GraphQL 是一种强大的查询语言，它可以让前端开发人员更加灵活地获取后端数据。但是，如果在查询中使用不当，可能会导致死机和死循环等问题。在本文中，我们将介绍如何避免这些问题，以确保查询的顺利运行。
什么是死机和死循环？
在 GraphQL 中，死机和死循环是指查询无法完成或一直在执行的问题。这些问题可能会导致服务器崩溃或响应时间变慢，从而影响用户体验。
死机
当查询发生死机时，服务器会出现“卡住”的状态，无法响应其他请求。这可能是由于查询请求过于复杂或服务器资源不足等原因导致的。
死循环
当查询发生死循环时，服务器会一直执行查询，直到达到最大执行时间或内存限制。这可能是由于查询中存在无限循环或递归等问题导致的。
如何避免死机和死循环？
为了避免死机和死循环，我们可以采取以下措施：
1. 限制查询深度和复杂度
GraphQL 查询中的深度和复杂度会影响服务器的响应时间和资源消耗。因此，我们需要限制查询的深度和复杂度，以确保服务器可以在合理的时间内响应查询。
可以通过在 GraphQL 服务器中设置查询深度和复杂度限制来实现。例如，使用 graphql-depth-limit 和 graphql-query-complexity 等 npm 包来限制查询的深度和复杂度。
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---上述代码将限制查询的深度为 5，复杂度为 1000。
2. 避免无限循环和递归
无限循环和递归是导致死循环的主要原因。因此，我们需要避免在查询中使用无限循环和递归。
可以通过在查询中使用 @skip 和 @include 等指令来避免无限循环和递归。例如，使用 @skip 指令来跳过无限循环的字段。
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-上述查询将跳过 friends 字段中的 friends 字段，避免了无限循环。
3. 使用分页和缓存
在查询大量数据时，使用分页和缓存可以减少服务器资源消耗。分页可以将数据分为多个页面，每次只查询一页数据。缓存可以将查询结果缓存到客户端或服务器中，以减少重复查询的次数。
可以通过在查询中使用 first 和 after 等参数来实现分页。例如，
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-上述查询将返回前 10 个用户，并且包含下一页的游标信息。
可以通过在 GraphQL 服务器中使用 Redis 等缓存工具来实现缓存。例如，
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---上述代码将 Redis 实例传递到 GraphQL 上下文中，以便在查询中使用。
结论
避免死机和死循环是保证查询顺利运行的重要措施。通过限制查询深度和复杂度、避免无限循环和递归、使用分页和缓存等方法，我们可以确保 GraphQL 查询的高效执行。
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