Design av GraphQL-schema: Skalbara mönster för globala API:er

GraphQL har vuxit fram som ett kraftfullt alternativ till traditionella REST API:er, och erbjuder klienter flexibiliteten att begära exakt den data de behöver. Men i takt med att ditt GraphQL API växer i komplexitet och omfattning – särskilt när det betjänar en global publik med varierande datakrav – blir en noggrann schemadesign avgörande för underhåll, skalbarhet och prestanda. Denna artikel utforskar flera skalbara designmönster för GraphQL-scheman för att hjälpa dig bygga robusta API:er som kan hantera kraven från en global applikation.

Vikten av en skalbar schemadesign

Ett väl utformat GraphQL-schema är grunden för ett framgångsrikt API. Det dikterar hur klienter kan interagera med dina data och tjänster. Dålig schemadesign kan leda till ett antal problem, inklusive:

• Prestandaflaskhalsar: Ineffektiva frågor (queries) och resolvers kan överbelasta dina datakällor och sakta ner svarstiderna.
• Underhållsproblem: Ett monolitiskt schema blir svårt att förstå, ändra och testa i takt med att din applikation växer.
• Säkerhetssårbarheter: Dåligt definierade åtkomstkontroller kan exponera känslig data för obehöriga användare.
• Begränsad skalbarhet: Ett hårt kopplat schema gör det svårt att distribuera ditt API över flera servrar eller team.

För globala applikationer förstärks dessa problem. Olika regioner kan ha olika datakrav, regulatoriska begränsningar och prestandaförväntningar. En skalbar schemadesign gör att du kan hantera dessa utmaningar på ett effektivt sätt.

Grundläggande principer för skalbar schemadesign

Innan vi dyker in i specifika mönster, låt oss beskriva några grundläggande principer som bör vägleda din schemadesign:

• Modularitet: Dela upp ditt schema i mindre, oberoende moduler. Detta gör det lättare att förstå, ändra och återanvända enskilda delar av ditt API.
• Komponerbarhet: Designa ditt schema så att olika moduler enkelt kan kombineras och utökas. Detta gör att du kan lägga till nya funktioner och funktionalitet utan att störa befintliga klienter.
• Abstraktion: Dölj komplexiteten i dina underliggande datakällor och tjänster bakom ett väldefinierat GraphQL-gränssnitt. Detta gör att du kan ändra din implementation utan att påverka klienterna.
• Konsekvens: Upprätthåll en konsekvent namngivningskonvention, datastruktur och felhanteringsstrategi i hela ditt schema. Detta gör det lättare för klienter att lära sig och använda ditt API.
• Prestandaoptimering: Ta hänsyn till prestandakonsekvenser i varje steg av schemadesignen. Använd tekniker som data loaders och field aliasing för att minimera antalet databasfrågor och nätverksanrop.

Skalbara designmönster för scheman

Här är flera skalbara designmönster som du kan använda för att bygga robusta GraphQL API:er:

1. Schema Stitching

Schema stitching låter dig kombinera flera GraphQL API:er till ett enda, enhetligt schema. Detta är särskilt användbart när du har olika team eller tjänster som ansvarar för olika delar av din data. Det är som att ha flera mini-API:er och foga samman dem via ett 'gateway'-API.

Hur det fungerar:

1. Varje team eller tjänst exponerar sitt eget GraphQL API med sitt eget schema.
2. En central gateway-tjänst använder verktyg för schema stitching (som Apollo Federation eller GraphQL Mesh) för att slå samman dessa scheman till ett enda, enhetligt schema.
3. Klienter interagerar med gateway-tjänsten, som dirigerar förfrågningar till de lämpliga underliggande API:erna.

Exempel:

Föreställ dig en e-handelsplattform med separata API:er för produkter, användare och ordrar. Varje API har sitt eget schema:

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

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

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

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

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

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

Gateway-tjänsten kan sy ihop (stitch) dessa scheman för att skapa ett enhetligt schema:

  
    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
    }
  

Notera hur Order-typen nu inkluderar referenser till User och Product, även om dessa typer definieras i separata API:er. Detta uppnås genom direktiv för schema stitching (som @relation i detta exempel).

