یک رویکرد اصولی برای تحلیل هزینه‌ی کوئری‌های GraphQL

1. مقدمه

GraphQL با اجازه دادن به کلاینت‌ها برای تعیین دقیق داده‌های مورد نیاز خود، طراحی APIهای وب را متحول کرده است. با این حال، این بیانگری، ریسک‌های قابل توجهی برای ارائه‌دهندگان سرویس به همراه می‌آورد. یک کوئری نامناسب می‌تواند به صورت نمایی داده درخواست کند که منجر به بار بیش از حد سرور، افزایش هزینه‌ها و آسیب‌پذیری‌های بالقوه‌ی انکار سرویس (DoS) می‌شود. مطالعات تجربی نشان می‌دهند بسیاری از پیاده‌سازی‌های GraphQL در معرض خطر هستند. این مقاله به شکاف حیاتی زیر می‌پردازد: فقدان یک روش اصولی، دقیق و کارآمد برای تخمین هزینه‌ی کوئری پیش از اجرا.

2. پیش‌زمینه و کارهای مرتبط

رویکردهای فعلی تحلیل هزینه‌ی GraphQL ناکافی هستند:

• تحلیل پویا: کوئری‌ها را اجرا می‌کند یا بک‌اند را بررسی می‌کند. دقیق اما برای فیلتر کردن درخواست‌ها به صورت بلادرنگ به شدت پرهزینه است (مثلاً Hartig & Pérez, 2018).
• تحلیل ایستای موجود: اغلب ساده‌انگارانه هستند (مثلاً شمارش گره‌های کوئری). آن‌ها قادر به در نظر گرفتن قراردادهای رایج GraphQL مانند اندازه‌ی لیست‌ها، آرگومان‌های کوئری و انواع اینترفیس/یونیون نیستند که منجر به تخمین‌های بیش از حد و کمتر از حد می‌شود (مثلاً کتابخانه‌های GraphQL Complexity).

این کار خود را به عنوان اولین ارائه‌دهنده‌ی یک تحلیل ایستای قابل اثبات صحیح معرفی می‌کند که هم از نظر پیچیدگی خطی است و هم قابل پیکربندی برای قراردادهای دنیای واقعی اسکیما.

3. صوری‌سازی معناشناسی GraphQL

بنیان این تحلیل، یک صوری‌سازی جدید و دقیق از معناشناسی اجرای GraphQL است. این مدل صوری به طور دقیق تعریف می‌کند:

• ساختار کوئری‌ها و اسکیماها.
• رزلوشن فیلدها، شامل اشیاء تو در تو و لیست‌ها.
• تأثیر آرگومان‌های کوئری (مثلاً `first`، `limit`) بر اندازه‌ی نتیجه.

این صوری‌سازی فراتر از متن مشخصات GraphQL حرکت می‌کند و استدلال ریاضی درباره‌ی مسیرهای اجرای کوئری و هزینه‌های مرتبط با آن‌ها را ممکن می‌سازد. در این مدل، یک اسکیمای GraphQL به عنوان یک گراف جهت‌دار از انواع در نظر گرفته می‌شود که فیلدها یال‌های آن هستند.

4. معیارهای پیچیدگی کوئری GraphQL

این مقاله دو متریک هزینه‌ی اولیه را تعریف می‌کند که نگرانی‌های ذینفعان مختلف را منعکس می‌کنند:

1. هزینه‌ی سرور ($C_s$): کار انجام شده توسط توابع رزولور را مدل می‌کند. این تابعی از عمق، پهنا و اندازه‌ی تخمینی لیست‌های کوئری است. به طور صوری، می‌توان آن را به صورت مجموعی روی مسیرهای کوئری بیان کرد: $C_s(Q) = \sum_{p \in Paths(Q)} \prod_{f \in p} weight(f)$، که در آن $weight(f)$ کاردینالیتی فیلد $f$ را تخمین می‌زند.
2. اندازه‌ی پاسخ ($C_r$): حجم داده در پاسخ JSON را مدل می‌کند که مستقیماً بر انتقال شبکه تأثیر می‌گذارد. این متریک ارتباط نزدیکی با تعداد گره‌های درخت پاسخ دارد.

این معیارها توسط یک پیکربندی ساده که توسط توسعه‌دهنده‌ی API ارائه می‌شود پارامتریزه می‌شوند (مثلاً اندازه‌ی پیش‌فرض لیست = 10، حداکثر عمق = 7).

5. تحلیل هزینه‌ی ایستا با پیچیدگی خطی

مشارکت فنی اصلی، یک الگوریتم است که یک کران بالا برای $C_s$ و $C_r$ را در زمان و حافظه‌ی O(n) محاسبه می‌کند، که در آن n اندازه‌ی سند کوئری (گره‌های AST) است.

طرح کلی الگوریتم:

1. تجزیه و اعتبارسنجی: کوئری به یک AST تجزیه و بر اساس اسکیما اعتبارسنجی می‌شود.
2. حاشیه‌نویسی AST: هر گره در AST بر اساس نوع خود (شیء، لیست، اسکالر) و وزن‌های پیکربندی شده، با متغیرهای هزینه حاشیه‌نویسی می‌شود.
3. انتشار هزینه‌ها: یک پیمایش پایین به بالا، تخمین‌های هزینه را از گره‌های برگ به ریشه منتشر می‌کند و برای لیست‌های تو در تو از ضرب و برای فیلدهای هم‌سطح از جمع استفاده می‌کند.
4. استخراج کران: حاشیه‌نویسی گره ریشه شامل کران بالای نهایی هزینه است.

