RESTful API 设计基础

RESTful API 概述

RESTful API 是一种基于 HTTP 协议的设计风格，在网络服务领域应用广泛，主要用于对资源进行创建、获取、更新和删除等操作。在如今的 Web 开发中，它占据着极为重要的地位，因其结构清晰、符合标准、易于理解，并且扩展起来十分方便，基于 RESTful 风格设计的软件往往更简洁、更具层次，也更易于实现缓存等机制，所以越来越多的网站都采用了这种设计风格。

从概念上来说，网络上的一个实体或者具体的信息都可被视作资源，像一段文本、一张图片、一首歌曲，甚至是一种服务都在此列。而统一资源定位符（URI），就是一个资源的识别符，也就是其独一无二的地址，我们可以通过这个 URI 定位到特定的资源。客户端与服务器互动时，通常会涉及服务器端数据和状态的变化，比如文件被修改、访问数量增加等情况，这其中所有资源都共享统一的接口，以便在客户端和服务器之间传输状态，并且使用的是标准的 HTTP 方法，像 Http 标准中定义的最主要四个动词 GET、POST、PUT、DELETE，它们分别对应获取、新建、更新、删除这四种基本操作。例如，我们要获取一篇文章的信息，就可以使用 GET 方法去请求对应的 URI；想要发布一篇新文章，那就用 POST 方法；如果文章内容有变动需要更新，可通过 PUT 方法；而要删除这篇文章时，则使用 DELETE 方法。

HTTP 方法运用

在 RESTful API 中，常用的 HTTP 方法有着明确的对应操作及实际应用场景，下面来详细讲解一下。

GET 方法：主要用于从服务器取出资源，可以是一项或者多项资源。比如，我们构建了一个用户管理系统的 API，当客户端使用 GET /users 这个请求时，服务器就会将所有用户的信息以 JSON 或 XML 等格式返回给客户端，其请求示例如下：

GET /users HTTP/1.1
Host: api.example.com

POST 方法：作用是在服务器新建一个资源。例如，要创建一个新用户，客户端可以按照下面这样向服务器发送请求，服务器接收到请求后会创建一个新的用户资源，并返回该资源的 URI，示例代码如下：

POST /users HTTP/1.1
Host: api.example.com
Content-Type: application/json
{
"name": "John Doe",
"age": 30,
"email": "john.doe@example.com"
}

PUT 方法：用于更新资源，不过这里要求客户端提供改变后的完整资源。假设我们要更新 ID 为 1 的用户信息，客户端会发送类似如下的请求，服务器收到后将更新与请求 URI 相关联的资源的表示形式，示例如下：

PUT /users/1 HTTP/1.1
Host: api.example.com
Content-Type: application/json
{
"name": "John Doe",
"age": 31,
"email": "john.doe@example.com"
}

DELETE 方法：顾名思义，就是从服务器删除资源。若要删除 ID 为 1 的用户信息，客户端只需发送如下请求，服务器就会执行删除对应的资源的操作，示例如下：

DELETE /users/1 HTTP/1.1
Host: api.example.com

除此之外，还有一些不那么常用的 HTTP 方法。比如 HEAD 方法，它用于获取资源的元数据，但不返回实际的响应主体，像客户端使用 HEAD /users 这个请求时，服务器会返回与请求 URI 相关联的资源的元数据，例如资源的大小和修改时间等；OPTIONS 方法则用于获取服务器支持的 HTTP 方法和资源的元数据，客户端发送 OPTIONS /users 请求后，服务器会返回相应的信息。

设计原则与要点

在进行 RESTful API 设计时，需要遵循一些原则，把握好相关要点，这样才能让设计出来的 API 更加规范、高效且易于维护和扩展。

资源的定义与标识方面：网络上的各种事物都要抽象为资源，每个资源都应由一个唯一的 URI 来进行访问，并且 URI 应该具有描述性，易于理解和记忆，同时要注意不能包含动词。例如，在一个电商系统中，商品就是一种资源，其 URI 可以设计为 /products，而不是 /product/show 这种包含动词的形式。如果要表示某个具体商品，比如 ID 为 123 的商品，URI 可以是 /products/123。

无状态性原则：RESTful API 要求是无状态的，即每个请求都应该包含足够的信息以便服务器理解并处理请求，而不需要依赖之前的请求或会话状态。这样做的好处是可以提高系统的可伸缩性和可靠性。比如，查询商品信息时，不管之前是否查询过其他商品，只要客户端发送正确的获取商品信息的请求（如 GET /products/123），服务器就能返回对应商品的详细情况，不会因为之前的操作而产生影响。

