SOAP vs REST vs GraphQL vs RPC
Last updated
Last updated
В этой статье мы останемся объективными и обсудим четыре основных стиля API в порядке их появления, сравним их сильные и слабые стороны и выделим сценарии, для которых каждый из них подходит лучше всего.
Четыре основных стиля API в сравнении
Удаленный вызов процедуры (Remote Procedure Call) — это спецификация, которая позволяет удаленно выполнять функцию в другом контексте. RPC расширяет понятие локального вызова процедуры, но помещает его в контекст HTTP API.
Проблематичность первоначального XML-RPC связана со сложностями в обеспечении типов данных для полезных нагрузок XML. Позже API RPC задействовал более конкретную спецификацию JSON-RPC, которая считается более простой альтернативой SOAP. gRPC — последняя версия RPC, разработанная компанией Google в 2015 году. Благодаря подключаемым поддержке балансировки нагрузки, трассировки, проверки работоспособности и аутентификации gRPC хорошо подходит для микросервисов.
Клиент вызывает удаленную процедуру, сериализует параметры и дополнительную информацию в сообщении и отправляет это сообщение на сервер. Получив сообщение, сервер десериализует его содержимое, выполняет запрошенную операцию и отправляет результат обратно клиенту. Стаб сервера и стаб клиента берут на себя сериализацию и десериализацию параметров.
Механизм удаленного вызова процедур
Простота и понятность взаимодействий. RPC использует GET для получения информации и POST для всего остального. Механика взаимодействия между сервером и клиентом сводится к вызову конечной точки и получению ответа.
Легкость добавления функций. Получив новое требование для API, мы можем легко добавить другую конечную точку, выполняющую это требование: 1) написать новую функцию и перебросить ее на конечную точку, и 2) теперь клиент может попасть в эту конечную точку и получить информацию, соответствующую заданному требованию.
Высокая производительность. Легкие полезные нагрузки легко распределяются по сети, обеспечивая высокую производительность, что важно для общих серверов и параллельных вычислений, выполняемых в сетях рабочих станций. RPC способен оптимизировать сетевой уровень и сделать его очень эффективным в ситуации, когда различные сервисы каждый день обмениваются тоннами сообщений.
Плотная связь с базовой системой. Уровень абстракции API способствует его повторному использованию. Чем теснее связанность с базовой системой, тем хуже API подходит для других систем. Тесная связь RPC с базовой системой не позволяет создать уровень абстракции между функциями в системе и внешним API. Отсюда вытекают вопросы относительно безопасности, поскольку детали реализации базовой системы довольно легко просачиваются в API. Плотная связанность RPC создает трудности для требований к масштабируемости и слабо связанных команды. Таким образом, клиент либо беспокоится о возможных побочных эффектах вызова определенной конечной точки, либо пытается выяснить, какую конечную точку следует вызвать, потому что не понимает, по какому принципу сервер именует функции.
Низкая обнаруживаемость. В RPC нет никакого способа интроспектировать API или отправить запрос и начать понимать, какую функцию вызывать на основе его запросов.
Взрыв функций. Новые функции создавать очень легко. Поэтому вместо того, чтобы редактировать существующие, мы создаем новые, в результате чего получаем огромный список перекрывающихся функций, которые трудно понять.
Шаблон RPC получил первое применение примерно в 80-х годах, но это само по себе не делает его устаревшим. Крупные компании, такие как Google, Facebook (Apache Thrift) и Twitch (Twirp), используют внутри себя высокопроизводительные вариации RPC для чрезвычайно высокопроизводительного обмена сообщениями с низкими накладными расходами. Их массивные системы микросервисов требуют, чтобы внутренняя коммуникация была четкой и в то же время организованной в короткие сообщения.
API для команд. RPC — подходящий выбор для отправки команд в удаленную систему. Например, Slack API очень командно-ориентирован: зайти на канал, покинуть канал, отправить сообщение. Разработчики Slack API как раз и смоделировали его в стиле RPC, сделав его маленьким, компактным и простым в использовании.
Клиентские API для внутренних микросервисов. В случае прямой интеграции между единственным поставщиком и потребителем не хочется тратить много времени на передачу большого количества метаданных, как это делает REST API. gRPC и Twirp очень подходят для микросервисов благодаря высокой скорости передачи сообщений и их производительности. gRPC, с HTTP2 под капотом, способен оптимизировать сетевой уровень и повысить его эффективность при отправке с одного сервиса на другой тонн сообщений в день. Однако, если вы стремитесь не к высокой производительности сети, а к стабильному API-контакту между командами, публикующими очень отличающиеся друг от друга микросервисы, REST позаботится об этом лучше.
