Njia ya Kimisingi ya Uchambuzi wa Gharama ya Swala la GraphQL

1. Utangulizi

GraphQL imebadilisha kabisa muundo wa API ya wavuti kwa kuruhusu wateja kubainisha hasa data wanayohitaji. Hata hivyo, uwezo huu wa kuelezea unaanzisha hatari kubwa kwa watoa huduma. Swala moja, lililoundwa vibaya, linaweza kuomba kiasi kikubwa cha data, kusababisha mzigo mkubwa wa seva, gharama zilizoongezeka, na uwezekano wa udhaifu wa Kukataliwa-Huduma (DoS). Utafiti wa majaribio unaonyesha utekelezaji mwingi wa GraphQL uko hatarini. Karatasi hii inashughulikia pengo muhimu: ukosefu wa njia ya kimisingi, sahihi, na yenye ufanisi ya kukadiria gharama ya swala kabla ya utekelezaji.

2. Usuli na Kazi Inayohusiana

Mbinu za sasa za uchambuzi wa gharama wa GraphQL hazitoshi:

• Uchambuzi Unaobadilika: Hutekeleza maswali au kuchunguza sehemu ya nyuma. Sahihi lakini ghali mno kwa uchujaji wa ombi la wakati halisi (mfano, Hartig & Pérez, 2018).
• Uchambuzi wa Kusimama Uliopo: Mara nyingi ni rahisi (mfano, kuhesabu nodi za swala). Hazizingatii mikataba ya kawaida ya GraphQL kama vile ukubwa wa orodha, hoja za swala, na aina za kiolesura/muungano, na kusababisha makadirio ya kupita kiasi na ya chini sana (mfano, maktaba za Ugumu wa GraphQL).

Kazi hii inajielezea kama ya kwanza kutoa uchambuzi wa kusimama unaothibitika kuwa sahihi ambao ni mstari katika ugumu na unaoweza kusanidiwa kulingana na mikataba ya kimfumo ya ulimwengu halisi.

3. Urasimishaji wa Maana ya GraphQL

Msingi wa uchambuzi ni urasimishaji mpya, madhubuti wa maana ya utekelezaji wa GraphQL. Mfano huu rasmi unabainisha kwa usahihi:

• Muundo wa maswali na miundo.
• Uamuzi wa sehemu, ikiwa ni pamoja na vitu vilivyojikita na orodha.
• Athari ya hoja za swala (mfano, `first`, `limit`) kwenye ukubwa wa matokeo.

Urasimishaji huu unapita zaidi ya maelezo ya GraphQL, na kuwezesha hoja ya hisabati kuhusu njia za utekelezaji wa swala na gharama zake zinazohusiana. Inachukulia muundo wa GraphQL kama grafu inayoelekezwa ya aina, ambapo sehemu ni kingo.

4. Vipimo vya Ugumu wa Swala la GraphQL

Karatasi hii inabainisha vipimo viwili vikuu vya gharama, vinavyoakisi wasiwasi tofauti wa wadau:

1. Gharama ya Seva ($C_s$): Inaiga kazi inayofanywa na vitendakazi vya kutatua. Ni kitendakazi cha kina, upana, na ukubwa wa orodha uliokadiriwa. Kwa kurasimishwa, inaweza kuonyeshwa kama jumla ya njia za swala: $C_s(Q) = \sum_{p \in Paths(Q)} \prod_{f \in p} weight(f)$, ambapo $weight(f)$ inakadiria kadinali ya sehemu $f$.
2. Ukubwa wa Majibu ($C_r$): Inaiga kiasi cha data katika majibu ya JSON, na kuathiri moja kwa moja uhamishaji wa mtandao. Inahusiana kwa karibu na idadi ya nodi katika mti wa majibu.

Vipimo hivi vimewekwa vigezo na usanidi rahisi unaotolewa na msanidi programu wa API (mfano, ukubwa wa orodha chaguomsingi = 10, kina kikubwa = 7).

5. Uchambuzi wa Gharama wa Kusimama wa Wakati Mstari

Mchango wa kiufundi msingi ni algoriti inayokokotoa kikomo cha juu cha $C_s$ na $C_r$ katika wakati na nafasi ya O(n), ambapo n ni ukubwa wa hati ya swala (nodi za AST).

