GraphQL 的限流难题

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在 这篇总结 的结尾，提到了 GraphQL 的问题。

之前在某公司落地查询 API 方案时，我们没有选择 GraphQL，是因为：

  • GraphQL 对于数据用户来说有一定的学习成本
  • GraphQL 的稳定性很难做，难以限流

学习成本倒也不是特别大的问题，程序员们本能上还是喜欢接触新东西的，这会让他们有一种虚假的获得感。

关键是这个限流问题，是真的很难做，开放 GraphQL 的 API，就像你在 MySQL 上直接开了一个 SQL 接口一样，用 SQL 可以一次只查一条数据，也可以一次查一亿条数据。

所有查询都只用主键做条件查一条数据，那单 MySQL 实例可以搞出百万 QPS。如果一个查询要查一亿条数据，那这条查询就把 MySQL 实例的 CPU/内存打爆了[doge]。

GraphQL 里类似的情况是这样：

query maliciousQuery {
  album(id: ”some-id”) {
    photos(first: 9999) {
      album {
        photos(first: 9999) {
          album {
            photos(first: 9999) {
              album {
                #... Repeat this 10000 times...
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个例子来自这里。嵌套查询会导致查询的成本无法预测。

不同的查询复杂度完全不一样，只是按传统的 REST 风格 API，按次数来限制，就不太合适了。

Shopify 今年 6 月份发了一篇《Rate Limiting GraphQL APIs by Calculating Query Complexity》的文章，讲了他们在使用 GraphQL 时做的限流策略。

下面的内容主要是这篇文章的翻译。

开头说了说 REST 风格 API 的限制，这个应该大多数人都知道了。。主要就是下面这两种限制：

  • REST 认为户端每个请求都是一样的消耗，即使 API 响应里有很多数据他们不需要
  • POST，PUT，PATCH 和 DELETE 这些请求相比 GET 请求会产生更多 side effects，会消耗更多服务端资源，但在 REST 里这些都是一视同仁的。

在大一统的 REST 风格 API 下，所有类型的客户端都只能接受 response 里那些它们不需要的字段。并且更新、删除操作对服务产生更多负载，但它们在基于请求响应的模型里是按一样的资源消耗量进行计算的。

GraphQL 主要解决了动态字段的问题，但 GraphQL 不同的请求，成本也是不一样的。所以 Shopify 的方案在执行 GraphQL 请求前会先对这个 GraphQL 请求做静态分析，来计算该请求的成本。这篇文章主要就是介绍它们这套计算方法。

Object ：一点

object 是查询的基本单位，一般代码一个单次的 server 端操作，可以是一次数据库查询，也可以一次内部服务的访问。

Scalars and Enums：零点

标量和枚举是 Object 本身的一部分，在 Object 里我们已经算过消耗了，这里的 scalar 和 enum 其实就是 object 上的某个字段。一个 object 上多返回几个字段消耗是比较少的。

query {
  shop {                  # Object  - 1 point
    id                    # ID      - 0 points
    name                  # String  - 0 points
    timezoneOffsetMinutes # Int     - 0 points
    customerAccounts      # Enum    - 0 points
  }
}

这个例子里的 shop 是一个 object，消耗 1 点。id，name，timezoneOffsetMinutes，customerAccounts 都是标量类型，消耗 0 点。着的查询消耗是 1。

Connections: 两点+返回的对象数量

GraphQL 的 Connection 表示的是一对多的关系。Shopify 用的是 Relay 兼容的连接，这意味着连接遵循常见的规范，比如和 edges，node，cursor 以及 pageInfo 一起混合使用。

edges 对象包含的字段是用来描述一对多的关系的：

  • node：query 返回的 object 列表
  • cursor：当前在列表中的游标位置

pageInfo 有 hasPreviousPage 和 hasNextPage 的 boolean 字段，用来在列表中进行导航。

connection 的消耗认为是两点+要返回的对象数量。在这个例子里，一个 connection 期望返回五个 object，所以消耗七点：

query {
  orders(first: 5, query: "fulfillment_status:shipped") {
    edges {
      node {
        id
        name
        displayFulfillmentStatus
      }
    }
  }
}

cursor 和 pageInfo 不需要计算成本，因为他们的成本在做返回对象计算的时候已经都计算过了。

下面这个例子和之前的一样也消耗七点：

query {
  orders(first:5, query:"fulfillment_status:shipped") {
    edges {
      cursor
      node {
        id
        name
        displayFulfillmentStatus
      }
    }
    pageInfo {
      hasPreviousPage
      hasNextPage
    }
  }
}

