Graphql 调研

Graphql 调研_第1张图片

一、背景

首先附上 Graphsql中文官网地址 及 对应的 JavaDoc地址
简单介绍一下背景,公司内部有很多B端运营类项目,由于后期的不断迭代,后端的Rest服务接口(Ajax)变得越来越多,恰好适逢前端重构,故领导想试试看能否使用对前端来说适应及使用性更便捷的Graphql来替换Rest。后端的重构就落到我这边了。

二、介绍

GraphQL可以在原本的前端-后端的调用链中添加一个中间层BFF,用来对后端微服务的数据进行集成。
BFF:Backend for Frontends(以下简称BFF) 顾名思义,是为前端而存在的后端(服务)中间层。即传统的前后端分离应用中,前端应用直接调用后端服务,后端服务再根据相关的业务逻辑进行数据的增删查改等。那么引用了 BFF 之后,前端应用将直接和 BFF 通信,BFF 再和后端进行 API 通信,所以本质上来说,BFF 更像是一种“中间层”服务。

关于IDL(接口描述语言)以及Graphql的语法文档,大家还是看官网,这边简单的介绍一下

语言模式

图语言,用“节点”“关系”来描述一组数据结构,与常规数据库join的理念不同

操作分类

query:查询
mutation:增删改

构成

Schema/GraphQLSchema:

定义所有可供查询的字段(field),它们最终组合成一套完整的GraphQL API
Schema相当于一个数据库,它有很多GraphQLFieldDefinition组成,Field相当于数据库表/视图,每个表/视图又由名称、查询参数、数据结构、数据组成。同时它定义了一个请求可以返回的数据格式与描述

Types

GraphQL 类型系统支持以下类型

  • Scalar/基础类型
  • Object/GraphQLObjectType
  • Interface/GraphQLInterfaceType
  • Union/GraphQLUnionType
  • InputObject/GraphQLInputObjectType //专门用于定义输入参数类型
  • Enum/GraphQLEnumType

Scalar

graphql-java 支持以下基本数据类型( Scalars)

  • GraphQLBoolean
  • GraphQLInt
  • GraphQLFloat
  • GraphQLID
  • GraphQLLong
  • GraphQLShort
  • GraphQLByte
  • GraphQLFloat
  • GraphQLBigDecimal
  • GraphQLBigInteger

Object/GraphQLObjectType

对象字段类型,定义了一个数据模型,类似数据表中的每一列的字段定义

Field/GraphQLFieldDefinition

字段类型定义,可用于对象类型中的字段设置,及请求对象上的特定字段(可根据该字段定义返回类型,匹配参数等)

Arguments/GraphQLArgument

每一个GraphQLFieldDefinition可提供的查询条件,可设置参数值,用于查询匹配

DataFetcher

数据返回获取器,实现Field字段上的数据返回接口,可在environment中获取查询参数

DataFetchingEnvironment

数据获取上下文,可以拿到对应的查询参数

GraphQL.execute

最终查询执行器
简易demo可参考范例graphql学习(四)GraphQL和SpringMVC 的整合

三、个人理解

官网上看了一下Hello World的Demo和他人基于Graphql写的一些blog,简单总结了一些优缺点和使用上的疑问:

优点

  • 清晰的数据模型,字段强类型
  • 前端-按需获取,减少网络请求
  • API迭代顺畅,无须版本化
  • 协议而非存储,对服务端数据进行组装过滤

Rest比较

  • 数据获取:Rest缺乏扩展性,GraphQL获取时,payload可以扩展,按需获取
  • API调用:Rest有多个endpoint,GraphQL在大多数情况下只有1个endpoint,只是body内容不同
  • 复杂请求:Rest需要多次,GraphQL一次调用,减少网络开销
  • 返回处理:Rest有多种httpCode及Status,GraphQL只有200响应,错误内容需要在结果集中特殊获取
  • 版本号:Rest使用V1、V2,GraphQL可根据Schema自行扩展

可以看出,优点中大部分都是对前端开发有利,那后端改造的优势是什么呢?简单看了几个例子后发现,后端如果使用Graphql重构,就相当于服务层做了一层类似数据库的DDL+DML的抽象和封装。
Graphql使用了自身API构造了和数据库雷同的DDL,包含表结构(整体schema)、可查询字段(Field)、行列信息(Object),可变入参(Variable),形式极似Sql的select语句。但如此一来,在使用上就有以下的疑问了