统一接口原则：要通过统一的接口对资源进行访问和操作，使得客户端和服务器之间的通信更加简单和有效。这里就依赖于前面提到的 HTTP 方法，像使用 GET 方法获取资源、POST 方法创建资源等，不同的操作对应不同的 HTTP 方法，形成一种统一的规范，方便开发者理解和使用。

缓存机制要点：为了提高性能和减少网络带宽的消耗，RESTful API 应该支持缓存机制。可以利用 HTTP 头部中的缓存相关字段来控制缓存策略，比如使用 ETag 或 Last-Modified 字段来验证资源的有效性。例如，服务器在响应头中返回 Last-Modified 字段告知客户端资源的最后修改时间，客户端后续请求时可以带上这个时间信息，服务器对比后如果资源未修改，就可以直接返回 304 状态码告知客户端使用缓存内容，避免重复传输相同的数据。

另外，在设计时还可以参考领域模型设计路径结构，让 API 的资源组织更加合理；要选择合适的 HTTP 状态码来准确反馈操作结果，像 200 表示成功、201 表示已创建、400 表示请求错误、404 表示资源不存在、500 表示服务器错误等；同时进行幂等性设计也很关键，像 GET、PUT、DELETE 等方法通常是幂等的，多次执行相同的操作结果是一样的，而 POST 方法一般不是幂等的，设计时需要根据具体业务场景合理运用这些方法，确保 API 的稳定性和正确性。

GraphQL API 设计基础

GraphQL API 简介

GraphQL 是一种用于 API 的查询语言，由 Facebook 公司于 2012 年开发，并在 2015 年开源，如今已成为许多现代 Web 和移动应用的首选 API 技术。它旨在提高客户端应用程序的数据获取效率，通过定义数据的类型和结构使得 API 更加灵活和可扩展。

与传统的 API 不同，GraphQL 允许客户端指定需要哪些数据，从而减少了不必要的数据传输和处理，解决了使用 REST API 时可能遇到的如数据获取过度或不足等许多效率低下的问题。例如，在传统的 RESTful API 中，每个端点通常有固定的数据格式，客户端可能需要调用多个接口才能获取完整的数据，而 GraphQL 则可让客户端根据需求自定义数据结构，只请求所需字段，避免了多次请求和数据冗余。

GraphQL 的核心思想是用一个 API 来代替多个 API，通过 GraphQL API，客户端可以获取所需的所有数据，而不需要调用多个 API 或者进行多次请求。并且，它还支持实时数据查询和订阅，使得客户端可以实时获取数据更新，从而更好地支持实时应用程序。在现代 Web 开发、移动应用以及 IoT 等诸多领域，GraphQL 都有着广泛的应用场景，比如移动应用通常需要从多个端点获取数据，GraphQL 就能减少请求的数量和复杂性；单页应用（SPA）需要动态加载数据时，GraphQL 也提供了一种灵活的按需获取数据的方式；在微服务架构中，GraphQL 还可作为统一的 API 层，简化客户端与多个服务之间的交互。

核心概念解析

Schema（模式）：Schema 定义了 API 的类型系统，它完整描述了客户端可以访问的所有数据，包括对象、成员变量、关系以及任何类型等，客户端的请求将根据 Schema 进行校验和执行。GraphQL 有自己专门的语言来定义 Schema，即 SDL（Schema Definition Language）。例如，下面是一个简单的使用 SDL 定义的 Schema 示例：

type Query {
 getUser(id: ID!): User
}
type User {
 id: ID!
 name: String!
 email: String!
}

这个 Schema 定义了一个名为Query的查询类型，其中有一个getUser查询字段，接受一个id参数，返回User类型的数据。而User类型又包含了id、name、email这些字段。

Types（类型）：GraphQL 中有多种类型，像对象类型、标量类型、枚举类型以及接口和联合类型等。对象类型是 GraphQL Schema 中的基本组件，表示可以从服务上获取到的对象类型及其包含的字段，类似编程中的模型定义。比如：

type Person {
 name: String!
 age: Int!
 posts: [Post!]!
}

这里定义了Person这个对象类型，name和age是标量类型（标量类型不可再细分，如String、Int等），posts则是一个数组类型（存放Post类型的数据且不能为空）。

