A modern webfejlesztésben az API-k a rendszerek közötti kommunikáció gerincét képezik. Az elmúlt években a GraphQL robbanásszerűen terjedt el, mint a REST alternatívája vagy kiegészítője. Előnyei, mint a rugalmasság, a hatékonyság és a fejlesztői élmény javítása, vitathatatlanok. Azonban, mint minden új és népszerű technológia esetében, a GraphQL-lel kapcsolatban is rengeteg tévhit kering, amelyek félrevezetőek lehetnek, és meggátolhatják a fejlesztőket abban, hogy valóban kiaknázzák a benne rejlő potenciált. Ebben a cikkben eloszlatjuk a leggyakoribb mítoszokat, és bemutatjuk, mi az igazság a GraphQL-ről.
1. Tévhit: A GraphQL egy adatbázis vagy adatbázis-kezelő rendszer.
Ez az egyik legelterjedtebb és legnagyobb tévedés. A „query language” kifejezés hallatán sokan azonnal adatbázisokra asszociálnak, mint például az SQL. Azonban a GraphQL nem egy adatbázis, és nem is helyettesíti azt. A GraphQL valójában egy API lekérdező nyelv és egy futtatókörnyezet (runtime) a szerveroldalon, amely lehetővé teszi, hogy az ügyfél (kliens) pontosan azokat az adatokat kérje le, amelyekre szüksége van, egyetlen kérésben. Függetlenül attól, hogy a szerver oldalon milyen adatbázist (SQL, NoSQL, graph adatbázis stb.) vagy akár külső API-kat használsz, a GraphQL egy absztrakciós réteget biztosít ezek felett. A GraphQL szerver egyszerűen lefordítja a beérkező lekérdezéseket a háttérrendszer számára értelmezhető műveletekké, majd visszaszolgáltatja az eredményeket a kliensnek.
2. Tévhit: A GraphQL teljesen leváltja a REST-et.
Bár a GraphQL számos problémára kínál megoldást, amelyekkel a REST-alapú API-k esetében találkozhatunk (pl. túlkérés, alulkérés, több hálózati kérés), nem célja, hogy minden esetben és mindenhol leváltsa azt. A REST továbbra is egy rendkívül robusztus és széles körben használt architektúra, amely kiválóan alkalmas sok felhasználási esetre, különösen akkor, ha az erőforrások jól definiáltak és strukturáltak. A GraphQL sokkal inkább egy alternatíva vagy kiegészítő. Számos projektben láthatjuk, hogy a REST és a GraphQL békésen megfér egymás mellett, ahol a REST-et használják a statikusabb, jól definiált erőforrásokhoz, míg a GraphQL-t a dinamikusabb, komplexebb adatlekérdezésekhez, vagy a front-end specifikus igények kielégítésére. A választás mindig az adott projekt igényeitől, a fejlesztői csapat ismereteitől és a skálázhatósági szempontoktól függ.
3. Tévhit: A GraphQL csak front-end fejlesztőknek való, vagy kizárólag React-tel használható.
Ez egy másik gyakori tévedés. Bár a GraphQL a front-end fejlesztők körében rendkívül népszerű, különösen a React és más modern JavaScript keretrendszerekkel együtt, a valóság az, hogy a GraphQL teljesen technológia-agnosztikus. A GraphQL specifikáció semmilyen front-end vagy back-end technológiához nem köti magát. Készíthetsz GraphQL szervert Node.js-ben, Pythonban, Ruby-ban, Java-ban, Go-ban, PHP-ban és még sok más nyelven. Ugyanígy, a GraphQL klienseket is implementálhatod szinte bármilyen nyelven vagy keretrendszerben, legyen szó mobilalkalmazásokról (iOS, Android), más front-end keretrendszerekről (Angular, Vue), vagy akár más back-end szolgáltatások közötti kommunikációról. A lényeg, hogy egy specifikációt követ, amely leírja, hogyan lehet lekérdezéseket és mutációkat végrehajtani az API-n keresztül.
