如何在 GraphQL 中处理错误数据及数据清理？

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GraphQL 成为了前端界最流行的数据查询语言之一，其优雅的查询语法和强大的类型系统赢得了众多开发者的喜爱。但是，从后端得到的数据并不总是如我们所愿，我们需要在前端中对错误的数据进行处理和清理。这篇文章将介绍如何在 GraphQL 中处理错误数据以及实现数据清理。

错误数据的处理

1. 拦截器

拦截器是一项用于在发送请求之前或接收响应之后拦截请求和响应的技术。在 GraphQL 中，我们可以使用 Apollo 提供的 errorLink 或者 onDataLink 来实现拦截器。比如，我们可以使用 errorLink 来检查传递给组件的响应是否包含错误，并显示相应的提示信息。

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2. 重试

当请求因网络问题或其他原因失败时，我们可以实现自动重试来改善用户体验。在 GraphQL 中，我们可以使用 Apollo 提供的 RetryLink：

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3. 数据转换

有时，我们需要对从 GraphQL 后端获取到的数据进行转换以满足前端的需求。比如，后端返回的日期格式可能与前端的要求不一致。我们可以使用 Apollo 提供的 transformLink 来实现数据转换。

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数据清理

GraphQL 缓存是一个强大的特性，它可以缓存从服务器获取的数据，避免频繁的网络请求。但是，缓存也可能会带来问题。当缓存中的数据过期或者不再需要时，我们需要对其进行清理，否则可能会对性能造成负面影响。

1. 过期数据的清理

当缓存中的数据过期时，我们需要将其从缓存中删除以避免无用的内存占用。在 Apollo 中，我们可以监听 cache 的 write 和 delete 事件，并在这些事件发生时检查缓存中的数据是否过期并进行清理。

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2. 非活动数据的清理

当缓存中的数据不再需要时，我们需要对其进行清理以释放内存。在 Apollo 中，我们可以使用 cache.gc() 方法来释放非活动数据所占用的内存。

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结论

在本文中，我们介绍了如何在 GraphQL 中处理错误数据以及实现数据清理。我们使用拦截器、重试、数据转换等技术来处理错误的数据，并使用缓存过期和非活动数据的清理来优化性能。这些技术不仅可以帮助我们提高产品质量和性能，同时也让我们更好地理解 GraphQL 如何工作。

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