GraphQL-skjemadesign: Skalerbare mønstre for globale API-er

GraphQL har vokst frem som et kraftig alternativ til tradisjonelle REST API-er, og gir klienter fleksibiliteten til å be om nøyaktig de dataene de trenger. Men etter hvert som GraphQL API-et ditt vokser i kompleksitet og omfang – spesielt når det betjener et globalt publikum med ulike datakrav – blir nøye skjemadesign avgjørende for vedlikeholdbarhet, skalerbarhet og ytelse. Denne artikkelen utforsker flere skalerbare designmønstre for GraphQL-skjemaer for å hjelpe deg med å bygge robuste API-er som kan håndtere kravene til en global applikasjon.

Viktigheten av skalerbart skjemadesign

Et velutformet GraphQL-skjema er grunnlaget for et vellykket API. Det dikterer hvordan klienter kan samhandle med dine data og tjenester. Dårlig skjemadesign kan føre til en rekke problemer, inkludert:

• Ytelsesflaskehalser: Ineffektive spørringer og resolvere kan overbelaste datakildene dine og redusere responstidene.
• Vedlikeholdsproblemer: Et monolittisk skjema blir vanskelig å forstå, endre og teste etter hvert som applikasjonen din vokser.
• Sikkerhetssårbarheter: Dårlig definerte tilgangskontroller kan eksponere sensitive data for uautoriserte brukere.
• Begrenset skalerbarhet: Et tett koblet skjema gjør det vanskelig å distribuere API-et ditt over flere servere eller team.

For globale applikasjoner forsterkes disse problemene. Ulike regioner kan ha ulike datakrav, regulatoriske begrensninger og ytelsesforventninger. Et skalerbart skjemadesign gjør det mulig for deg å håndtere disse utfordringene effektivt.

Nøkkelprinsipper for skalerbart skjemadesign

Før vi dykker ned i spesifikke mønstre, la oss skissere noen nøkkelprinsipper som bør veilede skjemadesignet ditt:

• Modularitet: Bryt ned skjemaet ditt i mindre, uavhengige moduler. Dette gjør det lettere å forstå, endre og gjenbruke individuelle deler av API-et ditt.
• Komponerbarhet: Design skjemaet ditt slik at ulike moduler enkelt kan kombineres og utvides. Dette lar deg legge til nye funksjoner og funksjonalitet uten å forstyrre eksisterende klienter.
• Abstraksjon: Skjul kompleksiteten til de underliggende datakildene og tjenestene dine bak et veldefinert GraphQL-grensesnitt. Dette lar deg endre implementeringen din uten å påvirke klientene.
• Konsistens: Oppretthold en konsekvent navnekonvensjon, datastruktur og feilhåndteringsstrategi gjennom hele skjemaet ditt. Dette gjør det lettere for klienter å lære og bruke API-et ditt.
• Ytelsesoptimalisering: Vurder ytelsesimplikasjoner i alle stadier av skjemadesignet. Bruk teknikker som datalastere og feltaliaser for å minimere antall databasespørringer og nettverksforespørsler.

Skalerbare skjemadesignmønstre

Her er flere skalerbare skjemadesignmønstre du kan bruke for å bygge robuste GraphQL API-er:

1. Skjemasammensying (Schema Stitching)

Skjemasammensying lar deg kombinere flere GraphQL API-er til ett enkelt, enhetlig skjema. Dette er spesielt nyttig når du har forskjellige team eller tjenester som er ansvarlige for ulike deler av dataene dine. Det er som å ha flere mini-API-er og koble dem sammen via et 'gateway'-API.

Slik fungerer det:

1. Hvert team eller tjeneste eksponerer sitt eget GraphQL API med sitt eget skjema.
2. En sentral gateway-tjeneste bruker verktøy for skjemasammensying (som Apollo Federation eller GraphQL Mesh) for å slå sammen disse skjemaene til ett enkelt, enhetlig skjema.
3. Klienter samhandler med gateway-tjenesten, som ruter forespørsler til de aktuelle underliggende API-ene.

Eksempel:

Se for deg en e-handelsplattform med separate API-er for produkter, brukere og bestillinger. Hvert API har sitt eget skjema:

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

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

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

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

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

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

Gateway-tjenesten kan sy sammen disse skjemaene for å lage et enhetlig skjema:

  
    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
    }
  

Legg merke til hvordan Order-typen nå inkluderer referanser til User og Product, selv om disse typene er definert i separate API-er. Dette oppnås gjennom direktiver for skjemasammensying (som @relation i dette eksemplet).

