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在許多方面，GraphQL 直接回應(yīng)了傳統(tǒng) REST API 架構(gòu)的問題。

此外，GraphQL 推動(dòng)了強(qiáng)類型架構(gòu)，為開發(fā)人員提供了清晰的預(yù)期。它支持通過訂閱進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，并且在 GraphQL Federation 等工具的幫助下，GraphQL API 在具有多個(gè)域區(qū)域的大型企業(yè)中也變得更具可擴(kuò)展性。

GraphQL 的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

GraphQL 提供了一些關(guān)鍵優(yōu)勢：

客戶端只能請(qǐng)求所需的特定數(shù)據(jù)，消除了 REST API 的超重和欠重問題。
強(qiáng)類型模式提供了清晰的結(jié)構(gòu)和驗(yàn)證，加快了開發(fā)和文檔編制速度。
通常通過單個(gè)端點(diǎn)操作，客戶端只需關(guān)注一個(gè)端點(diǎn)，即使有多個(gè)數(shù)據(jù)源。
內(nèi)置自省功能允許客戶端瀏覽架構(gòu)，發(fā)現(xiàn)可用的數(shù)據(jù)和操作。

但 GraphQL 也有幾個(gè)缺點(diǎn)：

實(shí)現(xiàn) GraphQL 相較于傳統(tǒng) REST API 需要更多的努力和專業(yè)知識(shí)。
由于查詢靈活，緩存數(shù)據(jù)可能面臨挑戰(zhàn)，需要自定義解決方案。
盡管減少了頂層超取，嵌套查詢?nèi)钥赡軐?dǎo)致不必要的數(shù)據(jù)檢索。
與 REST API 的明確邊界不同，通用 GraphQL 層的所有權(quán)可能變得不清晰。

GraphQL 的用例

在某些特定場景中，GraphQL 相較于 REST API 更具優(yōu)勢，例如：

復(fù)雜和嵌套的數(shù)據(jù)需求 – GraphQL 允許客戶端在單個(gè)查詢中精確指定復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)，從而更高效地獲取所需信息。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新 – GraphQL 的訂閱功能支持處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，例如聊天應(yīng)用程序或?qū)崟r(shí)儀表板。客戶端可以訂閱特定數(shù)據(jù)的變化，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新，無需頻繁輪詢。
微服務(wù)架構(gòu) – 在數(shù)據(jù)分布在多個(gè)服務(wù)的情況下，GraphQL 提供了一個(gè)統(tǒng)一的接口來查詢來自不同服務(wù)的數(shù)據(jù)，簡化了客戶端應(yīng)用程序?qū)Χ鄠€(gè) REST 端點(diǎn)的管理。

異步 API：向事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的轉(zhuǎn)變

多年來，采用或遷移到云原生架構(gòu)的推動(dòng)也催生了事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，其優(yōu)勢在于組件之間實(shí)現(xiàn)無阻塞通信。使用異步 API，客戶端可以在不等待響應(yīng)的情況下繼續(xù)操作，發(fā)送請(qǐng)求后可繼續(xù)執(zhí)行其他任務(wù)。這種方法非常適合需要高并發(fā)性、可伸縮性和響應(yīng)能力的場景。

在事件驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，異步 API 處理事件和消息，借助 Apache Kafka 和 RabbitMQ 等技術(shù)，這些技術(shù)在消息生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間提供了通信媒介。

在典型的事件驅(qū)動(dòng) API 系統(tǒng)中，生產(chǎn)者將事件發(fā)布到主題，消費(fèi)者訂閱這些主題以異步接收和處理事件。這種方式支持無縫的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，因?yàn)樯a(chǎn)者和消費(fèi)者可以獨(dú)立發(fā)展。下圖顯示了這樣的系統(tǒng)：

異步 API 的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

異步 API 具有一些關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)：

高并發(fā)性和可伸縮性 – 適合處理多個(gè)請(qǐng)求的高并發(fā)性和可伸縮性要求。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 – 支持對(duì)事件的及時(shí)響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。
系統(tǒng)資源利用 – 通過將任務(wù)卸載到后臺(tái)進(jìn)程，優(yōu)化系統(tǒng)資源的利用。
容錯(cuò)能力 – 提高系統(tǒng)的總體容錯(cuò)能力，因?yàn)榻M件故障不會(huì)中斷整個(gè)系統(tǒng)。

