Das Verständnis von API-Technologien: Eine vergleichende Analyse von REST, GraphQL und asynchronen APIs

Redakteurische Anmerkung: Der folgende Artikel wurde für und in DZones Trendbericht 2024 veröffentlicht, Modernes API-Management: Verbinden datengetriebener Architekturen neben AI, Automatisierung und Microservices.

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APIs spielen eine zentrale Rolle in der Welt der modernen Softwareentwicklung. Mehrere Arten von APIs können verwendet werden, um Kommunikation und Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen herzustellen. Im Vordergrund steht der REST-Ansatz, der die Branche aufgrund seiner Einfachheit und Skalierbarkeit dominiert hat. Mit der technologischen Entwicklung haben sich jedoch auch die Anforderungen von Entwicklern und Unternehmen verändert. In den letzten Jahren sind Alternativen wie GraphQL und asynchrone ereignisgesteuerte APIs aufgetreten. Sie bieten unverwechselbare Vorteile gegenüber traditionellen REST-APIs.

In diesem Artikel werden wir uns jede dieser API-Technologien ansehen und ein vergleichendes Verständnis dafür aufbauen.

REST: Der Beginn der ressourcenorientierten Kommunikation

Die REST-Architektur dreht sich um das Konzept von Ressourcen. Diese sind Entitäten, die über Standard-HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT und DELETE verwaltet werden können. Eine der wichtigsten Eigenschaften von REST ist sein zustandsloser Charakter, bei dem jeder Anfrage eines Clients alle notwendigen Informationen enthält, damit der Server sie erfüllen kann. Dies entkoppelt den Client und Server, sodass sie unabhängig voneinander skaliert werden können.

Vorteile und Nachteile von REST

REST-APIs haben einige bedeutende Vorteile:

• REST folgt einer einfachen und intuitiven Gestaltung auf Basis von Standard-HTTP-Methoden.
• Jede Anfrage im REST-Ansatz ist unabhängig, was zu einer besseren Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit führt.
• REST nutzt HTTP Zwischenspeicherungs-Mechanismen, um die Leistung zu verbessern und die Last auf dem Ursprungsserver zu reduzieren.
• REST ist interoperabel, funktioniert gut mit verschiedenen Programmiersprachen und Plattformen aufgrund seiner standardisierten Form.

Allerdings weist die REST-Architektur auch mehrere Nachteile auf:

• REST-APIs können zu Überabfragen führen, bei denen Clients mehr Daten erhalten als benötigt, was zu Ineffizienz und Verschwendung von Netzwerkbandbreite führt.
• Ähnlich wie beim ersten Punkt können REST-APIs auch unter Unterabfragen leiden, bei denen mehrere Anfragen benötigt werden, um komplexe Datenanforderungen zu erfüllen. Dies führt zu erhöhter Latenz.
• REST folgt einem synchronen Ansatz, der zu Blockierungen und Leistungsproblemen in Szenarien mit hoher Belastung führen kann.
• Änderungen am Datenschema der API können Clients beeinträchtigen, was zu einer engen Kopplung führt.

Anwendungsfälle für REST-APIs

Es gibt ideale Anwendungsfälle, bei denen REST-APIs im Vergleich zu anderen Arten von APIs deutlich besser geeignet sind, zum Beispiel:

• Anwendungen mit intensiver Zwischenspeicherung – Eine lesesintensive Anwendung wie Nachrichtenwebsites oder statische Inhalte kann von RESTs Zwischenspeicherungsmechanismus profitieren. Die standardisierten Zwischenspeicherungsrichtlinien von REST erleichtern die Implementierung.
• Einfache CRUD-Operationen – Bei einfachen CRUD-Operationen bieten REST-APIs Einfachheit und Vorhersehbarkeit. Anwendungen mit einem klaren und statischen Datenmodell finden oft REST-APIs angemessener.

GraphQL: Der Aufstieg der deklarativen Datenabfrage mit APIs

GraphQL ist eine Kombination aus einer quelloffenen Sprache zur Abfrage von Daten sowie einem Laufzeitsystem zur Erfüllung dieser Abfragen. Das zentrale Prinzip hinter GraphQL ist die hierarchische Struktur zur Definition von Datenabfragen, die es den Clients ermöglicht, genau die Daten anzufordern, die sie in einer einzigen Anfrage benötigen.

Abbildung 1. GraphQL im großen Bild

In vielerlei Hinsicht war GraphQL eine direkte Reaktion auf die Probleme mit der traditionellen REST-API-Architektur.

