Kiekviena paslauga gali būti kuriama skirtingos komandos, galbūt naudojant skirtingas programavimo kalbas ar karkasus, ir veikianti skirtinguose serveriuose ar net skirtingose debesijos aplinkose. Kai šioms paslaugoms reikia keistis duomenimis – pavyzdžiui, kai užsakymų paslaugai reikia gauti vartotojo duomenis iš autentifikavimo paslaugos ir produkto informaciją iš katalogo paslaugos – kyla keletas rizikų:

• Tipų neatitikimai: Laukas, kurį viena paslauga tikisi gauti kaip eilutę, kita gali atsiųsti kaip skaičių, o tai gali sukelti netikėtą elgseną ar gedimus.
• Schemos poslinkis: Paslaugoms evoliucionuojant, jų duomenų schemos gali keistis nepriklausomai. Be mechanizmo, skirto šiems pokyčiams sekti ir patvirtinti, tų duomenų vartotojai gali susidurti su nesuderinamomis struktūromis.
• Duomenų nenuoseklumas: Be vieningo supratimo apie duomenų tipus ir struktūras, tampa sunku užtikrinti, kad duomenys išliktų nuoseklūs visoje paskirstytoje sistemoje.
• Kūrėjų trintis: Kūrėjai dažnai praleidžia daug laiko derindami problemas, kylančias dėl netikėtų duomenų formatų, o tai sumažina produktyvumą ir pailgina kūrimo ciklus.

Tradiciniai būdai šioms problemoms spręsti dažnai apima platų vykdymo laiko tikrinimą, labai priklausantį nuo rankinio testavimo ir gynybinio programavimo. Nors ir būtini, šie metodai dažnai yra nepakankami, kad būtų galima aktyviai išvengti klaidų sudėtingose paskirstytose sistemose.

Kas yra duomenų federacija?

Duomenų federacija yra duomenų integravimo metodas, leidžiantis programoms pasiekti ir teikti užklausas duomenims iš kelių skirtingų šaltinių, tarsi tai būtų viena, suvienyta duomenų bazė. Užuot fiziškai konsolidavus duomenis į centrinę saugyklą (kaip duomenų saugyklose), duomenų federacija suteikia virtualų sluoksnį, kuris abstrahuoja pagrindinius duomenų šaltinius. Šis sluoksnis tvarko sudėtingą prisijungimo, užklausų teikimo ir duomenų transformavimo iš įvairių vietų ir formatų pagal pareikalavimą procesą.

Pagrindinės duomenų federacijos savybės:

• Virtualizacija: Duomenys lieka savo pradinėje vietoje.
• Abstrakcija: Viena sąsaja arba užklausų kalba naudojama prieigai prie įvairių duomenų.
• Prieiga pagal pareikalavimą: Duomenys gaunami ir apdorojami, kai to paprašoma.
• Šaltinio agnostiškumas: Ji gali jungtis prie reliacinių duomenų bazių, NoSQL saugyklų, API, plokščių failų ir kt.

Nors duomenų federacija puikiai suvienija prieigą, ji savaime neišsprendžia tipų saugumo problemos tarp federacijos sluoksnio ir vartojančių programų, arba tarp skirtingų paslaugų, kurios gali būti įtrauktos į patį federacijos procesą.

TypeScript į pagalbą: statinis tipizavimas paskirstytiems duomenims

TypeScript, JavaScript viršaibis, įneša statinį tipizavimą į internetą ir ne tik. Leisdama kūrėjams apibrėžti kintamųjų, funkcijos parametrų ir grąžinamų verčių tipus, TypeScript leidžia aptikti su tipais susijusias klaidas kūrimo etape, daug anksčiau, nei kodas pasiekia gamybinę aplinką. Tai yra esminis pokytis paskirstytoms sistemoms.

Sujungę TypeScript statinį tipizavimą su duomenų federacijos principais, atveriame galingą mechanizmą paskirstytų duomenų tipų saugumui. Tai reiškia užtikrinimą, kad duomenų forma ir tipai būtų suprantami ir patvirtinami visame tinkle, nuo duomenų šaltinio per federacijos sluoksnį iki vartojančios kliento programos.

Kaip TypeScript užtikrina duomenų federacijos tipų saugumą

TypeScript suteikia keletą pagrindinių funkcijų, kurios yra būtinos norint pasiekti tipų saugumą duomenų federacijoje:

1. Sąsajų ir tipų apibrėžimai

TypeScript interface ir type raktažodžiai leidžia kūrėjams aiškiai apibrėžti laukiamą duomenų struktūrą. Dirbant su federuotais duomenimis, šie apibrėžimai veikia kaip kontraktai.

