在 GraphQL 中，N+1 问题是指当查询嵌套层级深时，所需要的 GraphQL 查询数量会呈现出 N+1 的规律。这种情况会导致网络负载增加，服务器压力加大，甚至会造成服务器崩溃。在这篇文章中，我们将讨论 N+1 问题的解决方案，以及如何在 GraphQL 中避免这种情况。
什么是 N+1 问题
在了解 N+1 问题之前，我们需要先了解 GraphQL 的查询语言。GraphQL 查询语言是一种声明式查询语言，其可根据需求确定所需要的字段，并在查询时只返回指定的数据。这种方式在 API 设计中很有用，因为它允许服务端在特定语境下只返回必要的数据，这使得数据获取更加高效和可预测。
然而，当查询深度变得很大时，GraphQL 查询的性能容易收到影响。举个例子，当需要查询一篇文章的作者与其所有的评论时，可能需要写出如下的查询：
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-在这个例子中，我们并没有告诉 GraphQL 如何加载该查询中使用的外键，因此 GraphQL 会按需寻找它所需的数据。当每个评论都需要作者信息时，GraphQL 会分别查询每条评论的作者信息。如果一篇文章有100条评论，那么将会生成 101 条查询，因此会呈现 N+1 的规律。
这种查询导致网络负载增加，数据库查询次数增加，请求时间变得更久，这就是 N+1 问题。
解决方案
N+1 问题通常通过在 GraphQL 服务器端生成所需的数据，减少查询的次数来解决。这个解决方案的核心思路是，通过单次查询获取所需数据，而不是通过多次查询获取数据，从而减少数据传输和查询次数。
下面列出几种解决方案：
1. 使用 Dataloader
Dataloader 是一个常用的解决 N+1 问题的工具，它通过缓存批量加载数据，以及在查询时预测并聚合所需的数据。使用 Dataloader 时，每个字段的函数都可以通过同步或异步方式返回所需数据。
在上述查询中，使用 Dataloader 可以解决 N+1 问题。我们可以使用一个 DataLoader 来加载所有的作者，并将作者的信息设置在每个评论上。这样，在加载第一个评论时，Dataloader 将加载所有的作者信息，并将其存储在缓存中。当 Dataloader 加载下一个评论时，它将使用存储在缓存中的作者信息，不会再次查询作者信息。
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---2. 使用批量查询
在某些情况下，使用 Dataloader 无法满足需求。例如，当需要向外部 API 发起请求时，Dataloader 将会被阻塞，因此无法处理大量的并发请求。这时可以使用批量查询，在单个 API 查询中获取大量的数据。
在这个例子中，我们可以写一个专门加载作者与评论的批量查询解决 N+1 问题。通过这个查询，服务器可以一次性返回所需的所有作者与评论信息。查询参数可以使用 GraphQL 输入对象传递，返回结果可使用 GraphQL 对象类型。
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服务端具有如下实现：
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---结论
在本文中，我们介绍了 GraphQL 中的 N+1 问题，并讨论了其解决方案。Dataloader 和批量查询都可以在避免 N+1 问题中发挥重要作用。使用这些解决方案可以有效提高 GraphQL 查询的性能，并使 GraphQL 查询更具可预测性和稳定性。
在设计 Schema 时，我们应时刻思考如何尽可能地减少查询量，如何尽可能地将需要的所有数据都存放在单个查询中传递回客户端。在进行复杂的查询时，我们应该考虑将多个子查询合并成一个大的查询，并且在必要时使用 Dataloader 或批量查询来处理数据。
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