Deja paso a los resolvers: un nuevo enfoque para la ejecución de GraphQL

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Aunque GraphQL es declarativo, los resolvers operan campo por campo, capa por capa, lo que a menudo resulta en un trabajo innecesario para la lógica de tu negocio, incluso cuando se utilizan técnicas como DataLoader. En esta charla, Benjie presentará su visión de una nueva estrategia de ejecución de GraphQL de propósito general cuyo enfoque holístico podría conducir a ganancias significativas en eficiencia y escalabilidad para todas las APIs de GraphQL.

This talk has been presented at GraphQL Galaxy 2022, check out the latest edition of this Tech Conference.

FAQ

GraphQL es un lenguaje de consulta para APIs que permite a los desarrolladores solicitar exactamente los datos que necesitan, optimizando así las interacciones entre cliente y servidor. Es importante porque minimiza el sobreconsumo y subconsumo de datos, asegura la eficiencia en la transferencia de datos, y mejora la productividad gracias a su documentación incorporada.

GraphQL ofrece múltiples beneficios como la optimización de las cargas de datos solicitados por el cliente, minimizando las idas y vueltas entre cliente y servidor, y reduciendo los riesgos de errores mediante seguridad de tipo. Además, permite manejar resultados parcialmente exitosos y minimiza la manipulación de datos en el lado del cliente, facilitando el desarrollo de aplicaciones más rápidas y eficientes.

Benji critica los resolvers en GraphQL porque considera que convierten la ejecución en un enfoque procedural, lo que va en contra de la naturaleza declarativa de GraphQL. Argumenta que los resolvers simplifican en exceso la ejecución y dejan en manos del usuario problemas como el del N más uno, además de limitar las estrategias de optimización avanzadas.

Graphfast es un proyecto que propone una nueva forma de ejecutar operaciones de GraphQL, compilando las operaciones en un plan de ejecución antes de su realización real. Esto permite una ejecución más eficiente, evitando problemas comunes como el del N más uno y permitiendo optimizaciones más avanzadas en la lógica de negocio subyacente.

Graphfast es compatible con esquemas de GraphQL existentes, permitiendo ejecutar solicitudes contra esquemas basados en resolvers y luego migrar a plan resolvers campo por campo. Su diseño permite una integración flexible y gradual con sistemas existentes.

Las bases de datos relacionales, como SQL, permiten optimizaciones complejas en la ejecución de consultas a través de una planificación que considera índices y otros factores. GraphQL, por otro lado, hasta la introducción de herramientas como Graphfast, no contaba con un sistema de planificación de consultas de propósito general que permitiera optimizaciones independientemente de la lógica empresarial.

Graphfast ayuda a reducir la carga en los servidores al optimizar la manera en que se procesan las consultas, lo que resulta en un menor consumo de ciclos de CPU, menos llamadas de red y un uso más eficiente de la energía. Esto no solo reduce los costos operativos, sino que también ejerce menos presión sobre el medio ambiente.

Benjie
Benjie
16 min
08 Dec, 2022

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Video Summary and Transcription

GraphQL ha tenido un gran impacto en la forma en que construimos aplicaciones cliente, sitios web y aplicaciones móviles. A pesar de la dominancia de los resolvers, la especificación de GraphQL no exige su uso. Presentamos Graphast, un nuevo proyecto que compila las operaciones de GraphQL en planes de ejecución y salida, proporcionando optimizaciones avanzadas. En GraphFast, en lugar de resolvers, tenemos plan resolvers que manejan datos futuros. Los plan resolvers de GraphFast son cortos y eficientes, y admiten todas las características de GraphQL moderno.

1. Introducción a GraphQL

Short description:

GraphQL ha tenido un gran impacto en la forma en que construimos aplicaciones cliente, sitios web y aplicaciones móviles. Nos permite ser más eficientes, minimizar las idas y vueltas, reducir riesgos, aumentar la productividad y entregar datos en el formato que el cliente espera. Esto facilita y acelera la construcción de cosas que nuestros usuarios aman.

♪ Hola a todos. Mi nombre es Benji y me encanta GraphQL. Creo que GraphQL es increíble. Ha tenido un impacto tan grande en la forma en que construimos nuestras aplicaciones cliente, nuestros sitios web, aplicaciones móviles, y más. Nos ha mostrado cómo podemos ser más eficientes y deshacernos de este sobreconsumo y subconsumo. Realmente hacer las cosas de una manera altamente optimizada para lo que el cliente necesita. Minimizar las idas y vueltas y tener seguridad de tipo reduce los riesgos de que algo salga mal. Manejar resultados parcialmente exitosos significa que incluso si las cosas salen mal, aún podemos mostrar algo útil al usuario. La documentación incorporada aumenta la productividad. Y, por supuesto, al entregar los datos en el formato que el cliente espera, podemos minimizar la cantidad de manipulación que necesitamos hacer en el lado del cliente. Todo esto hace que sea mucho, mucho más fácil y rápido escribir nuestras aplicaciones cliente, lo que facilita y acelera la construcción de cosas que nuestros usuarios aman. ¡GraphQL es increíble! Pero tengo una confesión que hacer.