Pavyzdys:

Apsvarstykite federacinę sistemą, gaunančią vartotojo informaciją iš mikropaslaugos. Laukiamas vartotojo objektas galėtų būti apibrėžtas taip:

            
interface User {
  id: string;
  username: string;
  email: string;
  registrationDate: Date;
  isActive: boolean;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Ši User sąsaja aiškiai nurodo, kad id, username ir email turi būti eilutės, registrationDate – Date objektas, o isActive – loginė reikšmė. Bet kuri paslauga ar duomenų šaltinis, kuris turėtų grąžinti vartotojo objektą, privalo laikytis šio kontrakto.

2. Generiniai tipai (Generics)

Generiniai tipai leidžia rašyti daugkartinio naudojimo kodą, kuris gali veikti su įvairiais tipais, išsaugant informaciją apie tipus. Tai ypač naudinga duomenų federacijos sluoksniuose ar API klientuose, kurie tvarko duomenų rinkinius arba veikia su skirtingomis duomenų struktūromis.

Pavyzdys:

Generinė duomenų gavimo funkcija galėtų būti apibrėžta taip:

            
async function fetchData<T>(url: string): Promise<T> {
  const response = await fetch(url);
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
  }
  const data: T = await response.json();
  return data;
}

// Usage with the User interface:
async function getUser(userId: string): Promise<User> {
  return fetchData<User>(`/api/users/${userId}`);
}

            

              
                Copy
              
            
          

Čia fetchData<T> užtikrina, kad grąžinti duomenys bus T tipo, kuris getUser pavyzdyje yra aiškiai nurodytas kaip User. Jei API grąžins duomenis, neatitinkančius User sąsajos, TypeScript tai pažymės kompiliavimo metu.

3. Tipų apsaugos ir tvirtinimai

Nors statinė analizė pagauna daug klaidų, kartais duomenys iš išorinių šaltinių gaunami formatu, kuris nėra visiškai suderintas su mūsų griežtais TypeScript tipais (pvz., iš senesnių sistemų ar laisvai tipizuotų JSON API). Tipų apsaugos ir tvirtinimai leidžia mums saugiai susiaurinti tipus vykdymo metu arba tvirtinti, kad tam tikras tipas yra teisingas, jei turime išorinį patvirtinimą.

Pavyzdys:

Vykdymo laiko tikrintojo funkcija galėtų būti naudojama kaip tipo apsauga:

            
function isUser(data: any): data is User {
  return (
    typeof data === 'object' &&
    data !== null &&
    'id' in data && typeof data.id === 'string' &&
    'username' in data && typeof data.username === 'string' &&
    'email' in data && typeof data.email === 'string' &&
    'registrationDate' in data && typeof data.registrationDate === 'string' && // Assuming ISO string from API
    'isActive' in data && typeof data.isActive === 'boolean'
  );
}

async function fetchAndValidateUser(userId: string): Promise<User> {
  const rawData = await fetchData<any>(`/api/users/${userId}`);
  if (isUser(rawData)) {
    // We can confidently treat rawData as User here, potentially with type casting for dates
    return {
      ...rawData,
      registrationDate: new Date(rawData.registrationDate)
    };
  } else {
    throw new Error('Invalid user data received');
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. Integracija su API apibrėžimo kalbomis

Šiuolaikinė duomenų federacija dažnai apima sąveiką su API, apibrėžtomis tokiomis kalbomis kaip OpenAPI (anksčiau Swagger) ar GraphQL Schema Definition Language (SDL). TypeScript turi puikų įrankių palaikymą tipų apibrėžimams generuoti iš šių specifikacijų.

• OpenAPI: Įrankiai, tokie kaip openapi-typescript, gali automatiškai generuoti TypeScript sąsajas ir tipus tiesiai iš OpenAPI specifikacijos. Tai užtikrina, kad sugeneruotas kliento kodas tiksliai atspindi API kontraktą.
• GraphQL: Įrankiai, tokie kaip graphql-codegen, gali generuoti TypeScript tipus užklausoms, mutacijoms ir esamoms schemos apibrėžtims. Tai suteikia vientisą tipų saugumą nuo jūsų GraphQL serverio iki kliento pusės TypeScript kodo.

