最近，我負責維護一個使用graphql的api，隨著用戶數量的增加，api的響應速度逐漸變慢。分析后發現，許多用戶都在重復發送相同的查詢，導致服務器在解析和驗證這些查詢上浪費了大量資源。雖然我的解析器函數本身效率很高，但graphql本身的解析和驗證過程卻成為了瓶頸。為了解決這個問題，我嘗試了多種方法，最終找到了infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries這個庫。
這個庫的核心思想是緩存已驗證的GraphQL查詢。通過緩存，服務器可以避免重復進行解析和驗證，從而顯著減少服務器負載并提升響應速度。 這就像在數據庫中使用緩存一樣，可以極大地提升效率。
首先，你需要一個實現了PsrSimpleCacheCacheInterface的緩存實現。你可以選擇redis、memcached或者其他符合 PSR-16 標準的緩存系統。我個人使用了redis，因為它提供了高性能和可靠性。 (當然，你也可以選擇其他更簡單的本地緩存方案，以滿足你的需求)
接下來，使用composer安裝這個庫：
composer require infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries
安裝完成后，你需要將PersistedQueriesModule注冊到你的Graphpinator實例中：
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$cacheImpl = new YourCacheImplementation(); // 替換成你的緩存實現$persistModule = new GraphpinatorPersistedQueriesModulePersistedQueriesModule($schema, $cacheImpl);$graphpinator = new GraphpinatorGraphpinator( $schema, $catchExceptions, new GraphpinatorModuleModuleSet([$persistModule, /<em> possibly other modules </em>/]), $logger,);
就這么簡單！現在，你的Graphpinator實例已經可以緩存查詢了。 第一次請求一個查詢時，它會被解析、驗證并存儲到緩存中；后續的相同查詢將直接從緩存中讀取，從而避免重復處理。
官方提供的基準測試顯示，該庫可以將GraphQL的開銷減少大約80%。在我的實際應用中，API的響應速度得到了顯著提升，服務器負載也明顯降低。 這使得我的API能夠更好地應對日益增長的用戶流量。
總而言之，infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries是一個非常高效的庫，可以輕松地集成到你的Graphpinator項目中，顯著提升GraphQL API的性能。如果你正在尋找一種優化GraphQL性能的方法，強烈推薦你嘗試一下這個庫。 當然，學習Composer的使用可以幫助你更好地管理和使用PHP項目中的各種依賴庫，你可以參考這個Composer在線學習地址：學習地址來了解更多信息。
