GraphQL实践6——Netflix Dgs Graphql N+1问题

2022-10-28 20:53:46 浏览数 (1)

N 1问题介绍

对于上一篇文章样例,如果要获取每个电影的演员名单,要执行如下动作

  • 查询所有电影清单
  • 遍历N个电影,查询对应电影的演员名单

总查询开销为N 1次查询,代价非常大,效率低

优化方案 DataLoader

对于一对一表关联的情况且每个关联对象只有一个值,可以直接使用BatchLoader

但实际上,对于大部分表关联情况,通常为一对多或者多对多,不保证每个关联都有值,此时需要使用MappedBatchLoader维护关联关系

维护多对多实体关系Map

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public interface ActorService {
    Map<Integer, List<Actor>> listByFilmId(Collection<Integer> filmIds);
}
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@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ActorServiceImpl implements ActorService {

    private final ActorRepository actorRepository;

    private final FilmActorRepository filmActorRepository;

    @Override
    public Map<Integer, List<Actor>> listByFilmId(Collection<Integer> filmIds) {
        List<FilmActor> filmActors = filmActorRepository.listByFilmId(filmIds);
        if (CollectionUtils.isEmpty(filmActors)) {
            return Collections.emptyMap();
        }
        Map<Integer, List<FilmActor>> filmActorMap = filmActors.stream().collect(Collectors.groupingBy(FilmActor::getFilmId));
        List<Integer> actorIds = filmActors.stream().map(FilmActor::getActorId).distinct().toList();
        List<Actor> actors = actorRepository.listByIds(actorIds);
        Map<Integer, Actor> actorsMap = Stream.ofNullable(actors).flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toMap(Actor::getActorId, Function.identity(), (e1, e2) -> e1));
        Map<Integer, List<Actor>> result = Maps.newHashMapWithExpectedSize(filmIds.size());
        filmActorMap.forEach((k, v) -> {
            List<Actor> actorList = Stream.ofNullable(filmActorMap.get(k)).flatMap(Collection::stream).map(e -> actorsMap.get(e.getActorId())).toList();
            result.put(k, actorList);
        });
        return result;
    }
}

Dgs MappedBatchLoader 配置

代码语言:txt复制
@DgsDataLoader(name = "actors")
@RequiredArgsConstructor
public class FilmActorsDataLoader implements MappedBatchLoader<Integer, List<Actor>> {

    private final ActorService actorService;

    @Override
    public CompletionStage<Map<Integer, List<Actor>>> load(Set<Integer> keys) {
        return CompletableFuture.supplyAsync(() -> actorService.listByFilmId(keys));
    }
}

测试

访问http://localhost:8080/graphiql即可看到在线查询页面

image-20221027223715143.pngimage-20221027223715143.png

此时执行嵌套查询只会查询2次,一次查电影列表,一次查所有电影的Actor列表,非常快速

image-20221027223756097.pngimage-20221027223756097.png

总结

使用BatchLoader实现对N 1问题优化,但还有一个潜在问题,即大数据分页,该样例中,有1000个电影,对应5000 演员,查询一次获取全量数据,对数据库压力较大,也不符合实际场景,还需要进行分页优化

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