疑问

  • 官网标榜的精确数据返回和一个请求如何实现?表面上看似返回的内容会随着请求实体变化,但实际上,由于无法确定前端查询的内容及参数,对于后端来说,还是需要获取全量的数据结果,只是在构建Graphql自己的“数据库”时定义不同的查询schema罢了。原先的“select a,b”,在Graphql上不就变成了“select * ” ? 这样对数据库及其他内部服务的压力必然会增大,内存&缓存解决?
  • 其次,对于一个完整的系统,Graphql要求的数据模型必然需要对业务精确的理解,需要提前定义完整的数据结构,每一个返回的实体都必须单独定义一个Schema及配套的查询方法。这样才能准确的定义服务端的Schema,供前端使用。
  • 对于数据校验、用户权限及数据安全性来说解决方案也比较模糊,由于开放了“select *”的功能,是否会造成全量的字段查询导致数据暴露
  • 文档比较匮乏,使用案例也较少

四、实践

两种定义schema的方法

  • Java
  • IDL

Example:实际使用的时候有一点需要注意,许多官网例子中一些方法都是import static方式引入的Class,有些方法在idea中很难搜到。大GraphQL中的对象构造方式大多都是建造者模式,也是Effect java中推荐的多参数的对象构造方式,大家可以自己看一下

Java

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import static graphql.Scalars.GraphQLString;
import static graphql.schema.AsyncDataFetcher.async;
import static graphql.schema.GraphQLArgument.newArgument;
import static graphql.schema.GraphQLFieldDefinition.newFieldDefinition;
import static graphql.schema.GraphQLObjectType.newObject;
import static graphql.schema.idl.RuntimeWiring.newRuntimeWiring;
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//假设现在有 user pojo ,dog pojo,user中有list[dog],类似一对多的关系
//自定义用户类型 及 字段
public static GraphQLObjectType getUserType(){
    GraphQLObjectType userType = newObject()
            .name("user")
            .field(newFieldDefinition().name("id").type(Scalars.GraphQLInt).build())
            .field(newFieldDefinition().name("age").type(Scalars.GraphQLInt).build())
            .field(newFieldDefinition().name("userName").type(GraphQLString).build())
            .field(newFieldDefinition().name("dogs").type(new GraphQLList(getDogType())).build())
            .build();
    return userType;
}
//dog type
public static GraphQLObjectType getDogType(){
    GraphQLObjectType dogType = newObject()
            .name("dog")
            .field(newFieldDefinition().name("id").type(Scalars.GraphQLInt).build())
            .field(newFieldDefinition().name("dogName").type(GraphQLString).build())
            .build();
    return dogType;
}
//定义一个查询Field 字段 及可查询参数与返回值类型 & 一个数据获取器 dataFetch
public static GraphQLFieldDefinition userQuery(){
    DataFetcher userDataFetcher = async(environment -> {
        // 获取查询参数
        Integer id = environment.getArgument("id");
        Integer start = environment.getArgument("start");
        Integer limit = environment.getArgument("limit");
        System.out.println("GraphQLFieldDefinition query ,id = " + id
                + " ,start = "+start+ " ,limit="+limit);
        // 执行查询, 这里随便用一些测试数据来说明问题
        //getObj 自己组装List user 数据
        List result = getObj();
        System.out.println(result);
        return result;
    });
    return GraphQLFieldDefinition.newFieldDefinition()
            .name("users")
            .argument(newArgument().name("id").type(new GraphQLNonNull(Scalars.GraphQLInt)).build())
            .argument(newArgument().name("start").type(Scalars.GraphQLInt).build())
            .argument(newArgument().name("limit").type(Scalars.GraphQLInt).build())
            .type(new GraphQLList(getUserType()))
            .dataFetcher(userDataFetcher)
            .build();
}
//schema 定义 ,绑定 userQuery这个字段的请求查询
GraphQLSchema schema = GraphQLSchema.newSchema().query(newObject()
            .name("GraphQuery")
            .field(userQuery())
            .build()).build();
//执行处理器,采用Future的方式异步获取查询结果,可使用JAVA8的lambda函数x
GraphQL graphQL = GraphQL.newGraphQL(schema).queryExecutionStrategy(new AsyncExecutionStrategy())
            .mutationExecutionStrategy(new AsyncSerialExecutionStrategy()).build();
    ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput().query(query1).build();
    CompletableFuture promise = graphQL.executeAsync(executionInput);
    //ExecutionResult executionResult = graphQL.execute(executionInput);
    //promise.join();
    Future f = promise.whenComplete((v, e) -> {
        System.out.println("Future: result " + v.getData());
        System.out.println("Error: result " + v.getErrors());
        System.out.println("Ex: result " + v.getExtensions());
        e.printStackTrace();
    });
    promise.thenAccept(executionResult -> {
        // here you might send back the results as JSON over HTTP
        System.out.println("Future: result " + executionResult.getData());
    });
    Thread.sleep(10000);

输出结果:

