开篇
原文出处
Graphql 是一种 API 查询语言和运行时环境，可以帮助开发人员快速构建可伸缩的 API。然而，尽管 Graphql 可以提供一些优秀的查询性能和数据获取的能力，但是在使用 Graphql 的过程中，开发人员也会遇到一些常见问题，其中最常见的一个问题是 N+1 问题。
什么是 GraphQL 中的 N+1 问题
在 GraphQL 中，N+1 问题指的是在一个查询语句中，某个字段需要通过 N 次额外查询来获取其关联的数据，导致查询效率低下的情况。这个问题的本质是由于 GraphQL 的数据模型本身的特性引起的。
在 GraphQL 中，查询语句可以包含多个字段，每个字段可能需要访问一个不同的数据源。当查询涉及到关联数据时，如果不做特殊处理，GraphQL 会逐个获取每个字段的数据，这可能会导致大量的额外查询，进而影响查询效率。
假设我们有一个电影网站，它有电影和演员两个实体，每部电影都有多个演员。我们可以用 GraphQL 定义如下的 schema：
type Movie {id: ID!title: String!actors: [Actor!]!
}type Actor {id: ID!name: String!age: Int!
}type Query {movies: [Movie!]!
}
现在，我们想要查询所有电影及其演员。我们可以像这样编写 GraphQL 查询：
query {movies {titleactors {name}}
}
在这个查询中，我们获取了所有电影的标题，以及每部电影的所有演员的名称。然而，如果我们没有采取任何措施来解决 N+1 问题，每个电影的演员都将需要单独查询。因此，如果我们有 100 部电影，就会产生 101 次查询（1 次获取电影，100 次获取演员），这会严重影响性能。
解决方案
Data loader
Data loader 是一个常用的解决 N+1 问题的工具，它可以将多个查询合并成一个查询，以减少查询次数。它的工作原理是在执行查询时，将多个相同类型的查询合并成一个批量查询，并将结果缓存起来，以便在需要时快速获取。Data loader 可以轻松地与 GraphQL 集成，并提供了许多可配置的选项，以便根据应用程序的需要进行优化。
下面是一个使用 data loader 的示例代码：
const DataLoader = require('dataloader')
const { actorsByMovieId } = require('./db')const actorsLoader = new DataLoader(async (movieIds) => {const actors = await actorsByMovieId(movieIds)const actorsMap = actors.reduce((acc, actor) => {acc[actor.movieId] = acc[actor.movieId] || []acc[actor.movieId].push(actor)return acc}, {})return movieIds.map((movieId) => actorsMap[movieId] || [])
})const resolvers = {Query: {movies: () => getMovies(),},Movie: {actors: (movie, args, context, info) => actorsLoader.load(movie.id),},
}
在上面的代码中，我们使用 data loader 来批量获取每个电影的演员。当 GraphQL 执行查询时，它将调用 load 函数，并将所有需要获取的电影 ID 传递给它。load 函数将所有电影 ID 作为参数，并从数据库中获取所有与这些电影相关的演员。然后，它将演员按电影 ID 分组，并将结果返回到 GraphQL 查询中。由于使用了 data loader，我们现在只需要进行一次查询来获取所有电影及其演员。
Join Monster
Join Monster 是一个解决 GraphQL N+1 问题的工具，它使用了 SQL 批量操作的思想。Join Monster 的主要思想是将多个 GraphQL 解析器的数据请求合并成一个 SQL 查询。这个 SQL 查询是经过优化的，只会查询数据库中需要的数据。同时，Join Monster 还使用了多级缓存来减少数据库的访问次数。
在代码层面，使用 Join Monster 时，我们需要先定义一个解析器，然后在 GraphQL 的 schema 中使用该解析器来查询数据。以下是一个使用 Join Monster 的示例代码：
const joinMonster = require('join-monster').default
const { GraphQLObjectType, GraphQLList } = require('graphql')
const db = require('./db')
const { UserType } = require('./userType')const CommentType = new GraphQLObjectType({name: 'Comment',fields: {id: { type: GraphQLInt },content: { type: GraphQLString },user: {type: UserType,resolve: (parent, args, context, resolveInfo) => {return joinMonster(resolveInfo, {}, (sql) => {return db.query(sql)})},},},