Es fördert jedoch auch ein stark typisiertes Schema, das Entwicklern einen klaren Eindruck davon vermittelt, was sie erwarten können. GraphQL unterstützt Echtzeit-Datenaktualisierungen über Subscriptions. Im Laufe der Jahre wurde viel Arbeit an Tools wie GraphQL Federation geleistet, um GraphQL-APIs für große Unternehmen mit mehreren Domänenbereichen skalierbarer zu machen.

Vorteile und Nachteile von GraphQL

GraphQL bietet einige wesentliche Vorteile:

• Mit GraphQL können Clients nur die spezifischen Daten anfordern, die sie benötigen. Dies beseitigt die Probleme mit Überabfrage und Unterabfrage in REST-APIs.
• GraphQLs stark typisiertes Schema bietet eine klare Struktur und Validierung, was die Entwicklung und Dokumentation beschleunigt.
• GraphQL arbeitet typischerweise über eine einzige Endpunkt. Clients müssen sich nur um einen einzigen Endpunkt kümmern, wenn sie mit einem GraphQL-Server sprechen, obwohl es möglicherweise mehrere Datenquellen gibt.
• Eingebaute Introspektion ermöglicht es Clients, das Schema zu erkunden und verfügbare Daten und Operationen zu entdecken.

Es gibt auch mehrere Nachteile von GraphQL:

• Die Implementierung von GraphQL erfordert im Vergleich zu traditionellen REST-APIs zusätzliche Anstrengungen und Expertise.
• Da die Abfragen in GraphQL flexibel sind, kann das Zwischenspeichern von Daten herausfordernd sein und möglicherweise benötigt es individuelle Lösungen.
• Während GraphQL das Überabfragen auf oberster Ebene reduziert, können geschachtelte Abfragen immer noch zu unerforderlichen Datenabrufen führen.
• Zuordnung der gemeinsamen GraphQL-Ebene wird verwirrend, im Gegensatz zu den klaren Grenzen einer REST-API.

Anwendungsfälle von GraphQL

Es gibt bestimmte Szenarien, in denen GraphQL im Vergleich zu REST-APIs bessere Leistungen erbringt, zum Beispiel:

• Komplexe und verschachtelte Datenanforderungen – Um Daten mit komplexen Beziehungen abzurufen, hilft GraphQL den Clients, genau die Daten anzugeben, die sie in einer einzigen Abfrage benötigen.
• Echtzeit-Datenaktualisierungen – GraphQL-Abonnements helfen Anwendungen, Echtzeit-Datenaktualisierungen wie Chat-Anwendungen oder Live-Dashboards zu behandeln. Mit GraphQL können Clients Änderungen in bestimmten Daten abonnieren, was Echtzeit-Updates ermöglicht, ohne dass häufige Abfragen erforderlich sind.
• Microservices-Architekturen – In diesem Fall ist die Datenverteilung auf mehrere Dienste aufgeteilt. GraphQL bietet eine einheitliche Schnittstelle für Clients, um Daten aus verschiedenen Diensten abzufragen. Die Client-Anwendung muss nicht mehrere REST-Endpunkte verwalten.

Asynchrone APIs: Ein Übergang zu ereignisgesteuerten Architekturen

Im Laufe der Jahre hat die Forderung nach einer Umstellung oder Migration auf eine cloud-native Architektur auch zu ereignisgesteuerten Architekturen geführt, wobei der Vorteil in der Möglichkeit der nicht blockierenden Kommunikation zwischen den Komponenten liegt. Mit asynchronen APIs müssen Clients nicht warten, bis eine Antwort erfolgt, bevor sie weitermachen. Sie können Anfragen senden und ihren Ausführungsprozess fortsetzen. Ein solcher Ansatz ist vorteilhaft für Szenarien, die eine hohe Parallelität, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit erfordern.

In ereignisgesteuerten Systemen verarbeiten asynchrone APIs Ereignisse und Nachrichten mit Hilfe von Technologien wie Apache Kafka und RabbitMQ, die eine Kommunikationsmöglichkeit zwischen dem Nachrichtenproduzenten und dem Verbraucher bieten.