SOAP — это высоко-стандартизированный протокол веб-коммуникаций, основанный на формате XML. Выпущенный Microsoft через год после XML-RPC, SOAP многое от него унаследовал. Когда на сцену вышел REST, они сначала применялись параллельно, но вскоре REST выиграл конкурс популярности.
Формат XML тянет за собой много формальностей. В сочетании с массивной структурой сообщений он делает SOAP самым подробным стилем API.
SOAP-сообщение состоит из:
тега конверта <envelope>, которым начинается и заканчивается каждое сообщение;
тела, содержащего запрос или ответ;
заголовка, если сообщение должно определять какие-либо особенности или дополнительные условия;
сообщения об ошибке, информирующего о любых ошибках, которые могут возникнуть в процессе обработки запроса.
Пример SOAP-сообщения
Логика SOAP API написана на языке описания веб-служб (WSDL). Этот язык описания API определяет конечные точки и описывает все процессы, которые могут быть выполнены. Это позволяет различным языкам программирования и IDE быстро налаживать коммуникацию.
SOAP поддерживает обмен сообщениями с отслеживанием состояния и без такового. В сценарии с отслеживанием состояния сервер хранит полученную информацию, которая может весить очень много. Но это оправдано для многосторонних операций и сложных транзакций.
Независимость от языка и платформы. Встроенная функциональность для создания веб-сервисов позволяет SOAP обрабатывать сообщения и делать ответы независимыми от языка и платформы.
Связанность с различными транспортными протоколами. SOAP гибок с точки зрения протоколов передачи и приспосабливается к более чем одному сценарию.
Встроенная обработка ошибок. Спецификация SOAP API позволяет возвращать XML-сообщение Retry с кодом ошибки и ее объяснением.
Ряд расширений безопасности. Благодаря интеграции с протоколами WS-Security качество транзакций SOAP соответствует корпоративным стандартам. SOAP гарантирует конфиденциальность и целостность внутри транзакций, обеспечивая при этом шифрование на уровне сообщений.
Безопасность на уровне сообщений SOAP: аутентификационные данные в элементе заголовка и зашифрованном теле
В наши дни многие разработчики содрогаются при мысли о необходимости интеграции SOAP API по нескольким причинам.
Только XML. SOAP-сообщения содержат много метаданных и поддерживают только подробные XML-структуры для запросов и ответов.
Тяжеловесность. Из-за большого размера XML-файлов SOAP-сервисы требуют большой пропускной способности.
Узкоспециализированные знания. Создание серверов SOAP API требует глубокого понимания всех задействованных протоколов и их строгих правил.
Утомительное обновление сообщений. Требуются дополнительные усилия для добавления или удаления свойств сообщения — жесткая схема SOAP замедляет принятие.
В настоящее время архитектура SOAP чаще всего применяется для интеграции внутри предприятий или с их доверенными партнерами.
Надежность передачи данных. Жесткая структура SOAP, а также возможности в плане безопасности и авторизации, делают его наиболее подходящим вариантом для обеспечения соответствия формальному программному контракту между API и клиентом при соблюдении юридического контракта между поставщиком API и потребителем API. Вот почему финансовые организации и другие корпоративные пользователи выбирают SOAP.
REST — самоописательный архитектурный стиль API, определяемый набором архитектурных ограничений и предназначенный для широкого внедрения многими потребителями API.
Наиболее распространенный сегодня стиль API был впервые описан в 2000 году Роем Филдингом в его докторской диссертации. REST делает доступными данные на стороне сервера, представляя их в простых форматах — чаще всего это JSON и XML.
REST определен не так строго, как SOAP. RESTful-архитектура должна соответствовать шести архитектурным ограничениям:
единый интерфейс, позволяющий единообразное взаимодействие с сервером вне зависимости от типа устройства или приложения;
отсутствие состояния: необходимое состояние обработки запроса содержится в самом запросе без того, чтобы сервер хранил какие-либо относящиеся к сессии данные;
кэширование;
клиент-серверная архитектура: позволяет независимое развитие двух сторон;
многоуровневая система приложения;
возможность для сервера обеспечивать исполняемый код на клиенте.
