Entendendo Tecnologias de API: Uma Análise Comparativa de REST, GraphQL e APIs Assíncronas

Nota do Editor: O seguinte é um artigo escrito para e publicado na DZone’s 2024 Trend Report, Gestão Moderna de APIs: Conectando Arquiteturas Orientadas a Dados ao Lado de IA, Automação e Microsserviços.

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As APIs desempenham um papel crucial no mundo do desenvolvimento de software moderno. Múltiplos tipos de APIs podem ser usados para estabelecer comunicação e troca de dados entre vários sistemas. Na vanguarda está a abordagem REST, que dominou a indústria devido à sua simplicidade e escalabilidade. No entanto, à medida que a tecnologia evoluiu, as demandas dos desenvolvedores e das empresas também mudaram. Nos últimos anos, alternativas como GraphQL e APIs assíncronas orientadas a eventos também surgiram. Eles oferecem vantagens distintas sobre as tradicionais APIs REST.

Neste artigo, vamos analisar cada uma dessas tecnologias de API e construir uma compreensão comparativa delas.

REST: O Começo da Comunicação Orientada a Recursos

A arquitetura REST gira em torno do conceito de recursos. Estes são entidades que podem ser gerenciadas através de métodos HTTP padrão, como GET, POST, PUT e DELETE. Uma das características-chave do REST é sua natureza estateless, onde cada solicitação de um cliente contém toda a informação necessária para que o servidor a cumpra. Isso desacopla o cliente e o servidor, permitindo que sejam escalados independentemente.

Vantagens e Desvantagens do REST

As APIs REST têm algumas vantagens significativas:

• REST segue um design simples e intuitivo baseado em métodos HTTP padrão.
• Cada requisição no método REST é independente, resultando em melhor escalabilidade e confiabilidade.
• REST utiliza mecanismos de cacheamento HTTP para melhorar o desempenho e reduzir a carga no servidor de origem.
• REST é interoperável, funcionando bem com várias linguagens de programação e plataformas devido ao seu formato padrão.

No entanto, a arquitetura REST também possui várias desvantagens:

• APIs REST podem resultar em overfetching, onde os clientes recebem mais dados do que necessário, levando a ineficiência e desperdício de largura de banda da rede.
• Semelhante ao primeiro ponto, APIs REST também podem sofrer de underfetching, onde múltiplas requisições são necessárias para cumprir requisitos complexos de dados. Isso resulta em maior latência.
• REST segue uma abordagem síncrona que pode levar a bloqueios e problemas de desempenho em cenários de alta carga.
• Alterações no esquema de dados da API podem afetar os clientes, resultando em acoplamento forte.

Casos de Uso de APIs REST

Existem casos de uso ideais onde APIs REST são muito mais adequados em comparação com outros tipos de APIs, por exemplo:

• Aplicações intensivas em cache – Uma aplicação com ênfase em leitura, como sites de notícias ou conteúdo estático, pode se beneficiar do mecanismo de cache de REST. As diretivas de cache padronizadas de REST facilitam a implementação.
• Operações CRUD simples – Ao lidar com operações CRUD simples, as APIs REST oferecem simplicidade e previsibilidade. Aplicativos com um modelo de dados claro e estático geralmente acham as APIs REST mais adequadas.

GraphQL: A Ascensão do Busca de Dados Declarativa com APIs

O GraphQL é uma combinação de uma linguagem open-source para consultar dados, bem como um tempo de execução para cumprir essas consultas. O princípio chave por trás do GraphQL é ter uma estrutura hierárquica para definir consultas de dados, permitindo que os clientes especifiquem precisamente os dados que precisam em uma única solicitação.

Figura 1. GraphQL no contexto geral

De várias maneiras, o GraphQL foi uma resposta direta aos problemas com a arquitetura tradicional da API REST. 

No entanto, também promove um esquema fortemente tipado, oferecendo aos desenvolvedores uma ideia clara do que esperar. O GraphQL suporta atualizações de dados em tempo real por meio de assinaturas. Ao longo dos anos, muita coisa foi feita em ferramentas como a GraphQL Federation para tornar as APIs GraphQL mais escaláveis para grandes empresas com múltiplas áreas de domínio.

Vantagens e Desvantagens do GraphQL

O GraphQL oferece algumas vantagens-chave:

• Com o GraphQL, os clientes podem solicitar apenas os dados específicos de que precisam. Isso elimina os problemas de sobrepeso e subpeso com as APIs REST.
• A abordagem do esquema fortemente tipado do GraphQL fornece uma estrutura clara e validação, acelerando o desenvolvimento e a documentação.
• O GraphQL geralmente opera através de um único ponto de extremidade. Os clientes precisam se preocupar apenas com um único ponto de extremidade ao conversar com um servidor GraphQL, embora possa haver múltiplas fontes para os dados.
• Inclui introspecção embutida que permite que os clientes explorem o esquema e descubram os dados e operações disponíveis.

Existem também várias desvantagens do GraphQL:

• Implementar o GraphQL requer esforço e expertise adicionais em comparação a APIs REST tradicionais.
• Como as consultas no GraphQL são flexíveis, o cache de dados pode ser desafiador e pode necessitar de soluções personalizadas.
• Embora o GraphQL reduza a sobrecarga de dados na camada superior, consultas aninhadas ainda podem levar a retiradas de dados desnecessárias.
• Propriedade da camada comum do GraphQL se torna confusa, ao contrário dos limites claros de uma API REST.

