Frontend API Gateway: GraphQL Federation och Schema Stitching

I en värld av modern webbapplikationsutveckling kan hantering av data från flera källor vara en betydande utmaning. När applikationer växer i komplexitet och anammar mikrotjänstarkitekturer blir behovet av ett enhetligt och effektivt sätt att komma åt data av största vikt. En Frontend API Gateway fungerar som en central ingångspunkt för klientapplikationer, aggregerar data från olika backend-tjänster och ger en strömlinjeformad upplevelse för både utvecklare och slutanvändare. Detta blogginlägg utforskar två kraftfulla tekniker för att bygga en Frontend API Gateway: GraphQL Federation och Schema Stitching.

Vad är en Frontend API Gateway?

En Frontend API Gateway är ett arkitekturmönster där en dedikerad server fungerar som en mellanhand mellan frontend-klienter (t.ex. webbläsare, mobilappar) och flera backend-tjänster. Den förenklar datahämtning genom att:

• Aggregera data: Kombinera data från flera källor till ett enda svar.
• Transformera data: Anpassa dataformat för att passa frontendens behov.
• Abstrahera komplexitet: Dölja komplexiteten hos backend-tjänster från klienten.
• Upprätthålla säkerhet: Implementera policyer för autentisering och auktorisering.
• Optimera prestanda: Cacha ofta efterfrågad data och minska antalet nätverksanrop.

I grund och botten implementerar den mönstret Backend for Frontend (BFF) i stor skala och ger frontend-team mer kontroll över de API:er de konsumerar. I större organisationer kan det leda till snabbare leverans och minskat beroende av backend-team när frontend-teamet hanterar och kuraterar sina egna API:er.

Varför använda GraphQL för en Frontend API Gateway?

GraphQL är ett frågespråk för API:er och en runtime för att uppfylla dessa frågor med din befintliga data. Det erbjuder flera fördelar jämfört med traditionella REST API:er, vilket gör det väl lämpat för att bygga Frontend API Gateways:

• Effektiv datahämtning: Klienter begär endast den data de behöver, vilket minskar överflödig data (over-fetching) och förbättrar prestandan.
• Stark typning: GraphQL-scheman definierar datastrukturen, vilket möjliggör bättre verktyg och validering.
• Introspektion: Klienter kan upptäcka tillgänglig data och operationer genom schemaintrospektion.
• Realtidskapacitet: GraphQL-prenumerationer (subscriptions) möjliggör datauppdateringar i realtid.

Genom att utnyttja GraphQL kan en Frontend API Gateway erbjuda ett flexibelt, effektivt och utvecklarvänligt gränssnitt för att komma åt data från flera backend-tjänster. Detta står i skarp kontrast till traditionella metoder med flera REST-slutpunkter, där var och en måste anropas individuellt och ofta returnerar mer data än vad som behövs.

GraphQL Federation: En distribuerad metod

Vad är GraphQL Federation?

GraphQL Federation är en kraftfull teknik för att bygga ett distribuerat GraphQL API genom att komponera flera GraphQL-tjänster (kallade "subgraphs") till ett enda, enhetligt schema. Varje subgraf är ansvarig för en specifik domän eller datakälla, och Federation-gatewayen orkestrerar frågor över dessa subgrafer.

Kärnkonceptet kretsar kring en supergraf, ett enda, enhetligt GraphQL-schema som representerar hela API:et. Denna supergraf byggs genom att komponera mindre GraphQL-scheman, kallade subgrafer, där var och en representerar en specifik mikrotjänst eller datakälla. Federation-gatewayen är ansvarig för att dirigera inkommande GraphQL-frågor till lämpliga subgrafer och kombinera resultaten till ett enda svar.

Hur GraphQL Federation fungerar

1. Definition av subgraf: Varje mikrotjänst exponerar ett GraphQL API (en subgraf) som definierar sin egen data och sina operationer. Dessa scheman inkluderar direktiv som talar om för Federation-gatewayen hur man ska lösa typer och fält. Viktiga direktiv inkluderar `@key`, `@external` och `@requires`.
2. Sammansättning av supergraf: Federation-gatewayen (t.ex. Apollo Gateway) hämtar scheman från varje subgraf och komponerar dem till ett enda, enhetligt schema (supergrafen). Denna process innefattar att lösa typ- och fältkonflikter och etablera relationer mellan typer över olika subgrafer.
3. Frågeplanering och exekvering: När en klient skickar en GraphQL-fråga till gatewayen, analyserar gatewayen frågan och avgör vilka subgrafer som behöver anropas för att uppfylla begäran. Den distribuerar sedan frågan till lämpliga subgrafer, samlar in resultaten och kombinerar dem till ett enda svar, som returneras till klienten.