Queries & Mutations（查询与变更）：Queries 用于从服务器获取数据，也就是读操作。客户端通过发送查询请求来获取自己想要的数据，其语法结构可以很灵活，例如：

query GetUser {
 user(id: 1) {
 name
 email
 }
}

上述查询请求获取id为 1 的用户的name和email字段信息。而 Mutations 则是用于修改服务器上的数据，也就是写操作，比如创建、更新和删除资源等，示例如下：

mutation CreateUser {
 createUser(input: {name: "John Doe", email: "john@example.com"}) {
 user {
 id
 name
 email
 }
 }
}

这是一个创建用户的变更操作，向服务器发送创建用户的数据，然后服务器返回创建后的用户信息。

Resolvers（解析器）：解析器是 GraphQL 服务器的一部分，负责根据客户端的查询或变更请求获取相应的数据。它支持每个 GraphQL 类型的每个字段，针对不同的字段可以编写对应的解析器函数来处理具体的数据获取逻辑。例如，对于上述getUser查询，其解析器函数可能如下（以 JavaScript 为例）：

const resolvers = {
 Query: {
 getUser: (parent, {id }, context, info) => {
 // 获取用户数据的逻辑，比如从数据库查询等操作
 return context.db.loadUserById(args.id).then( userData => new User(userData) );
 },
 },
};

Fragments（片段）：Fragments 是一套在查询中可复用的字段集合，当有多个查询中需要重复使用某些相同的字段时，就可以通过定义片段来避免重复编写这些字段，提高代码的复用性。例如：

fragment authorDetails on Author {
 name
 twitterHandle
}
query GetAuthors {
 chimezie: author(id: 5) {
 ...authorDetails
 }
 neo: author(id: 7) {
 ...authorDetails
 }
}

Subscriptions（订阅）：Subscriptions 支持实时数据更新，客户端可以订阅特定的数据更新事件，服务器会在对应的数据发生变化时向客户端推送更新信息。比如在一个实时聊天应用中，客户端可以订阅新消息的到来，一旦有新消息，服务器就会将其推送给订阅的客户端。实现时可借助 WebSocket 等双向通信协议以及相关的 GraphQL 订阅库来完成实时数据更新功能。

独特优势分析

所见即所得的查询方式：GraphQL 最大的优势之一就是客户端能够精确指定需要的数据，避免了 RESTful API 中可能出现的数据冗余或者获取数据不足的问题。客户端只需在查询语句中写明想要的字段，服务器就会精准返回对应的数据，这样一来，每次请求的数据量都是刚刚好满足客户端需求的，减少了不必要的网络传输开销，提高了数据获取的效率。例如，客户端如果只需要获取一篇文章的标题和作者，就可以这样写查询：

query GetArticle {
 article(id: 1) {
 title
 author
 }
}

服务器就只会返回文章的标题和作者信息，而不会返回像文章内容、评论等其他无关字段的数据。

没有数据聚合问题：在处理多个数据源或者复杂的数据关系时，GraphQL 表现得更为出色。它能够有效地整合来自多个数据源的数据，并提供统一的查询接口，方便客户端进行各种复杂的数据查询操作，简化了数据获取和处理流程。比如在电商平台中，可以将商品信息、用户信息和订单信息整合到一个 GraphQL API 中，客户端通过一个请求就能获取到关联的多方面数据，而不用像在 RESTful API 中那样需要从多个端点分别获取再进行整合。

代码即文档：GraphQL 的强类型系统和 Schema 定义使得 API 本身具有很强的自描述性，开发人员可以通过查看 Schema 和类型定义清晰地了解 API 支持哪些操作、能获取和修改哪些数据以及数据之间的关系等，相当于代码本身就是一份清晰的文档。这对于前后端开发人员的协作以及新成员快速上手项目都非常有帮助，减少了沟通成本和学习成本。

参数类型强校验：GraphQL 在定义查询和变更操作时，对于参数的类型有着严格的校验机制。在 Schema 中定义好的参数类型，客户端发送请求时必须按照规定的类型传递参数，否则服务器会拒绝执行并返回相应的错误信息。这样可以在早期就发现一些因为参数类型不匹配导致的潜在问题，提高了 API 的稳定性和可靠性。例如，如果定义了一个查询的参数id为ID!（非空的 ID 类型），客户端传递了一个字符串类型的非 ID 格式的值，就会触发类型校验错误。

