介紹

GraphQL 是一種強大而靈活的 API 查詢語言，使客戶端能夠準(zhǔn)確請求他們所需的數(shù)據(jù)，從而消除信息的過度獲取和獲取不足。然而，隨著 GraphQL 查詢變得更加復(fù)雜并涉及多個數(shù)據(jù)源，有效地檢索數(shù)據(jù)并向客戶端提供數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。這就是 GraphQL 數(shù)據(jù)加載器發(fā)揮作用的地方。

GraphQL 數(shù)據(jù)加載器是優(yōu)化 GraphQL API 的關(guān)鍵組件，旨在解決臭名昭著的 N+1 查詢問題，該問題在 GraphQL 服務(wù)器重復(fù)獲取相關(guān)項目列表的相同數(shù)據(jù)時發(fā)生。數(shù)據(jù)加載器通過批處理和緩存請求，幫助簡化從各種來源（例如數(shù)據(jù)庫、API，甚至本地緩存）獲取數(shù)據(jù)的過程。通過這樣做，他們顯著提高了 GraphQL 查詢的效率和性能。

在本中，我們將深入研究批處理功能，通過查看數(shù)據(jù)加載器的 java 實現(xiàn)來探索它如何發(fā)揮其魔力。

批處理

批處理是將多個單獨的數(shù)據(jù)檢索請求收集到單個批處理請求中的過程，從而減少對數(shù)據(jù)源的調(diào)用次數(shù)。在處理 GraphQL 查詢中的關(guān)系時，這一點尤其重要。

考慮一個典型場景，其中 GraphQL 查詢請求一個項目列表，以及每個項目的附加相關(guān)數(shù)據(jù)（例如用戶信息）。如果不進行批處理，這將導(dǎo)致對每個項目進行單獨的數(shù)據(jù)庫查詢或 API 請求，從而導(dǎo)致 N+1 查詢問題。通過批處理，可以將這些單獨的請求有效地組合成單個請求，從而大大減少數(shù)據(jù)源的往返次數(shù)

Java 數(shù)據(jù)加載器批處理

假設(shè)我們有一個如下所示的 graphql 查詢

{
  user {
    name
    friends {
      name
    }
  }
}

它生成以下查詢結(jié)果

{
  "user": {
    "name": "zhangsan",
    “friends”: [
      {
        "name": "lisi",
      },
      {
        "name": "wanmgwu",
      },
      {
        "name": "zhouliu",
      }
    ]
  }
}

一個簡單的實現(xiàn)方法是為查詢響應(yīng)中的每個用戶執(zhí)行一次調(diào)用以檢索一個用戶對象，即 4 次調(diào)用，一次針對根對象，一次針對列表中的每個好友。

然而，它DataLoader不會立即執(zhí)行遠程調(diào)用，它只是將調(diào)用排入隊列并返回一個 Promise ( CompletableFuture) 來傳遞用戶對象。一旦我們將構(gòu)建查詢結(jié)果的所有調(diào)用排入隊列，我們??必須請求DataLoader開始執(zhí)行它們。這就是奇跡發(fā)生的地方。將DataLoader開始提取每次調(diào)用的用戶 ID 并將其放入一個列表中，該列表將用于查詢我們配置的后端，并僅使用一個請求即可檢索用戶列表。

批處理通常按級別進行，在本例中我們有 2 個級別。root 用戶和他的朋友。通過使用DataLoaderbatchig，此響應(yīng)將只需要 2 次調(diào)用。

代碼示例

讓我們添加一些代碼來展示如何使用它。

我們首先需要擁有一個BatchLoader. 它將從用戶后端批量加載用戶，從而減少對該后端的 API 調(diào)用量。

List<User> loadUsersById(List<Long> userIds) {
   System.out.println("Api call to load users = " + userIds);
   return users.stream().filter(u -> userIds.contains(u.id())).toList();
}

BatchLoader<Long, User> userBatchLoader = new BatchLoader<>() {
   @Override
   public CompletionStage<List<User>> load(List<Long> userIds) {
      return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
         return loadUsersById(userIds);
      });
   }
};