Casos de Uso do GraphQL

Existem cenários específicos em que o GraphQL tem um melhor desempenho em comparação com as APIs REST, por exemplo:

• Requisitos de dados complexos e aninhados – Para buscar dados com relações complexas, o GraphQL ajuda os clientes a especificar precisamente os dados que precisam em uma única consulta.
• Atualizações em tempo real de dados – As assinaturas do GraphQL ajudam os aplicativos a lidar com atualizações em tempo real de dados, como aplicativos de chat ou painéis ao vivo. Com o GraphQL, os clientes podem assinar alterações em dados específicos, permitindo atualizações em tempo real sem a necessidade de pesquisa frequente.
• Arquiteturas de microsserviços – Neste caso, os dados são distribuídos em vários serviços. O GraphQL oferece uma interface unificada para que os clientes consultem dados de vários serviços. A aplicação do cliente não precisa gerenciar múltiplos endpoints REST.

APIs Assíncronas: Uma Mudança para a Arquitetura Baseada em Eventos

Ao longo dos anos, a pressão para adotar ou migrar para uma arquitetura nativa de nuvem também levou ao surgimento de arquiteturas baseadas em eventos, sendo a vantagem a perspectiva de comunicação não bloqueante entre componentes. Com APIs assíncronas, os clientes não precisam esperar uma resposta antes de prosseguir. Eles podem enviar solicitações e continuar o processo de execução. Tal abordagem é vantajosa para cenários que exigem alta concorrência, escalabilidade e resposta.

Em sistemas baseados em eventos, as APIs assíncronas lidam com eventos e mensagens com a ajuda de tecnologias como Apache Kafka e RabbitMQ, que oferecem um meio de comunicação entre o produtor de mensagens e o consumidor.

Considerando um sistema típico que usa uma abordagem de API baseada em eventos, temos produtores publicando eventos em tópicos e consumidores se inscrevendo nestes tópicos para receber e processar os eventos de forma assíncrona. Isso permite escalabilidade e tolerância a falhas sem problemas, pois tanto produtores quanto consumidores podem evoluir de forma independente. O diagrama abaixo mostra um sistema assim:

Figura 2. Um sistema baseado em eventos com Kafka e APIs assíncronas

Vantagens e Desvantagens de APIs Assíncronas

Existem algumas vantagens-chave das APIs assíncronas:

• APIs assíncronas são adequadas para lidar com alta concorrência e requisitos de escalabilidade já que múltiplas requisições podem ser tratadas simultaneamente.
• APIs assíncronas também permitem o processamento de dados em tempo real ao permitir uma resposta oportuna a eventos.
• APIs assíncronas também podem ajudar a melhor utilizar os recursos do sistema ao descarregar tarefas para processos em segundo plano.
• Por fim, APIs assíncronas aumentam a tolerância geral a falhas de um sistema, pois uma componente falhando não interrompe todo o sistema.

No entanto, assim como outros tipos de APIs, as APIs assíncronas também têm várias desvantagens:

• Há aumento de complexidade em torno da entrega de mensagens, ordenação e tratamento de erros.
• APIs assíncronas são mais difíceis de depurar e testar.
• Sistemas construídos usando APIs assíncronas frequentemente resultam em consistência eventual, onde atualizações de dados não são refletidas imediatamente em todas as componentes.
• APIs assíncronas também podem aumentar custos em relação a sistemas especiais para lidar com mensagens.

Casos de Uso de APIs Assíncronas

Existem alguns casos de uso ideais para APIs assíncronas quando comparadas com APIs REST e GraphQL, incluindo:

• Transmissão de dados em tempo real – APIs assíncronas são a melhor escolha para necessidades de transmissão de dados em tempo real, como feeds de mídias sociais, atualizações de mercados financeiros e dados de sensores IoT. Essas aplicações geram grandes volumes de dados que precisam ser processados e entregues aos clientes em tempo próximo ao real.
• Integração com sistemas de terceiros – APIs assíncronas são bastante adequadas para integração com sistemas de terceiros que podem ter tempos de resposta imprevisíveis ou SLAs de disponibilidade.
• Tarefas em segundo plano – Por fim, aplicações que requerem a execução de tarefas em segundo plano — como envio de e-mails, notificações ou processamento de imagens/vídeos — podem se beneficiar do uso de APIs assíncronas.

Comparação lado a lado de REST, GraphQL e APIs Assíncronas

Já analisamos todos os três tipos de arquiteturas de API. É hora de compará-los lado a lado para que possamos tomar decisões melhores sobre a escolha de um sobre o outro. A tabela abaixo mostra essa comparação em vários parâmetros:

Tabela 1. Comparando REST, GraphQL e APIs Assíncronas

Conclusão

Neste artigo, exploramos as principais distinções entre diferentes arquiteturas de API: REST, GraphQL e APIs assíncronas. Também analisamos cenários em que um tipo específico de API pode ser mais adequado do que outros. Olhando para o futuro, o cenário de desenvolvimento de APIs está preparado para mais transformações. Tecnologias emergentes como machine learning, computação em edge e IoT gerarão novos requisitos que exigirão a evolução das abordagens de API. Além disso, com o rápido crescimento de sistemas distribuídos, as APIs desempenharão um papel crucial na habilitação da comunicação.

Como desenvolvedor, é extremamente importante entender as forças e limitações de cada estilo de API e selecionar a abordagem que é mais adequada para um determinado requisito. Essa mentalidade pode ajudar os desenvolvedores a navegar pelo cenário de APIs com confiança.

Este é um trecho do Relatório de Tendências 2024 da DZone, Gerenciamento Moderno de APIs: Conectando Arquiteturas Orientadas a Dados Junto com IA, Automação e Microsserviços.

Leia o Relatório Gratuito