ABP VNext + GraphQL Federation：跨微服務聯合 Schema 分層 🚀

在微服務架構下，服務之間往往需要相互通信，而 GraphQL Federation 提供了一個有效的解決方案，幫助我們將多個微服務的 GraphQL API 聚合成一個統一的入口。在這篇文章中，我們將展示如何使用 ABP VNext 和 GraphQL Federation 實現跨微服務聯合 Schema 分層，從而解耦服務，提高可維護性和擴展性。

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1. 引言 ?

TL;DR

• 基于 HotChocolate Federation，將多個 ABP 微服務的 GraphQL API 組合成統一入口 🌐
• 服務間通過跨服務 Schema 聯合，避免緊耦合與多端 API 重復 🚀
• 演示如何在多服務架構中，使用 @key 和 @external 實現跨服務查詢和擴展 🔗
• 解決微服務之間數據傳遞問題，支持服務解耦與動態擴展 🌱

在微服務架構中，前端往往需要從多個微服務獲取數據，這導致了前端需要處理多個 API 請求并進行復雜的聚合。而 GraphQL Federation 為這一問題提供了解決方案。通過 GraphQL Federation，我們可以將多個微服務的 GraphQL API 聚合成一個統一的入口，從而簡化前端的請求和聚合邏輯，同時保持微服務的解耦和獨立性。

2. 環境與依賴 ??

在開始之前，我們需要配置一些基本環境和依賴項：

🛠? 平臺版本

• .NET 7/8
• ABP VNext 7.x/8.x

🔗 NuGet 包

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

🔧 可選組件

• Redis：用于共享緩存或跨服務會話管理（可選）。

3. GraphQL Federation 基礎 🔎

3.1 什么是 GraphQL Federation?

GraphQL Federation 是一種通過跨服務聯合模式，將多個 GraphQL 服務組合成統一的 API 圖。每個微服務負責自己的部分 Schema，它們通過指定的標注如 @key 和 @external 來共享和擴展數據，從而實現跨服務的數據查詢。

• @key：用于標識聯合查詢的主字段。
• @external：用于引用其他服務的數據字段。

3.2 典型服務場景 🏗?

假設我們有三個微服務：訂單服務、客戶服務、產品服務。在這些服務中，我們需要聯合查詢客戶和產品信息，同時確保各個服務之間保持獨立。

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4. 配置 ABP 服務的 GraphQL Schema 🔧

4.1 啟用 GraphQL

首先，我們需要在 ABP 模塊中配置 GraphQL 服務，并啟用 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 定義 @key 和 @external

在微服務的 GraphQL Schema 中，我們使用 @key 和 @external 來定義跨服務的數據聯合。

4.2.1 定義 @key（聯合查詢主字段）

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

4.2.2 定義 @external（跨服務引用）

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

4.3 微服務的 Query 類型定義

對于每個微服務，我們都需要定義相應的 Query 類型。以下是 訂單服務 的 Query 類型定義：

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 聯合查詢與服務解耦 🔄

5.1 跨微服務查詢

通過 GraphQL Federation，我們可以在多個微服務之間進行聯合查詢。以下是一個聯合查詢的例子，查詢來自 客戶服務 和 產品服務 的數據：

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

5.2 實現分布式查詢與聯接

我們可以在 GraphQL 層將來自不同服務的數據進行聯合查詢。例如，將 訂單信息 和 產品信息 聯接，跨多個服務聚合數據。

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

5.3 示例查詢

以下是查詢多個微服務數據的完整示例：

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

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6. 微服務間數據擴展與版本控制 🔧

6.1 擴展類型

為了實現跨服務的數據擴展，我們可以通過 @extend 裝飾器在不同服務間進行數據擴展。例如，擴展 產品服務 以獲取 客戶信息：

[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

隨著服務的發展，我們可能需要擴展和版本化 GraphQL Schema。每個微服務都可以獨立演進其 Schema，保持與其他服務的兼容性。

Schema 合并與版本控制

每個微服務獨立演進 GraphQL Schema，保持與其他服務的兼容性。服務的版本可以通過 @key 和 @external 標記的字段實現向后兼容。對于新版本服務，前后端可以通過合并新 Schema 來擴展功能。

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

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7. 安全性與權限管理 🔐

7.1 服務級授權

通過 GraphQL 中的 @auth 裝飾器管理每個字段或查詢的權限控制。結合 ABP 的多租戶授權管理，使用 ABP 的權限和角色系統控制跨服務查詢權限。

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

7.2 API 網關與流量控制

使用 Ocelot 或 YARP 配合 ABP 實現微服務層的統一授權、認證和流量控制。

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

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8. Kibana 監控與性能優化 📊

8.1 結合 Elastic APM

我們可以通過集成 Elastic APM 監控跨服務的 GraphQL 查詢，采集服務性能數據，監控每個 GraphQL 查詢的響應時間、吞吐量和錯誤率。

詳細可參見我的另一篇技術博客：ABP VNext + Elastic APM：微服務性能監控

8.2 性能優化

通過分析服務的性能數據，優化查詢響應時間和吞吐量，確保系統的高性能和高可用。

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

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9. 實踐演示 🎯

9.1 準備項目

用 ABP CLI（或 dotnet CLI + ABP 模板）創建 4 個項目：

# 安裝 ABP CLI
dotnet tool install Volo.Abp.Cli -g# 創建微服務模板
abp new CustomerService -t app -u none --tiered
abp new ProductService  -t app -u none --tiered
abp new OrderService    -t app -u none --tiered# 創建 Gateway 項目，用作 Federation 聚合層
abp new ApiGateway      -t app -u none --tiered

目錄結構示例：

/solutions/CustomerService/ProductService/OrderService/ApiGateway

9.2 啟動微服務

在各服務的 appsettings.json 中，按需開啟 Elastic APM：

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

然后分別在 5001、5002、5003 端口啟動：

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，像這樣注冊子圖：

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 可以包含跨圖的擴展定義：

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 執行聯合查詢

啟動 Gateway（默認 http://localhost:5000/graphql），打開 GraphQL Playground，運行：

query {customer(id: 1) {idnameorders {      # 這里 orders 來自 OrderService 的擴展idtotal}}product(id: 2) {idnamecustomer {    # 來自 ProductService -> CustomerService 的擴展name}}
}

9.5 Kibana & Elastic APM 監控

1. 在 Elasticsearch/Kibana 中創建 APM 應用，監聽 CustomerService、ProductService、OrderService、ApiGateway 服務。
2. 在 Kibana APM 界面查看分布式 Trace，過濾 URI 包含 /graphql 的請求。
3. 分析每次聯合查詢中各服務的響應時間和錯誤率，并根據查詢熱度添加 Redis DataLoader 或緩存。

9.6 性能優化建議

• 分頁/過濾：對 .GetOrders() 添加分頁參數，避免一次性拉取全部數據。
• DataLoader：在 GraphQL Resolver 中使用 DataLoader 批量加載跨服務數據，減少子請求數量。
• 緩存：對高頻查詢結果在 Redis 中緩存，并結合 APM 監控命中率。
• 熔斷/重試：使用 Polly 實現服務間 HTTP 調用的熔斷和重試，提升可用性。

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