背景

REST作為一種現代網絡應用非常流行的軟件架構風格，自從Roy Fielding博士在2000年他的博士論文中提出來到現在已經有了20年的歷史。它的簡單易用性，可擴展性，伸縮性受到廣大Web開發者的喜愛。

REST 的 API 配合JSON格式的數據交換，使得前后端分離、數據交互變得非常容易，而且也已經成為了目前Web領域最受歡迎的軟件架構設計模式。

但隨著REST API的流行和發展，它的缺點也暴露了出來：

• 濫用REST接口，導致大量相似度很高(具有重復性)的API越來越冗余。

• 對于前端而言：REST API粒度較粗，難以一次性符合前端的數據要求，前端需要分多次請求接口數據。增加了前端人員的工作量。

• 對于后端而言：前端需要的數據往往在不同的地方具有相似性，但卻又不同，比如針對同樣的用戶信息，有的地方只需要用戶簡要信息(比如頭像、昵稱)，有些地方需要詳細的信息，這就需要開發不同的接口來滿足這些需求。當這樣的相似但又不同的地方多的時候，就需要開發更多的接口來滿足前端的需要。增加了后端開發人員的工作量和重復度。

那我們來分析一下，當前端需求變化，涉及到改動舊需求時，會有以下這些情況：

做加法：

產品需求增加，頁面需要增加功能，數據也就相應的要增加顯示，那么REST接口也需要做增加，這種無可厚非。

做減法：

產品需求減少，頁面需要減少功能，或者減少某些信息顯示，那么數據就要做減法。

一種通常懶惰的做法是，前端不與后端溝通，僅在前端對數據選擇性顯示。

因為后端接口能夠滿足數據需要，僅僅是在做顯示的時候對數據進行了選擇性顯示，但接口的數據是存在冗余的，這種情況一個是存在數據泄露風險，另外就是數據量過大時造成網絡流量過大，頁面加載緩慢，用戶流量費白白消耗，用戶體驗就會下降。

另外一種做法就是告知后端，要么開發新的接口，要么，修改舊接口，刪掉冗余字段。

但一般來說，開發新接口往往是后端開發人員會選擇的方案，因為這個方案對現有系統的影響最低，不會有額外的風險。

修改舊接口刪除冗余數據的方案往往開發人員不會選擇，這是為什么呢？

這就涉及到了系統的穩定性問題了，舊接口往往不止是一個地方在用，很有可能很多頁面、設置不同客戶端、不同服務都調用了這個接口獲取數據，不做詳細的調查，是不可能知道到底舊接口被調用了多少次，一旦改動舊接口，涉及范圍可能非常大，往往會引起其他地方出現崩潰。改動舊接口成本太高，所以往往不會被采取。

同時做加減法：

既有加法，又有減法，其實這種就跟新需求沒啥區別，前端需要重做頁面，后端需要新寫接口滿足前端需要，但是舊接口還是不能輕舉妄動(除非確定只有這一處調用才可以刪除)。

往往這個時候，其實用到的數據大多都是來自于同一個DO或者DTO，不過是在REST接口組裝數據時，用不同的VO來封裝不同字段，或者，使用同樣的VO，組裝數據時做刪減。

看到這些問題是不是覺得令人頭大？

所以需求頻繁改動是萬惡之源，當產品小哥哥改動需求時，程序員小哥哥可能正提著鐵鍬趕來……

那么有沒有一種方案或者框架，可以使得在用到同一個領域模型(DO或者DTO)的數據時，前端對于這個模型的數據字段需求的改動，后端可以根據前端的改動和需要，自動適配，自動組裝需要的字段，返回給前端呢？如果能這樣做的話，那么后端程序猿小哥可能要開心死了，前端妹子也不用那么苦口婆心地勸說后端小哥哥了。