})const Query = new GraphQLObjectType({name: 'Query',fields: {comments: {type: new GraphQLList(CommentType),resolve: (parent, args, context, resolveInfo) => {return joinMonster(resolveInfo, {}, (sql) => {return db.query(sql)})},},},
})module.exports = new GraphQLSchema({ query: Query })
在上述代码中，我们定义了一个 CommentType，它包含了一个 user 字段，该字段使用 Join Monster 进行了解析。同时，我们还定义了一个 Query，该 Query 包含了 comments 字段，使用了 joinMonster 进行解析。在 resolve 函数中，我们将 Join Monster 的解析器传入，并在其中使用了 db.query 函数执行了查询。
假设我们有如下 GraphQL 查询：
{comments {idcontentuser {idname}}
}
在使用 Join Monster 之前，该查询需要进行 N+1 次 SQL 查询，每个 comment 对应一次查询，每个 user 对应一次查询。
在使用 Join Monster 之后，我们的查询只需要进行一次 SQL 查询。Join Monster 会根据 GraphQL 查询中的字段生成相应的 SQL 查询语句，并在数据库中执行该语句。以下是 Join Monster 生成的 SQL 语句的示例：
SELECT`Comment`.`id`,`Comment`.`content`,`User`.`id` AS `user.id`,`User`.`name` AS `user.name`
FROM`Comment`
LEFT JOIN`User`
ON`Comment`.`userId` = `User`.`id`这个 SQL 查询语句会同时返回 comments 和它们对应的 users 的信息。由于只进行了一次 SQL 查询，Join Monster 大大减少了数据库访问的次数，从而提升了性能。
方案对比
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| dataloader | 可以自动处理 N+1 查询问题；可以使用缓存机制提高性能；比较成熟稳定，社区支持度高 | 不能自动处理多层嵌套，对复杂查询支持不够好，需要手动编写基于 dataloader 嵌套查询 | 适用于中小规模的项目，需要快速上手，提高开发效率的场景 |
| join-monster | 可以自动生成高效的 SQL 查询，性能优秀； 可以自动处理多层嵌套的 N+1 查询问题 | 依赖于 SQL 数据库，不适用于非 SQL 数据库场景（需要将 Graphql 当作 ORM） | 适用于需要高性能的场景，需要处理复杂查询场景 |
Data loader 的实现
考虑到 dataloader 比较好实现，且使用广泛，我们选取它进行简单的实现，以此更加深入的理解它是如何解决 N+1 问题的。
根据DataLoader的使用例子来看，DataLoader除了构造器以外，只有一个 load 方法，所以一个简单的 DataLoader 的声明如下：
type BatchFn = <Key, Entity>(keys: Key[]): Promise<Entity[]>;class DataLoader<Key, Entity> {constructor(batchFn: BatchFn<Key, Entity>) {// todo}load(key: Key): Promise<Entity> {// todo}
}load 方法只是加入到 batch 的队列中，并不会立刻执行，执行条件是“没有地方调用 load 后“，才会执行整个 batch 队列的请求。于是有了一个小实现：
class DataLoader<Key, Entity> {readonly batchFn: BatchFn<Key, Entity>;readonly keys: Key[] = [];constructor(batchFn: BatchFn<Key, Entity>) {this.batchFn = batchFn;}async load(key: Key): Promise<void> {this.keys.push(key);if (this.keys.length === 1) {this.doBatch();//I hope it executes later}}doBatch(): Promise<Entity[]> {return this.batchFn(this.keys);}
}
代码很简单，只是遗留了一个问题，也是最重要的问题，如何让this.doBatch能够延迟行，延迟到所有的 load 同步方法调用完后。
此时就需要利用事件循环来改变它的执行顺序：
setImmediate(() => this.doBatch())
因为setImmediate会在回调阶段执行，因此会等到所有同步方法完成在执行。
一个DataLoader的最小实现就产生了:
class DataLoader<Key, Entity> {readonly batchFn: BatchFn<Key, Entity>;readonly keys: Key[] = [];constructor(batchFn: BatchFn<Key, Entity>) {this.batchFn = batchFn;}async load(key: Key): Promise<void> {this.keys.push(key);if (this.keys.length === 1) {setImmediate(() => this.doBatch());}}doBatch(): Promise<Entity[]> {return this.batchFn(this.keys);}
}
