REST作爲一種現代網絡應用非常流行的軟件架構風格，自從Roy Fielding博士在2000年他的博士論文中提出來到現在已經有了20年的歷史。它的簡單易用性，可擴展性，伸縮性受到廣大Web開發者的喜愛。
REST 的 API 配合JSON格式的數據交換，使得前後端分離、數據交互變得非常容易，而且也已經成爲了目前Web領域最受歡迎的軟件架構設計模式。
但隨着REST API的流行和發展，它的缺點也暴露了出來：
- 濫用REST接口，導致大量相似度很高（具有重複性）的API越來越冗餘。
- 對於前端而言：REST API粒度較粗，難以一次性符合前端的數據要求，前端需要分多次請求接口數據。增加了前端人員的工作量。
- 對於後端而言：前端需要的數據往往在不同的地方具有相似性，但卻又不同，比如針對同樣的用戶信息，有的地方只需要用戶簡要信息（比如頭像、暱稱），有些地方需要詳細的信息，這就需要開發不同的接口來滿足這些需求。當這樣的相似但又不同的地方多的時候，就需要開發更多的接口來滿足前端的需要。增加了後端開發人員的工作量和重複度。
那我們來分析一下，當前端需求變化，涉及到改動舊需求時，會有以下這些情況：
做加法：
產品需求增加，頁面需要增加功能，數據也就相應的要增加顯示，那麼REST接口也需要做增加，這種無可厚非。
做減法：
產品需求減少，頁面需要減少功能，或者減少某些信息顯示，那麼數據就要做減法。
一種通常懶惰的做法是，前端不與後端溝通，僅在前端對數據選擇性顯示。
因爲後端接口能夠滿足數據需要，僅僅是在做顯示的時候對數據進行了選擇性顯示，但接口的數據是存在冗餘的，這種情況一個是存在數據泄露風險，另外就是數據量過大時造成網絡流量過大，頁面加載緩慢，用戶流量費白白消耗，用戶體驗就會下降。
另外一種做法就是告知後端，要麼開發新的接口，要麼，修改舊接口，刪掉冗餘字段。
但一般來說，開發新接口往往是後端開發人員會選擇的方案，因爲這個方案對現有系統的影響最低，不會有額外的風險。
修改舊接口刪除冗餘數據的方案往往開發人員不會選擇，這是爲什麼呢？
這就涉及到了系統的穩定性問題了，舊接口往往不止是一個地方在用，很有可能很多頁面、設置不同客戶端、不同服務都調用了這個接口獲取數據，不做詳細的調查，是不可能知道到底舊接口被調用了多少次，一旦改動舊接口，涉及範圍可能非常大，往往會引起其他地方出現崩潰。改動舊接口成本太高，所以往往不會被採取。
同時做加減法：
既有加法，又有減法，其實這種就跟新需求沒啥區別，前端需要重做頁面，後端需要新寫接口滿足前端需要，但是舊接口還是不能輕舉妄動（除非確定只有這一處調用纔可以刪除）。
往往這個時候，其實用到的數據大多都是來自於同一個DO或者DTO，不過是在REST接口組裝數據時，用不同的VO來封裝不同字段，或者，使用同樣的VO，組裝數據時做刪減。
看到這些問題是不是覺得令人頭大？
所以需求頻繁改動是萬惡之源，當產品小哥哥改動需求時，程序員小哥哥可能正提着鐵鍬趕來......
