Библиотека Go-разработчика | Golang: “⭐️ Батчинг и кэш без лишнего кода Когда пишете GraphQL API на Go, рано…”

⭐️ Батчинг и кэш без лишнего кода

Когда пишете GraphQL API на Go, рано или поздно сталкиваетесь с проблемой N+1. Резолвер запрашивает пользователя для каждого поста отдельно — и вместо одного запроса к базе получаете сотню. graph-gophers/dataloader решает именно это.

Что делает библиотека

Она собирает отдельные запросы в батч и выполняет их одним вызовом. Параллельно кэширует результаты на время жизни загрузчика. Это реализация Facebook DataLoader для Go, с поддержкой дженериков начиная с v7.

Как это работает

Вы описываете одну батч-функцию, которая принимает список ключей и возвращает список результатов. Загрузчик сам накапливает ключи из параллельных вызовов Load(), вызывает вашу функцию один раз и раздаёт ответы обратно через thunk.
Thunk — это функция, которую возвращает Load(). Она блокирует выполнение до тех пор, пока батч не завершится, и отдаёт значение или ошибку.

Пример использования

Допустим, нужно загружать пользователей по ID. Без батчинга каждый резолвер делает свой запрос. С dataloader все запросы в рамках одного окна объединяются:

batchFn := func(ctx context.Context, ids []int) []*dataloader.Result[*User] {
    users := fetchUsersByIDs(ctx, ids) // один запрос к БД
    results := make([]*dataloader.Result[*User], len(ids))
    for i, id := range ids {
        results[i] = &dataloader.Result[*User]{Data: users[id]}
    }
    return results
}

loader := dataloader.NewBatchedLoader(batchFn)

// вызывается из разных горутин или резолверов
thunk := loader.Load(ctx, 42)
user, err := thunk()

Все вызовы Load() в одном временном окне попадут в один батч — fetchUsersByIDs выполнится один раз.

По умолчанию используется встроенный in-memory кэш. Он рассчитан на короткий цикл жизни — один HTTP-запрос. Если кэш не нужен совсем, есть NoCache:

loader := dataloader.NewBatchedLoader(batchFn, dataloader.WithCache(&dataloader.NoCache[int, *User]{}))

Можно передать свою реализацию интерфейса Cache, например, на основе Redis.

Если вы пишете GraphQL-сервер на Go и у вас есть резолверы, которые загружают связанные сущности — библиотека избавит от N+1 без ручного переписывания логики. Работает и без GraphQL: подходит для любых сценариев, где нужно объединять параллельные запросы за данными.

➡️ Репозиторий

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека Go-разработчика

#GoToProduction