GraphQL 是一个用于 API 的查询语言和运行时环境，它可以让客户端精确地调用需要的数据。GraphQL 的特点在于它具有强大的数据获取和查询特性，但在使用过程中，可能会出现性能问题。本文将介绍一些 GraphQL 中的性能调优方案，旨在让开发者更好地解决性能问题。
1. 消除 N + 1 查询问题
GraphQL 的类型系统和查询语句都显式地声明了客户端请求中的字段。这使得客户端能够仅请求所需数据，避免了 REST API 中经常出现的 Over-fetching 和 Under-fetching 问题。但如果只是简单地定义字段而不处理其下级字段，就有可能出现 N + 1 查询问题。
N + 1 查询问题是指，当查询中包含一个集合（比如说图书馆系统的检索书籍）和集合中元素的数量（比如书的作者）时。为每个集合元素都发出一次类似“查询作者”的请求，会导致查询的数量变成了 N + 1，其中 N 是集合元素数量。
解决 N + 1 查询问题的方法主要分为以下两种：
手动加载
手动加载是一种比较简单的方式，就是手动指定需要一起加载的查询请求并指定字段。例如下面的代码：
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-数据加载器
手动加载虽然方便，但对于复杂的 GraphQL 查询来说，这种方式可能会显得非常冗长且难以维护。因此，我们需要一种更智能且易于使用的方法，数据加载器（Data Loader）就是其中之一。
数据加载器是一个缓存查询请求并在需要时进行批处理的工具。它可以再查询时自动捆绑相同分类的查询请求，从而减少他们的数量。对于每个类型定义单独配置一个数据加载器，例如下面的代码：
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--这个数据加载器能够根据需要批量加载作者信息获取 GraphQL 查询性能的显著提升。
2. 利用启发式缓存
GraphQL 的查询引擎可以利用启发式缓存，它可以在运行时检测出来重复请求，并从缓存中返回相同的结果。因为 GraphQL 查询是纯函数式的，因此可以根据查询文本作为键来缓存查询结果。
启发式缓存是一种相对较新的缓存机制，它的优点是对于查询文本的精确缓存，同时不会出现缓存污染和有过多扩展性的问题，这也使得它成为一个适用于 GraphQL 查询和 mutation 的很好的解决方案。
3. 合理使用代理服务
用代理服务主要是考虑有些GraphQL查询可能会涉及到多个不同的数据源，而这些数据源可能处于不同的技术栈和部署环境下，需要用到 RESTful API 等外部API来應對这种多重数据源的情况。这种情况下，可以考虑使用 GraphQL API Gateways。它可以应用此特性汇总多个 GraphQL 服务接口，提供一致的 GraphQL 查询接口，将这些 API 融合进一个中心数据门户，从而解决不同数据源操作之间的复杂性。
结论
GraphQL 提供了一个很好的解决方案来处理 API 的过度或欠缺的查询问题。在设计数据库 Schema 时，要注意避免 N + 1 查询的问题，合理使用数据加载器来进行魔法提高查询性能，通过缓存机制，或者结合 API Gateway 解决代理接口问题。以上这些技术是可重用的，不仅可以用于GraphQL API，也可以用于其他API。
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