4. Tévhit: A GraphQL mindig gyorsabb és jobban teljesít, mint a REST.
A GraphQL egyik legnagyobb előnye a hálózati forgalom csökkentése és a szerveroldali adatok túlkérésének vagy alulkérésének kiküszöbölése. Ez a legtöbb esetben valóban jobb performanciát eredményezhet a kliensoldalon, mivel pontosan azokat az adatokat kapja meg, amikre szüksége van, egyetlen kérésben. Azonban fontos megérteni, hogy a GraphQL önmagában nem garancia a sebességre. A tényleges teljesítmény nagyban függ a GraphQL szerver implementációjától, az adatforrásokhoz való kapcsolódás hatékonyságától (pl. adatbázis lekérdezések optimalizáltsága, N+1 probléma kezelése DataLoaderrel), a szerverinfrastruktúrától és a hálózati körülményektől. Egy rosszul implementált GraphQL szerver könnyen lehet lassabb, mint egy jól optimalizált REST API. Sőt, bizonyos esetekben, különösen egyszerű, statikus adatok lekérdezésekor, a REST API akár gyorsabb is lehet a könnyebb HTTP caching miatt. A hatékonyság a GraphQL esetében elsősorban a fejlesztői rugalmasságban és az adatok precíz lekérésében rejlik, nem pedig feltétlenül az abszolút végrehajtási időben.
5. Tévhit: A GraphQL inherently insecure (alapból biztonságos).
Mint minden API technológia esetében, a GraphQL biztonsága sem magától értetődő. Sőt, a GraphQL rugalmassága miatt bizonyos biztonsági szempontokra különösen nagy figyelmet kell fordítani. A mélyen beágyazott lekérdezések lehetővé tétele például DoS (Denial of Service) támadásokhoz vezethet, ha a szerver nem korlátozza a lekérdezések mélységét vagy komplexitását. Ezenkívül, a hitelesítésnek (authentication) és az engedélyezésnek (authorization) ugyanolyan alaposan kell megvalósulnia, mint egy REST API esetében. Minden egyes mező és típus szintjén ellenőrizni kell, hogy a felhasználónak van-e joga az adott adathoz hozzáférni. Fontos továbbá a lekérdezések sebességkorlátozása (rate limiting), a paraméteres lekérdezések (prepared statements) használata az SQL injection megelőzésére, és a megfelelő hibaüzenetek megjelenítése, amelyek nem szivárogtatnak ki érzékeny információkat. A GraphQL egy eszköz, és mint minden eszközt, ezt is felelősségteljesen és biztonságtudatosan kell használni.
6. Tévhit: A GraphQL-t nehéz cache-elni.
Ez egy féligazság. A GraphQL caching stratégiái valóban különböznek a REST-től, és ez néha zavart okoz. A REST API-k gyakran támaszkodnak a HTTP caching mechanizmusokra (pl. ETag, Last-Modified, Cache-Control fejlécek), mivel az erőforrások az URL-ekhez kötődnek. A GraphQL esetében a legtöbb lekérdezés HTTP POST kéréssel történik, ami megnehezíti a hagyományos HTTP cachinget. Azonban ez nem jelenti azt, hogy a caching lehetetlen lenne. A GraphQL ökoszisztémában más megközelítéseket alkalmaznak:
- Kliensoldali cache-ek: Olyan könyvtárak, mint az Apollo Client vagy a Relay, beépített normalize-ált cache-t biztosítanak, amely képes az objektumokat ID alapján tárolni és frissíteni. Ha egy objektumot több lekérdezés is visszaad, a kliens oldali cache intelligensen kezeli azt.
- Adatforrás-specifikus cache: A back-enden, a resolverekben lehet cache-elést bevezetni az adatforrások (adatbázisok, mikro szolgáltatások) szintjén.
- CDNs és proxy-k: GraphQL proxy-k, mint az Apollo Server (Enterprise Edition) vagy specifikus megoldások képesek GraphQL lekérdezéseket cache-elni, gyakran a lekérdezés hash-ét használva kulcsként.
