Projektowanie schematu GraphQL: Skalowalne wzorce dla globalnych API

GraphQL stał się potężną alternatywą dla tradycyjnych API REST, oferując klientom elastyczność w żądaniu dokładnie tych danych, których potrzebują. Jednak w miarę wzrostu złożoności i zakresu Twojego API GraphQL – zwłaszcza gdy obsługuje ono globalną publiczność o zróżnicowanych wymaganiach dotyczących danych – staranne projektowanie schematu staje się kluczowe dla utrzymania, skalowalności i wydajności. W tym artykule omówiono kilka skalowalnych wzorców projektowania schematów GraphQL, które pomogą Ci zbudować solidne API, zdolne sprostać wymaganiom globalnej aplikacji.

Znaczenie skalowalnego projektowania schematu

Dobrze zaprojektowany schemat GraphQL jest fundamentem udanego API. Określa on, w jaki sposób klienci mogą wchodzić w interakcję z Twoimi danymi i usługami. Złe projektowanie schematu może prowadzić do wielu problemów, w tym:

• Wąskie gardła wydajności: Nieefektywne zapytania i resolvery mogą przeciążać źródła danych i spowalniać czasy odpowiedzi.
• Problemy z utrzymaniem: Monolityczny schemat staje się trudny do zrozumienia, modyfikacji i testowania w miarę rozwoju aplikacji.
• Luki w zabezpieczeniach: Źle zdefiniowane kontrole dostępu mogą ujawnić wrażliwe dane nieautoryzowanym użytkownikom.
• Ograniczona skalowalność: Ściśle powiązany schemat utrudnia dystrybucję API na wiele serwerów lub zespołów.

W przypadku aplikacji globalnych problemy te są zwielokrotnione. Różne regiony mogą mieć różne wymagania dotyczące danych, ograniczenia regulacyjne i oczekiwania dotyczące wydajności. Skalowalny projekt schematu pozwala skutecznie sprostać tym wyzwaniom.

Kluczowe zasady skalowalnego projektowania schematu

Zanim przejdziemy do konkretnych wzorców, przedstawmy kilka kluczowych zasad, które powinny kierować Twoim projektowaniem schematu:

• Modularność: Podziel swój schemat na mniejsze, niezależne moduły. Ułatwia to zrozumienie, modyfikację i ponowne wykorzystanie poszczególnych części API.
• Komponowalność: Projektuj swój schemat tak, aby różne moduły można było łatwo łączyć i rozszerzać. Pozwala to na dodawanie nowych funkcji bez zakłócania istniejących klientów.
• Abstrakcja: Ukryj złożoność bazowych źródeł danych i usług za dobrze zdefiniowanym interfejsem GraphQL. Pozwala to na zmianę implementacji bez wpływu na klientów.
• Spójność: Utrzymuj spójną konwencję nazewnictwa, strukturę danych i strategię obsługi błędów w całym schemacie. Ułatwia to klientom naukę i korzystanie z Twojego API.
• Optymalizacja wydajności: Rozważaj implikacje wydajnościowe na każdym etapie projektowania schematu. Używaj technik takich jak data loadery i aliasowanie pól, aby zminimalizować liczbę zapytań do bazy danych i żądań sieciowych.

Skalowalne wzorce projektowania schematu

Oto kilka skalowalnych wzorców projektowania schematu, których możesz użyć do budowy solidnych API GraphQL:

1. Schema Stitching

Schema stitching pozwala na połączenie wielu API GraphQL w jeden, zunifikowany schemat. Jest to szczególnie przydatne, gdy różne zespoły lub usługi są odpowiedzialne za różne części Twoich danych. To tak, jakby mieć kilka mini-API i połączyć je za pomocą API 'bramy' (gateway).

Jak to działa:

1. Każdy zespół lub usługa udostępnia własne API GraphQL z własnym schematem.
2. Centralna usługa bramy (gateway) używa narzędzi do schema stitching (takich jak Apollo Federation lub GraphQL Mesh), aby połączyć te schematy w jeden, zunifikowany schemat.
3. Klienci wchodzą w interakcję z usługą bramy, która przekierowuje żądania do odpowiednich bazowych API.

Przykład:

Wyobraź sobie platformę e-commerce z osobnymi API dla produktów, użytkowników i zamówień. Każde API ma swój własny schemat:

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

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

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

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

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

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

Usługa bramy może połączyć te schematy, aby stworzyć zunifikowany schemat:

  
    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
    }
  

Zauważ, jak typ Order zawiera teraz odniesienia do User i Product, mimo że te typy są zdefiniowane w osobnych API. Osiąga się to za pomocą dyrektyw schema stitching (jak @relation w tym przykładzie).

