2015年，Facebook推出了GraphQL（Graph-Query-Language）查询语言。到目前为止，IBM、Twitter、Walmart Labs、纽约时报、Coursera等很多公司已经在内部从RESTful转向GraphQL API。
作为一种查询语言，GraphQL具有以下特点：
（1）无需关心如何更新文档，所有的查询（query）和变更会自动形成文档（cchema）。
（2）无需获取整个数据集，通过schema与resolver（处理器）之间的映射关系，由对应的resolver去获取数据，将结果返回给前端，从而可以编写仅仅返回所请求数据的查询。
（3）对前端提供统一的访问点。从不同的API中获取数据并非易事，GraphQL支持将所有API进行拼接。
爱奇艺号技术团队在实施微服务化的过程中，受到Forrester Research提出的低代码开发（Low-Code：即无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发理念）的启发，基于GraphQL构建BFF（Backend for Frontends），帮助开发人员用拖拽式操作，直观地创建出一个供前端调用的API，本文将对实施过程中的经验总结进行叙述。
GraphQL介绍
与 RESTful API 一样，GraphQL API设计用于处理 HTTP 请求并为这些请求提供响应。REST API 构建在请求方法和端点之间的连接上，而 GraphQL API 被设计为只通过一个端点，始终使用 POST 请求进行查询，其 URL 通常是xxx.com/graphql。图1-1为GraphQL部署架构图，可以看到它处于系统“中间层”。
图1-1
GraphQL 全称叫 Graph Query Language，官方宣传语是“为你的 API 量身定制的查询语言”，用传统的方式来解释就是：将你所有后端 API 组成的集合看成一个数据库，用户终端发送一个查询语句，你的 GraphQL 服务解析这条语句并通过一系列规则从你的“API 数据库”里面将查询的数据结果返回给终端，而 GraphQL 就相当于这个系统的一个查询语言，像 SQL 之于 MySQL 一样。GraphQL执行过程如图1-2所示：
图1-2
图1-2是GraphQL 执行的大致流程，第一步去验证查询语句是否符合GraphQL的schema规范，确认查询内容的合法性，第二步生成执行的上下文，关键点在第三步和第四步，第三步是获取查询语句所需要查询的字段，这里叫 fields，所有需要查询的字段可以在查询语句里拿到，这就是 GraphQL 如何做到避免返回冗余数据的。拿到所有需要查询的字段后，第四步针对每一个字段去执行它的 resolver，可以从 resolver 返回的数据里面拿到字段对应的数据，最后是格式化结果并返回。
重点是第四步，展开说明一下，如图1-3、图1-4所示：
图1-3
图1-4
在GraphQL里面有一个概念叫类型 （type），每一个类型下面对应的是一个或多个字段（field），每个字段都会绑定一个处理器（resolver），这个 resolver 的作用就是获取字段对应的数据。
对应到图1-4所示，UserInfo这个类型，它有三个字段：nickName、contractNo、fansNumber。每个字段都对应一个resolver，resolver 需要被开发者重新定义，否则会报错。所以UserInfo下的三个字段nickName、contractNo、fansNumber需要通过实现各自resolver来分别从用户微服务、合同微服务、粉丝微服务去获取用户信息、合同信息和粉丝信息，然后再聚合返回，这样就达到了使用 GraphQL 进行数据拼接的目的。
BFF架构
爱奇艺号在实施微服务化的过程中，加入了BFF的前后端架构，如图2-1所示：
图2-1
从图中可以看出，BFF作为前后端的中间层服务。主要的业务逻辑都封装在BFF层，前端通过BFF进行访问，减少微服务之间的相互调用。BFF层通过REST API方式提供服务，随着服务的增多，提供的接口越来越多，这会导致REST API越来越冗余。对于前端而言，有的API粒度较粗不满足需求；有的API又粒度太细，不仅增加了响应时间，还会造成流量的浪费。对于后端而言，前端需要的数据往往在不同的地方具有相似性，但却又不尽相同，比如：针对用户信息，有些地方需要用户简要的基础信息和详细的视频信息，而有些地方却需要用户详细的基础信息和简要的视频信息。这往往需要开发不同的接口去满足各种定制需求，增加了开发人员的工作量，提升了开发工作的重复度。
GraphQL与Rest API对比：
性能
文档
调试
学习成本
GraphQL
性能好，申明式获取，非常直观和精准，减少不必要数据网络传输
代码即文档
前端能快速感知，强类型，避免出错
高
Rest API
缺乏弹性，大多数情况会获取额外数据
使用Swagger等
后端配合排查
低
表2-1
从表2-1中的对比可以看出，GraphQL相对于Rest API方式，性能更好，能有效减少前后端开发沟通成本。但是Facebook的官方只有JS版本实现，查询方式和Rest API也有所不同（如表2-2所示），对于老项目有一定的迁移、学习成本。
