ABP VNext + GraphQL Federation：跨微服务联合 Schema 分层

ABP VNext + GraphQL Federation：跨微服务联合 Schema 分层 🚀

在微服务架构下，服务之间往往需要相互通信，而 GraphQL Federation 提供了一个有效的解决方案，帮助我们将多个微服务的 GraphQL API 聚合成一个统一的入口。在这篇文章中，我们将展示如何使用 ABP VNext 和 GraphQL Federation 实现跨微服务联合 Schema 分层，从而解耦服务，提高可维护性和扩展性。

---

---

1. 引言 ✨

TL;DR

• 基于 HotChocolate Federation，将多个 ABP 微服务的 GraphQL API 组合成统一入口 🌐
• 服务间通过跨服务 Schema 联合，避免紧耦合与多端 API 重复 🚀
• 演示如何在多服务架构中，使用 @key 和 @external 实现跨服务查询和扩展 🔗
• 解决微服务之间数据传递问题，支持服务解耦与动态扩展 🌱

在微服务架构中，前端往往需要从多个微服务获取数据，这导致了前端需要处理多个 API 请求并进行复杂的聚合。而 GraphQL Federation 为这一问题提供了解决方案。通过 GraphQL Federation，我们可以将多个微服务的 GraphQL API 聚合成一个统一的入口，从而简化前端的请求和聚合逻辑，同时保持微服务的解耦和独立性。

2. 环境与依赖 ⚙️

在开始之前，我们需要配置一些基本环境和依赖项：

🛠️ 平台版本

• .NET 7/8
• ABP VNext 7.x/8.x

🔗 NuGet 包

• HotChocolate.AspNetCore
• HotChocolate.AspNetCore.Federation
• Volo.Abp.AspNetCore.Mvc（ABP WebAPI 集成）

🔧 可选组件

• Redis：用于共享缓存或跨服务会话管理（可选）。

3. GraphQL Federation 基础 🔎

3.1 什么是 GraphQL Federation?

GraphQL Federation 是一种通过跨服务联合模式，将多个 GraphQL 服务组合成统一的 API 图。每个微服务负责自己的部分 Schema，它们通过指定的标注如 @key 和 @external 来共享和扩展数据，从而实现跨服务的数据查询。

• @key：用于标识联合查询的主字段。
• @external：用于引用其他服务的数据字段。

3.2 典型服务场景 🏗️

假设我们有三个微服务：订单服务、客户服务、产品服务。在这些服务中，我们需要联合查询客户和产品信息，同时确保各个服务之间保持独立。

---

4. 配置 ABP 服务的 GraphQL Schema 🔧

4.1 启用 GraphQL

首先，我们需要在 ABP 模块中配置 GraphQL 服务，并启用 Federation 特性。以下是如何在 Startup.cs 中配置 GraphQL：

public class MyModule : AbpModule
{public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext context){context.Services.AddGraphQLServer().AddQueryType<Query>().AddMutationType<Mutation>().AddFederation();  // 使能 Federation 特性}
}

4.2 定义 @key 和 @external

在微服务的 GraphQL Schema 中，我们使用 @key 和 @external 来定义跨服务的数据联合。

4.2.1 定义 @key（联合查询主字段）

[Key("id")]
public class Customer
{public int Id { get; set; }public string Name { get; set; }
}

4.2.2 定义 @external（跨服务引用）

public class Product
{public int Id { get; set; }[External] public int CustomerId { get; set; }  // 来自于 Customer 服务
}

4.3 微服务的 Query 类型定义

对于每个微服务，我们都需要定义相应的 Query 类型。以下是 订单服务 的 Query 类型定义：

4.3.1 Order Service Schema

public class Query
{private readonly IOrderRepository _orderRepository;public Query(IOrderRepository orderRepository){_orderRepository = orderRepository;}public IQueryable<Order> GetOrders() => _orderRepository.AsQueryable();
}

5. GraphQL 联合查询与服务解耦 🔄

5.1 跨微服务查询

通过 GraphQL Federation，我们可以在多个微服务之间进行联合查询。以下是一个联合查询的例子，查询来自 客户服务 和 产品服务 的数据：

query {customer(id: 1) {idname}product(id: 2) {idnamecustomerId}
}

5.2 实现分布式查询与联接

我们可以在 GraphQL 层将来自不同服务的数据进行联合查询。例如，将 订单信息 和 产品信息 联接，跨多个服务聚合数据。

query {order(id: 1) {idcustomerIdproductId}product(id: 1) {nameprice}
}

5.3 示例查询

以下是查询多个微服务数据的完整示例：

query {customer(id: "1") {nameemail}product(id: "1001") {namedescription}
}

---

6. 微服务间数据扩展与版本控制 🔧

6.1 扩展类型

为了实现跨服务的数据扩展，我们可以通过 @extend 装饰器在不同服务间进行数据扩展。例如，扩展 产品服务 以获取 客户信息：

[ExtendObjectType("Product")]
public class ProductCustomerExtension
{private readonly ICustomerRepository _customerRepository;public ProductCustomerExtension(ICustomerRepository customerRepository){_customerRepository = customerRepository;}public Customer Customer([Parent] Product product) => _customerRepository.GetById(product.CustomerId);
}