Zalety:

• Zdecentralizowana własność: Każdy zespół może niezależnie zarządzać swoimi danymi i API.
• Poprawiona skalowalność: Możesz skalować każde API niezależnie, w zależności od jego specyficznych potrzeb.
• Zmniejszona złożoność: Klienci muszą wchodzić w interakcję tylko z jednym punktem końcowym API.

Do rozważenia:

• Złożoność: Schema stitching może dodać złożoności do Twojej architektury.
• Opóźnienie (latency): Przekierowywanie żądań przez usługę bramy może wprowadzać opóźnienia.
• Obsługa błędów: Musisz zaimplementować solidną obsługę błędów, aby radzić sobie z awariami w bazowych API.

2. Federacja schematów (Schema Federation)

Federacja schematów to ewolucja schema stitching, zaprojektowana w celu rozwiązania niektórych jego ograniczeń. Zapewnia bardziej deklaratywne i ustandaryzowane podejście do komponowania schematów GraphQL.

Jak to działa:

1. Każda usługa udostępnia API GraphQL i adnotuje swój schemat dyrektywami federacji (np. @key, @extends, @external).
2. Centralna usługa bramy (używająca Apollo Federation) wykorzystuje te dyrektywy do budowy supergrafu – reprezentacji całego sfederowanego schematu.
3. Usługa bramy używa supergrafu do przekierowywania żądań do odpowiednich usług podrzędnych i rozwiązywania zależności.

Przykład:

Używając tego samego przykładu e-commerce, sfederowane schematy mogłyby wyglądać tak:

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

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

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

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

    # API Zamówień
    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
    }
  

Zwróć uwagę na użycie dyrektyw federacji:

• @key: Określa klucz główny dla typu.
• @requires: Wskazuje, że pole wymaga danych z innej usługi.
• @extends: Pozwala usłudze na rozszerzenie typu zdefiniowanego w innej usłudze.

Zalety:

• Deklaratywna kompozycja: Dyrektywy federacji ułatwiają zrozumienie i zarządzanie zależnościami schematu.
• Poprawiona wydajność: Apollo Federation optymalizuje planowanie i wykonywanie zapytań w celu minimalizacji opóźnień.
• Zwiększone bezpieczeństwo typów: Supergraf zapewnia, że wszystkie typy są spójne we wszystkich usługach.

Do rozważenia:

• Narzędzia: Wymaga użycia Apollo Federation lub kompatybilnej implementacji federacji.
• Złożoność: Może być bardziej skomplikowane w konfiguracji niż schema stitching.
• Krzywa uczenia się: Deweloperzy muszą nauczyć się dyrektyw i koncepcji federacji.

3. Modułowe projektowanie schematu

Modułowe projektowanie schematu polega na dzieleniu dużego, monolitycznego schematu na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania moduły. Ułatwia to zrozumienie, modyfikację i ponowne wykorzystanie poszczególnych części API, nawet bez uciekania się do sfederowanych schematów.

Jak to działa:

1. Zidentyfikuj logiczne granice w swoim schemacie (np. użytkownicy, produkty, zamówienia).
2. Utwórz osobne moduły dla każdej granicy, definiując typy, zapytania i mutacje związane z tą granicą.
3. Użyj mechanizmów importu/eksportu (w zależności od implementacji serwera GraphQL), aby połączyć moduły w jeden, zunifikowany schemat.

Przykład (używając JavaScript/Node.js):

Utwórz osobne pliki dla każdego modułu:

  
    // 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
    }
  

Następnie połącz je w głównym pliku schematu:

  
    // 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;
  

Zalety:

• Poprawiona łatwość utrzymania: Mniejsze moduły są łatwiejsze do zrozumienia i modyfikacji.
• Zwiększona reużywalność: Moduły mogą być ponownie wykorzystywane w innych częściach aplikacji.
• Lepsza współpraca: Różne zespoły mogą pracować nad różnymi modułami niezależnie.

Do rozważenia:

• Narzut: Modularyzacja może dodać pewien narzut do procesu deweloperskiego.
• Złożoność: Musisz starannie zdefiniować granice między modułami, aby uniknąć zależności cyklicznych.
• Narzędzia: Wymaga użycia implementacji serwera GraphQL, która obsługuje modularną definicję schematu.

4. Typy interfejsów i unii (Interface and Union Types)

Typy interfejsów i unii pozwalają definiować abstrakcyjne typy, które mogą być implementowane przez wiele konkretnych typów. Jest to przydatne do reprezentowania danych polimorficznych – danych, które mogą przybierać różne formy w zależności od kontekstu.

Jak to działa:

• Zdefiniuj typ interfejsu lub unii z zestawem wspólnych pól.
• Zdefiniuj konkretne typy, które implementują interfejs lub są członkami unii.
• Użyj pola __typename, aby zidentyfikować konkretny typ w czasie wykonania.