Exempel: E-handelsplattform med GraphQL Federation

Tänk dig en e-handelsplattform med separata mikrotjänster för produkter, kunder och ordrar.

• Produktsubgraf: Hanterar produktinformation (namn, beskrivning, pris, etc.).
• Kundsubgraf: Hanterar kunddata (namn, adress, e-post, etc.).
• Ordersubgraf: Hanterar orderinformation (order-ID, kund-ID, produkt-ID:n, totalbelopp, etc.).

Varje subgraf exponerar ett GraphQL API, och Federation-gatewayen komponerar dessa API:er till en enda supergraf. En klient kan sedan fråga supergrafen för att hämta information om produkter, kunder och ordrar i en enda begäran.

Till exempel kan en fråga för att hämta en kunds namn och deras orderhistorik se ut så här:

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

Federation-gatewayen skulle dirigera denna fråga till kund- och ordersubgraferna, hämta nödvändig data och kombinera den till ett enda svar.

Fördelar med GraphQL Federation

• Förenklad dataåtkomst: Klienter interagerar med en enda GraphQL-slutpunkt, oavsett de underliggande datakällorna.
• Förbättrad prestanda: Datahämtning optimeras genom att endast hämta nödvändig data från varje subgraf.
• Ökad skalbarhet: Varje subgraf kan skalas oberoende, vilket möjliggör bättre resursutnyttjande.
• Decentraliserad utveckling: Team kan utveckla och driftsätta subgrafer oberoende, vilket främjar agilitet och innovation.
• Schemastyrning: Federation-gatewayen upprätthåller schemakonsistens och kompatibilitet över subgrafer.

Verktyg för GraphQL Federation

• Apollo Federation: En populär open source-implementation av GraphQL Federation, som tillhandahåller en gateway, ett schemaregister och verktyg för att bygga och hantera federerade GraphQL API:er. Apollo Federation är känt för sin skalbarhet och robusta felhantering.
• GraphQL Hive: Detta verktyg erbjuder schemaregister och styrning för GraphQL-federerade tjänster, med funktioner som ändringsdetektering, användningsanalys och schemakontroller. Det förbättrar synligheten och kontrollen över supergrafen.

Schema Stitching: En alternativ metod

Vad är Schema Stitching?

Schema Stitching är en annan teknik för att kombinera flera GraphQL-scheman till ett enda, enhetligt schema. Till skillnad från Federation innebär Schema Stitching vanligtvis en mer manuell process för att definiera hur typer och fält från olika scheman är sammankopplade. Medan Federation anses vara en mer modern och robust lösning, kan Schema Stitching vara ett gångbart alternativ för enklare användningsfall eller vid migrering från befintliga GraphQL API:er.

Hur Schema Stitching fungerar

1. Schemadefinition: Varje mikrotjänst exponerar ett GraphQL API med sitt eget schema.
2. Stitching-logik: Ett stitching-lager (ofta implementerat med bibliotek som GraphQL Tools) definierar hur typer och fält från olika scheman kopplas samman. Detta innebär att skriva resolver-funktioner som hämtar data från de underliggande tjänsterna och mappar den till det enhetliga schemat.
3. Enhetligt schema: Stitching-lagret kombinerar de enskilda scheman till ett enda, enhetligt schema som exponeras för klienten.

Exempel: Sammansättning av produkter och recensioner

Föreställ dig två separata GraphQL-tjänster: en för produkter och en annan för recensioner.

• Produkttjänst: Tillhandahåller information om produkter (ID, namn, beskrivning, pris).
• Recensionstjänst: Tillhandahåller recensioner för produkter (ID, produkt-ID, betyg, kommentar).

Med Schema Stitching kan du skapa ett enhetligt schema som låter klienter hämta produktinformation och recensioner i en enda fråga.

Du skulle definiera en resolver-funktion i stitching-lagret som hämtar recensioner för ett givet produkt-ID från recensionstjänsten och lägger till dem i `Product`-typen i det enhetliga schemat.

// Exempel (konceptuellt): Stitching-logik med GraphQL Tools
const { stitchSchemas } = require('@graphql-tools/stitch');

const productsSchema = ... // Definiera ditt produktschema
const reviewsSchema = ... // Definiera ditt recensionsschema

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) => {
          // Hämta recensioner för produkten från recensionstjänsten
          return fetchReviewsForProduct(product.id);
        },
      },
    },
  },
});

Detta exempel demonstrerar kärnkonceptet med att sätta ihop scheman. Notera behovet av anpassade resolvers för att hämta `reviews`-fältet. Denna extra overhead med att koda resolvers för varje relation kan göra utvecklingsprocessen långsammare än att använda Federation.