Interfaces 和 Unions：一分

Interfaces 和 unions 和 object 类似，只不过是能返回不同类型的 object，所以算一点。

Mutations：十分

Mutations 指的是那些有 side effect 的请求，即该请求会影响数据库中的数据或索引，甚至可能触发 webhook 和 email 通知。这种请求要比一般的查询请求消耗更多资源，所以算 10 点。

在 GraphQL 的响应中获取 Query Cost 信息

你不需要自己计算 query 成本。Shopify 设计的 API 响应可以直接把 object 消耗的成本包含在响应内容中。可以在他们的 Shopify Admin API GraphiQL explorer 里跑查询来实时观察相应的查询成本。

query {
  shop {
    id
    name
    timezoneOffsetMinutes
    customerAccounts
  }
}

计算出来的 cost 会在 extention object 里展示：

{
  "data": {
    "shop": {
      "id": "gid://shopify/Shop/91615055400",
      "name": "My Shop",
      "timezoneOffsetMinutes": -420,
      "customerAccounts": "DISABLED"
    }
  },
  "extensions": {
    "cost": {
      "requestedQueryCost": 1,
      "actualQueryCost": 1,
      "throttleStatus": {
        "maximumAvailable": 1000.0,
        "currentlyAvailable": 999,
        "restoreRate": 50.0
      }
    }
  }
}

返回 Query Cost 详情


上面举的例子是直接返回一个计算出的总值，还可以得到按字段细分的查询消耗，在请求中加一个 X-GraphQL-Cost-Include-Fields: true 的 header 就可以让 extention object 展示更详细的点数信息了：

{
  "data": {
    "shop": {
      "id": "gid://shopify/Shop/91615055400",
      "name": "My Shop",
      "timezoneOffsetMinutes": -420,
      "customerAccounts": "DISABLED"
    }
  },
  "extensions": {
    "cost": {
      "requestedQueryCost": 1,
      "actualQueryCost": 1,
      "throttleStatus": {
        "maximumAvailable": 1000.0,
        "currentlyAvailable": 999,
        "restoreRate": 50.0
      },
      "fields": [
        {
          "path": [
            "shop",
            "id"
          ],
          "definedCost": 0,
          "requestedTotalCost": 0,
          "requestedChildrenCost": null
        },
        {
          "path": [
            "shop",
            "name"
          ],
          "definedCost": 0,
          "requestedTotalCost": 0,
          "requestedChildrenCost": null
        },
        {
          "path": [
            "shop",
            "timezoneOffsetMinutes"
          ],
          "definedCost": 0,
          "requestedTotalCost": 0,
          "requestedChildrenCost": null
        },
        {
          "path": [
            "shop",
            "customerAccounts"
          ],
          "definedCost": 0,
          "requestedTotalCost": 0,
          "requestedChildrenCost": null
        },
        {
          "path": [
            "shop"
          ],
          "definedCost": 1,
          "requestedTotalCost": 1,
          "requestedChildrenCost": 0
        }
      ]
    }
  }
}

理解请求消耗和实际的查询消耗

可以注意到上面的返回结果里有不同类似的 cost 字段：

  • 请求消耗是在执行查询前通过对 GraphQL 进行静态分析得到的值
  • 实际的查询消耗是通过执行查询得到的值

有时实际的消耗也比静态分析得到的消耗要少一些。比如你的查询指定要查 connection 里的 100 个 object，但实际上只返回了 10 个。这种情况下，静态分析多扣除的分数会返还给 API client。

下面这个例子，我们查询前五个库存中的商品，但只有一个商品满足查询条件，所以尽管计算出的请求消耗点数是 7，client 并不会被扣掉 7 分。

query {
  products(first: 5, query: "inventory_total:<5") {
    edges {
      node {
        title
      }
    }
  }
}

还是按真实的查询成本来计算的：

{
  "data": {
    "products": {
      "edges": [
        {
          "node": {
            "title": "Low inventory product"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "extensions": {
    "cost": {
      "requestedQueryCost": 7,
      "actualQueryCost": 3,
      "throttleStatus": {
        "maximumAvailable": 1000.0,
        "currentlyAvailable": 997,
        "restoreRate": 50.0
      }
    }
  }
}

对本文中的 Query Cost 模型进行有效性检验

The calculated query complexity and execution time have a linear correlation

使用了查询复杂度计算规则之后，我们能够让查询的成本和服务端的负载基本线性匹配。这使得 Shopify 对网关层的基础设施能够有效地进行负载预测和横向扩展，并且也给用户提供了稳定的构建 app 的平台。我们还可以检测出那些资源消耗大户，专门对它们进行性能优化。

通过对 GraphQL 查询的复杂度计算进行限流，我们得到了比 REST 更可靠的 API client，同时相比 REST 又具备了更优的灵活性，这种 API 模式鼓励用户只请求它们需要的那些数据，使服务器的负载也更加可预期。

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