Jak na cacheování odpovědí z GraphQL dotazů?

Když mluvíš o cacheování GraphQL, tak je pár způsobů, jak to udělat. Dobrý start je používat Apollo Client, ten má vestavěnou cache, co funguje dost dobře. Můžeš si nastavovat různé strategie, třeba cache-first nebo network-only. U těch dynamických dat bys měl být opatrný s TTL, ale pokud víš, že se něco mění často, tak možná zkrátit dobu platnosti nebo to prostě občas refreshnout.

Doporučuji mít centrální cache a pak dodatečně cachovat jednotlivé dotazy na serveru. Takže když máš nějaké často používané dotazy, můžeš je uložit přímo na serveru, aby se šetřil výkon. Problémy s neaktuálními daty můžeš řešit tím, že budeš sledovat změny na serveru a invalidovat cache podle potřeby.

Pokud jde o Apollo Client, stačí si nastavit InMemoryCache, což ti umožní snadno řídit, co a jak je cachováno. Můžeš taky použít fragmenty a optimalizovat tak načítání dat ještě víc. Dobré je taky sledovat data a případně je refrešovat, když dojde k nějaké změně na backendu.

Takže shrnutí - centrální cache na serveru + Apollo Client na klientovi s dobrým nastavením to dost zefektivní.

Když jde o cacheování GraphQL dotazů, tak je to fakt důležitý téma, pokud chceš zrychlit aplikaci a snížit zátěž serveru. Můžeš začít s cachováním na úrovni klienta pomocí Apollo Client, což umí už dost věcí. Apollo má vestavěný in-memory cache, což ti umožní mít rychlé odpovědi bez nutnosti pokaždé volat server.

Je dobrý si nastavit TTL pro query, ale musíš to pečlivě zvážit – pokud máš data, který se mění často, třeba uživatelský profily nebo cenovky, tak moc dlouhý TTL může způsobit, že uživatel nebude mít aktuální info. Možná zkusit kombinaci krátkých TTL a načítání dat na pozadí.

Taky se vyplatí mít nějaký centralizovaný místo pro cache a pak třeba udělat invalidaci cache podle událostí – když se něco změní na serveru, tak to invalidateš. Jinak můžeš zkusit i server-side cache jako Redis pro snížení latence.

Nezapomeň na fragmenty a normalizaci dat v Apollo – to ti může hodně usnadnit práci s cache a udržet data aktuální. Rozdělení cache podle typů dotazů není špatný nápad, ale centrální cache většinou funguje lépe. Takže to chce najít rovnováhu mezi rychlostí a aktuálností dat.

Pokud chceš efektivně cacheovat odpovědi z GraphQL, tak je dobrý začít na úrovni serveru a klienta. Na serverové straně můžeš použít nějaký caching mechanismus jako Redis nebo Memcached, což ti pomůže snížit zátěž na databázi. Můžeš si nastavit TTL podle toho, jak moc jsou tvoje data dynamická – pokud se moc nezmění, tak to funguje dobře. Ale dávej pozor na to, aby ses vyhnul stale datům, třeba při aktualizacích můžeš invalidovat cache nebo použít webhooky k invalidaci.

Apollo Client má super možnosti pro cacheování – využívá normální cache a query cache. Můžeš nastavit cache policies, které ti umožní říct, kdy se má dotaz načíst z cache a kdy ze serveru. Taky můžeš nastavit merge function pro objekty, což je fajn pro optimalizaci dat.

Ohledně struktury cache, centrální místo může být lepší pro jednoduchost a přehlednost, ale záleží na tvé aplikaci. Zkus si hrát s různými strategiemi a uvidíš, co ti nejlíp sedne. Klidně experimentuj s fragmenty a normalizací dat v Apollo Clientu, to ti může hodně usnadnit práci.