این تحلیل به درستی ویژگی‌های GraphQL مانند قطعه‌ها، متغیرها و آرگومان‌های درون‌خطی را مدیریت کرده و آن‌ها را در محاسبه‌ی هزینه ادغام می‌کند.

6. ارزیابی و نتایج

این تحلیل بر روی یک مجموعه‌داده جدید شامل 10,000 جفت کوئری-پاسخ واقعی از دو API تجاری GraphQL (GitHub و یک API سازمانی خصوصی) ارزیابی شد.

تفسیر نمودار (مفهومی): یک نمودار پراکندگی، همبستگی خطی مثبت قوی بین کران بالای محاسبه شده (محور x) و اندازه/زمان پاسخ واقعی (محور y) را برای روش پیشنهادی نشان می‌دهد، با نقاطی که نزدیک به خط y=x خوشه‌بندی شده‌اند. نقاط برای روش ساده‌انگارانه به طور گسترده‌ای پراکنده و دور از این خط خواهند بود.

7. مثال چارچوب تحلیل

سناریو: یک API وبلاگ با یک کوئری برای دریافت پست‌ها و نظرات آن‌ها.

پیکربندی اسکیما:

type Query {
  posts(limit: Int = 10): [Post!]!  # weight = 'limit' argument
}
type Post {
  title: String!
  comments(limit: Int = 5): [Comment!]! # weight = 'limit' argument
}
type Comment { text: String! }

کوئری:

query {
  posts(limit: 2) {
    title
    comments(limit: 3) {
      text
    }
  }
}

محاسبه هزینه (دستی):

• اندازه لیست ریشه `posts`: 2 (از آرگومان `limit`).
• برای هر `Post`، اندازه لیست تو در تو `comments`: 3.
• کران بالای هزینه سرور ($C_s$): $2 \times (1_{title} + 3 \times 1_{text}) = 2 \times 4 = 8$ فراخوانی رزولور.
• کران بالای اندازه پاسخ ($C_r$): $2_{posts} \times (1_{title} + 3_{comments}) = 8$ شیء JSON.

تحلیل یک بار کوئری را پیمایش کرده و این قواعد ضربی را اعمال می‌کند و به کران 8 می‌رسد.

8. کاربردها و جهت‌های آینده

تحلیل هزینه‌ی اصولی، مسیرهای متعددی را باز می‌کند:

• محدودسازی نرخ و قیمت‌گذاری تطبیقی: حرکت از مدل‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر تعداد درخواست به مدل‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر هزینه (مانند AWS CloudWatch Logs Insights)، که در آن کلاینت‌ها به جای فقط فراخوانی‌های API، برای پیچیدگی محاسباتی پرداخت می‌کنند.
• بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی کوئری: ادغام با برنامه‌ریزان کوئری پایگاه داده (مانند PostgreSQL، MongoDB) برای GraphQL، مشابه نحوه‌ای که بهینه‌سازهای SQL از تخمین هزینه استفاده می‌کنند، همانطور که در پروژه‌هایی مانند Hasura بررسی شده است.
• طراحی اسکیما پیش‌گیرانه: ابزارهایی برای ممیزی اسکیماهای GraphQL در طول توسعه از نظر آسیب‌پذیری‌های DoS، که محدودیت‌های صفحه‌بندی یا محدودیت‌های عمق را توصیه می‌کنند، مشابه قوانین ESLint برای امنیت.
• تحلیل هزینه‌ی GraphQL فدرال شده: گسترش مدل برای تخمین هزینه‌ها در یک معماری فدرال (Apollo Federation)، که در آن کوئری‌ها چندین زیرگراف را در بر می‌گیرند، چالشی قابل توجه که توسط تیم مهندسی Apollo ذکر شده است.
• ادغام یادگیری ماشین: استفاده از داده‌های تاریخی کوئری/پاسخ برای یادگیری و اصلاح خودکار پارامترهای `weight` فیلدها، حرکت از پیکربندی ایستا به مدل‌های هزینه پویا و مبتنی بر داده.

9. مراجع

1. Hartig, O., & Pérez, J. (2018). Semantics and Complexity of GraphQL. Proceedings of the World Wide Web Conference (WWW).
2. Facebook. (2021). GraphQL Specification. https://spec.graphql.org/
3. Wittern, E., Cha, A., Davis, J. C., et al. (2019). An Empirical Study of GraphQL Schemas and Their Security Implications. ICSE SEIP.
4. GraphQL Foundation. (2022). GraphQL Complexity Analysis Tools.
5. GitHub. (2023). GitHub GraphQL API Documentation. https://docs.github.com/en/graphql
6. Isola, P., Zhu, J., Zhou, T., & Efros, A. A. (2017). Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (CycleGAN). CVPR.

10. تحلیل و نقد تخصصی