Fordeler:

• Desentralisert eierskap: Hvert team kan administrere sine egne data og API uavhengig.
• Forbedret skalerbarhet: Du kan skalere hvert API uavhengig basert på dets spesifikke behov.
• Redusert kompleksitet: Klienter trenger bare å samhandle med ett enkelt API-endepunkt.

Vurderinger:

• Kompleksitet: Skjemasammensying kan legge til kompleksitet i arkitekturen din.
• Latens: Ruting av forespørsler gjennom gateway-tjenesten kan introdusere latens.
• Feilhåndtering: Du må implementere robust feilhåndtering for å håndtere feil i de underliggende API-ene.

2. Skjemaføderasjon (Schema Federation)

Skjemaføderasjon er en videreutvikling av skjemasammensying, designet for å adressere noen av begrensningene. Det gir en mer deklarativ og standardisert tilnærming til å komponere GraphQL-skjemaer.

Slik fungerer det:

1. Hver tjeneste eksponerer et GraphQL API og annoterer sitt skjema med føderasjonsdirektiver (f.eks. @key, @extends, @external).
2. En sentral gateway-tjeneste (ved bruk av Apollo Federation) bruker disse direktivene for å bygge en supergraf – en representasjon av hele det fødererte skjemaet.
3. Gateway-tjenesten bruker supergrafen til å rute forespørsler til de aktuelle underliggende tjenestene og løse avhengigheter.

Eksempel:

Ved å bruke det samme e-handelseksemplet, kan de fødererte skjemaene se slik ut:

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

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

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

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

    # Bestillinger 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
    }
  

Legg merke til bruken av føderasjonsdirektiver:

• @key: Spesifiserer primærnøkkelen for en type.
• @requires: Indikerer at et felt krever data fra en annen tjeneste.
• @extends: Lar en tjeneste utvide en type definert i en annen tjeneste.

Fordeler:

• Deklarativ komposisjon: Føderasjonsdirektiver gjør det lettere å forstå og administrere skjemavhengigheter.
• Forbedret ytelse: Apollo Federation optimaliserer spørringsplanlegging og -utførelse for å minimere latens.
• Forbedret typesikkerhet: Supergrafen sikrer at alle typer er konsistente på tvers av tjenester.

Vurderinger:

• Verktøy: Krever bruk av Apollo Federation eller en kompatibel føderasjonsimplementering.
• Kompleksitet: Kan være mer komplekst å sette opp enn skjemasammensying.
• Læringskurve: Utviklere må lære seg føderasjonsdirektivene og -konseptene.

3. Modulært skjemadesign

Modulært skjemadesign innebærer å bryte ned et stort, monolittisk skjema i mindre, mer håndterbare moduler. Dette gjør det lettere å forstå, endre og gjenbruke individuelle deler av API-et ditt, selv uten å ty til fødererte skjemaer.

Slik fungerer det:

1. Identifiser logiske grenser innenfor skjemaet ditt (f.eks. brukere, produkter, bestillinger).
2. Opprett separate moduler for hver grense, der du definerer typer, spørringer og mutasjoner relatert til den grensen.
3. Bruk import/eksport-mekanismer (avhengig av din GraphQL-serverimplementering) for å kombinere modulene til ett enkelt, enhetlig skjema.

Eksempel (med JavaScript/Node.js):

Opprett separate filer for hver 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
    }
  

Kombiner dem deretter i hovedskjemafilen din:

  
    // 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;
  

Fordeler:

• Forbedret vedlikeholdbarhet: Mindre moduler er lettere å forstå og endre.
• Økt gjenbrukbarhet: Moduler kan gjenbrukes i andre deler av applikasjonen din.
• Bedre samarbeid: Ulike team kan jobbe med forskjellige moduler uavhengig.

Vurderinger:

• Overhead: Modularisering kan legge til noe overhead i utviklingsprosessen din.
• Kompleksitet: Du må nøye definere grensene mellom moduler for å unngå sirkulære avhengigheter.
• Verktøy: Krever bruk av en GraphQL-serverimplementering som støtter modulær skjemadefinisjon.

4. Grensesnitt- og union-typer

Grensesnitt- (interface) og union-typer lar deg definere abstrakte typer som kan implementeres av flere konkrete typer. Dette er nyttig for å representere polymorfe data – data som kan ha forskjellige former avhengig av konteksten.

Slik fungerer det:

• Definer et grensesnitt eller en union-type med et sett med felles felt.
• Definer konkrete typer som implementerer grensesnittet eller er medlemmer av unionen.
• Bruk __typename-feltet for å identifisere den konkrete typen ved kjøretid.

