Apollo Client 4.0 新增 CombinedGraphQLErrors 的 data 属性解析
在 GraphQL 应用开发中,错误处理是一个非常重要的环节。Apollo Client 作为最流行的 GraphQL 客户端之一,在最新版本 4.0 中对错误处理机制进行了重要改进,新增了 CombinedGraphQLErrors 的 data 属性,让开发者能够获取服务器返回的部分数据。
背景与问题
在之前的 Apollo Client 版本中,当使用默认的 errorPolicy: 'none' 策略时,如果服务器响应中同时包含数据和错误,客户端会完全丢弃数据部分,只保留错误信息。这种处理方式虽然严格,但在某些场景下却不够灵活。
想象这样一个场景:一个电商网站的订单查询接口,当用户查询订单详情时,服务器可能成功返回了订单基本信息,但由于权限问题无法返回某些敏感字段。按照旧版的处理方式,开发者将完全无法获取任何订单数据,即使用户界面只需要显示基本信息。
解决方案
Apollo Client 4.0 通过为 CombinedGraphQLErrors 添加 data 属性解决了这个问题。现在,即使查询返回了错误,开发者仍然可以通过这个属性访问服务器返回的部分数据。
这个改进的核心思想是:错误和数据并不总是互斥的。GraphQL 的设计哲学本身就允许部分成功响应,服务器可以在返回某些字段数据的同时,为其他字段返回错误信息。
技术实现细节
在底层实现上,当 Apollo Client 接收到服务器响应时:
- 解析响应体,分离出数据和错误部分
- 如果存在错误,创建
CombinedGraphQLErrors实例 - 将部分数据附加到错误对象上
- 开发者可以通过
error.data访问这些数据
这种实现方式保持了向后兼容性,因为错误处理的基本流程没有改变,只是增加了数据访问的能力。
使用场景
这个特性特别适用于以下场景:
- 复杂查询:当查询涉及多个字段或关联数据时,某些部分可能失败而其他部分成功
- 渐进式加载:可以先显示已获取的数据,同时处理错误或加载剩余数据
- 权限控制:不同用户对同一数据的不同字段可能有不同的访问权限
- 数据降级:当某些增强数据不可用时,仍然可以显示基本信息
最佳实践
在使用这个新特性时,建议:
- 始终检查错误对象是否存在
data属性 - 对部分数据进行适当的空值检查
- 在UI层实现优雅降级,当某些数据不可用时显示替代内容
- 记录错误信息以便后续分析,即使你使用了部分数据
总结
Apollo Client 4.0 的这一改进使得错误处理更加灵活和实用。通过允许访问部分数据,开发者可以创建更具弹性的应用程序,在遇到错误时仍然能够提供有价值的信息给用户。这反映了现代Web应用开发中"优雅降级"和"渐进增强"的重要原则。
对于正在使用或考虑使用 Apollo Client 的开发者来说,理解并合理利用这一特性将显著提升应用的用户体验和健壮性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00