Funcția `Whenload ()` în GraphQL este de obicei utilizată pentru a se asigura că datele conexe sunt încărcate înainte de a le accesa, adesea în contextul ORM sau al straturilor de preluare a datelor integrate cu GraphQL Resolvers. În timp ce `Whenload ()` poate fi util, există mai multe capcane comune asociate cu utilizarea sa în dezvoltarea GraphQL:
Capcanele comune de utilizare a `Whenload ()` în GraphQL
** 1. N+1 Problemă de interogare
Folosind `Whenload ()` naiv poate duce la problema de interogare N+1, unde pentru fiecare articol dintr -o listă, o interogare suplimentară este executată pentru a încărca date aferente. Acest lucru duce la un număr mare de interogări ale bazei de date, performanțe grav degradante. Pentru a atenua acest lucru, dezvoltatorii folosesc adesea tehnici de lot și memorie în cache, cum ar fi modelul Dataloader, care cozi și de-duplicate solicită încărcarea eficientă a datelor în loturi, mai degrabă decât individual [2] [6] [9].
** 2. Performanță aeriană și încărcare ineficientă a datelor
`Whenload ()` poate provoca date excesive sau redundante, dacă nu este gestionată cu atenție. De exemplu, dacă „Whenload ()” declanșează încărcarea seturilor de date profund cuibărite sau mari înrudite, poate provoca excesul de preluare, creșterea timpilor de răspuns și a sarcinilor utile de rețea inutil [3] [4] [5]. Acest lucru este mai ales problematic în GraphQL, unde clienții pot solicita câmpuri cuiburi arbitrare, potențial declanșând mai multe apeluri `Whenload ()`.
** 3. Complexitate în autorizație și verificări de securitate
Logica de autorizare trebuie adesea să funcționeze alături de încărcarea datelor. Utilizarea `Whenload ()` în GraphQL Resolvers poate complica autorizarea, deoarece codul de autorizare s -ar putea să nu se execute întotdeauna într -un context GraphQL (de exemplu, lucrări de fundal sau alte puncte finale). Acest lucru poate duce la blocaje de performanță sau riscuri de securitate dacă datele sunt încărcate fără verificări adecvate. Memoizarea sau memoria în cache-ul cu solicitare poate ajuta, dar adaugă complexitate [7].
** 4. Provocări de gestionare a erorilor
`Whenload ()` poate eșua dacă datele aferente lipsesc sau procesul de încărcare întâlnește o eroare. Spre deosebire de odihnă, GraphQL returnează erorile ca parte a sarcinii utile de răspuns, astfel încât gestionarea necorespunzătoare a erorilor de încărcare poate degrada experiența utilizatorului sau poate provoca eșecuri neașteptate. Dezvoltatorii trebuie să implementeze o gestionare robustă a erorilor pentru a gestiona cu grație astfel de cazuri [4].
** 5. Complexitatea crescută a interogării și întreținerea aeriană
Utilizarea „Whenload ()` pe scară largă poate duce la o logică complexă de rezolvare și la strategii de preluare a datelor strâns cuplate. Acest lucru poate face schema mai greu de întreținut și de evoluat, mai ales dacă logica de preluare a datelor este împrăștiată în multe rezolvatoare. Proiectarea slabă a schemelor combinate cu „Whenload ()” poate duce, de asemenea, la întrebări redundante sau duplicate, crescând sarcina de întreținere [4] [9].
** 6. Risc de sub-ferea sau de supra-exagerare
Utilizarea necorespunzătoare a `Whenload ()` poate provoca subterare (nu încărcă suficiente date conexe, necesitând întrebări suplimentare) sau supra-ferea (încărcarea mai multor date decât este necesar). Ambele scenarii afectează negativ performanța și experiența utilizatorului. Echilibrarea cerințelor de date și proiectarea cu atenție a întrebărilor și rezoluțiilor este esențială pentru a evita aceste capcane [3] [4] [5].
În rezumat, în timp ce `Whenload ()` este un instrument util pentru gestionarea încărcării de date aferente în GraphQL, capcanele comune includ provocarea problemelor de interogare n+1, performanța aeriană de la excesul de exces, complexitatea în autorizare, dificultățile de gestionare a erorilor, provocările de întreținere și riscurile de sub sau peste date. Aceste probleme pot fi atenuate cu modele precum Dataloader, scheme atente și proiectare de interogare, gestionare robustă a erorilor și strategii de autorizare atentă.
Citări:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_curerently/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-taps-to-avoid-hem
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overing-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
]
[6] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1bzyyvm/graphql_performance_issues_am_i_the_only_one/
[7] https://bessey.dev/blog/2024/05/24/why-im-over-graphql/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=cgyif2nht0e
[9] https://stackoverflow.com/questions/40689858/are-here-any-disadvantages-to-graphql/53712727