GraphQL-前端开发的利剑与桥梁

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原文链接: mp.weixin.qq.com

作者 | 卢铭

基本概念

GraphQL

GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,由Facebook开发和开源,是使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。GraphQL并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。

背景介绍

相信看了上面的基本概念,大家都是和我一样一脸萌萌哒。所以这里就需要介绍一下其产生的背景和原因。

在我们目前的前后端开发过程中,大部分都是以http请求服务端接口的方式完成交互过程的。在这种场景下,每当需求变化,就需要修改或创建一个新的接口去满足特定的需求。

举个栗子: 在一个商品详情页,当我们需要获取商品详情时,服务端会给前端一个接口,例如:

https://www.example.com/getInfoById?infoId=000000

当前端请求接口时,会返回给一个固定格式的数据,例如:

       data:{

           title:'商品的标题',

           content:'商品的描述内容',

           special:'商品特点',

           price:'商品价格',

           image:'商品的图片'

       }

前端接收到数据后,进行各种相应的处理展示,最终将包含有商品标题,商品描述,商品特点,商品价格,商品图片信息的页面展示给用户。

一切看起来都很美好,直到有一天……

产品大摇大摆的走过来,轻描淡写的说道:“能不能把商品的特点去掉,加一个商品的库存,另外还需要再加一个卖家的模块进去。包含卖家的名称和头像,可以点进卖家的详情页,也不用太着急,午饭前上线就行。”

于是前后端坐在一起开始商量,前端弱弱的说:“能不能改一下你的接口,把产品不要的都去掉,产品需要的都加上”。

后端心里说,你当我傻啊,于是一边砸吧嘴一边赶忙说道:“这样改风险太大,好多数据都不在一个表,我不好查。这样,详情页那个接口我就不改了,你不显示不就完了嘛,万一哪天产品那小子的小子再想起来加上,咱俩还得忙活。库存再给你一个接口,卖家信息再给你一个接口,完美,就这么定了。”

前端还想再说什么,可后端的背影已经随着产品越走越远。

就在前端绝望之时,霹雳一声震天响,graphql闪亮登场。

在graphql模式下,假设我们的服务端部分已经部署完成,前端使用vue框架,那么前端部分的请求就可以简化为:

     apollo: {

       goods: {

         query() {

           return gql`{

               goods(infoId:"${this.infoId}"){

                 title

                 content

                 price

                 image

             }

           }`

         }

       },

       store: {

         query() {

           return gql`{

               store(infoId:"${this.infoId}"){

                 store

             }

           }`

         }

       },

       seller: {

         query() {

           return gql`{

               seller(infoId:"${this.infoId}"){

                 name

                 age

             }

           }`

         }

       }

     }

可以看到graphql为我们定义了一种类似sql的查询语言,而这种查询语言是用于api的。和之前的数据请求处理不同,在这里,我们只要定义好需要的数据,其他的不再关心,我们就可以按需索取需要的数据。这对于我们的开发提供了更大的自由与便利,只要数据支持,我们就可以摆脱对于服务端接口的依赖,提高生产效率,赢得自由,完成前端的逆袭。

前后端实践

讲完了故事,我们开始讲一些实际的干货。 对于graphql,网上已经有很多实践经验,以下部分是在参考完成实践经验并自我实践后给出的总结归纳。

服务端

服务端的技术选型,我们使用了eggjs框架,配合egg-graphqlegg-graphql插件完成。

1.安装依赖包

    $ npm install --save egg-graphql

2.开启插件

    // config/plugin.js

    exports.graphql = {

     enable: true,

     package: 'egg-graphql',

    };

    //开启 cros 跨域访问

    exports.cors = {

       enable: true,

       package: 'egg-cors'

    }

3.配置graphql路由和跨域

    //config/config.default.js

    // graphql路由

    config.graphql = {

    router: '/graphql',

    // 是否加载到 app 上,默认开启

    app: true,

    // 是否加载到 agent 上,默认关闭

    agent: false,

    // 是否加载开发者工具 graphiql, 默认开启。路由同 router 字段。使用浏览器打开该可见。

    graphiql: true,

    // graphQL 路由前的拦截器

    onPreGraphQL: function*(ctx) {},

    // 开发工具 graphiQL 路由前的拦截器,建议用于做权限操作(如只提供开发者使用)

    onPreGraphiQL: function*(ctx) {},

    }

    // cors跨域

    config.cors = {    

       origin: '*',    

       allowMethods: 'GET,HEAD,PUT,POST,DELETE,PATCH,OPTIONS'

    }

4.开启graphql中间件

    //config/config.default.js

    exports.middleware = [ 'graphql' ];

项目配置告于段落。

5.编写业务员代码

下面开始写代码。 目录结构如下:

    ├── app

    │   ├── graphql                          //graphql 代码,所有和graphql相关的代码都在这里,已经在前面做好了配置

    │   │    └── common                   //通用类型定义,graphql有一套自己的系统类型,除此之外还可以自定义

    │   │     |    |── scalars                 //自定义类型定义

    │   │     |    |  └──  date.js            // 日期类型实现

    │   │     |   └── resolver.js            //合并所有全局类型定义

    │   │     |   └── schema.graphql     // schema 定义

    │   │    └──goods                       // 商品详情的graphql模型

    │   │         └── connector.js         //连接数据服务

    │   │         └── resolver.js            //类型实现,和goods中schema.graphql定义的模型相对应,是其具体的实现