所以GraphQL隆重出世了！

GraphQL簡介

• GraphQL是一種新的API標準，它提供了一種比REST更有效、更強大和更靈活的替代方案。

• 它是由Facebook開發并開源的，現在由來自世界各地的公司和個人組成的大型社區維護。

• GraphQL本質上是一種基于api的查詢語言，現在大多數應用程序都需要從服務器中獲取數據，這些數據存儲可能存儲在數據庫中，API的職責是提供與應用程序需求相匹配的存儲數據的接口。

• 它是數據庫無關的，而且可以在使用API的任何環境中有效使用，我們可以理解為GraphQL是基于API之上的一層封裝，目的是為了更好，更靈活的適用于業務的需求變化。

簡單的來說，它:

它的工作模式是這樣子的：

GraphQL 對比 REST API 有什么好處？

REST API 的接口靈活性差、接口操作流程繁瑣，GraphQL 的聲明式數據獲取，使得接口數據精確返回，數據查詢流程簡潔，照顧了客戶端的靈活性。

客戶端拓展功能時要不斷編寫新接口(依賴于服務端)，GraphQL 中一個服務僅暴露一個 GraphQL 層，消除了服務器對數據格式的硬性規定，客戶端按需請求數據，可進行單獨維護和改進。

REST API 基于HTTP協議，不能靈活選擇網絡協議，而傳輸層無關、數據庫技術無關使得 GraphQL 有更加靈活的技術棧選擇，能夠實現在網絡協議層面優化應用。

舉個經典的例子：前端向后端請求一個book對象的數據及其作者信息。

我用動圖來分別演示下REST和GraphQL是怎么樣的一個過程。

先看REST API的做法：

再來看GraphQL是怎么做的：

可以看出其中的區別：

• 與REST多個endpoint不同，每一個的 GraphQL 服務其實對外只提供了一個用于調用內部接口的端點，所有的請求都訪問這個暴露出來的唯一端點。

• GraphQL 實際上將多個 HTTP 請求聚合成了一個請求，將多個 restful 請求的資源變成了一個從根資源 POST 訪問其他資源的 Comment 和 Author 的圖，多個請求變成了一個請求的不同字段，從原有的分散式請求變成了集中式的請求，因此GraphQL又可以被看成是圖數據庫的形式。

那我們已經能看到GraphQL的先進性，接下來看看它是怎么做的。

GraphQL 思考模式

使用GraphQL接口設計獲取數據需要三步：

首先要設計數據模型，用來描述數據對象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何來描述定義的數據，為下一步查詢返回做準備；

前端使用模式查詢語言(Schema)來描述需要請求的數據對象類型和具體需要的字段(稱之為聲明式數據獲取)；

后端GraphQL通過前端傳過來的請求，根據需要，自動組裝數據字段，返回給前端。

GraphQL的這種思考模式是不是完美解決了之前遇到的問題呢？！

總結它的好處：

在它的設計思想中，GraphQL 以圖的形式將整個 Web 服務中的資源展示出來，客戶端可以按照其需求自行調用，類似添加字段的需求其實就不再需要后端多次修改了。

創建GraphQL服務器的最終目標是：

允許查詢通過圖和節點的形式去獲取數據。

GraphQL執行邏輯

有人會問：

• 使用了GraphQL就要完全拋棄REST了嗎？

• GraphQL需要直接對接數據庫嗎？

• 用GraphQL需要對現有的后端服務進行大刀闊斧的修改嗎？

答案是：NO！不需要！

它完全可以以一種不侵入的方式來部署，將它作為前后端的中間服務，也就是，現在開始逐漸流行的 前端 —— 中端 —— 后端 的三層結構模式來部署！

那就來看一下這樣的部署模式圖：

也就是說，完全可以搭建一個GraphQL服務器，專門來處理前端請求，并處理后端服務獲取的數據，重新進行組裝、篩選、過濾，將完美符合前端需要的數據返回。

新的開發需求可以直接就使用GraphQL服務來獲取數據了，以前已經上線的功能無需改動，還是使用原有請求調用REST接口的方式，最低程度的降低更換GraphQL帶來的技術成本問題！