Przykład:

  
    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!]!
    }
  

W tym przykładzie zarówno User, jak i Product implementują interfejs Node, który definiuje wspólne pole id. Typ unii SearchResult reprezentuje wynik wyszukiwania, który może być albo User, albo Product. Klienci mogą odpytywać pole `search`, a następnie użyć pola `__typename`, aby określić, jakiego typu wynik otrzymali.

Zalety:

• Elastyczność: Pozwala na reprezentowanie danych polimorficznych w sposób bezpieczny typologicznie.
• Współużytkowanie kodu: Redukuje duplikację kodu przez definiowanie wspólnych pól w interfejsach i uniach.
• Lepsza zapytywalność: Ułatwia klientom odpytywanie o różne typy danych za pomocą jednego zapytania.

Do rozważenia:

• Złożoność: Może dodać złożoności do Twojego schematu.
• Wydajność: Rozwiązywanie typów interfejsów i unii może być bardziej kosztowne niż rozwiązywanie konkretnych typów.
• Introspekcja: Wymaga od klientów użycia introspekcji do określenia konkretnego typu w czasie wykonania.

5. Wzorzec połączenia (Connection Pattern)

Wzorzec połączenia (connection pattern) to standardowy sposób implementacji paginacji w API GraphQL. Zapewnia spójny i wydajny sposób pobierania dużych list danych w porcjach (chunkach).

Jak to działa:

• Zdefiniuj typ połączenia (connection type) z polami edges i pageInfo.
• Pole edges zawiera listę krawędzi (edges), z których każda zawiera pole node (rzeczywiste dane) i pole cursor (unikalny identyfikator dla węzła).
• Pole pageInfo zawiera informacje o bieżącej stronie, takie jak to, czy istnieją kolejne strony, oraz kursory dla pierwszego i ostatniego węzła.
• Użyj argumentów first, after, last i before do kontrolowania paginacji.

Przykład:

  
    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!
    }
  

Zalety:

• Ustandaryzowana paginacja: Zapewnia spójny sposób implementacji paginacji w całym API.
• Wydajne pobieranie danych: Pozwala na pobieranie dużych list danych w porcjach, zmniejszając obciążenie serwera i poprawiając wydajność.
• Paginacja oparta na kursorach: Używa kursorów do śledzenia pozycji każdego węzła, co jest bardziej wydajne niż paginacja oparta na offsecie.

Do rozważenia:

• Złożoność: Może dodać złożoności do Twojego schematu.
• Narzut: Wymaga dodatkowych pól i typów do zaimplementowania wzorca połączenia.
• Implementacja: Wymaga starannej implementacji, aby zapewnić, że kursory są unikalne i spójne.

Kwestie globalne

Projektując schemat GraphQL dla globalnej publiczności, weź pod uwagę te dodatkowe czynniki:

• Lokalizacja: Używaj dyrektyw lub niestandardowych typów skalarnych do obsługi różnych języków i regionów. Na przykład, możesz mieć niestandardowy skalar `LocalizedText`, który przechowuje tłumaczenia dla różnych języków.
• Strefy czasowe: Przechowuj znaczniki czasu w formacie UTC i pozwalaj klientom na określenie ich strefy czasowej do celów wyświetlania.
• Waluty: Używaj spójnego formatu waluty i pozwalaj klientom na określenie preferowanej waluty do celów wyświetlania. Rozważ niestandardowy skalar `Currency`, aby to reprezentować.
• Rezydencja danych: Upewnij się, że Twoje dane są przechowywane zgodnie z lokalnymi przepisami. Może to wymagać wdrożenia API w wielu regionach lub użycia technik maskowania danych.
• Dostępność: Projektuj swój schemat tak, aby był dostępny dla użytkowników z niepełnosprawnościami. Używaj jasnych i opisowych nazw pól oraz zapewniaj alternatywne sposoby dostępu do danych.

Na przykład, rozważmy pole opisu produktu:

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

Pozwala to klientom na żądanie opisu w określonym języku. Jeśli język nie jest określony, domyślnie jest to angielski (`en`).

Podsumowanie

Skalowalne projektowanie schematu jest niezbędne do budowania solidnych i łatwych w utrzymaniu API GraphQL, które mogą sprostać wymaganiom globalnej aplikacji. Postępując zgodnie z zasadami opisanymi w tym artykule i używając odpowiednich wzorców projektowych, możesz tworzyć API, które są łatwe do zrozumienia, modyfikacji i rozszerzania, zapewniając jednocześnie doskonałą wydajność i skalowalność. Pamiętaj o modularyzacji, komponowaniu i abstrakcji schematu oraz o uwzględnieniu specyficznych potrzeb Twojej globalnej publiczności.

Przyjmując te wzorce, możesz uwolnić pełny potencjał GraphQL i budować API, które będą napędzać Twoje aplikacje przez wiele lat.