Fördelar:

• Decentraliserat ägande: Varje team kan hantera sin egen data och sitt eget API oberoende av varandra.
• Förbättrad skalbarhet: Du kan skala varje API oberoende baserat på dess specifika behov.
• Minskad komplexitet: Klienter behöver bara interagera med en enda API-slutpunkt.

Att tänka på:

• Komplexitet: Schema stitching kan tillföra komplexitet till din arkitektur.
• Latens: Att dirigera förfrågningar genom gateway-tjänsten kan introducera latens.
• Felhantering: Du måste implementera robust felhantering för att hantera fel i de underliggande API:erna.

2. Schemafederation

Schemafederation är en vidareutveckling av schema stitching, utformad för att hantera några av dess begränsningar. Den erbjuder ett mer deklarativt och standardiserat tillvägagångssätt för att komponera GraphQL-scheman.

Hur det fungerar:

1. Varje tjänst exponerar ett GraphQL API och annoterar sitt schema med federationsdirektiv (t.ex. @key, @extends, @external).
2. En central gateway-tjänst (med Apollo Federation) använder dessa direktiv för att bygga en supergraf – en representation av hela det federerade schemat.
3. Gateway-tjänsten använder supergrafen för att dirigera förfrågningar till lämpliga underliggande tjänster och lösa beroenden.

Exempel:

Med samma e-handelsexempel kan de federerade schemana se ut så här:

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

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

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

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

    # Order-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
    }
  

Notera användningen av federationsdirektiv:

• @key: Anger primärnyckeln för en typ.
• @requires: Indikerar att ett fält kräver data från en annan tjänst.
• @extends: Låter en tjänst utöka en typ som definierats i en annan tjänst.

Fördelar:

• Deklarativ komposition: Federationsdirektiv gör det lättare att förstå och hantera schemaberoenden.
• Förbättrad prestanda: Apollo Federation optimerar frågeplanering och exekvering för att minimera latens.
• Förbättrad typsäkerhet: Supergrafen säkerställer att alla typer är konsekventa över tjänsterna.

Att tänka på:

• Verktyg: Kräver användning av Apollo Federation eller en kompatibel federationsimplementation.
• Komplexitet: Kan vara mer komplext att sätta upp än schema stitching.
• Inlärningskurva: Utvecklare behöver lära sig federationsdirektiven och -koncepten.

3. Modulär schemadesign

Modulär schemadesign innebär att man bryter ner ett stort, monolitiskt schema i mindre, mer hanterbara moduler. Detta gör det lättare att förstå, ändra och återanvända enskilda delar av ditt API, även utan att använda federerade scheman.

Hur det fungerar:

1. Identifiera logiska gränser inom ditt schema (t.ex. användare, produkter, ordrar).
2. Skapa separata moduler för varje gräns, som definierar typer, frågor och mutationer relaterade till den gränsen.
3. Använd import/export-mekanismer (beroende på din GraphQL-serverimplementation) för att kombinera modulerna till ett enda, enhetligt schema.

Exempel (med JavaScript/Node.js):

Skapa separata filer för varje 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
    }
  

Kombinera dem sedan i din huvudschemafil:

  
    // 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;
  

Fördelar:

• Förbättrad underhållbarhet: Mindre moduler är lättare att förstå och ändra.
• Ökad återanvändbarhet: Moduler kan återanvändas i andra delar av din applikation.
• Bättre samarbete: Olika team kan arbeta på olika moduler oberoende av varandra.

Att tänka på:

• Overhead: Modularisering kan lägga till viss overhead i din utvecklingsprocess.
• Komplexitet: Du måste noggrant definiera gränserna mellan moduler för att undvika cirkulära beroenden.
• Verktyg: Kräver en GraphQL-serverimplementation som stöder modulär schemadefinition.

4. Gränssnitt (Interface) och union-typer

Gränssnitt (interface) och union-typer låter dig definiera abstrakta typer som kan implementeras av flera konkreta typer. Detta är användbart för att representera polymorf data – data som kan anta olika former beroende på sammanhanget.

Hur det fungerar:

• Definiera ett gränssnitt eller en union-typ med en uppsättning gemensamma fält.
• Definiera konkreta typer som implementerar gränssnittet eller är medlemmar i unionen.
• Använd __typename-fältet för att identifiera den konkreta typen vid körning.