综上所述，GraphQL API 凭借这些独特的优势，在提升开发效率和优化用户体验方面都发挥了积极的作用，为现代 API 开发提供了一种更高效、更灵活的解决方案。

RESTful 与 GraphQL API 的对比

数据获取方式对比

RESTful API 遵循严格的请求 - 响应循环，客户端通过已知资源的 URL 以及可用的 HTTP 动词发送请求来获取数据，其每个端点通常有固定的数据格式。比如，当客户端需要获取一篇文章的相关信息以及该文章下的评论信息时，可能需要先向 /articles/[article_id] 这个 URL 发送 GET 请求获取文章详情，再向 /articles/[article_id]/comments 这个 URL 发送 GET 请求获取评论信息，往往需要进行多个请求才能拿到所有想要的数据，这样就容易导致过度获取（获取了一些客户端不需要的数据）或不足获取（没能一次获取全所需数据，还需再次发起请求）的情况出现。

而 GraphQL 则允许客户端精确指定所需数据的结构，通过在请求中写明想要的字段，服务器就会准确返回与之匹配的数据。例如，客户端若想获取上述文章及其评论信息，只需发送类似如下的查询请求：

query GetArticleWithComments {
 article(id: [article_id]) {
 title
 content
 author
 comments {
 comment
 commentedBy
 }
 }
}

如此一来，只需一次请求就能拿到刚好满足需求的数据，避免了多次请求以及数据冗余的问题，灵活性更高，能更精准地满足客户端对数据获取的要求。

模式定义差异

在 RESTful API 中，是由服务器来定义数据模式，客户端接收到返回的数据后，需要自行解析这些数据去理解其模式。这就使得客户端和服务器之间存在一定的耦合性，一旦服务器端的数据模式发生改变，比如新增、删除或者修改了某些字段，客户端这边往往也需要相应地做出调整，否则可能出现数据解析错误等情况。

反观 GraphQL，它具有强类型模式，通过 Schema（模式）完整地定义了 API 中可用的数据，涵盖对象、成员变量、关系以及各种类型等内容，客户端的请求会依据这个 Schema 进行校验和执行。例如：

type Query {
 getUser(id: ID!): User
}
type User {
 id: ID!
 name: String!
 email: String!
}

客户端可以借助此模式验证自己发出的查询是否合法，也能更清晰地理解接收到的数据结构。这样一来，即便服务器端的模式有所变动，只要符合定义好的类型规则，对客户端的影响也相对较小，有效减少了客户端和服务器之间的耦合程度，使得整个 API 的维护和扩展更为方便。

缓存机制不同

RESTful API 使用 HTTP 缓存头，本身具备内建的缓存机制。客户端在接收到服务器响应后，可以根据响应头中的缓存相关字段（如 ETag、Last-Modified 等）来缓存数据，后续再次发起相同请求时，可通过验证缓存有效性的方式，决定是直接使用缓存内容还是向服务器重新请求数据，以此减少对服务器的请求次数，降低网络延迟并减轻服务器负载。比如，服务器在首次响应时返回 Last-Modified 字段告知客户端资源的最后修改时间，客户端下次请求带上该时间信息，服务器对比后若资源未修改，就返回 304 状态码让客户端使用缓存，避免重复传输相同数据，这种机制在一些符合其特点的场景下能较好地提升性能。

GraphQL 本身并没有内建的缓存机制，但它胜在灵活性高，客户端可以借助第三方库来实现缓存策略。由于 GraphQL 允许客户端按需获取数据，开发者就能够根据实际的业务需求和数据使用情况，定制更为贴合项目的缓存方案。例如，可以针对那些经常被请求且变动不频繁的数据字段设置缓存，在后续需要这些数据时直接从缓存中获取，减少向服务器的请求次数，提高数据获取效率。不过，这也要求开发者对缓存的管理和策略制定更加谨慎，否则不合理的缓存设置可能会导致数据不一致等问题。

提升 API 灵活性与可扩展性的策略

结合使用的考量

在实际项目中，RESTful API 和 GraphQL API 各有其独特优势，根据具体用例选择使用其中一种，或者将二者混合使用，往往能在不同应用场景下发挥出它们各自的长处，进而提升整体 API 的灵活性与可扩展性。