如果沒有那么多成本來支撐改造，那么就不需要改造！

只有當原有需求發生變化，需要對原功能進行修改時，就可以換成GraphQL了。

GraphQL應用的基本架構

下圖是一個 GraphQL 應用的基本架構，其中客戶端只和 GraphQL 層進行 API 交互，而 GraphQL 層再往后接入各種數據源。這樣一來，只要是數據源有的數據， GraphQL 層都可以讓客戶端按需獲取，不必專門再去定接口了。

一個GraphQL服務僅暴露一個 GraphQL Endpoint，可以按照業務來進行區分，部署多個GraphQL服務，分管不同的業務數據，這樣就可以避免單服務器壓力過大的問題了。

GraphQL特點總結

• 聲明式數據獲取(可以對API進行查詢): 聲明式的數據查詢帶來了接口的精確返回，服務器會按數據查詢的格式返回同樣結構的 JSON 數據、真正照顧了客戶端的靈活性。

• 一個微服務僅暴露一個 GraphQL 層：一個微服務只需暴露一個GraphQL endpoint，客戶端請求相應數據只通過該端點按需獲取，不需要再額外定義其他接口。

• 傳輸層無關、數據庫技術無關：帶來了更靈活的技術棧選擇，比如我們可以選擇對移動設備友好的協議，將網絡傳輸數據量最小化，實現在網絡協議層面優化應用。

GraphQL支持的數據操作

GraphQL對數據支持的操作有：

• 查詢(Query)：獲取數據的基本查詢。

• 變更(Mutation)：支持對數據的增刪改等操作。

• 訂閱(Subscription)：用于監聽數據變動、并靠websocket等協議推送變動的消息給對方。

GraphQL的核心概念：圖表模式(Schema)

要想要設計GraphQL的數據模型，用來描述你的業務數據，那么就必須要有一套Schema語法來做支撐。

想要描述數據，就必須離不開數據類型的定義。所以GraphQL設計了一套Schema模式(可以理解為語法)，其中最重要的就是數據類型的定義和支持。

那么類型(Type)就是模式(Schema)最核心的東西了。

什么是類型？

• 對于數據模型的抽象是通過類型(Type)來描述的，每一個類型有若干字段(Field)組成，每個字段又分別指向某個類型(Type)。這很像Java、C#中的類(Class)。

• GraphQL的Type簡單可以分為兩種，一種叫做Scalar Type(標量類型)，另一種叫做Object Type(對象類型)。

那么就分別來介紹下兩種類型。

標量類型(Scalar Type)

標量是GraphQL類型系統中最小的顆粒。類似于Java、C#中的基本類型。

其中內建標量主要有：

• String

• Int

• Float

• Boolean

• Enum

• ID

上面的類型僅僅是GraphQL默認內置的類型，當然，為了保證最大的靈活性，GraphQL還可以很靈活的自行創建標量類型。

對象類型(Object Type)

僅有標量類型是不能滿足復雜抽象數據模型的需要，這時候我們可以使用對象類型。

通過對象模型來構建GraphQL中關于一個數據模型的形狀，同時還可以聲明各個模型之間的內在關聯(一對多、一對一或多對多)。

對象類型的定義可以參考下圖：

是不是很方便呢？我們可以像設計類圖一樣來設計GraphQL的對象模型。

類型修飾符(Type Modifier)

那么，類型系統僅僅只有類型定義是不夠的，我們還需要對類型進行更廣泛性的描述。

類型修飾符就是用來修飾類型，以達到額外的數據類型要求控制。

比如：

• 列表：[Type]

• 非空：Type!

• 列表非空：[Type]!

• 非空列表，列表內容類型非空：[Type!]!