然后我們需要創(chuàng)建一個DataLoader將使用前面的BatchLoader來執(zhí)行整個用戶樹的加載。

var userLoader = DataLoaderFactory.newDataLoader(userBatchLoader);

var userDTO = new UserDTO();
userLoader.load(1L).thenAccept(user -> {
   userDTO.id = user.id();
   userDTO.name = user.name();
   user.friends().forEach(friendId -> {
      userLoader.load(friendId).thenAccept(friend -> {
         userDTO.friends.add(new FriendDTO(friend.id(), friend.name()));
      });
   });
});

userLoader.dispatchAndJoin();
System.out.println(userDTO);

它將產(chǎn)生以下調(diào)試輸出

Api call to load users = [1]
Api call to load users = [2, 3, 4]
UserDTO{id=1, name='John', friends=[FriendDTO[id=2, name=Jane], FriendDTO[id=3, name=Bob], FriendDTO[id=4, name=Alice]]}

如果您對它的內(nèi)部工作原理感到好奇，我將向您展示用戶的一種自定義實現(xiàn)DataLoader。不是真正的。只需一個簡化版本即可幫助您了解全貌。

static class UserLoader {
   BatchLoader<Long, User> userBatchLoader;

   record QueueEntry(long id, CompletableFuture<User> value) { }
   List<QueueEntry> loaderQueue = new ArrayList<>();

   UserLoader(BatchLoader<Long, User> userBatchLoader) {
      this.userBatchLoader = userBatchLoader;
   }

   CompletableFuture<User> load(long userId) {
      var future = new CompletableFuture<User>();
      loaderQueue.add(new QueueEntry(userId, future));
      return future;
   }

   List<User> dispatchAndJoin() {
      List<User> joinedResults = dispatch().join();
      List<User> results = new ArrayList<>(joinedResults);
      while (loaderQueue.size() > 0) {
         joinedResults = dispatch().join();
         results.addAll(joinedResults);
      }
      return results;
   }

   CompletableFuture<List<User>> dispatch() {
      var userIds = new ArrayList<Long>();
      final List<CompletableFuture<User>> queuedFutures = new ArrayList<>();

      loaderQueue.forEach(qe -> {
         userIds.add(qe.id());
         queuedFutures.add(qe.value());
      });

      loaderQueue.clear();

      var userFutures = userBatchLoader.load(userIds).toCompletableFuture();

      return userFutures.thenApply(users -> {
         for (int i = 0; i < queuedFutures.size(); i++) {
            var userId = userIds.get(i);
            var user = users.get(i);
            var future = queuedFutures.get(i);
            future.complete(user);
         }
         return users;
      });
   }
}

所以，首先看一下CompletableFuture<User> load(long userId)，它不執(zhí)行任何 userId 查找，它只是：

• 將查找排入隊列
• 生成一個，CompletableFuture讓您根據(jù)您提供的查找鏈接進一步查找。因此，查找被推遲，直到我們實際使用dispatchAndJoin()

現(xiàn)在，看看List<User> dispatchAndJoin()。一旦我們準(zhǔn)備好檢索用戶列表，就會調(diào)用該函數(shù)。它會：

1.調(diào)用 CompletableFuture<List<User>> dispatch()將執(zhí)行以下操作：

將所有 userId 分組到一個列表中，并將其發(fā)送到底層BatchLoader ，底層對后端執(zhí)行實際的 API 調(diào)用。

完成我們注冊查找時（當(dāng)我們調(diào)用 ）時提供的 CompletableFuture CompletableFuture<User> load(long userId)，從而向 中添加更多元素loaderQueue。此時，下一級的 userId 查找已排隊。

2.當(dāng)中還有剩余元素時重復(fù)該過程loaderQueue。

到此這篇關(guān)于Java GraphQL數(shù)據(jù)加載器批處理的實現(xiàn)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java GraphQL數(shù)據(jù)加載器內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論