对于一些简单的数据获取场景，比如从服务器检索和展示简单数据时，RESTful API 通常表现出更好的优势。例如在一个文章管理系统中，若只是单纯地获取某篇文章的基本信息（如标题、作者、发布时间等），通过 RESTful API 发送 GET 请求到 /articles/[article_id] 这个 URL 就能轻松实现，它简单直接，符合 HTTP 协议标准，易于理解和实现，也易于与现有系统集成。而且在网络带宽受限的环境下，RESTful API 由于其轻量级的特点更容易被接受，以及当应用对缓存有严格需求时，RESTful API 能更好地与 HTTP 缓存机制进行集成，实现高效的缓存管理。所以在已有的系统基于 RESTful API 构建时，出于保持兼容性和统一性的考量，继续沿用 RESTful API 也是较为合适的做法。

然而，当面临复杂的数据需求时，GraphQL API 的优势就凸显出来了。例如在一个电商平台中，前端页面可能需要同时展示商品信息、用户评价、店铺相关数据以及对应的促销活动等多方面且相互关联的数据，如果使用 RESTful API，可能需要向多个不同的 URL 发送多个请求才能获取全这些数据，不仅增加了网络开销，还可能导致数据获取过度或不足的情况出现。但使用 GraphQL API，客户端就能通过一次请求，在查询语句中精确指定需要的各个字段以及它们之间的关联关系，像这样：

query GetProductDetails {
 product(id: [product_id]) {
 name
 price
 description
 reviews {
 comment
 user {
 username
 }
 }
 shop {
 name
 address
 }
 promotions {
 title
 discount
 }
 }
}

服务器会根据请求准确返回刚好满足需求的数据，有效减少了网络往返次数，提高了数据获取效率，并且能更好地支持复杂的数据关联和嵌套关系查询。在移动应用程序中，由于网络带宽和设备性能的限制，GraphQL API 这种按需获取数据的特性也可以避免过多的 API 调用，优化数据请求；对于需要快速迭代和频繁变更数据需求的项目，GraphQL API 的动态性和灵活性同样可以更好地适配这种变化。

正因如此，在一些大型项目中，也可以考虑将二者结合使用。比如将 RESTful API 用于对外提供通用、稳定且简单的数据服务，满足大部分常规的、标准化的数据交互需求，像公开的文章列表获取、用户登录注册等接口。而在内部系统中，针对一些特定业务场景下复杂的数据查询、聚合需求，则使用 GraphQL API 来实现，例如运营人员需要对多维度数据进行复杂的统计分析、不同业务模块之间深度关联数据的获取等情况。通过这种混合使用的策略，既能保证对外接口的通用性和稳定性，又能在内部充分发挥 GraphQL API 的灵活性，全方位提升整个项目 API 的灵活性与可扩展性。

其他通用方法

除了选择合适的 API 设计风格之外，还有一些通用方法能够提升 API 的灵活性与可扩展性，下面为大家详细介绍。

合理应用缓存机制

缓存是提升 API 性能以及灵活性的关键手段之一。在 RESTful API 中，本身具备内建的缓存机制，通过 HTTP 缓存头来实现，像常见的利用 ETag、Last-Modified 等缓存相关字段，客户端在接收到服务器响应后，可以根据这些字段缓存数据，后续再次发起相同请求时，可通过验证缓存有效性的方式，决定是直接使用缓存内容还是向服务器重新请求数据，以此减少对服务器的请求次数，降低网络延迟并减轻服务器负载。例如，服务器首次响应一篇文章的详细信息时，在响应头中返回 Last-Modified 字段告知客户端资源的最后修改时间，客户端下次请求带上该时间信息，服务器对比后若资源未修改，就返回 304 状态码让客户端使用缓存，避免重复传输相同数据。

GraphQL API 本身虽然没有内建的缓存机制，但因其灵活性高，开发者可以借助第三方库来实现贴合项目实际情况的缓存策略。比如针对那些经常被请求且变动不频繁的数据字段设置缓存，在后续需要这些数据时直接从缓存中获取，减少向服务器的请求次数，提高数据获取效率。像在一个电商应用中，商品的基本信息（如名称、图片、分类等）通常不会频繁变动，就可以对这些数据进行缓存，当用户多次浏览商品列表时，直接从缓存中获取数据展示，提升响应速度。