表2-2
接下来，本文将主要探讨如何基于graphql-java，做到减少迁移成本的同时，又能提升后端开发人员的效率，避免重复开发。
爱奇艺号API生成平台实践
爱奇艺号API生成平台，是一个低代码平台。由于爱奇艺号的技术栈主要基于Java，所以使用的是GraphQL的 Java实现。基于graphql-java，API生成平台主要做了以下功能优化及增强。
（1）支持Rest API：降低前端接入成本。
（2）动态接入监控：动态生成的API，与其他普通接口一样支持Prometheus监控，保证监控的灵活性和服务的稳定性。
（3）灵活配置：可以动态生成GraphQL的schema，方便后端接入新服务。
（4）可视化API管理平台：API接口提供可视化操作，方便查看、新增、修改和重用。
接下来将对以上功能进行详细介绍：
1.支持Rest API
graphql-java通过Spring的封装，位于整个架构的网关层或BFF层。项目user-info-graphQL依赖graphql-java-spring，支持Rest API请求。平台的整体架构图如图3-1所示：
图3-1
User-info-graphQL的服务流程图如图3-2所示。客户端通过graphql/前缀的Rest API方式请求，后端通过前缀与GraphQL Query绑定，从DB获取映射关系，最终转换成GraphQL支持的查询语法。
图3-2
2.动态接入监控
在user-info-graphQL项目中，原本是通过template url来匹配任意自定义url；导致监控平台只能显示template url的请求信息，如图3-3所示。这个问题可以通过重写spring-boot-actuator中获取tags的方法，将真实的url请求信息暴露到Spring boot的/actuator/prometheus端点这个方法来解决，如图3-4所示。
图3-3
图3-4
通过暴露的监控端点接入Prometheus，实现对新生成的API进行实时动态监控，示例效果如图3-5所示：
图3-5
3.灵活配置
为了方便后端快速接入新增微服务，达到支持API动态扩展目的。项目中通过Velocity定义schema模板，通过Java注解、反射机制动态生成graphqls模板文件，如图3-6所示：
图3-6
图3-6中的GraphQL schema模板，支持通过用户UID查询用户信息。用户信息是由多个微服务聚合而成，采用异步调用多个微服务并行获取数据。基于此模板，用户只需要实现SPI定义好的接口，就能实现对新增微服务的支持。
4.可视化API管理平台
通过API生成管理平台，开发人员可以实现API接口的可视化配置、生成、动态监控等功能，达到开箱即用的效果，极大提升开发和运维效率。
总结
通过GraphQL动态构建BFF服务层API，聚合不同的微服务，相比于Rest API方式，能够减少后端重复开发，加快响应前端需求。后端开发人员只需要开发维护新增微服务，并通过SPI方式，增加BFF层对新增微服务的支持即可。
价 值：
通过在爱奇艺号后端微服务引入GraphQL构建BFF服务层，可以达成以下效果：
开发方面的优势
提升开发效率：后端开发人员职责分工明确，微服务与BFF层独立开发及维护。新增微服务接入方便，因BFF层对外的API支持动态生成，所以无需更改BFF层的代码，只需集中维护微服务。前端可以通过GraphQL的schema查看接口返回数据，减少前后端沟通成本。
形成低代码平台：随着构建的微服务基础措施足够完善，BFF层支持动态生成API接口，极大减轻重复工作量。
运行维护时的优势
便于监控：新增BFF层API接口，通过支持Prometheus端点监控，无开发成本。
支持系统高吞吐量：BFF服务、微服务都是基于docker部署，支持QPS动态扩容，能够支持高并发。
便于维护和扩展：基于GraphQL构建的BFF层，API接口动态生成，层次清晰，更易维护、扩展。
难 点：
动态扩展查询支持，目前schema的定义都是基于明确字段的情况下，如果需要支持动态的查询支持，需要支持动态schema扩展和解析。
中文文档少，Facebook官方只发布了JS实现，Java实现都是基于开源社区，文档和功能都不是很完善。
未来规划：
随着BFF端对API请求的多样化，需要动态支持新方法扩展及监控。目前API与请求的映射关系持久化在MySQL中，需要支持集群和高性能，后续逐步迁移到ZK或Redis中，并缓存到本地。
随着云原生和K8s的兴起，基于K8s部署的Go服务，更易扩容和维护。基于Java实现的GraphQL，如果迁移到K8s上部署，很难实现快速扩缩容的效果。而graphql-go在github上的star高达7k，可见热度极高。如果基于Go实现BFF端，API与请求的映射关系可以存储于K8s的Pod配置文件中，并且通过一个API部署一类Pod，进行服务隔离，可以更高程度的保证服务稳定。
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