GraphQL 是一个用于构建 API 的查询语言，它允许客户端精确指定其需要的数据。在 GraphQL 中，前端通过发送查询请求来获取数据，而后端则通过使用解析器函数来读取或修改数据。由于 GraphQL 最初是由 Facebook 发布的，因此许多 GraphQL 库使用 Relay 缓存来缓存数据，以便在客户端请求相同数据时能更快地响应，而在维护这种缓存时，通常会遇到缓存一致性问题。
缓存一致性问题的来源
GraphQL 缓存一致性问题主要源于其应用程序与后端 API 之间的交互。在典型的 REST 应用程序中，客户端对特定资源进行 HTTP 请求，而服务器则直接响应该请求。这种方式下，缓存可以在很大程度上解决由缓存一致性问题产生的问题。 因为每个请求返回的是每个请求中请求的数据的副本，所以不需要担心多个客户端将相同的单个数据源进行逆向合并的式样操作。
然而，GraphQL 比 REST 演示了更高级别的数据抽象，与典型的 REST API 不同，GraphQL 查询不仅可以检索单个资源，还可以检索嵌套的资源集合。此外，相同的防刷手段在 GraphQL 应用中通常会对多个 GraphQL 请求有效，这又增加了缓存一致性的挑战。
缓存一致性问题的例子
考虑一个包含五部电影的数据库，其中每部电影都有一部分“发布日期”，“导演”和“演员名单”。现在，假设有两个客户端发出相同的请求 Q1，这个请求会查询所有电影的这三个字段。然后，一个客户端通过电影 ID 发出另一个查询请求查询有关特定电影的更多详细信息。如果在此查询中，数据更新了，那么缓存中的数据就不是最新的了，这就是缓存一致性问题产生的原因。
缓存一致性问题的解决方案
为了解决 GraphQL 缓存一致性问题，现在有许多不同的工具可用。其中一个解决方案是使用 Relay 缓存。在 Relay 中，缓存通常被实现为一个用于存储数据的 GraphQL 存储库。当客户端发送查询时，Relay 会首先尝试从缓存中获取数据。如果数据存在并且没有过期，Relay 将返回缓存中的响应。否则，它将发送请求并将响应存储在缓存中。
另一个解决方案是使用 Apollo Client，它使得在客户端缓存数据变得相对较容易。Apollo Client 使用一个缓存管理器来管理数据的流，该管理器在数据推送到 UI 之前进行响应筛选，并存储数据以供以后使用。这样，客户端就可以使用已存储的数据来响应新的用户请求。
另一个常见的做法是使用 GraphQL 自省。自省是一种机制，可以让客户端了解数据架构并使用它们运行查询。当客户端第一次从服务器请求数据时，服务器会返回包含数据架构的元数据，例如字段的名称和类型等信息。这些元数据可以被客户端用于验证查询和保存数据到缓存以便在将来的查询中使用。
示例代码
以下是一个示例代码，它演示了如何使用 Apollo 缓存。
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---结论
GraphQL 是一个灵活的 API 设计语言，但需要正确地处理缓存一致性问题，以便在高负载情况下获得更好的性能。本文介绍了一些常见的解决方案，例如使用 Relay 缓存和 Apollo 客户端缓存。此外，我们还介绍了 GraphQL 自省的方法，该方法可用于存储和验证数据架构以及更新缓存。通过正确处理缓存一致性问题，我们可以实现更快速、更可靠的 GraphQL 应用程序，提供更好的用户体验。
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