天天接触RESTful？来试试Graphql

一张脑图总结全文:

GraphQL 与 RESTful API

GraphQL 是由 Facebook 开发并开源的。提到 GraphQL ，大家自然而然会提起 RESTful api。下面对比一下 RESTful api 和 GraphQL 的优缺点。

优点：

声明式的接口获取 RESTful api 返回的字段冗余，当多个终端共用接口时，尤其明显。GraphQL 可精准的返回所需的数据结果，减少数据传输大小。
嵌套复杂数据仅需一次调用 RESTful 对于嵌套的复杂数据需要多次调用，而 GraphQL 只需要一次。
愉快地前后端联调效率 REST 每次新加字段，需频繁沟通，且需借助 swagger 生成接口文档， GraphQL 自动生成标准文档。

如果上面的优点看不懂，没关系，我们来举一个栗子，加速理解：

服务端 getUser 接口返回了 id, name 信息，但是另外一个场景，需要额外多返回几个字段，比如 email， adress 等。此时服务端要怎么做？有以下三种做法：

新开一个接口，返回所需要的所有字段
请求增加一个 type ，用于区分场景，服务端根据不同 type 返回不同的字段
不管三七二十一，在原有接口上增加多的字段。

如果只是 1 个，2 个场景还好，但如果后期有 n 个场景，需要返回非常多的字段，这不仅会浪费带宽，客户端数据解析也会影响响应时间，从而影响用户体验。那让后台新增一个接口可以吗？当然可以，可是这样后台需要额外维护这种“业务逻辑”。

操作类型( Operation type )

查询( query )
更新( mutation )
订阅( subscription )

GraphQL 实战

我一直提倡，刚开始学习一门新的技术，别看太多文档，先用它的 api，快速做一个 demo ，跑起来之后。再开始系统学习，这样效率是最高的。所以，下面我们会实战来做一个 GraphQL .

跟着官方文档[1]简单快速创建一个栗子。

初始化项目

代码语言：javascript复制

mkdir graphql-server-example
cd graphql-server-example
npm init --yes
npm install apollo-server graphql
touch index.js

定义 GraphQL schema

打开 index.js ，将以下代码复制粘贴进去。

代码语言：javascript复制

const { ApolloServer, gql } = require('apollo-server');
const typeDefs = gql`
  type Book {
    title: String
    author: String
  }
  type Query {
    books: [Book]
  }
`;

定义 resolver

我们在上面的 index.js 文件后面，继续复制粘贴

代码语言：javascript复制

const resolvers = {
  Query: {
    books: () => books,
  },
};
// 一般会在 resolvers 中连接数据库获取数据，但是为了简单，我们直接返回定义好的数据
const books = [
  {
    title: 'Harry Potter and the Chamber of Secrets',
    author: 'J.K. Rowling',
  },
  {
    title: 'Jurassic Park',
    author: 'Michael Crichton',
  },
];

创建一个 ApolloServer 实例

我们在上面的 index.js 文件后面，继续复制粘贴

代码语言：javascript复制

const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers });

// 启动服务
server.listen().then(() => {});

在命令行中运行 index.js

代码语言：javascript复制

node index.js

好了，就是这么简单，一个 graphql 就写好了。实际中的项目可能使用 egg 或者 koa 或者 express。本质的思想是一样的，都是先定义 GraphQL schema ，再定义 resolver ，resolver 这里从不同地方取数，再之后就是传递 schema 和 resolver，创建实例。

工具 GraphiQL

上面的代码运行起来了，要去哪里调用？如果是用 RESTful api ，我们会用 postman 来测试接口是否可以跑通。同样的，GraphQL 可以用 GraphiQL 来测试。

按需取用：

除了可以用来测试接口之后，它还是一个文档工具，使用 GraphiQL 可以很容易地让人感受到“代码即文档”的快乐。

你可以在这里查看测试的历史

Schemas

从上面的例子看出，要先定义 Schemas，那我们就来学习下 Schemas。如果你使用过 Typescript ，会发现它的类型跟 Typescript 特别的类似。