可是它的功能很局限，load 方法不能返回任何的值，Graphql 的 resolve 也就解析不了了。
因此，修改如下：
export default class DataLoader<Key, Entity> {readonly batchFn: BatchFn<Key, Entity>;readonly storage: {key: Key;promise: Promise<Entity>;resolve: ((entity: Entity) => void) | null;}[] = [];constructor(batchFn: BatchFn<Key, Entity>) {this.batchFn = batchFn;}async load(key: Key): Promise<Entity> {let resolve = null;const promise = new Promise<Entity>((res) => (resolve = res));this.storage.push({key,promise,resolve,});if (this.storage.length === 1) {setImmediate(() => this.doBatch());}return promise;}doBatch(): Promise<void> {const keys = this.storage.map(({ key }) => key);return this.batchFn(keys).then((entities) =>entities.forEach((entity, index) => {const { resolve } = this.storage[index];resolve && resolve(entity);}));}
}doBatch将结果依次给到 load 当时挂载的 promise 上，这样以来 resolver 中的 promise 状态就会由 pending 转化为 fulfilled。
当然，为了考虑性能和健壮性，我们还可以继续扩展：
- 增加缓存
- 捕获异常
- 支持手动执行 batch
最终完善如下(github repo):
type BatchFn<K, E> = (keys: K[]) => Promise<E[]>;interface PromiseMeta<E> {resolve: ((entity: E) => void) | null;promise: Promise<E>;
}interface Options {immediate: boolean;
}export default class DataLoader<K, E> {readonly batchFn: BatchFn<K, E>;readonly cache = new Map<K, PromiseMeta<E>>();readonly options: Options = {immediate: true,};constructor(batchFn: BatchFn<K, E>, options?: Options) {this.batchFn = batchFn;this.options = {...this.options,...options,};}async load(key: K): Promise<E> {if (this.options.immediate) {if (this.cache.size === 0) {setImmediate(() => this.doBatch());}}let resolve = null;const promise = new Promise<E>((res) => (resolve = res));this.cache.set(key, {promise,resolve,});return promise;}doBatch(): Promise<void> {const keys = [...this.cache.keys()];return this.batchFn(keys).then((entities) =>entities.forEach((entity, index) => {const promiseMeta = this.cache.get(keys[index]);if (promiseMeta) {const { resolve } = promiseMeta;resolve && resolve(entity);}})).catch(() => this.cache.clear());}dispatch(): Promise<void> {if (!this.options.immediate) {return this.doBatch();}throw new Error("Doesn't allow to dispatch given immediate is true!");}
}最后
在本文中，我们深入探讨了 GraphQL 中的 N+1 问题。首先，我们介绍了 GraphQL 中常见的一些问题，例如查询过度嵌套和查询重复等。然后，我们详细介绍了 N+1 问题的定义及其出现的原因。接着，我们给出了具体的例子，并讨论了 N+1 问题对性能的影响。在解决 N+1 问题方面，我们列举了几种工具，包括 Batch loading、Data loader 和 Join Monster，并展示了它们在代码层面上的使用。我们还对这些工具的优缺点进行了比较和分析，并给出了最佳实践。
最后，我们介绍了一些避免 N+1 问题的最佳实践，例如避免嵌套查询、使用 GraphQL 片段和优化查询。这些实践可以帮助开发人员避免 N+1 问题并提高查询性能。
总的来说，N+1 问题是 GraphQL 中常见的性能问题之一，但是通过合适的工具和最佳实践，我们可以有效地解决它，提高查询性能，为用户提供更好的体验。
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