- Perzisztens lekérdezések (Persisted Queries): Ezek előre definiált, szerveroldalon tárolt lekérdezések, amelyekhez a kliens egy rövid azonosítóval hivatkozik, és így lehetővé teszik a CDN-ek számára a cache-elést.
Tehát a caching létezik, csak más módon kell megközelíteni, és gyakran magasabb szinten, az alkalmazás logikájában valósul meg.
7. Tévhit: A GraphQL megszünteti az API verziózás szükségességét.
A GraphQL egyik nagy előnye a sémák evolúciója. Mivel az ügyfelek mezőnként kérhetnek adatokat, a sémához új mezőket adhatunk hozzá, anélkül, hogy ez megszakítaná a meglévő klienseket. Sőt, a mezőket elavulttá (deprecate) tehetjük, és figyelmeztetéseket adhatunk a kliensnek, hogy frissíteniük kell az alkalmazásukat. Ez a rugalmasság drámaian csökkenti a főverziók (major versions) kiadásának szükségességét, ami a REST világban gyakori. Azonban ez nem jelenti azt, hogy a verziózás teljesen feleslegessé válna.
- Töréses változások (Breaking Changes): Ha egy meglévő mező típusát változtatjuk meg, vagy teljesen eltávolítunk egy mezőt, az továbbra is breaking change-nek minősül. Ezeket gondosan kell kezelni, például egy ideig párhuzamosan futtatni a régi és az új verziót, vagy a schema evolúció során a deprecation mechanizmusokkal dolgozni.
- Séma változások: Bár ritkán van szükség teljes API verziózásra, a séma verziózására továbbra is szükség lehet, ha az alapvető adatmodellt drasztikusan megváltoztatjuk.
Összességében a GraphQL sokkal simább API evolúciót tesz lehetővé, minimalizálva a verziók számát, de nem törli el teljesen a verziózással kapcsolatos megfontolásokat.
8. Tévhit: A GraphQL automatikusan megoldja az N+1 problémát.
Az N+1 probléma a háttérrendszerben akkor fordul elő, amikor egy listát lekérve (1 lekérdezés), majd a lista minden eleméhez külön-külön lekérdezzük a hozzá tartozó adatokat (N lekérdezés), ami összesen N+1 adatbázis lekérdezést eredményez. Ez a REST és a GraphQL API-k esetében is gyakori teljesítményprobléma lehet. A GraphQL önmagában nem oldja meg ezt a problémát automatikusan. Azonban az ökoszisztémája nagyszerű eszközöket kínál a megoldására, például a DataLoader-t. A DataLoader egy batching és caching segédprogram, amely a hasonló adatlekérdezéseket egyetlen adatbázis-kérésbe vonja össze (batching), és cache-eli az eredményeket a kérés életciklusa során. Ez drámaian javíthatja a GraphQL szerver teljesítményét, de aktív implementációt igényel a fejlesztőtől. Nem egy „ingyenes” funkció, hanem egy eszköz, amit megfelelően kell használni.
Konklúzió
A GraphQL egy rendkívül erős és rugalmas eszköz a modern API fejlesztésben, amely jelentős előnyökkel járhat a fejlesztői élmény és az alkalmazások hatékonysága szempontjából. Azonban, mint minden technológia, nem varázsgolyó, és nem mentes a saját kihívásaitól. Fontos, hogy a fejlesztők megértsék, mire való, és mire nem, valamint tisztában legyenek a gyakori tévhitekkel. A tények ismerete segít a megalapozott döntések meghozatalában, a megfelelő architektúra kiválasztásában, és abban, hogy a GraphQL-t a lehető leghatékonyabban és legbiztonságosabban használjuk.
Reméljük, hogy ez a cikk segített eloszlatni néhány félreértést, és tisztább képet adott a GraphQL valós képességeiről és korlátairól.
Leave a Reply