    │   │         └── schema.graphql    //schema 定义,在这里定义商品详情数据对象

    │   │    └──store                        // 库存的graphql模型

    │   │         └── connector.js         //连接数据服务

    │   │         └── resolver.js            //类型实现

    │   │         └── schema.graphql    //schema 定义,在这里定义商品详情数据对象

    │   │    └──seller                       // 卖家信息的graphql模型

    │   │         └── connector.js         //连接数据服务

    │   │         └── resolver.js            //类型实现

    │   │         └── schema.graphql    //schema 定义,在这里定义商品详情数据对象

    │   │    └──query                       // 所有的查询都会经过这里,这里是一个总的入口

    │   │         └── schema.graphql    //schema 定义

    │   ├── service

    │   │   └── goods.js                    //商品详情的具体实现

    │   │   └── store.js                     //库存的具体业务逻辑

    │   │   └── seller.js                     //卖家信息的具体业务逻辑

    │   └── router.js

app/graphql/query/schema.graphql是整个graphql查询的总入口,所有需要查询的对象都要在这里定义。它的定义形式如下:

    #定义查询对象,在graphql里的注释使用#号

    type Query {

    goods(

      #查询条件,相当于接口的入参商品id

      infoId: ID!

    ):Goods #Goods是在app/graphql/goods/schema.graphql中定义的商品详情

    }

在总入口中涉及到的查询对象,都需要在graphql文件夹下建立相应的文件夹,如上文中提到的goods,就在app/graphql文件夹中存在相应的goods文件夹。goods文件夹包含三个部分:schema.graphql,resolve.js和connector.js。 schema.graphql中需要定义总入口中提及的Goods对象:

    # 商品

    type Goods {

       # 流水号

       infoId: ID!

       # 商品标题

       title:String!,

       # 商品内容

       content:'String!,

       #商品特点

       special:'String!,

       #商品价格

       price:'nt!,

       #商品图片

       image:'String!,

    }

graphql自带一组默认标量类型,包括Int,Float,String,Boolean,ID。在定义字段时需要注明类型,这也是graphql的特点之一,是支持强类型的。如果非空,就在类型后面跟上一个!号。graphql还包括枚举类型,列表和自定义类型,具体可以查看相关文档。

resolve.js是数据类型的具体实现,依赖connector.js完成:

    'use strict'

    module.exports = {

     Query: {

           goods(root, {infoId}, ctx) {

           return ctx.connector.goods.fetchById(infoId)

     }

    }

connector.js是连接数据的具体实现,可以使用dataloader来降低数据访问频次,提高性能:

    'use strict'

    //引入dataloader,是由facebook推出,能大幅降低数据库的访问频次,经常在Graphql场景中使用

    const DataLoader = require('dataloader')

    class GoodsConnector {

       constructor(ctx) {  

           this.ctx = ctx  

           this.loader = new DataLoader(id=>this.fetch(id))

       }

       fetch(id) {  

           const goods = this.ctx.service.goods  

           return new Promise(function(resolve, reject) {    

               const goodsInfo = goods.getInfoById(id)    

               resolve([goodsInfo])  //注意这里需要返回数组形式

           })

       }

       fetchById(id) {  

           return this.loader.load(id)

       }

    }

    module.exports = GoodsConnector

上面代码中涉及的this.ctx.service.goods就是app/service文件夹下的goods.js文件导出的方法对象,也就是获取数据的具体业务逻辑:

    const Service = require('egg').Service

    const {createAPI} = require('../util/request')//实现的http请求

    class GoodsService extends Service {

    // 获取商品详情

       async getInfoById(infoId) {

           const result = await createAPI(this, 'example/getInfoById', 'get', {infoId})

           return result

       }

    }

    module.exports = GoodsService

获取数据可以用你能实现的任何方式,可以直接从数据库获取,也可以用http从现有的接口获取。 这样一个使用egg框架实现的graphql服务就完成了。 下面说一下前端。

前端

我们会使用vue配合Apollo完成前端搭建。

1 安装依赖包

    npm install --save vue-apollo apollo-client

2.引用apollo

    import { ApolloClient } from 'apollo-client'

    import { HttpLink } from 'apollo-link-http'

    import { InMemoryCache } from 'apollo-cache-inmemory'

    import VueApollo from 'vue-apollo'

3.配置链接

    const httpLink = new HttpLink({

     // 需要配置一个绝对路径

     uri: 'http://exzample.com/graphql',

    })

4.创建ApolloClient实例和PROVIDER

    // Create the apollo client

    const apolloClient = new ApolloClient({

     link: httpLink,

     cache: new InMemoryCache(),

     connectToDevTools: true,

    })

    const apolloProvider = new VueApollo({

     defaultClient: apolloClient,

    })

4.在vue中引入使用

    Vue.use(VueApollo);

5.根实例引用

       var vm = new Vue({

         el: '#app',

         provide: apolloProvider.provide(),

         router,

         components: {

           app: App

         },

         render: createEle => createEle('app')

       })

6.使用

    <script>

    import gql from "graphql-tag";

    export default {

       data() {

           return {

               goods:{},

               infoId:123123

           };

       },

       apollo: {

           goods: {

               query() {

                   return gql`{

                       goods(infoId:"${this.infoId}"){

                           title

                           content

                           price

                           image

                       }

                   }`

               }

           },

        }

    };

    </script>

展望

graphql对于目前接口数量多,难维护,扩展成本高,数据格式不可预知,文档难维护等问题给出了一个相对完善的方案,相信在未来,它将是我们工作中不可或缺的一部分。