前言
在使用 GraphQL 进行数据获取时，难免会遇到数据重复获取、大量请求的问题，这时便需要使用 Dataloader 进行优化。
Dataloader 是一个用于优化数据查询的 JavaScript 库，它可以批量处理加载数据请求，将多个重复的数据请求合并为单个请求，并缓存已经加载过的数据，可以极大地提高应用程序的性能。
Dataloader 原理
Dataloader 的主要功能是缓存和批量加载。当你发起一次数据加载请求时，Dataloader 会先检查它缓存中是否已经有了这个请求对应的数据，如果有，那么直接从缓存中返回即可，否则将这个请求添加到队列中。
等到队列中的请求达到一定数量时，Dataloader 会批量进行数据加载。例如，一次请求的请求参数为 [1, 2, 3]，Dataloader 会自动将这些参数合并为 [ [1], [2], [3] ]，并一次性发起请求，获得所有数据后将其按照请求参数的顺序拆分为 [data1, data2, data3]，然后分别返回给每个发起请求的地方。
当然，缓存是 Dataloader 中的一个重要概念，它可以避免重复查询，提高查询效率，同时它还具有过期清空等功能，这里就不赘述了。
Dataloader 使用步骤
1. 安装 Dataloader
使用 npm 安装 Dataloader，命令如下：
npm install --save dataloader
2. 创建 DataLoader 实例
使用 Dataloader 创建实例，并传递一个批量获取函数。其中，每个键都对应一个批处理函数，Dataloader 将自动合并和缓存这些请求。
const DataLoader = require('dataloader')
const myLoader = new DataLoader(keys => myBatchLoadFn(keys));3. 编写批量获取函数
编写一个函数，接收一个数组作为参数，并返回对应数据。
async function myBatchLoadFn(keys) {
const results = await queryDBForRequestedInfo(keys);
return results;
}4. 加载数据
使用 .load() 方法异步加载数据，可以保留结果顺序，即你传入的键的顺序。
let result = myLoader.load(1); // 加载第一个键
示例代码
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-----上述代码创建了一个 DataLoader 实例 myBooksLoader，并传入了一个用于批量获取书籍信息的函数 batchLoadBooks。函数会根据传入的 id 数组加载书籍信息，然后以 Promise 的形式返回。
接着，我们使用 .load() 方法异步加载数据，并在结果返回前进行一些输出操作，演示了 Dataloader 缓存和批量加载的效果。
运行代码后，控制台输出如下：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- ----- ---- ----- ---- ---- - - --- -- ----- -------- - ---- ---- - - --- -- ----- -------- - ---- ---- - - --- -- ----- -------- - - --- -- ----- -------- - - --- -- ----- -------- -
从输出结果可以看出，当我们第一次调用 .load() 方法加载书籍 1、2、3 时，Dataloader 会批处理这三个请求，分别加载三本书的信息，并返回。当我们第二次分别请求书籍 1 和书籍 2 时，这些数据已经被缓存，Dataloader 直接从缓存中读取数据，而不是再次发送请求。
同时，可以看到，书籍的加载是批量进行的，三本书的信息一次性加载，可以大大提高加载效率。
总结
Dataloader 是一个用于优化数据查询的 JavaScript 库，在 GraphQL 数据获取过程中有着重要作用。借助它可以避免重复查询和大量请求对服务器造成的负担，同时它还可以缓存和批量加载请求，极大地提高了应用程序的性能。
使用 Dataloader，需要先创建 DataLoader 实例，然后指定批量获取函数，这个函数负责根据传入的 id 数组，加载对应业务数据。最后，使用 .load() 方法进行数据加载，Dataloader 会自动根据传入的顺序进行数据处理，并且会缓存已加载的数据，避免重复查询，提高效率。
因此，在 GraphQL 的实际应用中，使用 Dataloader 是一项不可或缺的优化技巧。
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