最近，我负责维护一个使用graphql的api，随着用户数量的增加，api的响应速度逐渐变慢。分析后发现，许多用户都在重复发送相同的查询，导致服务器在解析和验证这些查询上浪费了大量资源。虽然我的解析器函数本身效率很高，但graphql本身的解析和验证过程却成为了瓶颈。为了解决这个问题，我尝试了多种方法，最终找到了infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries这个库。
这个库的核心思想是缓存已验证的GraphQL查询。通过缓存，服务器可以避免重复进行解析和验证，从而显著减少服务器负载并提升响应速度。 这就像在数据库中使用缓存一样，可以极大地提升效率。
首先，你需要一个实现了PsrSimpleCacheCacheInterface的缓存实现。你可以选择redis、memcached或者其他符合 PSR-16 标准的缓存系统。我个人使用了redis，因为它提供了高性能和可靠性。 (当然，你也可以选择其他更简单的本地缓存方案，以满足你的需求)
接下来，使用composer安装这个库：
composer require infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries
安装完成后，你需要将PersistedQueriesModule注册到你的Graphpinator实例中：
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$cacheImpl = new YourCacheImplementation(); // 替换成你的缓存实现$persistModule = new GraphpinatorPersistedQueriesModulePersistedQueriesModule($schema, $cacheImpl);$graphpinator = new GraphpinatorGraphpinator( $schema, $catchExceptions, new GraphpinatorModuleModuleSet([$persistModule, /<em> possibly other modules </em>/]), $logger,);
就这么简单！现在，你的Graphpinator实例已经可以缓存查询了。 第一次请求一个查询时，它会被解析、验证并存储到缓存中；后续的相同查询将直接从缓存中读取，从而避免重复处理。
官方提供的基准测试显示，该库可以将GraphQL的开销减少大约80%。在我的实际应用中，API的响应速度得到了显著提升，服务器负载也明显降低。 这使得我的API能够更好地应对日益增长的用户流量。
总而言之，infinityloop-dev/graphpinator-persisted-queries是一个非常高效的库，可以轻松地集成到你的Graphpinator项目中，显著提升GraphQL API的性能。如果你正在寻找一种优化GraphQL性能的方法，强烈推荐你尝试一下这个库。 当然，学习Composer的使用可以帮助你更好地管理和使用PHP项目中的各种依赖库，你可以参考这个Composer在线学习地址：学习地址来了解更多信息。