在描述數據模型(模式Schema)時，就可以對字段施加限制條件。

例如定義了一個名為User的對象類型，并對其字段進行定義和施加限制條件：

那么，返回數據時，像下面這種情況就是不允許的：

Graphql會根據Schema Type來自動返回正確的數據：

其他類型

除了上面的，Graphql還有一些其他類型來更好的引入面向對象的設計思想：

• 接口類型(Interfaces)：其他對象類型實現接口必須包含接口所有的字段，并具有相同的類型修飾符，才算實現接口。

比如定義了一個接口類型：

那么就可以實現該接口：

• 聯合類型(Union Types)：聯合類型和接口十分相似，但是它并不指定類型之間的任何共同字段。幾個對象類型共用一個聯合類型。

• 輸入類型(Input Types)：更新數據時有用，與常規對象只有關鍵字修飾不一樣，常規對象時 type 修飾，輸入類型是 input 修飾。

比如定義了一個輸入類型：

前端發送變更請求時就可以使用(通過參數來指定輸入的類型)：

所以，這樣面向對象的設計方式，真的對后端開發人員特別友好！而且前端MVVM框架流行以來，面向對象的設計思想也越來越流行，前端使用Graphql也會得心應手。

Graphql 技術接入架構

那么，該怎么設計來接入我們現有的系統中呢？

• 將Graphql服務直連數據庫的方式：最簡潔的配置，直接操作數據庫能減少中間環節的性能消耗。

直連數據庫的接入

• 集成現有服務的GraphQL層：這種配置適合于舊服務的改造，尤其是在涉及第三方服務時、依然可以通過原有接口進行交互。

集成現有服務的GraphQL層

• 直連數據庫和集成服務的混合模式：前兩種方式的混合。

混合接入方式

可以說是非常靈活了！你都不用擔心會給你帶來任何的麻煩。

服務端實現

在服務端， GraphQL 服務器可用任何可構建 Web 服務器的語言實現。有以下語言的實現供參考：

• C# / .NET

• Clojure

• Elixir

• Erlang

• Go

• Groovy

• Java

• JavaScript

• Julia

• Kotlin

• Perl

• PHP

• Python

• R

• Ruby

• Rust

• Scala

• Swift

種類繁多，幾乎流行的語言都有支持。

客戶端實現

在客戶端，Graphql Client目前有下面的語言支持：

• C# / .NET

• Clojurescript

• Elm

• Flutter

• Go

• Java / Android

• JavaScript

• Julia

• Swift / Objective-C iOS

• Python

• R

覆蓋了眾多客戶端設計語言，而其他語言的支持也在推進中。

Graphql的一些服務

整理了下目前比較流行的服務框架：

• Apollo Engine:一個用于監視 GraphQL 后端的性能和使用的服務。
  Graphcool (github): 一個 BaaS(后端即服務)，它為你的應用程序提供了一個 GraphQL 后端，且具有用于管理數據庫和存儲數據的強大的 web ui。

• Tipe (github): 一個 SaaS(軟件即服務)內容管理系統，允許你使用強大的編輯工具創建你 的內容，并通過 GraphQL 或 REST API 從任何地方訪問它。

• AWS AppSync：完全托管的 GraphQL 服務，包含實時訂閱、離線編程和同步、企業級安全特性以及細粒度的授權控制。

• Hasura：一個 BaaS(后端即服務)，允許你在 Postgres 上創建數據表、定義權限并使用 GraphQL 接口查詢和操作。

Graphql的一些工具：

• graphiql (npm): 一個交互式的運行于瀏覽器中的 GraphQL IDE。

• Graphql Language Service: 一個用于構建 IDE 的 GraphQL 語言服務(診斷、自動完成等) 的接口。

• quicktype (github): 在 TypeScript、Swift、golang、C#、C++ 等語言中為 GraphQL 查 詢生成類型。

想要獲取更多關于Graphql的一些框架、工具，可以去awesome-graphql：一個神奇的社區，維護一系列庫、資源等，地址是

https://github.com/chentsulin/awesome-graphql。

想要學習更多Graphql的知識，可以去GraphQL.cn。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的前端websocket获取数据后需要存本地吗_是什么让我放弃了Restful API？了解清楚后我全面拥抱GraphQL！...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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