Eksempel:

  
    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!]!
    }
  

I dette eksemplet implementerer både User og Product Node-grensesnittet, som definerer et felles id-felt. SearchResult-union-typen representerer et søkeresultat som kan være enten en User eller et Product. Klienter kan spørre search-feltet og deretter bruke __typename-feltet for å bestemme hvilken type resultat de mottok.

Fordeler:

• Fleksibilitet: Lar deg representere polymorfe data på en typesikker måte.
• Kodegjenbruk: Reduserer kodeduplisering ved å definere felles felt i grensesnitt og unioner.
• Forbedret spørbarhet: Gjør det lettere for klienter å spørre etter forskjellige typer data med en enkelt spørring.

Vurderinger:

• Kompleksitet: Kan legge til kompleksitet i skjemaet ditt.
• Ytelse: Å løse grensesnitt- og union-typer kan være dyrere enn å løse konkrete typer.
• Introspeksjon: Krever at klienter bruker introspeksjon for å bestemme den konkrete typen ved kjøretid.

5. Connection-mønsteret

Connection-mønsteret er en standard måte å implementere paginering i GraphQL API-er på. Det gir en konsistent og effektiv måte å hente store lister med data i biter.

Slik fungerer det:

• Definer en connection-type med edges- og pageInfo-felt.
• edges-feltet inneholder en liste med kanter (edges), der hver kant inneholder et node-felt (selve dataene) og et cursor-felt (en unik identifikator for noden).
• pageInfo-feltet inneholder informasjon om den nåværende siden, for eksempel om det er flere sider og markørene for første og siste node.
• Bruk argumentene first, after, last og before for å kontrollere pagineringen.

Eksempel:

  
    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!
    }
  

Fordeler:

• Standardisert paginering: Gir en konsekvent måte å implementere paginering på tvers av API-et ditt.
• Effektiv datahenting: Lar deg hente store lister med data i biter, noe som reduserer belastningen på serveren og forbedrer ytelsen.
• Markørbasert paginering: Bruker markører (cursors) for å spore posisjonen til hver node, noe som er mer effektivt enn offset-basert paginering.

Vurderinger:

• Kompleksitet: Kan legge til kompleksitet i skjemaet ditt.
• Overhead: Krever ekstra felt og typer for å implementere connection-mønsteret.
• Implementering: Krever nøye implementering for å sikre at markørene er unike og konsistente.

Globale hensyn

Når du designer et GraphQL-skjema for et globalt publikum, bør du vurdere disse tilleggsfaktorene:

• Lokalisering: Bruk direktiver eller tilpassede skalartyper for å støtte forskjellige språk og regioner. For eksempel kan du ha en tilpasset LocalizedText-skalar som lagrer oversettelser for forskjellige språk.
• Tidssoner: Lagre tidsstempler i UTC og la klienter spesifisere sin tidssone for visningsformål.
• Valutaer: Bruk et konsistent valutaformat og la klienter spesifisere sin foretrukne valuta for visningsformål. Vurder en tilpasset Currency-skalar for å representere dette.
• Datalagringsplassering: Sørg for at dataene dine lagres i samsvar med lokale forskrifter. Dette kan kreve at du distribuerer API-et ditt til flere regioner eller bruker datamaskeringsteknikker.
• Tilgjengelighet: Design skjemaet ditt slik at det er tilgjengelig for brukere med nedsatt funksjonsevne. Bruk klare og beskrivende feltnavn og gi alternative måter å få tilgang til data på.

For eksempel, vurder et produktbeskrivelsesfelt:

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

Dette lar klienter be om beskrivelsen på et spesifikt språk. Hvis ingen språk er spesifisert, brukes engelsk (`en`) som standard.

Konklusjon

Skalerbart skjemadesign er avgjørende for å bygge robuste og vedlikeholdbare GraphQL API-er som kan håndtere kravene til en global applikasjon. Ved å følge prinsippene som er skissert i denne artikkelen og bruke de riktige designmønstrene, kan du lage API-er som er enkle å forstå, endre og utvide, samtidig som de gir utmerket ytelse og skalerbarhet. Husk å modularisere, komponere og abstrahere skjemaet ditt, og å vurdere de spesifikke behovene til ditt globale publikum.

Ved å omfavne disse mønstrene kan du frigjøre det fulle potensialet til GraphQL og bygge API-er som kan drive applikasjonene dine i årene som kommer.