然而，異步 API 也有幾個(gè)缺點(diǎn)：

復(fù)雜性 – 消息傳遞、排序和錯(cuò)誤處理的復(fù)雜性增加。
調(diào)試和測試難度 – 異步 API 的調(diào)試和測試更具挑戰(zhàn)性。
最終一致性 – 數(shù)據(jù)更新可能不會(huì)立即反映在所有組件中，導(dǎo)致最終一致性問題。
成本增加 – 需要額外的系統(tǒng)來處理消息，增加了成本。

異步 API 的使用案例

相比 REST 和 GraphQL API，異步 API 在以下幾個(gè)用例中表現(xiàn)優(yōu)異：

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流 – 適合處理社交媒體源、金融市場更新和 IoT 傳感器數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流需求。這些應(yīng)用生成大量數(shù)據(jù)，需要近乎實(shí)時(shí)地處理和交付給客戶。
與第三方系統(tǒng)集成 – 適合與響應(yīng)時(shí)間或可用性 SLA 不可預(yù)測的第三方系統(tǒng)集成。
后臺(tái)任務(wù) – 適用于需要執(zhí)行后臺(tái)任務(wù)的應(yīng)用，例如發(fā)送電子郵件、通知或圖像/視頻處理。

REST、GraphQL 和異步 API 的比較

我們已經(jīng)研究了 REST、GraphQL 和異步 API 三種類型的架構(gòu)。現(xiàn)在，可以通過比較它們，以便更好地選擇適合的架構(gòu)。下表展示了多個(gè)參數(shù)的比較：

參數(shù)	REST 接口	GraphQL 接口	異步 API
數(shù)據(jù)獲取方法	使用預(yù)定義的端點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)	客戶端在查詢中指定確切的數(shù)據(jù)要求	數(shù)據(jù)以異步消息的形式傳遞
性能和可擴(kuò)展性	非常適合可擴(kuò)展的應(yīng)用程序; 可能會(huì)遇到超調(diào)和欠重問題	可伸縮; 嵌套查詢可能會(huì)有問題	高度可擴(kuò)展; 高效實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理
靈活性和易用性	查詢數(shù)據(jù)的靈活性有限	查詢數(shù)據(jù)靈活性高	查詢數(shù)據(jù)的靈活性有限，需要了解事件驅(qū)動(dòng)的方法
開發(fā)人員體驗(yàn)和學(xué)習(xí)曲線	許多開發(fā)人員已經(jīng)成熟并且熟悉	在理解 GraphQL 語法方面適度的學(xué)習(xí)曲線	更陡峭的學(xué)習(xí)曲線
實(shí)時(shí)功能	實(shí)時(shí)功能有限，依賴于輪詢和 Webhook 等技術(shù)進(jìn)行更新	通過訂閱實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)功能	專為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì); 非常適合流媒體應(yīng)用
工具和生態(tài)系統(tǒng)支持	豐富的工具和生態(tài)系統(tǒng)支持	不斷發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)	需要專門的工具，例如 RabbitMQ 或 Kafka 等消息傳遞平臺(tái)

總結(jié)

本文探討了不同 API 架構(gòu)之間的主要區(qū)別：REST、GraphQL 和異步 API，并分析了在某些情況下特定類型的 API 可能更適合使用的場景。展望未來，API 開發(fā)格局有望進(jìn)一步轉(zhuǎn)型。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的推動(dòng)，API 方法的發(fā)展將變得更加重要。此外，隨著分布式系統(tǒng)的快速增長，API 在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間通信中將發(fā)揮關(guān)鍵作用。

對(duì)于開發(fā)人員而言，了解每種 API 架構(gòu)的優(yōu)勢和局限性，并根據(jù)實(shí)際需求選擇最適合的方法至關(guān)重要。這種思維方式將幫助開發(fā)人員更自信地駕馭不斷變化的 API 生態(tài)系統(tǒng)。

原文鏈接：了解 API 技術(shù)：REST、GraphQL 和異步 API 的比較分析 – DZone