基本类型

Int, Float, String, Boolean, ID(唯一标识符)

其他类型

enum, Date, interface
！(不可为 null) 可通过 Union types 或 implements 扩展上面的类型。

2 个特殊类型

查询（query）和变更类型（mutation）

自定义类型

查看官方文档[2]

Resolver

我们可以简单地理解成，针对我们暴露的接口，调用相应的方法去取数返回。resolver 的解析规则是，从外到内依次处理查询块，为每一个查询块执行对应的 resolver 函数，并传递外层调用返回的结果作为第一个参数，也就是下面代码中的 obj 。

resolver 函数它接收 4 个参数

代码语言：javascript复制

fieldName(obj, args, context, info) {
  result
}
// obj：解析程序在父字段上返回的结果的对象
// args：查询中传入的参数
// context：这是特定查询中所有解析程序共享的对象，用于包含每个请求的状态，包括身份验证信息，数据加载器实例以及解析该查询时应考虑的任何其他内容
// info：此参数仅在高级情况下使用，但它包含有关查询执行状态的信息，包括字段名称，从根到字段的路径等。 它仅记录在GraphQL.js源代码中。

同样的，我们直接来看一个例子：在 index.js 中修改对应的 Schemas 和 Resolver

代码语言：javascript复制

const books = [
  {
    title: "Harry Potter and the Chamber of Secrets",
    author: "J.K. Rowling",
    id: 1,
  },
  {
    title: "Jurassic Park",
    author: "Michael Crichton",
    id: 2,
  },
];
const typeDefs = gql`
  type Book {
    title: String
    author: String
    id: ID
  }

  type Query {
    books: [Book]
    book(id: ID!): Book
  }
`;
const resolvers = {
  Query: {
    books: () => books,
    book: (_, { id }) => books.find((book) => book.id == id),
  },
};

由于这个 resolver 函数第一个参数是传递外层调用的返回结果，这里我们没有嵌套 resolver ，所以我们直接用第二个参数 id 获取前端传入的参数。

更多内容查看 resolver 文档[3]

然后我们在 http://127.0.0.1:4000/graphql 或者在客户端 GraphiQL 中测试

已经成功找到对应 id 的数据了，但是这里的 id 是写死的，我们说 graphql 最大的好处是声明式获取，那如何把 id 变成一个变量，让外部传入？

代码语言：javascript复制

query getBook($id: ID!) {
  book(id: $id) {
    title
    id
    author
  }
}

给返回的值设置别名

代码语言：javascript复制

query getBook($id: ID!) {
  testname: book(id: $id) {
    nickname: title
    id
    author
  }
}

好了，接口正常返回。

更多查询变更可看官方文档[4]

进阶

在实际项目中，我们会将数据库，dataloaders 注入到 context 中，方便所有 resolver 调用。

Dataloader

Dataloader 是 facebook 搞的一个 js 库，可以大幅降低数据库的访问频次，从而降低系统负载，经常在 Graphql 场景中使用。通过使用 dataloader，数据库的访问频次可以指数级别下降。

dataloader 是如何工作的呢，可以看下图：

对于 User 表的多次访问，通过 dataloader 去取，会自动合并为一个请求。dataloader 之所以可以实现这样的能力，是因为他把每一次数据请求，都推迟到 node 的 Next Tick 后集中批处理运行，这样就可以对请求进行加工合并。

关注「前端加加」，回复 graphql demo 即可获取完整代码

参考资料

[1]

官方文档: https://www.apollographql.com/docs/apollo-server/getting-started/

[2]

官方文档: https://graphql.org/learn/schema/

[3]

resolver 文档: https://www.graphql-tools.com/docs/resolvers

[4]

官方文档: https://graphql.cn/learn/queries/?spm=ata.13261165.0.0.5e996a21sHCP3T

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