Pasaulinis pavyzdys: Tarptautinė korporacija naudoja centrinį API šliuzą, valdomą pagal OpenAPI specifikacijas. Kiekvienos šalies regioninė paslauga pateikia savo duomenis per šį šliuzą. Kūrėjai skirtinguose regionuose gali naudoti openapi-typescript, kad sugeneruotų tipų saugumo klientus, užtikrindami nuoseklų duomenų sąveikavimą, nepaisant pagrindinės regioninės implementacijos.

TypeScript duomenų federacijos tipų saugumo diegimo strategijos

Tvirto tipų saugumo diegimas paskirstytų duomenų federacijos scenarijuje reikalauja strateginio požiūrio, dažnai apimančio kelis gynybos sluoksnius:

1. Centralizuotas schemų valdymas

Pagrindinė idėja: Apibrėžti ir palaikyti kanoninį TypeScript sąsajų ir tipų rinkinį, kuris atstovauja jūsų pagrindinius duomenų subjektus visoje organizacijoje. Šie apibrėžimai tampa vieninteliu tiesos šaltiniu.

Įgyvendinimas:

• Monorepo: Laikyti bendras tipų apibrėžtis monorepo (pvz., naudojant Lerna ar Yarn workspaces), nuo kurios gali priklausyti visos paslaugos ir kliento programos.
• Paketų registras: Publikuoti šiuos bendrus tipus kaip npm paketą, leidžiant skirtingoms komandoms juos įdiegti ir naudoti kaip priklausomybes.

Nauda: Užtikrina nuoseklumą ir mažina dubliavimąsi. Pagrindinių duomenų struktūrų pakeitimai valdomi centralizuotai, o visos priklausomos programos atnaujinamos vienu metu.

2. Griežtai tipizuoti API klientai

Pagrindinė idėja: Generuoti arba rankiniu būdu rašyti API klientus TypeScript kalba, kurie griežtai laikosi apibrėžtų sąsajų ir tikslinių API tipų.

Įgyvendinimas:

• Kodo generavimas: Pasinaudoti įrankiais, kurie generuoja klientus iš API specifikacijų (OpenAPI, GraphQL).
• Rankinis kūrimas: Individualioms API ar vidinėms paslaugoms kurti tipizuotus klientus, naudojant bibliotekas, tokias kaip axios, arba integruotą fetch su aiškiomis tipų anotacijomis užklausoms ir atsakymams.

Pasaulinis pavyzdys: Pasaulinė finansų institucija naudoja standartizuotą vidinę API klientų duomenims. Kai naujam regioniniam filialui reikia integruotis, jie gali automatiškai sugeneruoti tipų saugumo TypeScript klientą šiai pagrindinei API, užtikrindami, kad jie teisingai sąveikauja su klientų įrašais, atsižvelgiant į skirtingus finansinius reglamentus ir jurisdikcijas.

3. Duomenų tikrinimas ties ribomis

Pagrindinė idėja: Nors TypeScript suteikia saugumą kompiliavimo metu, duomenys vis tiek gali būti netinkamo formato, kai kerta tinklo ribas. Įdiekite vykdymo laiko tikrinimą savo paslaugų ir federacijos sluoksnių pakraščiuose.

Įgyvendinimas:

• Schemų tikrinimo bibliotekos: Naudoti bibliotekas, tokias kaip zod, io-ts ar ajv (JSON Schema), savo federacijos sluoksnyje ar API šliuze, kad patikrintumėte gaunamus ir siunčiamus duomenis pagal apibrėžtus TypeScript tipus.
• Tipų apsaugos: Kaip parodyta aukščiau pateiktame pavyzdyje, įdiekite tipų apsaugas, kad patikrintumėte duomenis, kurie gali būti gauti any arba laisvai tipizuotu formatu.

Nauda: Pagauna netikėtus duomenis vykdymo metu, užkertant kelią sugadintų duomenų plitimui ir teikiant aiškius klaidų pranešimus derinimui.

4. GraphQL federuotų duomenų agregavimui

Pagrindinė idėja: GraphQL iš prigimties puikiai tinka duomenų federacijai. Jo „schema-first“ požiūris ir griežtas tipizavimas daro jį natūraliu pasirinkimu federuotiems duomenims apibrėžti ir teikti užklausas.