那麼有沒有一種方案或者框架，可以使得在用到同一個領域模型（DO或者DTO）的數據時，前端對於這個模型的數據字段需求的改動，後端可以根據前端的改動和需要，自動適配，自動組裝需要的字段，返回給前端呢？如果能這樣做的話，那麼後端程序猿小哥可能要開心死了，前端妹子也不用那麼苦口婆心地勸說後端小哥哥了。
所以GraphQL隆重出世了！那麼問題來了！
Part 1 What is GraphQL
GraphQL簡介
- GraphQL是一種新的API標準，它提供了一種比REST更有效、更強大和更靈活的替代方案。
- 它是由Facebook開發並開源的，現在由來自世界各地的公司和個人組成的大型社區維護。
- GraphQL本質上是一種基於api的查詢語言，現在大多數應用程序都需要從服務器中獲取數據，這些數據存儲可能存儲在數據庫中，API的職責是提供與應用程序需求相匹配的存儲數據的接口。
- 它是數據庫無關的，而且可以在使用API的任何環境中有效使用，我們可以理解爲GraphQL是基於API之上的一層封裝，目的是爲了更好，更靈活的適用於業務的需求變化。
簡單的來說，它
它的工作模式是這樣子的：
GraphQL 對比 REST API 有什麼好處？
REST API 的接口靈活性差、接口操作流程繁瑣，GraphQL 的聲明式數據獲取，使得接口數據精確返回，數據查詢流程簡潔，照顧了客戶端的靈活性。
客戶端拓展功能時要不斷編寫新接口（依賴於服務端），GraphQL 中一個服務僅暴露一個 GraphQL 層，消除了服務器對數據格式的硬性規定，客戶端按需請求數據，可進行單獨維護和改進。
REST API 基於HTTP協議，不能靈活選擇網絡協議，而傳輸層無關、數據庫技術無關使得 GraphQL 有更加靈活的技術棧選擇，能夠實現在網絡協議層面優化應用。
舉個經典的例子：前端向後端請求一個book對象的數據及其作者信息。我用動圖來分別演示下REST和GraphQL是怎麼樣的一個過程。先看REST API的做法：
REST API獲取數據
再來看GraphQL是怎麼做的：
GraphQL獲取數據
可以看出其中的區別：
與REST多個endpoint不同，每一個的 GraphQL 服務其實對外只提供了一個用於調用內部接口的端點，所有的請求都訪問這個暴露出來的唯一端點。
Endpoints對比
REST API's Endpoints
GraphQL 實際上將多個 HTTP 請求聚合成了一個請求，將多個 restful 請求的資源變成了一個從根資源 POST 訪問其他資源的 Comment 和 Author 的圖，多個請求變成了一個請求的不同字段，從原有的分散式請求變成了集中式的請求，因此GraphQL又可以被看成是圖數據庫的形式。
圖數據庫模式的數據查詢
那我們已經能看到GraphQL的先進性，接下來看看它是怎麼做的。
GraphQL 思考模式
使用GraphQL接口設計獲取數據需要三步：
GraphQL獲取數據三步驟
1、首先要設計數據模型，用來描述數據對象，它的作用可以看做是VO，用於告知GraphQL如何來描述定義的數據，爲下一步查詢返回做準備；
2、前端使用模式查詢語言（Schema）來描述需要請求的數據對象類型和具體需要的字段（稱之爲聲明式數據獲取）；
3、後端GraphQL通過前端傳過來的請求，根據需要，自動組裝數據字段，返回給前端。
GraphQL的這種思考模式是不是完美解決了之前遇到的問題呢？先總結它的好處：
在它的設計思想中，GraphQL 以圖的形式將整個 Web 服務中的資源展示出來，客戶端可以按照其需求自行調用，類似添加字段的需求其實就不再需要後端多次修改了。
創建GraphQL服務器的最終目標是：允許查詢通過圖和節點的形式去獲取數據。
GraphQL執行邏輯
有人會問：
- 使用了GraphQL就要完全拋棄REST了嗎？
- GraphQL需要直接對接數據庫嗎？
- 使用GraphQL需要對現有的後端服務進行大刀闊斧的修改嗎？
答案是：NO！不需要！
它完全可以以一種不侵入的方式來部署，將它作爲前後端的中間服務，也就是，現在開始逐漸流行的 前端 —— 中端 —— 後端 的三層結構模式來部署！
那就來看一下這樣的部署模式圖：
GraphQL執行邏輯
也就是說，完全可以搭建一個GraphQL服務器，專門來處理前端請求，並處理後端服務獲取的數據，重新進行組裝、篩選、過濾，將完美符合前端需要的數據返回。
新的開發需求可以直接就使用GraphQL服務來獲取數據了，以前已經上線的功能無需改動，還是使用原有請求調用REST接口的方式，最低程度的降低更換GraphQL帶來的技術成本問題！
如果沒有那麼多成本來支撐改造，那麼就不需要改造！
只有當原有需求發生變化，需要對原功能進行修改時，就可以換成GraphQL了。
GraphQL應用的基本架構
下圖是一個 GraphQL 應用的基本架構，其中客戶端只和 GraphQL 層進行 API 交互，而 GraphQL 層再往後接入各種數據源。這樣一來，只要是數據源有的數據， GraphQL 層都可以讓客戶端按需獲取，不必專門再去定接口了。
GraphQL應用基本架構
一個GraphQL服務僅暴露一個 GraphQL Endpoint，可以按照業務來進行區分，部署多個GraphQL服務，分管不同的業務數據，這樣就可以避免單服務器壓力過大的問題了。
GraphQL特點總結