Exempel:

  
    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 detta exempel implementerar både User och Product gränssnittet Node, som definierar ett gemensamt id-fält. Union-typen SearchResult representerar ett sökresultat som kan vara antingen en User eller en Product. Klienter kan skicka en fråga till search-fältet och sedan använda __typename-fältet för att avgöra vilken typ av resultat de fick.

Fördelar:

• Flexibilitet: Låter dig representera polymorf data på ett typsäkert sätt.
• Kodåteranvändning: Minskar kodduplicering genom att definiera gemensamma fält i gränssnitt och unioner.
• Förbättrad frågebarhet: Gör det lättare för klienter att fråga efter olika typer av data med en enda fråga.

Att tänka på:

• Komplexitet: Kan tillföra komplexitet till ditt schema.
• Prestanda: Att lösa gränssnitts- och union-typer kan vara dyrare än att lösa konkreta typer.
• Introspektion: Kräver att klienter använder introspektion för att avgöra den konkreta typen vid körning.

5. Connection-mönstret

Connection-mönstret är ett standardiserat sätt att implementera paginering i GraphQL API:er. Det erbjuder ett konsekvent och effektivt sätt att hämta stora datalistor i bitar.

Hur det fungerar:

• Definiera en connection-typ med fälten edges och pageInfo.
• Fältet edges innehåller en lista med kanter (edges), där varje kant innehåller ett node-fält (den faktiska datan) och ett cursor-fält (en unik identifierare för noden).
• Fältet pageInfo innehåller information om den aktuella sidan, såsom om det finns fler sidor och kursorerna för den första och sista noden.
• Använd argumenten first, after, last och before för att styra pagineringen.

Exempel:

  
    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!
    }
  

Fördelar:

• Standardiserad paginering: Ger ett konsekvent sätt att implementera paginering i hela ditt API.
• Effektiv datahämtning: Låter dig hämta stora datalistor i bitar, vilket minskar belastningen på din server och förbättrar prestandan.
• Kursorbaserad paginering: Använder kursorer för att spåra positionen för varje nod, vilket är effektivare än offset-baserad paginering.

Att tänka på:

• Komplexitet: Kan tillföra komplexitet till ditt schema.
• Overhead: Kräver ytterligare fält och typer för att implementera connection-mönstret.
• Implementation: Kräver noggrann implementation för att säkerställa att kursorerna är unika och konsekventa.

Globala överväganden

När du designar ett GraphQL-schema för en global publik, tänk på dessa ytterligare faktorer:

• Lokalisering: Använd direktiv eller anpassade skalärtyper för att stödja olika språk och regioner. Du kan till exempel ha en anpassad LocalizedText-skalär som lagrar översättningar för olika språk.
• Tidszoner: Lagra tidsstämplar i UTC och låt klienter specificera sin tidszon för visningsändamål.
• Valutor: Använd ett konsekvent valutaformat och låt klienter specificera sin föredragna valuta för visningsändamål. Överväg en anpassad Currency-skalär för att representera detta.
• Datalagringsplats (Data residency): Säkerställ att din data lagras i enlighet med lokala regleringar. Detta kan kräva att du driftsätter ditt API i flera regioner eller använder tekniker för datamaskering.
• Tillgänglighet: Designa ditt schema för att vara tillgängligt för användare med funktionsnedsättningar. Använd tydliga och beskrivande fältnamn och ge alternativa sätt att komma åt data.

Tänk till exempel på ett fält för produktbeskrivning:

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

Detta låter klienter begära beskrivningen på ett specifikt språk. Om inget språk anges, används engelska (en) som standard.

Slutsats

En skalbar schemadesign är avgörande för att bygga robusta och underhållbara GraphQL API:er som kan hantera kraven från en global applikation. Genom att följa principerna som beskrivs i denna artikel och använda lämpliga designmönster kan du skapa API:er som är lätta att förstå, ändra och utöka, samtidigt som de erbjuder utmärkt prestanda och skalbarhet. Kom ihåg att modularisera, komponera och abstrahera ditt schema, och att ta hänsyn till de specifika behoven hos din globala publik.

Genom att anamma dessa mönster kan du låsa upp den fulla potentialen hos GraphQL och bygga API:er som kan driva dina applikationer i många år framöver.