2. Desafíos con los Resolvers en GraphQL

Short description:

Odio los resolvers. El lenguaje GraphQL es declarativo y, sin embargo, los resolvers convierten la ejecución en un enfoque procedural. Descartan las estrategias de optimización, requieren esfuerzo adicional para la optimización y hacen que los servidores hagan más de lo necesario. A pesar de la dominancia de los resolvers, la especificación de GraphQL no exige su uso. Podemos ejecutar operaciones de cualquier manera siempre y cuando el resultado observable sea el mismo. Los resolvers hacen cumplir la naturaleza de grafo de GraphQL, pero existen formas alternativas de ejecutar operaciones.

Odio los resolvers. Siempre he odiado los resolvers. El lenguaje GraphQL es declarativo, y sin embargo, los resolvers no fueron construidos para aprovechar esta increíble capacidad. En cambio, convierten la ejecución en un enfoque procedural, capa por capa, campo por campo, elemento por elemento. En mi opinión, los resolvers son en gran medida un enfoque de producto mínimo viable para la ejecución. Son simples de entender y especificar, pero dejan problemas como resolver el problema del N más uno en manos del usuario, requiriendo a los diseñadores de esquemas recordar el uso de abstracciones como el Data Loader para lograr un rendimiento aceptable. Y descartan clases enteras de estrategias de optimización.

Si quieres optimizar lo que le estás pidiendo a tu capa de lógica de negocio basado en la consulta GraphQL entrante, por ejemplo, seleccionar solo ciertos campos de una base de datos, o decirle a tu API remota que incluya recursos adicionales necesarios, tienes que lidiar con árboles de sintaxis abstracta o complejidades similares de anticipación o transpilación. Es desagradable y requiere mucho esfuerzo. Incluso las personas que invierten este esfuerzo tienden a hacerlo solo a un nivel bastante superficial, pero las verdaderas ganancias de eficiencia vendrían al llevar esto un poco más lejos. Todo esto significa que GraphQL hace que nuestros servidores hagan más de lo que deberían, consumiendo más ciclos de CPU, realizando más llamadas de red, utilizando más energía, ejerciendo más presión sobre el medio ambiente. Y no está haciendo tanto como podría para ahorrarnos dinero en nuestras facturas de servidor.

De hecho, mi odio por los resolvers es la razón por la que me uní al grupo de trabajo de GraphQL en primer lugar, en 2018. La especificación de GraphQL parece dictar que debemos ejecutar nuestras operaciones utilizando resolvers. Parece tan innecesario. GraphQL, siendo un lenguaje declarativo, ¿por qué debemos estipular que debemos ejecutarlo de manera procedural? A medida que fui aprendiendo la especificación de GraphQL, me di cuenta, por supuesto, de que no estipulamos que debemos usar resolvers en absoluto. Un párrafo justo al comienzo de la especificación de GraphQL, que debo admitir, cuando lo leí por primera vez, lo pasé por alto por completo, fui directamente a la sección de ejecución, establece que los requisitos de conformidad expresados como algoritmos pueden ser cumplidos por una implementación de esta especificación de cualquier manera, siempre y cuando los resultados percibidos se vean equivalentes. Estipulamos que debe parecer que se ejecuta de esa manera pero eso no necesariamente tiene que ser lo que realmente hacemos en el lado del servidor. Mientras el resultado observable sea el mismo, haz lo que quieras. Pero aún tenemos resolvers.

Los resolvers siguen siendo la forma dominante de ejecutar GraphQL. Incluso en proyectos que profundizan un poco más en la optimización de consultas del backend utilizando herramientas como mi módulo de resolución de información de GraphQL, para anticipar y descubrir qué campos están siendo solicitados, todavía estamos usando resolvers. Y la razón detrás de ellos es válida. La forma en que describen la ejecución es correcta. Sin esta definición, GraphQL podría convertirse en más un formato de transferencia que en un motor de ejecución. Los clientes no podrían confiar en las mismas suposiciones, las suposiciones que hacen posible cosas como el almacenamiento en caché normalizado. Porque los resolvers hacen cumplir la naturaleza de grafo de GraphQL, donde nos movemos de nodo a nodo, el valor del nodo en el que estamos no depende de dónde venimos ni de a dónde vamos a continuación. Y sin embargo, esta no tiene que ser la forma en que realmente ejecutamos las operaciones. He estado luchando con este problema una y otra vez durante casi seis años. He realizado muchos experimentos durante ese tiempo.

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