深入理解API技术：REST、GraphQL及异步API的比较分析

编者按：以下文章是为DZone的2024年趋势报告撰写并发表的，现代API管理：在AI、自动化和微服务中连接数据驱动架构.

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在现代软件开发领域，API扮演着至关重要的角色。多种类型的API被用来在不同系统之间建立通信和数据交换。其中，REST方法因其简单性和可扩展性而在行业中占据主导地位。然而，随着技术的进步，开发者和企业的需求也在发生变化。近年来，如GraphQL和异步事件驱动API等替代方案也相继出现，它们相较于传统的REST API提供了独特的优势。

本文将深入探讨这些API技术，并构建它们之间的比较理解。

REST：资源导向通信的起始

REST架构围绕资源概念展开。这些是可以通过标准HTTP方法（如GET、POST、PUT和DELETE）管理的实体。REST的一个关键特性是其无状态性，即客户端的每个请求都包含服务器执行请求所需的所有信息。这解耦了客户端和服务器，使它们可以独立扩展。

REST的优缺点

REST API具有一些显著的优势：

• REST遵循一种简单且直观的设计，基于标准的HTTP方法。
• 在REST方法中，每个请求都是独立的，这带来了更好的可扩展性和可靠性。
• REST利用HTTP缓存机制来提升性能并减轻源服务器的负载。
• REST是互操作性的，由于其标准格式，它能与多种编程语言和平台良好配合。

然而，REST架构也存在若干缺点：

• REST API可能导致过度获取，即客户端接收的数据多于所需，造成效率低下和网络带宽浪费。
• 类似地，REST API也可能遭受获取不足，需要多次请求才能满足复杂的数据需求，从而增加延迟。
• REST采用同步方式，在高负载情况下可能导致阻塞和性能问题。
• API的数据模式变动可能影响客户端，导致紧耦合。

REST API的应用场景

在某些理想情况下，与其他类型的API相比，REST API更为适用，例如：

• 缓存密集型应用 —— 对于读取频繁的应用，如新闻网站或静态内容，REST的缓存机制可发挥优势。REST标准化的缓存指令使其易于实施。
• 简单的CRUD操作 – 在处理基本的CRUD操作时，REST API提供了简单性和可预测性。对于数据模型清晰且静态的应用程序来说，REST API往往更为合适。

GraphQL：声明式数据获取API的崛起

GraphQL结合了用于查询数据的开放源代码语言和用于执行这些查询的运行时环境。GraphQL的核心原则是采用层次化结构来定义数据查询，允许客户端通过单一请求精确指定所需数据。

图1. 全局视野下的GraphQL

在许多方面，GraphQL是对传统REST API架构问题的一种直接回应。

同时，它推崇强类型模式，为开发者提供了明确的数据预期。GraphQL通过订阅功能支持实时数据更新。多年来，通过如GraphQL Federation等工具的开发，GraphQL API在处理大型企业多领域问题时的可扩展性得到了显著提升。

GraphQL的优缺点

GraphQL提供了一些关键优势：

• 使用GraphQL，客户端可以仅请求其所需的具体数据，这消除了REST API中过取和欠取的问题。
• GraphQL的强类型模式方法提供了清晰的结构和验证，加快了开发和文档编制的速度。
• GraphQL通常通过单一端点进行操作。客户端在与GraphQL服务器通信时只需关注单一端点，尽管数据可能来源于多个不同的源头。
• 内置的自省功能使客户端能够探索模式，发现可用的数据和操作。

然而，GraphQL也存在一些缺点：

• 与传统的REST API相比，实现GraphQL需要额外的努力和技术专长。
• 由于GraphQL查询的灵活性，数据的缓存可能变得复杂，可能需要定制解决方案。
• 虽然GraphQL减少了顶层数据的过度获取，但嵌套查询仍可能导致不必要的数据检索。
• 所有权问题在共用的GraphQL层面上变得复杂，这不同于REST API中清晰的边界。