На самом деле, некоторые сервисы соответствуют стандарту RESTful только в определенной степени. Они берут за основу стиль RPC, разбивают более крупные службы на ресурсы и эффективно используют инфраструктуру HTTP. Но ключевое здесь — гипермедиа, иначе HATEOAS, сокращенно от “Гипертекст как двигатель состояния приложения” (Hypertext As The Engine of Application State). По сути это означает, что с каждым ответом REST API предоставляет метаданные, связывающие всю информацию о применении API. Это то, что позволяет отделить клиента от сервера. В результате и поставщик API, и потребитель API могут развиваться независимо и это не затрудняет их коммуникацию.
Модель зрелости Ричардсона как ориентир для достижения действительно полных и полезных API
“HATEOAS — ключевая особенность REST. Это действительно то, что делает REST самим собой. Поскольку большинство людей не используют HATEOAS, они пользуются HTTP RPC”, — такое радикальное мнение встретилось мне на Reddit. Действительно, HATEOAS — это самая зрелая версия REST. Однако этой цели трудно достичь. Для этого требуются гораздо более продвинутые и интеллектуальные клиенты API, чем те, которые обычно создаются и действуют в наши дни. Таким образом, даже действительно хорошие REST API сегодня не всегда соответствуют стандарту. Вот почему HATEOAS в основном служит ориентиром для долгосрочного развития дизайна RESTful API.
Между REST и RPC действительно может находиться серая зона, когда сервис реализует некоторые функции REST и некоторые RPC. REST основан на ресурсе (или существительном), а не на действии (или глаголе).
Противоположные операции для глагол-ориентированного RPC и для существительное-ориентированного REST
В REST все делается с помощью HTTP-методов, таких как GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS и, надеюсь, PATCH.
Архитектура REST API
Разделение клиента и сервера. По возможности разделяя клиент и сервер, REST обеспечивает лучшую абстракцию по сравнению с RPC. Система с уровнями абстракции способна инкапсулировать свои детали, чтобы лучше идентифицировать и поддерживать свои свойства. Поэтому REST API достаточно гибок, чтобы развиваться с течением времени и при этом оставаться стабильной системой.
Открытость. Все описывается связью между клиентом и сервером, так что для понимания, как взаимодействовать с REST API, не требуется никакая внешняя документация.
Дружественность к кэшу. REST — единственный стиль, который позволяет кэшировать данные на уровне HTTP благодаря повторному использованию множества HTTP-инструментов. В то же время, реализация кэширования в любом другом API потребует настройки дополнительного модуля кэширования.
Поддержка нескольких форматов. Возможность поддержки нескольких форматов хранения и обмена данными — одна из причин, по которым REST в настоящее время преобладает в сфере создания общедоступных API.
Нет единой структуры REST. Нет точного правильного способа создания REST API. Как моделировать ресурсы и какие ресурсы моделировать, будет зависеть от каждого сценария. Это делает REST простым в теории, но трудным на практике.
Большие полезные нагрузки. REST возвращает много богатых метаданных, так что клиент может понять все необходимое о состоянии приложения только из его ответов. И эта болтливость не имеет большого значения для большой сетевой трубы с большой пропускной способностью. Но это не всегда так. Это стало ключевым движущим фактором для Facebook, придумавшего описание стиля GraphQL в 2012 году.
Проблемы чрезмерных или недостаточных данных. Ответы REST зачастую содержат либо слишком много данных, либо их недостаточное количество, и создают необходимость в дополнительном запросе.
API-интерфейсы управления. API, ориентированные на управление объектами в системе и предназначенные для многих потребителей, распространены шире всего. REST помогает таким API, обеспечивая сильную обнаруживаемость и хорошую документацию, и тем самым вписывается в эту объектную модель.
Простые приложения, управляемые ресурсами. REST — это валидный подход для подключения приложений, управляемых ресурсами, которые не нуждаются в гибкости запросов.
Для того, чтобы вернуть что-то нужное, требуется многократно вызывать REST API. И вот, чтобы изменить правила игры, был изобретен GraphQL.
GraphQL — это синтаксис, который описывает, как сделать точный запрос данных. Реализация GraphQL стоит того, если задействована модель данных приложения с большим количеством сложных сущностей, ссылающихся друг на друга.