6.2 版本管理

随着服务的发展，我们可能需要扩展和版本化 GraphQL Schema。每个微服务都可以独立演进其 Schema，保持与其他服务的兼容性。

Schema 合并与版本控制

每个微服务独立演进 GraphQL Schema，保持与其他服务的兼容性。服务的版本可以通过 @key 和 @external 标记的字段实现向后兼容。对于新版本服务，前后端可以通过合并新 Schema 来扩展功能。

extend type Query {newCustomer(id: Int!): Customer
}

---

7. 安全性与权限管理 🔐

7.1 服务级授权

通过 GraphQL 中的 @auth 装饰器管理每个字段或查询的权限控制。结合 ABP 的多租户授权管理，使用 ABP 的权限和角色系统控制跨服务查询权限。

type Query {@auth(roles: ["admin"])getUser(id: ID!): User
}

7.2 API 网关与流量控制

使用 Ocelot 或 YARP 配合 ABP 实现微服务层的统一授权、认证和流量控制。

{"ReRoutes": [{"UpstreamPathTemplate": "/api/order/**","DownstreamPathTemplate": "/order/**","UpstreamHttpMethod": [ "GET", "POST" ]}]
}

---

8. Kibana 监控与性能优化 📊

8.1 结合 Elastic APM

我们可以通过集成 Elastic APM 监控跨服务的 GraphQL 查询，采集服务性能数据，监控每个 GraphQL 查询的响应时间、吞吐量和错误率。

详细可参见我的另一篇技术博客：ABP VNext + Elastic APM：微服务性能监控

8.2 性能优化

通过分析服务的性能数据，优化查询响应时间和吞吐量，确保系统的高性能和高可用。

{"metrics": {"responseTime": 100,"throughput": 5000,"errorRate": 0.02}
}

---

9. 实践演示 🎯

9.1 准备项目

用 ABP CLI（或 dotnet CLI + ABP 模板）创建 4 个项目：

# 安装 ABP CLI
dotnet tool install Volo.Abp.Cli -g# 创建微服务模板
abp new CustomerService -t app -u none --tiered
abp new ProductService  -t app -u none --tiered
abp new OrderService    -t app -u none --tiered# 创建 Gateway 项目，用作 Federation 聚合层
abp new ApiGateway      -t app -u none --tiered

目录结构示例：

/solutions/CustomerService/ProductService/OrderService/ApiGateway

9.2 启动微服务

在各服务的 appsettings.json 中，按需开启 Elastic APM：

// CustomerService/appsettings.json
{"ElasticApm": {"ServerUrls": "http://localhost:8200","ServiceName": "CustomerService","Environment": "dev"}
}

然后分别在 5001、5002、5003 端口启动：

cd CustomerService && dotnet run --urls "http://localhost:5001"
cd ProductService  && dotnet run --urls "http://localhost:5002"
cd OrderService    && dotnet run --urls "http://localhost:5003"

9.3 在 Gateway 中配置 Federation

在 ApiGateway 的 Startup.cs 中，像这样注册子图：

public class ApiGatewayModule : AbpModule
{public override void ConfigureServices(ServiceConfigurationContext context){context.Services.AddGraphQLServer().AddRemoteSchema("customer", c => c.Http("http://localhost:5001/graphql")).AddRemoteSchema("product",  c => c.Http("http://localhost:5002/graphql")).AddRemoteSchema("order",    c => c.Http("http://localhost:5003/graphql")).AddTypeExtensionsFromFile("./SchemaExtensions.graphql").AddApolloFederation();}
}

SchemaExtensions.graphql 可以包含跨图的扩展定义：

extend type Query {customer(id: Int!): Customer   @delegate(schema: "customer", path: "customerById(id: $id)")product(id: Int!): Product     @delegate(schema: "product",  path: "productById(id: $id)")
}

9.4 执行联合查询

启动 Gateway（默认 http://localhost:5000/graphql），打开 GraphQL Playground，运行：

query {customer(id: 1) {idnameorders {      # 这里 orders 来自 OrderService 的扩展idtotal}}product(id: 2) {idnamecustomer {    # 来自 ProductService -> CustomerService 的扩展name}}
}

9.5 Kibana & Elastic APM 监控

1. 在 Elasticsearch/Kibana 中创建 APM 应用，监听 CustomerService、ProductService、OrderService、ApiGateway 服务。
2. 在 Kibana APM 界面查看分布式 Trace，过滤 URI 包含 /graphql 的请求。
3. 分析每次联合查询中各服务的响应时间和错误率，并根据查询热度添加 Redis DataLoader 或缓存。

9.6 性能优化建议

• 分页/过滤：对 .GetOrders() 添加分页参数，避免一次性拉取全部数据。
• DataLoader：在 GraphQL Resolver 中使用 DataLoader 批量加载跨服务数据，减少子请求数量。
• 缓存：对高频查询结果在 Redis 中缓存，并结合 APM 监控命中率。
• 熔断/重试：使用 Polly 实现服务间 HTTP 调用的熔断和重试，提升可用性。

---