Įgyvendinimas:

• Schemos sujungimas/federacija: Įrankiai, tokie kaip Apollo Federation, leidžia sukurti vieną GraphQL API grafiką iš kelių pagrindinių GraphQL paslaugų. Kiekviena paslauga apibrėžia savo tipus, o federacijos šliuzas juos sujungia.
• Tipų generavimas: Naudoti graphql-codegen, kad sugeneruotumėte tikslius TypeScript tipus savo federuotai GraphQL schemai, užtikrinant tipų saugumą visoms užklausoms ir jų rezultatams.

Nauda: Kūrėjai gali užklausti būtent tų duomenų, kurių jiems reikia, sumažinant perteklinį duomenų gavimą, o griežta schema suteikia aiškų kontraktą visiems vartotojams. TypeScript integracija su GraphQL yra subrendusi ir patikima.

5. Schemos evoliucijos palaikymas

Pagrindinė idėja: Paskirstytos sistemos yra dinamiškos. Schemos keisis. Būtina sistema, skirta šiems pokyčiams valdyti, nesugadinant esamų integracijų.

Įgyvendinimas:

• Semantinis versijavimas: Taikyti semantinį versijavimą savo API schemoms ir bendrų tipų paketams.
• Atgalinis suderinamumas: Kai tik įmanoma, daryti schemos pakeitimus atgaliniu būdu suderinamus (pvz., pridedant pasirenkamus laukus, o ne šalinant ar keičiant esamus).
• Nurašymo strategijos: Aiškiai pažymėti laukus ar visas API kaip pasenusias ir suteikti pakankamai laiko prieš jas pašalinant.
• Automatizuoti patikrinimai: Integruoti schemų palyginimo įrankius į savo CI/CD procesą, kad būtų galima aptikti esminius pokyčius prieš diegimą.

Pasaulinis pavyzdys: Pasaulinis SaaS tiekėjas plėtoja savo pagrindinę vartotojo profilio API. Jie naudoja versijuotas API (pvz., /api/v1/users, /api/v2/users) ir aiškiai dokumentuoja skirtumus. Jų bendri TypeScript tipai taip pat laikosi versijavimo, leidžiant kliento programoms migruoti savo tempu.

TypeScript duomenų federacijos tipų saugumo privalumai

TypeScript pritaikymas duomenų federacijai suteikia daugybę privalumų pasaulinėms kūrėjų komandoms:

• Sumažėjusios vykdymo laiko klaidos: Tipų neatitikimų ir duomenų struktūros problemų aptikimas kūrimo metu žymiai sumažina vykdymo laiko klaidų tikimybę gamybinėje aplinkoje, ypač svarbu paskirstytose sistemose, kur klaidos gali turėti kaskadinį poveikį.
• Pagerėjęs kūrėjų produktyvumas: Turėdami aiškias tipų apibrėžtis ir IntelliSense palaikymą IDE, kūrėjai gali rašyti kodą greičiau ir su didesniu pasitikėjimu. Derinimas tampa efektyvesnis, nes kompiliatorius iš anksto pažymi daugelį galimų problemų.
• Geresnis palaikomumas: Gerai tipizuotą kodą lengviau suprasti, refaktorinti ir palaikyti. Kai kūrėjui reikia sąveikauti su federuotu duomenų šaltiniu, tipų apibrėžtys aiškiai dokumentuoja laukiamą duomenų formą.
• Geresnis bendradarbiavimas: Didelėse, paskirstytose ir dažnai pasauliniu mastu paskirstytose komandose bendri TypeScript tipai veikia kaip bendra kalba ir kontraktas, mažinantys nesusipratimus ir palengvinantys sklandų bendradarbiavimą tarp skirtingų paslaugų komandų.
• Stipresnis duomenų valdymas: Priverstinai užtikrinant tipų nuoseklumą paskirstytose sistemose, TypeScript duomenų federacija prisideda prie geresnio duomenų valdymo. Ji užtikrina, kad duomenys atitiktų iš anksto nustatytus standartus ir apibrėžimus, nepriklausomai nuo jų kilmės ar paskirties.
• Didesnis pasitikėjimas refaktorinant: Kai reikia refaktorinti paslaugas ar duomenų modelius, TypeScript statinė analizė suteikia saugumo tinklą, pabrėžiantį visas vietas jūsų kode, kurias gali paveikti pakeitimas.
• Palengvina daugiaplatformį nuoseklumą: Nesvarbu, ar jūsų federuotus duomenis naudoja interneto programa, mobilioji programėlė ar serverio paslauga, nuoseklios tipų apibrėžtys užtikrina vienodą duomenų supratimą visose platformose.