Betrachten wir ein typisches System, das einen ereignisgesteuerten API-Ansatz verwendet, veröffentlichen Produzenten Ereignisse in Themen und Verbraucher abonnieren diese Themen, um die Ereignisse asynchron zu empfangen und zu verarbeiten. Dies ermöglicht nahtlose Skalierbarkeit und Fehlertoleranz, da sowohl Produzenten als auch Verbraucher unabhängig voneinander entwickeln können. Das folgende Diagramm zeigt ein solches System:

Abbildung 2. Ein ereignisgesteuertes System mit Kafka und asynchronen APIs

Vorteile und Nachteile von asynchronen APIs

Es gibt einige wichtige Vorteile von asynchronen APIs:

• Asynchrone APIs sind gut geeignet zur Handhabung von hoher Konkurrentz und Skalierbarkeitsanforderungen, da mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeitet werden können.
• Asynchrone APIs ermöglichen auch Echtzeit-Datenverarbeitung durch zeitnahe Reaktion auf Ereignisse.
• Asynchrone APIs können auch dazu beitragen, die Systemressourcen besser zu nutzen, indem Aufgaben an Hintergrundprozesse delegiert werden.
• Schließlich erhöhen asynchrone APIs die allgemeine Fehlertoleranz eines Systems, da der Ausfall eines Komponenten das gesamte System nicht stört.

Jedoch haben asynchrone APIs, wie andere API-Typen auch, mehrere Nachteile:

• Es gibt erhöhte Komplexität bei der Nachrichtenübermittlung, Reihenfolge und Fehlerbehandlung.
• Asynchrone APIs sind schwieriger zu debuggen und zu testen.
• Systeme, die auf asynchronen APIs basieren, führen oft zu eventueller Konsistenz, bei der Datenaktualisierungen nicht sofort in allen Komponenten widergespiegelt werden.
• Asynchrone APIs können auch die Kosten erhöhen hinsichtlich besonderer Systeme zur Nachrichtenbearbeitung.

Anwendungsfälle von asynchronen APIs

Es gibt einige ideale Anwendungsfälle für asynchrone APIs im Vergleich zu REST- und GraphQL-APIs, einschließlich:

• Echtzeit-Datenstrom – Asynchrone APIs sind die beste Wahl für Echtzeit-Datenstromanforderungen wie Social-Media-Feeds, Finanzmarktaktualisierungen und IoT-Sensor-Daten. Diese Anwendungen generieren große Datenvolumen, die verarbeitet und in Echtzeit oder fast Echtzeit an Clients geliefert werden müssen.
• Integration in Drittsysteme – Asynchrone APIs eignen sich hervorragend für die Integration in Drittsysteme, die unvorhersehbare Antwortzeiten oder Verfügbarkeits-SLAs haben können.
• Hintergrundaufgaben – Schließlich können Anwendungen, die die Ausführung von Hintergrundaufgaben erfordern – wie das Versenden von E-Mails, Benachrichtigungen oder das Verarbeiten von Bildern/Videos – von der Verwendung asynchroner APIs profitieren.

Seitenvergleich von REST, GraphQL und asynchronen APIs

Wir haben alle drei Arten von API-Architekturen betrachtet. Es ist an der Zeit, sie Seite an Seite zu vergleichen, damit wir fundiertere Entscheidungen darüber treffen können, welche wir gegenüber den anderen bevorzugen. Die folgende Tabelle zeigt diesen Vergleich über mehrere Parameter:

Tabelle 1. Vergleich von REST, GraphQL und asynchronen APIs

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Unterschiede zwischen verschiedenen API-Architekturen untersucht: REST, GraphQL und asynchrone APIs. Wir haben auch Szenarien betrachtet, in denen eine bestimmte Art von API für andere geeigneter sein könnte. Schauen wir voraus, ist die API-Entwicklungsszene für weitere Veränderungen bereit. Aufstrebende Technologien wie maschinelles Lernen, Edge-Computing und IoT werden neue Anforderungen antreiben, die eine Weiterentwicklung der API-Ansätze erforderlich machen. Auch mit dem rasanten Wachstum verteilter Systeme werden APIs eine Schlüsselrolle bei der Erleichterung der Kommunikation spielen.

Für einen Entwickler ist es äußerst wichtig, die Stärken und Grenzen jeder API-Art zu verstehen und den Ansatz auszuwählen, der am besten für eine gegebene Anforderung geeignet ist. Diese Einstellung kann Entwicklern dabei helfen, die API-Landschaft mit Zuversicht zu meistern.

Dies ist ein Auszug aus dem DZone 2024 Trend Report, Modernes API-Management: Verbinden datengetriebener Architekturen neben AI, Automation und Microservices.

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