Как получить только необходимые данные из конечной точки GraphQL
В наши дни экосистема GraphQL расширяется посредством библиотек и мощных инструментов, таких как Apollo, GraphiQL и GraphQL Explorer.
GraphQL начинается с построения схемы, которая представляет собой описание всех запросов, которые возможно сделать в API GraphQL, и всех типов данных, которые они возвращают. Строить схему сложно, поскольку она требует строгой типизации на языке определения схемы (Schema Definition Language, SDL).
Клиент, который располагает схемой перед отправкой запроса, может проверить свой запрос и убедиться, что сервер сможет ответить на него. Добравшись до бэкэнда, операция GraphQL интерпретируется по всей схеме и разрешается с помощью данных для фронтэнда. Отправив один массивный запрос на сервер, API возвращает ответ в формате JSON с точно теми данными, которые мы запросили.
Исполнение запросов GraphQL
В дополнение к CRUD-операциям RESTful GraphQL содержит также подписки, которые позволяют в режиме реального времени получать уведомления от сервера.
Типизированная схема. GraphQL заранее публикует то, что он может осуществить, что улучшает обнаруживаемость. Указывая клиенту на API GraphQL, мы можем узнать, какие запросы доступны.
Хорошо подходит для графических данных. Данные, которые находятся в глубоких отношениях связанности, но не годятся для плоских данных.
Никаких версий. Лучшая практика управления версиями — это вообще не версионировать API. В то время как REST предлагает несколько версий API, GraphQL использует единую развивающуюся версию, которая обеспечивает непрерывный доступ к новым функциям и способствует более чистому и удобному в обслуживании серверному коду.
Подробные сообщения об ошибках. Подобно SOAP, GraphQL предоставляет подробную информацию о возникших ошибках. Сообщение об ошибке включает в себя все резольверы и ссылается на конкретную часть запроса, на которой лежит ответственность.
Гибкие разрешения. GraphQL позволяет выборочно раскрывать определенные функции, сохраняя при этом личную информацию. Между тем архитектура REST не раскрывает данные порциями: либо все, либо ничего.
Проблемы производительности. GraphQL выторговывает сложность в обмен на действенность. Слишком большое количество вложенных полей в одном запросе может привести к перегрузке системы. Таким образом, для сложных запросов лучшим вариантом остается REST.
Сложность кэширования. Поскольку GraphQL не переиспользует семантику кэширования HTTP, кэширование требует приложения дополнительных усилий.
Много самообразования перед разработкой. Когда у них недостаточно времени, чтобы разобраться в нишевых операциях GraphQL и SDL, многие проекты решают пойти по известному пути REST.
Мобильный API. В этом случае важна производительность сети и оптимизация полезной нагрузки единичного сообщения. И GraphQL предлагает более эффективную загрузку данных для мобильных устройств.
Сложные системы и микросервисы. GraphQL способен скрыть сложность нескольких интегрированных систем, лежащих в основе его API. Агрегируя данные из нескольких мест, он объединяет их в одну глобальную схему. Это особенно актуально для устаревших инфраструктур или сторонних API, которые расширились со временем.
У каждого API-проекта свои требования и потребности. Обычно выбор архитектуры зависит от:
языка программирования;
среды разработки;
ресурсов, которые надо сэкономить, — как человеческих, так и финансовых.
Понимая все компромиссы, на которые подталкивает каждый стиль архитектуры, архитекторы API могут выбрать из них наиболее подходящий конкретному проекту.
Благодаря своей сильной связанности RPC хорошо годится для внутренних микросервисов, но это не вариант для сильного внешнего API или API-сервиса.
SOAP — это хлопотно, но его обширный функционал в плане безопасности по-прежнему незаменим для биллинговых операций, систем бронирования и платежей.
REST обладает самой высокой абстракцией и лучшим моделированием API. Но он, как правило, тяжелее в плане нагрузки на сеть и многословнее — недостаток, если вы работаете на мобильных устройствах.
GraphQL — большой шаг вперед с точки зрения извлечения данных, но не у всех достаточно времени и возможностей, чтобы его осваивать.
В конце концов, имеет смысл попробовать несколько небольших сценариев с определенным архитектурным стилем и посмотреть, подходит ли он и решает ли ваши проблемы. Если это так, попробуйте расширить его применение и посмотреть, как всё работает на большем числе вариантов использования.
