首页
/ GraphQL Code Generator性能优化:避免重复计算片段依赖图

GraphQL Code Generator性能优化:避免重复计算片段依赖图

2025-05-21 20:33:19作者:袁立春Spencer

在GraphQL Code Generator项目中,@graphql-codegen/visitor-plugin-common包的一个性能问题被发现并修复。这个问题涉及到客户端基础访问器(ClientSideBaseVisitor)中片段依赖图的重复计算,导致代码生成时间显著增加。

问题背景

在GraphQL代码生成过程中,ClientSideBaseVisitor负责处理客户端相关的代码生成逻辑。其中一个关键功能是分析和管理GraphQL片段之间的依赖关系。这些依赖关系被存储在fragmentsGraph属性中,该属性原本被实现为一个计算属性(getter)。

性能瓶颈分析

通过性能分析发现,fragmentsGraph的重复计算成为了主要的性能瓶颈。具体表现在:

  1. 每次访问fragmentsGraph时都会重新构建整个依赖图
  2. 在生成代码过程中,这个属性会被频繁访问
  3. 依赖图的构建涉及递归操作,计算成本较高

在中等规模的项目中,这种重复计算导致代码生成时间从约50秒增加到130秒,性能下降了近2.6倍。

技术细节

fragmentsGraph属性的计算依赖于两个因素:

  1. _fragments: 存储所有加载的片段,是一个只读的Map结构
  2. _extractFragments: 递归方法,用于提取片段依赖关系

由于_fragments在初始化后不会被修改,且_extractFragments的结果仅依赖于_fragments,因此fragmentsGraph的值实际上是不变的。

优化方案

fragmentsGraph从计算属性改为常规属性,在初始化时只计算一次。这种改变带来了以下优势:

  1. 避免了重复计算的开销
  2. 保持了相同的功能和行为
  3. 减少了内存分配和垃圾回收的压力

优化效果

实施这一优化后,在相同项目中:

  • 代码生成时间从约130秒降至50秒
  • 性能提升约2.6倍
  • CPU使用率显著降低

最佳实践建议

对于类似场景,开发者可以考虑以下优化策略:

  1. 对于计算结果不变的数据,考虑使用缓存或预计算
  2. 避免在频繁调用的方法中使用昂贵的计算
  3. 使用性能分析工具识别真正的瓶颈
  4. 对于递归操作,考虑是否可以缓存中间结果

这一优化已被合并到GraphQL Code Generator的主分支,并在后续版本中发布,为使用该工具的开发团队带来了显著的性能提升。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8