优化数据库

数据库作为 API 背后的核心数据存储和处理单元，对其进行优化能显著提升 API 的性能，进而增强 API 的灵活性与可扩展性。比如建立合适的索引，能够加快数据查询速度，尤其是在处理大量数据时，通过索引可以快速定位到需要的数据行，减少查询时间。优化查询语句也很关键，避免编写复杂、低效的 SQL 语句，防止出现全表扫描等性能消耗大的操作。另外，采用读写分离策略，将读操作和写操作分配到不同的数据库服务器或者数据库实例上，可以有效减轻单一数据库的压力，提升整体的并发处理能力。例如在一个高并发的社交应用中，大量用户同时读取动态信息（读操作），而相对较少的用户进行发布动态（写操作），通过读写分离，能保障读操作的快速响应，提高用户体验，让 API 在面对高负载情况时也能灵活应对。

采用异步处理和并发控制

对于那些需要执行长时间操作的 API 请求，采用异步处理方式是个很好的选择。可以将任务放入后台执行，同时返回给客户端一个正在处理的标识，这样客户端无需长时间等待响应，不会出现因长时间等待导致的页面卡顿等情况，提高了系统整体的响应性能和灵活性。例如在文件上传功能中，当用户选择较大文件上传时，API 可以异步处理文件保存到服务器的操作，立即告知用户上传已开始，然后在后台慢慢执行保存过程，用户可以继续进行其他操作。

同时，合理的并发控制策略也不可或缺，比如使用线程池、限制并发数等，能有效防止系统过载。在高并发场景下，如果不加以控制，过多的请求同时访问 API 可能导致服务器资源耗尽，出现响应缓慢甚至崩溃的情况。通过线程池可以复用线程资源，合理分配线程去处理请求，而限制并发数则能确保系统在可承受的负载范围内运行，保障 API 的稳定性和扩展性，使其能够应对不同流量情况下的业务需求。

使用压缩技术

在 API 请求和响应过程中，使用数据压缩技术可以减少网络传输的数据量，从而降低传输时间和带宽消耗。常见的压缩算法包括 GZIP、Deflate 等，这些算法可以对传输的数据进行高效压缩，特别是对于文本数据、JSON 数据等效果明显。例如，一个包含大量文章内容的 API 响应，如果直接传输原始数据可能体积较大，占用较多带宽且传输时间长，但经过 GZIP 压缩后，数据体积大幅减小，在网络中传输更快，客户端接收到后再进行解压就能获取原始数据进行处理，既提升了 API 的性能，也在一定程度上增加了其灵活性，特别是对于网络环境不太好或者对数据传输效率要求较高的应用场景来说尤为重要。

总之，通过综合运用这些通用方法，结合 RESTful API 与 GraphQL API 各自的特点进行合理选择与搭配，能够全方位地提升 API 的灵活性与可扩展性，为项目打造出高效、稳定且易于维护和扩展的 API 服务。

实际案例与最佳实践分享

成功案例展示

在实际的开发应用中，有不少知名的项目采用了 RESTful 或 GraphQL API 设计，并取得了良好的效果，下面为大家列举一些案例并分析其亮点。

以 GitHub 为例，在早期 GitHub 主要采用 REST API 来对外暴露其托管项目所产生的丰富数据，它的 REST API 甚至一度成为人们设计 REST API 时竞相模仿的典范。不过随着数据对象的增多以及对象内字段的增大，REST API 的弊端开始显现出来。因为每次调用都会产生大量的数据，GitHub 为了降低成本不得不对调用频率设置严格的限制，而开发者想要获取特定信息，往往需要发起多个查询，再编写代码拼接有意义的数据，过程较为繁琐。后来 GitHub 引入了 GraphQL API，它允许客户端根据事先约定的数据结构组建查询语句，由服务端解析并只返回所需的内容，很好地解决了之前的问题，让开发者可以更高效地获取数据，大大提升了开发效率。

再看看 PayPal，其 Checkout 产品分布在许多网络和移动应用程序中，支持约 200 个国家 / 地区的数百万用户，并且随时运行着数百个实验。起初，他们使用的是 REST API，但在优化交易场景中，用户希望尽快完成结账，而使用原子 REST API 时，经常需要客户端到服务器进行多次往返以获取数据，导致渲染时间变慢、用户体验受挫以及结账转化率降低等问题。虽然后来构建了 Batch REST API 来解决部分问题，但仍存在一些不足。直到引入 GraphQL API，开发人员只需检查模式找出可能的内容，为需要的东西写一个 GraphQL 查询就能继续在 UI 上进行迭代，性能得到显著提升，开发人员效率提高，用户体验也更好，实现了单程往返获取数据，还能让客户端确定数据的大小和形状，灵活性大大增强。