- 聲明式數據獲取（可以對API進行查詢）: 聲明式的數據查詢帶來了接口的精確返回，服務器會按數據查詢的格式返回同樣結構的 JSON 數據、真正照顧了客戶端的靈活性。
- 一個微服務僅暴露一個 GraphQL 層：一個微服務只需暴露一個GraphQL endpoint，客戶端請求相應數據只通過該端點按需獲取，不需要再額外定義其他接口。
- 傳輸層無關、數據庫技術無關：帶來了更靈活的技術棧選擇，比如我們可以選擇對移動設備友好的協議，將網絡傳輸數據量最小化，實現在網絡協議層面優化應用。
Part 2 Schema & Type
GraphQL支持的數據操作
GraphQL對數據支持的操作有：
- 查詢（Query）：獲取數據的基本查詢。
- 變更（Mutation）：支持對數據的增刪改等操作。
- 訂閱（Subscription）：用於監聽數據變動、並靠websocket等協議推送變動的消息給對方。
GraphQL支持的操作
GraphQL的核心概念：圖表模式（Schema）
要想要設計GraphQL的數據模型，用來描述你的業務數據，那麼就必須要有一套Schema語法來做支撐。
想要描述數據，就必須離不開數據類型的定義。所以GraphQL設計了一套Schema模式（可以理解爲語法），其中最重要的就是數據類型的定義和支持。
那麼類型（Type）就是模式（Schema）最核心的東西了。
什麼是類型？
- 對於數據模型的抽象是通過類型（Type）來描述的，每一個類型由若干字段（Field）組成，每個字段又分別指向某個類型（Type）。這很像Java、C#中的類（Class）。
- GraphQL的Type簡單可以分爲兩種，一種叫做Scalar Type(標量類型)，另一種叫做Object Type(對象類型)。
那麼就分別來介紹下兩種類型。
標量類型（Scalar Type）
標量是GraphQL類型系統中最小的顆粒。類似於Java、C#中的基本類型。
其中內建標量主要有：
- String
- Int
- Float
- Boolean
- Enum
- ID
Scalar Type
上面的類型僅僅是GraphQL默認內置的類型，當然，爲了保證最大的靈活性，GraphQL還可以很靈活的自行創建標量類型。
對象類型（Object Type）
僅有標量類型是不能滿足複雜抽象數據模型的需要，這時候我們可以使用對象類型。
通過對象模型來構建GraphQL中關於一個數據模型的形狀，同時還可以聲明各個模型之間的內在關聯（一對多、一對一或多對多）。
對象類型的定義可以參考下圖：
對象模型引入關聯關係
是不是很方便呢？我們可以像設計類圖一樣來設計GraphQL的對象模型。
類型修飾符（Type Modifier）
那麼，類型系統僅僅只有類型定義是不夠的，我們還需要對類型進行更廣泛性的描述。
類型修飾符就是用來修飾類型，以達到額外的數據類型要求控制。
比如：
- 列表：[Type]
- 非空：Type!
- 列表非空：[Type]!
- 非空列表，列表內容類型非空：[Type!]!
在描述數據模型（模式Schema）時，就可以對字段施加限制條件。
例如定義了一個名爲User的對象類型，並對其字段進行定義和施加限制條件：
User字段控制
那麼，返回數據時，像下面這種情況就是不允許的：
錯誤的表示
Graphql會根據Schema Type來自動返回正確的數據：
正確的表示
其他類型
除了上面的，Graphql還有一些其他類型來更好的引入面向對象的設計思想：
接口類型（Interfaces）：其他對象類型實現接口必須包含接口所有的字段，並具有相同的類型修飾符，纔算實現接口。
比如定義了一個接口類型：
那麼就可以實現該接口：
聯合類型（Union Types）：聯合類型和接口十分相似，但是它並不指定類型之間的任何共同字段。幾個對象類型共用一個聯合類型。
輸入類型（Input Types）：更新數據時有用，與常規對象只有關鍵字修飾不一樣，常規對象是用type 修飾，輸入類型是 input 修飾。
比如定義了一個輸入類型：
前端發送變更請求時就可以使用（通過參數來指定輸入的類型）：
所以，這樣面向對象的設計方式，真的對後端開發人員特別友好！而且前端MVVM框架流行以來，面向對象的設計思想也越來越流行，前端使用Graphql也會得心應手。
Part 3 GraphQL技術接入架構
Graphql 技術接入架構
那麼，該怎麼設計來接入我們現有的系統中呢？
將Graphql服務直連數據庫的方式：最簡潔的配置，直接操作數據庫能減少中間環節的性能消耗。
直連數據庫的接入
集成現有服務的GraphQL層：這種配置適合於舊服務的改造，尤其是在涉及第三方服務時、依然可以通過原有接口進行交互。
集成現有服務的GraphQL層
直連數據庫和集成服務的混合模式：前兩種方式的混合。
混合接入方式
可以說是非常靈活了！你都不用擔心會給你帶來任何的麻煩。
服務端實現
在服務端， GraphQL 服務器可用任何可構建 Web 服務器的語言實現。有以下語言的實現供參考：
C# / .NET、Clojure、Elixir、Erlang、Go、Groovy、Java、JavaScript、Julia、Kotlin、Perl、PHP、Python、R、Ruby、Rust、Scala、Swift... 種類繁多，幾乎流行的語言都有支持。