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GraphQLFieldDefinition query ,id = 2 ,start = 5 ,limit=10
[graphql.User@400989ba]
Future: result {users=[{id=1, userName=2854bfbf-7037-4854-a470-53360b49f1fb, dogs=[{id=100, dogName=Dog52bef01d-99d8-4712-afaa-c046d61976ab}]}]}
Error: result []
Ex: result null
Future: result {users=[{id=1, userName=2854bfbf-7037-4854-a470-53360b49f1fb, dogs=[{id=100, dogName=Dog52bef01d-99d8-4712-afaa-c046d61976ab}]}]}

 

IDL

users.graphqls(编译后在classpath下)

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schema {
    query: GraphQuery2
}
type GraphQuery2 {
    users(id: Int,start: Int,limit: Int): [User]
}
type User {
    id: Int
    age: Int
    userName: String!
    dogs: [Dog]
}
type Dog {
    id: Int
    dogName: String!
}

 

java代码(之前对于user,dog的对象类型定义都可以去除,请求Field及schema同样也可以不要)

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//加载classpath下的IDL文件
private static File loadSchema(final String s) {
        System.out.println(GraphqlTest2.class.getClassLoader().getResource("graphql/users.graphqls"));
        return new File(GraphqlTest2.class.getClassLoader().getResource(s).getFile());
    }
private static DataFetcher userDataFetcher = async(environment -> {
    // 获取查询参数
    Integer id = environment.getArgument("id");
    Integer start = environment.getArgument("start");
    Integer limit = environment.getArgument("limit");
    System.out.println("GraphQLFieldDefinition query ,id = " + id
            + " ,start = "+start+ " ,limit="+limit);
    // 执行查询, 这里随便用一些测试数据来说明问题
    List result = getObj();
    System.out.println(result);
    return result;
});
//运行环境构建,同时注册一个schema查询及对应的field获取器
private static RuntimeWiring buildRuntimeWiring() {
    //return RuntimeWiring.newRuntimeWiring().wiringFactory(new EchoingWiringFactory()).build();
    return RuntimeWiring.newRuntimeWiring()
                    // this uses builder function lambda syntax
            .type("GraphQuery2", typeWiring -> typeWiring
                            .dataFetcher("users", userDataFetcher)
            ).build();
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    SchemaParser schemaParser = new SchemaParser();
    SchemaGenerator schemaGenerator = new SchemaGenerator();
    File schemaFile = loadSchema("graphql/users.graphqls");
    TypeDefinitionRegistry typeRegistry = schemaParser.parse(schemaFile);
    RuntimeWiring wiring = buildRuntimeWiring();
    //等同于java构建schema的mainExec方法
    GraphQLSchema graphQLSchema = schemaGenerator.makeExecutableSchema(typeRegistry, wiring);
    //$xxx 使用了查询变量,在执行实际查询时可以传入实际的variable进行替换(Map),同时在fetch数据时,在environment中获取,供持久层使用
    String query1 = "query GraphQuery2($testUserId:Int) {users(id:$testUserId,start:5,limit:10) " +
            " {id,userName,dogs{id,dogName}}}";
    GraphQL graphQL = GraphQL.newGraphQL(graphQLSchema).queryExecutionStrategy(new AsyncExecutionStrategy())
            .mutationExecutionStrategy(new AsyncSerialExecutionStrategy()).build();
    Map variable = Maps.newHashMap();
    variable.put("testUserId",12345);
    //graphQL.execute(query, null, null, variables); deprecated
    ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput().variables(variable).query(query1).build();
    CompletableFuture promise = graphQL.executeAsync(executionInput);
    //ExecutionResult executionResult = graphQL.execute(executionInput);
    //promise.join();
    Future f = promise.whenComplete((v, e) -> {
        System.out.println("Future: result " + v.getData());
        System.out.println("Error: result " + v.getErrors());
        System.out.println("Ex: result " + v.getExtensions());
        e.printStackTrace();
    });
    promise.thenAccept(executionResult -> {
        // here you might send back the results as JSON over HTTP
        System.out.println("Future: result " + executionResult.getData());
    });
    Thread.sleep(10000);
}

 

输出结果与JAVA方式一致
结论:可以看到,IDL中可以将schema的query名称、自定义对象类型、schema内的请求查询Field统一包括,对比Java定义的方式节省很多代码及工作量,而且定义好的文件也可供前端参考。

Todo

  • 异常处理&参数校验
  • SpringBoot集成
  • 数据变更mutation尝试

结束

总结一下整个流程,基本上就是
定义GrapQL数据类型 -> 定义暴露给客户端的query api和mutaion api -> 创建GraphQL Schema

参考

GraphQL
官方文档翻译
微服务下使用GraphQL构建BFF
GraphQL和SpringMVC 的整合
GraphQL这个坑可以入了
GraphQL+Java实战
Java Code Examples for graphql.schema.idl.SchemaGenerator
SpringMVC+graphql Demo
Demo2
Demo3
Interface使用Demo

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