Jak řešit chyby při asynchronní validaci v GraphQL?

Když jde o asynchronní validaci v GraphQL, je dobrý nápad mít nějaký error handler, který ti pomůže s chybama. Můžeš použít middleware, co zachytí chyby a vrátí jasné zprávy zpátky uživatelům. Typicky bys měl poslat odpověď, kde bude jasně napsáno, co bylo špatně – třeba špatný formát nebo chybějící data, místo nějakých technických hlášení, co nikdo nepochopí.

Co se týče logování, můžeš implementovat logger, co ti zapíše všechny chyby s detaily o tom, co se stalo. Tím pak můžeš snadno diagnostikovat problém.

Front-end validace je fajn na rychlé záchycení základních chyb, ale nikdy bys neměl spoléhat jen na ni. Backend musí mít vždycky svou vlastní validaci, protože uživatelé občas pošlou fakt divná data.

Důležité je udělat si nějakou logiku pro asynchronní volání a validaci – třeba použít promisy nebo async/await tak, aby ti to při každém volání ověřilo data předtím, než uděláš nějakou akci. Tak se vyhneš mnoha problémům s neočekávanými vstupy.

Při řešení chyb s asynchronní validací v GraphQL bych doporučil zaměřit se na víceúrovňovou validaci. Základem je mít dobrou front-end validaci, která ti pomůže odchytit většinu problémů ještě před odesláním na server. Nicméně, nikdy se nezapomeň na serverovou validaci, protože uživatelé dokážou vždy poslat něco nečekaného. Co se týče chyb, můžeš použít middleware pro centralizované zpracování chyb. To ti umožní mít jednotný formát chybových zpráv a snadněji je logovat. Můžeš třeba logovat všechny chyby do souboru nebo do nějakého monitorovacího nástroje, to ti hodně usnadní diagnostiku.

Odpověď serveru by měla být jasná a strukturovaná, aby uživatel věděl, co je špatně a jak to opravit. Například můžeš vrátit kód chyby spolu s popisem problému a případně i s doporučením, co udělat dál. Pokud jde o špatně formátovaná data, snaž se být co nejvíc konkrétní ve svých zprávách.

Kombinace asynchronních volání s validací by měla být udělaná tak, aby jsi měl asynchronní funkce, které ověřují data hned po jejich přijetí nebo před jejich uložením do databáze. Tím se vyhneš neočekávaným výsledkům a zlepšíš uživatelský zážitek. V podstatě je to o tom mít víc vrstev ochrany a dobře strukturované zprávy pro uživatele.

Když se zabýváš asynchronní validací v GraphQL, nejlepší je mít jasně definovaný systém chyb. Můžeš začít tím, že si vytvoříš nějaký middleware, který zachytí chyby během validace a pak je zpracuje na centrálním místě. Tím pádem se vyhneš nejasným chybám a uživatelé dostanou konkrétní zprávy, co je špatně. K logování chyb bych doporučil používat nějaké knihovny jako Winston nebo podobné, abys měl přehled o tom, co se děje na serveru. Když narazíš na špatně formátovaná data od uživatelů, tak je dobrý posílat jasné chybové kódy a zprávy zpátky, aby věděli, co opravit. Front-end validace je fajn pro prvotní filtraci dat, ale nikdy bys neměl spoléhat jen na ni – backend by měl vždy ověřit data znovu. Klíčové věci jsou správně nastavené asynchronní volání a použití promes pro validaci před tím, než pošleš data na server. Sice to dá víc práce, ale nakonec ti to ušetří spoustu problémů.