Atvejo analizės fragmentas: Pasaulinė el. prekybos platforma

Apsvarstykite didelę el. prekybos įmonę, veikiančią keliose šalyse. Jie turi atskiras mikropaslaugas produktų informacijai, atsargoms, kainodarai ir vartotojų paskyroms, kurias kiekvieną gali valdyti regioninė inžinierių komanda.

• Iššūkis: Kai klientas peržiūri produkto puslapį, frontend'ui reikia agreguoti duomenis iš šių paslaugų: produkto detales (iš produktų paslaugos), realaus laiko kainą (iš kainodaros paslaugos, atsižvelgiant į vietinę valiutą ir mokesčius) ir vartotojui skirtas rekomendacijas (iš rekomendacijų paslaugos). Užtikrinti, kad visi šie duomenys teisingai sutaptų, buvo nuolatinis klaidų šaltinis.
• Sprendimas: Įmonė pasirinko duomenų federacijos strategiją, naudodama GraphQL. Jie apibrėžė vieningą GraphQL schemą, atspindinčią kliento požiūrį į produkto duomenis. Kiekviena mikropaslauga pateikia GraphQL API, atitinkančią jos dalį federuotoje schemoje. Jie naudojo Apollo Federation šliuzui sukurti. Svarbiausia, jie naudojo graphql-codegen, kad sugeneruotų tikslius TypeScript tipus federuotai schemai.
• Rezultatas: Frontend kūrėjai dabar rašo tipų saugumo užklausas federuotai GraphQL API. Pavyzdžiui, gaudami produkto duomenis, jie gauna objektą, kuris griežtai atitinka sugeneruotus TypeScript tipus, įskaitant valiutų kodus, kainų formatus ir prieinamumo būsenas, visa tai patvirtinama kompiliavimo metu. Tai drastiškai sumažino su duomenų integracija susijusias klaidas, paspartino funkcijų kūrimą ir pagerino klientų patirtį, užtikrinant, kad visame pasaulyje būtų nuosekliai rodoma tiksli, lokalizuota produkto informacija.

Išvados

Paskirstytų sistemų ir mikropaslaugų eroje duomenų vientisumo ir nuoseklumo palaikymas yra svarbiausias. TypeScript duomenų federacija siūlo patikimą ir aktyvų sprendimą, sujungiantį duomenų virtualizacijos galią su TypeScript kompiliavimo laiko saugumu. Sukurdamos aiškius duomenų kontraktus per sąsajas, naudodamos generinius tipus, integruodamos su API apibrėžimo kalbomis ir taikydamos strategijas, tokias kaip centralizuotas schemų valdymas ir vykdymo laiko tikrinimas, organizacijos gali kurti patikimesnes, lengviau prižiūrimas ir bendradarbiavimui palankesnes programas.

Pasaulinėms komandoms šis metodas peržengia geografines ribas, suteikdamas bendrą duomenų supratimą ir žymiai sumažindamas trintį, susijusią su bendravimu tarp paslaugų ir komandų. Kai jūsų programos architektūra tampa sudėtingesnė ir labiau susieta, TypeScript pritaikymas duomenų federacijai yra ne tik geriausia praktika; tai būtinybė norint pasiekti tikrą, paskirstytą duomenų tipų saugumą.

Pagrindinės išvados:

• Apibrėžkite savo kontraktus: Naudokite TypeScript sąsajas ir tipus kaip savo duomenų struktūrų pagrindą.
• Automatizuokite, kur įmanoma: Pasinaudokite kodo generavimu iš API specifikacijų (OpenAPI, GraphQL).
• Tikrinkite ties ribomis: Derinkite statinį tipizavimą su vykdymo laiko tikrinimu.
• Centralizuokite bendrus tipus: Naudokite monorepo arba npm paketus bendroms apibrėžtims.
• Pasinaudokite GraphQL: Dėl jo „schema-first“ ir tipų saugumo požiūrio į federaciją.
• Planuokite evoliuciją: Valdykite schemos pakeitimus apgalvotai ir su aiškiu versijavimu.

Investuodami į TypeScript duomenų federaciją, jūs investuojate į ilgalaikę savo paskirstytų programų sveikatą ir sėkmę, suteikdami kūrėjams visame pasaulyje galimybę kurti su pasitikėjimu.