Fördelar med Schema Stitching

• Enhetligt API: Klienter ansluter till en enda GraphQL-slutpunkt, vilket förenklar dataåtkomst.
• Inkrementell adoption: Schema Stitching kan implementeras stegvis, vilket gör att du gradvis kan migrera till ett enhetligt API.
• Flexibilitet: Schema Stitching ger mer kontroll över hur scheman kombineras, vilket gör att du kan anpassa stitching-logiken för att möta specifika behov.

Nackdelar med Schema Stitching

• Manuell konfiguration: Schema Stitching kräver manuell konfiguration av stitching-logiken, vilket kan vara komplext och tidskrävande.
• Prestanda-overhead: Resolver-funktioner kan introducera prestanda-overhead, särskilt om de involverar komplexa datatransformationer.
• Begränsad skalbarhet: Schema Stitching kan vara svårare att skala än Federation, eftersom stitching-logiken vanligtvis är centraliserad.
• Schemaägarskap: Kan leda till tvetydighet kring schemaägarskap, särskilt om olika team hanterar de sammansatta tjänsterna.

Verktyg för Schema Stitching

• GraphQL Tools: Ett populärt bibliotek för att bygga och manipulera GraphQL-scheman, inklusive stöd för Schema Stitching.
• GraphQL Mesh: GraphQL Mesh låter dig använda GraphQL-frågespråket för att komma åt data från olika källor som REST API:er, databaser och gRPC. Det kan sätta ihop dessa API:er till ett enhetligt GraphQL-schema.

GraphQL Federation vs. Schema Stitching: En jämförelse

Både GraphQL Federation och Schema Stitching erbjuder sätt att kombinera flera GraphQL-scheman till ett enda API, men de skiljer sig i sitt tillvägagångssätt och sina kapabiliteter.

Funktion	GraphQL Federation	Schema Stitching
Metod	Distribuerad, automatiserad sammansättning	Centraliserad, manuell konfiguration
Komplexitet	Lägre komplexitet för underhåll och skalning	Högre komplexitet på grund av manuell resolver-logik
Skalbarhet	Designad för storskaliga, distribuerade system	Mindre skalbar, används vanligtvis för mindre applikationer
Schemastyrning	Inbyggd schemastyrning och validering	Kräver manuell schemahantering och samordning
Verktyg	Starkt ekosystem av verktyg och bibliotek (t.ex. Apollo Federation)	Kräver mer anpassade verktyg och konfiguration
Användningsfall	Mikrotjänstarkitekturer, storskaliga API:er, decentraliserad utveckling	Mindre applikationer, inkrementell migrering, specifika anpassningskrav

När ska man använda GraphQL Federation: Välj Federation när du har en komplex mikrotjänstarkitektur, behöver skala ditt API och vill ge oberoende team möjlighet att hantera sina egna subgrafer. Det förenklar också schemahantering och styrning.

När ska man använda Schema Stitching: Överväg Schema Stitching när du har ett enklare API, behöver mer kontroll över stitching-logiken eller migrerar från befintliga GraphQL API:er. Var dock medveten om de potentiella komplexiteterna och skalbarhetsbegränsningarna.

Implementering av autentisering och auktorisering

Oavsett om du väljer GraphQL Federation eller Schema Stitching är implementering av autentisering och auktorisering avgörande för att säkra din Frontend API Gateway. Det finns flera tillvägagångssätt du kan ta:

• Autentisering på gateway-nivå: API-gatewayen hanterar autentisering och auktorisering innan den dirigerar anrop till backend-tjänsterna. Detta tillvägagångssätt centraliserar säkerhetslogiken och förenklar backend-tjänsterna. Vanliga metoder inkluderar JWT (JSON Web Token) validering och OAuth 2.0.
• Autentisering på tjänstenivå: Varje backend-tjänst hanterar sin egen autentisering och auktorisering. Detta tillvägagångssätt ger mer granulär kontroll över säkerheten men kan vara mer komplext att hantera.
• Hybridmetod: En kombination av autentisering på gateway-nivå och tjänstenivå. Gatewayen hanterar den initiala autentiseringen, och backend-tjänsterna utför mer granulära auktoriseringskontroller.

Exempel: JWT-autentisering med Apollo Federation

Med Apollo Federation kan du konfigurera gatewayen att validera JWT-tokens som ingår i request-headers. Gatewayen kan sedan skicka användarinformationen som extraherats från token till subgraferna, som kan använda denna information för auktorisering.