另外，Facebook 作为 GraphQL 的开发者，自身也在诸多业务中广泛应用了 GraphQL API。它内部的众多项目需要处理复杂的数据关系以及应对多变的数据需求，GraphQL API 的优势在这里就发挥得淋漓尽致。例如在一些页面需要展示用户信息、动态、好友关系等多维度且相互关联的数据时，通过 GraphQL API，客户端能一次性精确请求所需的所有数据，避免了多次请求不同端点以及数据冗余等问题，同时还支持实时数据查询和订阅，方便实现实时互动等功能，使得整个应用的数据交互更加高效、灵活。

这些成功案例都充分展示了 RESTful 与 GraphQL API 在不同场景下的价值，也为我们在实践中运用相关知识提供了很好的参考和借鉴。

最佳实践总结

在 RESTful 与 GraphQL API 设计过程中，有不少值得遵循的最佳实践经验，下面从不同方面为大家详细总结一下。

命名规范方面：

• RESTful API：通常使用名词来表示资源，并且建议统一使用复数形式，让 URL 更加规整，便于 API 使用者理解和开发者实现。例如，用 “/users” 表示用户资源列表，“/orders” 表示订单资源列表等。同时，按照 HTTP 操作和资源映射的结构化方式来形成易于理解的端点路径，像 “POST /users” 表示创建用户，“GET /users/1” 表示获取单个用户信息等。

• GraphQL API：应采用清晰的命名规范，让操作一目了然。比如创建用户的操作可命名为 “createUser”，删除用户命名为 “deleteUser”，更新用户信息命名为 “updateUser” 等，方便开发人员理解和使用。

参数设计方面：

• RESTful API：可以利用查询参数来实现搜索、分页、过滤和排序等操作，例如 “/users?name=John&sort=name” 可表示查询名为 “John” 的用户并按名称排序。同时，对于一些不符合 CURD 操作的行为，可以通过重构行为、以子资源对待或者合理设置 URL 等方式来解决，并且要注意参数的合法性以及对资源状态的影响，像 GET 方法的参数不应该改变资源状态等。

• GraphQL API：参数结构需要保持稳定，以支持向后兼容性，同时也要具备一定的灵活性，以便后续能够加入新的参数，满足不断变化的业务需求。例如在定义查询或变更操作时，对于参数的类型有着严格的校验机制，确保客户端按照规定的类型传递参数，保障 API 的稳定性。

响应格式方面：

• RESTful API：常用 JSON 或 XML 格式传输数据，并且要合理使用 HTTP 状态码来表示操作结果，像 200 表示成功获取资源、201 表示成功创建资源、400 表示客户端错误、404 表示资源不存在、500 表示服务器错误等，同时还可以通过 HTTP 头部来传递元数据，如 “Content-Type” 指定请求或响应的内容类型，“Authorization” 传递身份验证信息等。另外，利用 HATEOAS（超媒体作为应用程序状态的引擎）来提供资源链接也是一种良好的实践，能让客户端更好地进行资源导航。

• GraphQL API：要确保回传相关的响应信息，减少前端所需的请求次数，提高应用的性能效率。例如通过定义合适的 Schema（模式）和 Type（类型）系统，清晰描述客户端可以访问的数据以及其结构关系，让客户端能准确获取和理解返回的数据内容。

单一入口设置方面：

• RESTful API：每个资源通常有其对应的 URL 端点，不同的 HTTP 方法作用于这些端点来实现对资源的各种操作，不过也可以通过合理的资源组织和关联设计，尽量让 API 结构更简洁、清晰，便于维护和扩展。

• GraphQL API：遵循单入口原则，不像 REST 那样为每一个请求都设置独立的 URL，而是通过一个 API 端点，客户端在请求中写明所需的数据结构，服务器就能根据请求返回相应的数据，大大简化了客户端与服务器之间的交互逻辑，尤其适用于复杂的数据查询场景。

除此之外，像 RESTful API 要充分利用内建的缓存机制，合理运用 ETag、Last-Modified 等缓存相关字段来控制缓存策略；GraphQL API 虽本身无内建缓存机制，但可借助第三方库根据实际情况定制缓存方案，针对经常被请求且变动不频繁的数据字段设置缓存等。同时，对数据库进行优化、采用异步处理和并发控制以及使用压缩技术等