GraphQL的踩坑之路

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为了更好的支持前端能够自由组合、展示收到的数据，笔者使用graphql-go 框架开发了负责的模块，但测试过程中发现，使用GraphQL会有n+1 query的问题。经过调研发现两种解决方案：

• 使用graphql-gophers下的graphql-go，已经支持如下特性：
  
  • minimal API
  • support for context.Context
  • support for the OpenTracing standard
  • schema type-checking against resolvers
  • resolvers are matched to the schema based on method sets (can resolve a GraphQL schema with a Go interface or Go struct).
  • handles panics in resolvers
  • parallel execution of resolvers
• 在使用graphql-go的同时使用facebook开源的dataloader工具，详细例子见dataloader的issues: Example to use with graphql-go

n + 1 query解释

Scheme (simplified):

““
type Query {
orders: [Order]
}

type Order {
id: ID
client: Client
}

type Client {
id: ID
name: String
}
““

Query:

query GetOrders {
  orders {
    client {
      name
    }
  }
}

解释：

为了返回100个orders，必须发送101个请求给微服务（1个请求获取批量的orders，100个获取它的client信息（每个order都需要执行一次client信息查询）。详细信息见issues: No way to get requested fields inside resolver

性能分析过程

使用vegeta工具向服务发送流量，然后使用pprof和go-torch工具对服务进行分析。

vegeta命令说明

向服务发送流量命令

 echo "POST http://localhost:8080/graphql" | vegeta attack -body /vegeta/rqst.txt -duration=30s -rate=200 > r.bin

发送流量结果分析

 vegeta vegeta report -inputs=r.bin
Requests      [total, rate]            6000, 200.03
Duration      [total, attack, wait]    29.998652838s, 29.994999868s, 3.65297ms
Latencies     [mean, 50, 95, 99, max]  3.740812ms, 3.649598ms, 4.53176ms, 5.088892ms, 22.366809ms
Bytes In      [total, mean]            222000, 37.00
Bytes Out     [total, mean]            2802000, 467.00
Success       [ratio]                  100.00%
Status Codes  [code:count]             200:6000  
Error Set:

• 向服务发送流量命令解释： 向部署在本地的端口号为8080的服务发送POST请求，持续时间为30s，每秒发送200个请求，请求的内容存放在vegeta目录下的rqst.txt文件中。
• 发送流量结果分析解释： 对压测的结果以报表的形式展示出来。

pprof命令说明

在使用vegeta命令压测的同时使用go tool的pprof工具分析CPU的耗时go tool pprof -seconds 25 http://localhost:8080/debug/pprof/profile，持续25s后输入web ，生成如下所示的内容：

虽然go1.9在使用pprof工具生成CPU耗时分析的时候较之前的版本已经加入了颜色，但是看起来仍不是很直观，这个时候就需要使用火焰图了。

go-torch生成火焰图

在使用vegeta命令压测的同时使用go-torch工具生成火焰图，命令go-torch -u http://192.168.189.168 -t 25 生成的火焰图如下图所示：（192.168.189.168为本地的localhost）

通过火焰图分析，graphql-go框架的占用很多的CPU耗时，查找资料发现，主要原因是graphql的Resolver函数的解析并非并发解析，所以会产生上面描述的n + 1 query的问题。