拥抱GraphQL ​

背景 ​

REST作为一种现代网络应用非常流行的软件架构风格，自从Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来到现在已经有了20多年的历史。它的简单易用性，可扩展性，伸缩性受到广大Web开发者的喜爱。

REST 的 API 配合JSON格式的数据交换，使得前后端分离、数据交互变得非常容易，而且也已经成为了目前Web领域最受欢迎的软件架构设计模式。

但随着REST API的流行和发展，它的缺点也暴露了出来：

• 滥用REST接口，导致大量相似度很高（具有重复性）的API越来越冗余。
• 对于前端而言：REST API粒度较粗，难以一次性符合前端的数据要求，前端需要分多次请求接口数据。增加了前端人员的工作量。
• 对于后端而言：前端需要的数据往往在不同的地方具有相似性，但却又不同，比如针对同样的用户信息，有的地方只需要用户简要信息（比如头像、昵称），有些地方需要详细的信息，这就需要开发不同的接口来满足这些需求。当这样的相似但又不同的地方多的时候，就需要开发更多的接口来满足前端的需要。增加了后端开发人员的工作量和重复度。

那我们来分析一下，当前端需求变化，涉及到改动旧需求时，会有以下这些情况：

「做加法：」

产品需求增加，页面需要增加功能，数据也就相应的要增加显示，那么REST接口也需要做增加，这种无可厚非。

「做减法：」

产品需求减少，页面需要减少功能，或者减少某些信息显示，那么数据就要做减法。

一种通常懒惰的做法是，前端不与后端沟通，仅在前端对数据选择性显示。

因为后端接口能够满足数据需要，仅仅是在做显示的时候对数据进行了选择性显示，但接口的数据是存在冗余的，这种情况一个是存在数据泄露风险，另外就是数据量过大时造成网络流量过大，页面加载缓慢，用户流量费白白消耗，用户体验就会下降。

另外一种做法就是告知后端，要么开发新的接口，要么，修改旧接口，删掉冗余字段。

但一般来说，开发新接口往往是后端开发人员会选择的方案，因为这个方案对现有系统的影响最低，不会有额外的风险。

修改旧接口删除冗余数据的方案往往开发人员不会选择，这是为什么呢？

这就涉及到了系统的稳定性问题了，旧接口往往不止是一个地方在用，很有可能很多页面、设置不同客户端、不同服务都调用了这个接口获取数据，不做详细的调查，是不可能知道到底旧接口被调用了多少次，一旦改动旧接口，涉及范围可能非常大，往往会引起其他地方出现崩溃。改动旧接口成本太高，所以往往不会被采取。

「同时做加减法：」

既有加法，又有减法，其实这种就跟新需求没啥区别，前端需要重做页面，后端需要新写接口满足前端需要，但是旧接口还是不能轻举妄动（除非确定只有这一处调用才可以删除）。

往往这个时候，其实用到的数据大多都是来自于同一个DO或者DTO，不过是在REST接口组装数据时，用不同的VO来封装不同字段，或者，使用同样的VO，组装数据时做删减。

那么有没有一种方案或者框架，可以使得在用到同一个领域模型（DO或者DTO）的数据时，前端对于这个模型的数据字段需求的改动，后端可以根据前端的改动和需要，自动适配，自动组装需要的字段，返回给前端呢？

所以GraphQL隆重出世了！那么问题来了！

GraphQL简介 ​

• GraphQL是一种新的API标准，它提供了一种比REST更有效、更强大和更灵活的替代方案。
• 它是由Facebook开发并开源的，现在由来自世界各地的公司和个人组成的大型社区维护。
• GraphQL本质上是一种基于api的查询语言，现在大多数应用程序都需要从服务器中获取数据，这些数据存储可能存储在数据库中，API的职责是提供与应用程序需求相匹配的存储数据的接口。
• 它是数据库无关的，而且可以在使用API的任何环境中有效使用，我们可以理解为GraphQL是基于API之上的一层封装，目的是为了更好，更灵活的适用于业务的需求变化。

GraphQL 对比 REST API 有什么好处？ ​

REST API 的接口灵活性差、接口操作流程繁琐，GraphQL 的声明式数据获取，使得接口数据精确返回，数据查询流程简洁，照顾了客户端的灵活性。

客户端拓展功能时要不断编写新接口（依赖于服务端），GraphQL 中一个服务仅暴露一个 GraphQL 层，消除了服务器对数据格式的硬性规定，客户端按需请求数据，可进行单独维护和改进。

REST API 基于HTTP协议，不能灵活选择网络协议，而传输层无关、数据库技术无关使得 GraphQL 有更加灵活的技术栈选择，能够实现在网络协议层面优化应用。

举个经典的例子：前端向后端请求一个book对象的数据及其作者信息。

我用动图来分别演示下REST和GraphQL是怎么样的一个过程。

先看REST API的做法：

再来看GraphQL是怎么做的：

可以看出其中的区别：

• 与REST多个endpoint不同，每一个的 GraphQL 服务其实对外只提供了一个用于调用内部接口的端点，所有的请求都访问这个暴露出来的唯一端点。
• GraphQL 实际上将多个 HTTP 请求聚合成了一个请求，将多个 restful 请求的资源变成了一个从根资源 POST 访问其他资源的 Comment 和 Author 的图，多个请求变成了一个请求的不同字段，从原有的分散式请求变成了集中式的请求。

那我们已经能看到GraphQL的先进性，接下来看看它是怎么做的。

GraphQL 思考模式 ​

使用GraphQL接口设计获取数据需要三步：

GraphQL获取数据三步骤

1. 首先要设计数据模型，用来描述数据对象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何来描述定义的数据，为下一步查询返回做准备；
2. 前端使用模式查询语言（Schema）来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段（称之为声明式数据获取）；
3. 后端GraphQL通过前端传过来的请求，根据需要，自动组装数据字段，返回给前端。

GraphQL的这种思考模式是不是完美解决了之前遇到的问题呢？！

总结它的好处：

在它的设计思想中，GraphQL 以图的形式将整个 Web 服务中的资源展示出来，客户端可以按照其需求自行调用，类似添加字段的需求其实就不再需要后端多次修改了。

创建GraphQL服务器的最终目标是：

允许查询通过图和节点的形式去获取数据。

GraphQL应用的基本架构 ​

下图是一个 GraphQL 应用的基本架构，其中客户端只和 GraphQL 层进行 API 交互，而 GraphQL 层再往后接入各种数据源。这样一来，只要是数据源有的数据， GraphQL 层都可以让客户端按需获取，不必专门再去定接口了。

GraphQL特点总结 ​

• 声明式数据获取（可以对API进行查询）: 声明式的数据查询带来了接口的精确返回，服务器会按数据查询的格式返回同样结构的 JSON 数据、真正照顾了客户端的灵活性。

• 一个微服务仅暴露一个 GraphQL 层：一个微服务只需暴露一个GraphQL endpoint，客户端请求相应数据只通过该端点按需获取，不需要再额外定义其他接口。

• 传输层无关、数据库技术无关： 带来了更灵活的技术栈选择，比如我们可以选择对移动设备友好的协议，将网络传输数据量最小化，实现在网络协议层面优化应用。

想要学习更多Graphql的知识，可以去GraphQL.cn。