// Exempel (konceptuellt): Apollo Gateway-konfiguration med JWT-validering
const { ApolloGateway } = require('@apollo/gateway');

const gateway = new ApolloGateway({
  serviceList: [
    // ... dina subgrafkonfigurationer
  ],
  buildService: ({ name, url }) => {
    return new MyCustomService({
      name,  // Namn på subgrafen
      url,   // URL till subgrafen
    });
  },
});

class MyCustomService extends RemoteGraphQLDataSource {
  willSendRequest({ request, context }) {
    // Hämta användaren från kontexten
    const user = context.user;

    // Lägg till användarens ID i request-headers
    if (user) {
      request.http.headers.set('user-id', user.id);
    }
  }
}

I detta exempel skapas en anpassad tjänst för att modifiera de utgående anropen för att inkludera användar-ID som härletts från JWT. De nedströms tjänsterna kan sedan använda detta ID för auktoriseringskontroller.

Cache-strategier för prestandaoptimering

Caching är avgörande för att förbättra prestandan hos en Frontend API Gateway. Genom att cacha ofta efterfrågad data kan du minska belastningen på backend-tjänster och förbättra svarstiderna för klienter. Här är några cache-strategier:

• HTTP-cache: Utnyttja HTTP-cachemekanismer (t.ex. `Cache-Control`-headers) för att cacha svar i webbläsaren och mellanliggande proxyservrar.
• Minnescache: Använd minnesbaserade cache-system (t.ex. Redis, Memcached) för att cacha ofta efterfrågad data på gatewayen.
• CDN-cache: Använd Content Delivery Networks (CDN) för att cacha statiska tillgångar och API-svar närmare klienten.
• Cache för GraphQL-frågor: Cacha resultaten av GraphQL-frågor baserat på deras frågesträng och variabler. Detta kan vara särskilt effektivt för ofta exekverade frågor. Apollo Server erbjuder inbyggt stöd för fråge-caching.

När du implementerar caching, överväg strategier för cache-invalidering för att säkerställa att klienter får uppdaterad data. Vanliga strategier inkluderar:

• Tidsbaserad utgång: Sätt en fast utgångstid för cachad data.
• Händelsebaserad invalidering: Invalidera cachen när data ändras i backend-tjänsterna. Detta kan uppnås med webhooks eller meddelandeköer.

Övervakning och observerbarhet

Övervakning och observerbarhet är avgörande för att säkerställa hälsan och prestandan hos din Frontend API Gateway. Implementera omfattande övervakning för att spåra nyckeltal som:

• Request-latens: Tiden det tar att behandla en begäran.
• Frekvens av fel: Andelen anrop som resulterar i fel.
• Genomströmning: Antalet anrop som behandlas per tidsenhet.
• Resursutnyttjande: CPU-, minnes- och nätverksanvändning för gatewayen och backend-tjänsterna.

Använd spårning (tracing) för att följa anrop när de flödar genom systemet, för att identifiera flaskhalsar och prestandaproblem. Loggning ger värdefulla insikter i beteendet hos gatewayen och backend-tjänsterna.

Verktyg för övervakning och observerbarhet inkluderar:

• Prometheus: Ett open source-system för övervakning och larm.
• Grafana: Ett verktyg för datavisualisering och övervakning.
• Jaeger: Ett open source-system för distribuerad spårning.
• Datadog: En övervaknings- och säkerhetsplattform för molnapplikationer.
• New Relic: En plattform för digital intelligens för att övervaka och förbättra programvaruprestanda.

Genom att implementera robust övervakning och observerbarhet kan du proaktivt identifiera och lösa problem, vilket säkerställer tillförlitligheten och prestandan hos din Frontend API Gateway.

Slutsats

En Frontend API Gateway byggd med GraphQL Federation eller Schema Stitching kan avsevärt förenkla dataåtkomst, förbättra prestanda och förbättra utvecklarupplevelsen i moderna webbapplikationer. GraphQL Federation erbjuder en kraftfull och skalbar lösning för att komponera distribuerade GraphQL API:er, medan Schema Stitching erbjuder ett mer flexibelt tillvägagångssätt för att kombinera befintliga scheman. Genom att noggrant överväga de specifika kraven för din applikation och avvägningarna mellan dessa tekniker, kan du välja det bästa tillvägagångssättet för att bygga en robust och effektiv Frontend API Gateway.

Kom ihåg att implementera korrekt autentisering och auktorisering, cache-strategier samt övervakning och observerbarhet för att säkerställa säkerheten, prestandan och tillförlitligheten hos din gateway. Genom att anamma dessa bästa praxis kan du låsa upp den fulla potentialen hos GraphQL och bygga moderna webbapplikationer som levererar exceptionella användarupplevelser.