GraphQL的应用场景

在特定情况下，GraphQL比REST API表现更佳，例如：

• 复杂且嵌套的数据需求 —— 对于需要获取具有复杂关系的数据，GraphQL允许客户端在一个查询中精确指定所需数据。
• 实时数据更新 —— GraphQL订阅帮助应用程序处理实时数据更新，如聊天应用或实时仪表盘。通过GraphQL，客户端可以订阅特定数据的变化，实现无需频繁轮询的实时更新。
• 微服务架构 — 在这种情况下，数据分布于多个服务之间。GraphQL提供了一个统一的接口，使得客户端能够从不同服务中查询数据，客户端应用无需管理多个REST端点。

异步API：转向事件驱动架构

多年来，推动采用或迁移到云原生架构的趋势也催生了事件驱动架构，其优势在于组件间实现非阻塞通信的可能性。通过异步API，客户端无需等待响应即可继续前进，它们可以发送请求并继续执行过程。这种做法在需要高并发、可扩展性和响应性的场景中尤为有利。

在事件驱动系统中，异步API借助Apache Kafka和RabbitMQ等技术处理事件和消息，这些技术提供了消息生产者与消费者之间的通信媒介。

考虑一个采用事件驱动API方法的典型系统，生产者将事件发布到主题，消费者订阅这些主题以异步接收和处理事件。这使得系统能够无缝扩展且具有容错能力，因为生产者和消费者可以独立演进。下图展示了一个这样的系统：

图2. 使用Kafka和异步API的事件驱动系统

异步API的优缺点

异步API的关键优势包括：

• 异步API非常适合处理高并发和可扩展性需求，因为可以同时处理多个请求。
• 异步API还通过及时响应事件实现实时数据处理。
• 异步API通过将任务卸载到后台进程，有助于更有效地利用系统资源。
• 最后，异步API提高了系统的整体容错性，因为一个组件的故障不会影响整个系统。

然而，与其他类型的API一样，异步API也有几个缺点：

• 消息传递、排序和错误处理方面存在增加的复杂性。
• 异步API在调试和测试方面更具挑战性。
• 使用异步API构建的系统通常会导致最终一致性，其中数据更新不会立即反映在所有组件上。
• 异步API还可能增加成本，涉及到处理消息的特殊系统。

异步API的使用场景

与REST和GraphQL API相比，异步API有几个理想的使用场景，包括：

• 实时数据流处理 – 对于实时数据流需求，如社交媒体动态、金融市场更新和物联网传感器数据，异步API是最佳选择。这些应用产生大量数据，需要近乎实时地处理并交付给客户端。
• 第三方系统集成 – 异步API非常适合与第三方系统集成，这些系统可能具有不可预测的响应时间或可用性服务级别协议（SLAs）。
• 后台任务执行 – 最后，需要执行后台任务的应用，如发送电子邮件、通知或图像/视频处理，可从异步API的使用中获益。

REST、GraphQL与异步API的并行比较

我们已经探讨了这三种API架构。现在是时候将它们并排比较，以便我们能更好地决定选择哪一个。下表展示了在多个参数上的比较：

表1. REST、GraphQL与异步API的对比

结论

本文中，我们探讨了不同API架构之间的关键区别：REST、GraphQL以及异步API。同时，我们也分析了在特定场景下哪种API类型可能更为合适。展望未来，API开发领域正面临进一步的变革。新兴技术如机器学习、边缘计算和物联网将推动新的需求，促使API方法论的演进。此外，随着分布式系统的迅速发展，API将在实现系统间通信中扮演关键角色。

作为开发者，深刻理解每种API风格的优势与局限，并选择最符合特定需求的方案至关重要。这种思维方式有助于开发者自信地驾驭API领域的复杂性。

此文摘自DZone的2024年趋势报告，《现代API管理：在AI、自动化与微服务并行下连接数据驱动架构》。

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