Jaké jsou nejlepší praktiky pro cachování výsledků v GraphQL?

Cachování v GraphQL může fakt hodně pomoct s výkonem. Základ je mít nějaký caching mechanismus, třeba Redis nebo Memcached, ať už na serveru, nebo i na klientské straně. Pro HTTP dotazy se dá použít standardní caching hlavičky jako Cache-Control, ale to funguje spíš pro statické odpovědi.

Pokud chceš cachovat na úrovni dotazů, tak je dobrý používat knihovny jako Apollo Client, který má vestavěný caching a umí to docela inteligentně spravovat. Fragmenty můžou hrát roli ve cachování – pokud je fragment stejný pro víc dotazů, můžeš ho využít víckrát a tím šetřit prostor v cache.

Co se týče invalidace cache, to je trochu oříšek. Můžeš nastavit expiraci, ale pokud se data mění často, pak bych doporučil spíš používat nějaké webhooky nebo subscriptions, které ti pomůžou invalidovat cache hned poté, co se data změní.

A jak dlouho uchovávat výsledky? To záleží na typu dat – u statických dat můžeš mít delší expiraci, ale u často se měnících dat to chce kratší dobu. Celkově to chce experimentovat a sledovat výkon. Takže to shrnu – zaměř se na správný caching mechanismus, přemýšlej o fragmentách a buď obezřetný ohledně invalidace.

Cachování v GraphQL může fakt dost pomoct s výkonem a snížením zátěže na servery. Základní tipy jsou: používej HTTP caching na úrovni odpovědí, to funguje docela dobře. Můžeš se podívat na caching knihovny jako Apollo Client, který má vestavěné cache mechanismy. Důležitý je, jak dlouho máš data v cache – většinou se doporučuje mírně delší doba pro data, co se nemění, třeba hodinu nebo dvě, ale záleží na tom, jak často se ti mění. Invalidace cache je pak tricky; buď to řešit ručně, když víš, že se něco změnilo, nebo použít TTL (time-to-live) pro automatické vypršení.

Co se dotazů týče, lepší je cachovat na úrovni celého dotazu než fragmentů, protože fragmenty můžou být v různých kontextech a to ti může zkomplikovat situaci. Pokud máš data, co se mění hodně (třeba uživatelské profily), tak tam bych doporučil kratší cachovací intervaly a možná i nějaký mechanismus pro ruční invalidaci.

Každopádně začni jednoduše a pak to ladit podle toho, jaká data a jak často se mění.

Cachování v GraphQL je fakt klíčový pro výkon, ale jak na to? Můžeš použít různé techniky, jako je HTTP caching, což je vlastně standardní způsob. Tohle by mohlo fungovat na úrovni celých odpovědí, ale jak říkáš, důležité je i cachování na úrovni jednotlivých dotazů. Záleží na tom, jak moc se ty data mění.

Často se doporučuje používat knihovny jako Apollo Client, který má vestavěné mechanismy pro cachování a invalidaci cache. Tady můžeš specifikovat, jak dlouho se mají výsledky uchovávat a jak reagovat na změny dat. V praxi to můžeš nastavit třeba na pár minut a pak invalidovat cache při události, kdy se data změní.

Pokud jde o fragmenty, tak se můžeš zamyslet nad tím, jestli nepoužívat fragmenty pro cachování menších částí dat. To ti dovolí lépe spravovat cache a třeba znovu použít už cached data pro různé dotazy. Když se ale data mění často, je lepší mít nějakou logiku pro invalidaci cache – to můžeš třeba udělat přes subscription nebo nějaký webhook.

V každém případě to chce testovat a sledovat co funguje nejlíp pro tvůj konkrétní případ. Takže klidně experimentuj!