Muhtasari wa Algoriti:

1. Kutenganisha na Kuthibitisha: Swala linatenganishwa kuwa AST na kuthibitishwa dhidi ya muundo.
2. Kuweka Maelezo ya Ziada AST: Kila nodi katika AST huwekewa maelezo ya ziada ya vigezo vya gharama kulingana na aina yake (kitu, orodha, skala) na uzito uliosanidiwa.
3. Kueneza Gharama: Uvumbuzi mmoja wa chini-hadi-juu hueneza makadirio ya gharama kutoka nodi za majani hadi mzizi, kutumia kuzidisha kwa orodha zilizojikita na jumla kwa sehemu za ndugu.
4. Kutoa Kikomo: Maelezo ya ziada ya nodi ya mzizi yana kikomo cha juu cha mwisho cha gharama.

Uchambuzi unashughulikia kwa usahihi vipengele vya GraphQL kama vile vipande, vigezo, na hoja za ndani, na kuziunganisha katika kokoto la gharama.

6. Tathmini na Matokeo

Uchambuzi ulitathminiwa kwenye mkusanyiko mpya wa jozi 10,000 za swala-majibu halisi kutoka kwa API mbili za kibiashara za GraphQL (GitHub na API ya biashara ya faragha).

Ufasiri wa Chati (Dhana): Picha ya mtawanyiko ingeonyesha uhusiano mzuri, chanya wa mstari kati ya Kikomo cha Juu Kilichokokotolewa (mhimili-x) na Ukubwa/Wakati Halisi wa Majibu (mhimili-y) kwa njia iliyopendekezwa, na pointi zilizokusanyika karibu na mstari wa y=x. Pointi za njia rahisi zingetawanyika sana, mbali na mstari huu.

7. Mfano wa Mfumo wa Uchambuzi

Hali: API ya blogu yenye swala la kupata machapisho na maoni yake.

Sanidi ya Muundo:

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! }

Swala:

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

Kokoto la Gharama (Kwa Mkono):

• Ukubwa wa orodha ya mzizi `posts`: 2 (kutoka hoja ya `limit`).
• Kwa kila `Post`, ukubwa wa orodha iliyojikita `comments`: 3.
• Kikomo cha Juu cha Gharama ya Seva ($C_s$): $2 \times (1_{title} + 3 \times 1_{text}) = 2 \times 4 = 8$ wito wa kutatua.
• Kikomo cha Juu cha Ukubwa wa Majibu ($C_r$): $2_{posts} \times (1_{title} + 3_{comments}) = 8$ vitu vya JSON.

Uchambuzi huvumbua swala mara moja, kutumia kanuni hizi za kuzidisha, na kufikia kikomo cha 8.

8. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo

Uchambuzi wa gharama wa kimisingi unafungua njia kadhaa:

• Kudhibiti Kiwango kinachobadilika na Bei: Hamia kutoka kwa mifumo ya bei inayotegemea hesabu ya ombi hadi mifumo ya bei inayotegemea gharama (kama AWS CloudWatch Logs Insights), ambapo wateja hulipa kwa ugumu wa kokoto, sio wito wa API pekee.
• Uboreshaji wa Swala na Upangaji: Unganisha na waupangaji wa swala la hifadhidata (mfano, PostgreSQL, MongoDB) kwa GraphQL, sawa na jinsi wauboreshaji wa SQL wanavyotumia makadirio ya gharama, kama ilivyochunguzwa katika miradi kama Hasura.
• Muundo wa Muundo Unaotabiri: Zana za kukagua miundo ya GraphQL wakati wa ukuzaji kwa udhaifu wa DoS, kupendekeza mipaka ya kurasa au vizuizi vya kina, sawa na kanuni za ESLint kwa usalama.
• Uchambuzi wa Gharama wa GraphQL Iliyounganishwa: Panua mfano ili kukadiria gharama katika usanifu uliounganishwa (Apollo Federation), ambapo maswali yanachukua grafu nyingi ndogo, changamoto kubwa iliyobainishwa na timu ya uhandisi ya Apollo.
• Ujumuishaji wa Kujifunza kwa Mashine: Tumia data ya kihistoria ya swala/majibu ili kujifunza na kuboresha vigezo vya `weight` kwa sehemu moja kwa moja, kuhama kutoka kwa usanidi wa kusimama hadi mifumo ya gharama inayobadilika, inayoendeshwa na data.

9. Marejeo

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. Uchambuzi wa Mtaalamu na Ukosoaji