最近在做架构设计时，经常遇到一个问题：前端需要调用多个后端服务来完成一个业务流程，这时候就涉及到API聚合的选择。今天想跟大家分享一下我对BFF、GraphQL和API Composition这三种主流方案的理解和思考。

🔍 先说说这三个概念

在深入讨论之前，我觉得有必要先理清楚这三个概念：

BFF (Backend for Frontend) - 命令式聚合

简单来说，就是为不同的前端（Web、移动端、小程序等）各自创建一个专用的后端服务。这个后端负责调用多个下游API，然后按照前端的需求来处理和合并数据。

GraphQL - 声明式聚合

GraphQL提供了一个统一的查询层，前端可以通过一个请求声明自己需要什么数据，后端从多个数据源获取并组装返回。最大的特点是前端可以精确控制获取的数据结构。

API Composition - 配置式聚合

主要通过API网关（Kong、Nginx、Krakend等）的配置来实现聚合，基本不需要写业务代码，主要用于路由转发和简单的数据转换。

🤔 什么时候需要API聚合？

根据我的经验，以下几种情况比较适合考虑API聚合：

✅ 推荐使用的场景

客户端调用太复杂了
如果你发现前端为了完成一个功能需要调用好几个API，而且还要处理各种异常情况，那聚合就很有价值了。

串行调用链路太长
有些业务需要先调用A接口，拿到结果后再调用B接口，然后再调用C接口…这种情况下，服务端聚合可以大大减少网络往返次数。

不同端的需求差异很大
移动端可能只需要部分字段，Web端需要完整数据，小程序又有自己的特殊需求。这时候BFF或GraphQL就很有用。

想提升用户体验
减少请求次数意味着更快的页面加载速度，特别是在网络条件不好的情况下。

⚠️ 需要谨慎的场景

有慢接口的情况
如果聚合的接口中有响应很慢的，会拖累整体响应时间。这时候需要考虑异步处理或者缓存策略。

过度设计
如果现有的API已经能很好地满足需求，就不要为了聚合而聚合。

团队技术栈不匹配
比如团队对GraphQL不熟悉，强行上GraphQL可能得不偿失。

📊 三种方案的对比

我做了一个对比表格，帮大家更好地理解：

特性 BFF GraphQL API Composition
实现方式 手写代码 Schema + Resolver 配置文件
灵活性 🟢 非常高 🟡 高 🔴 受配置限制
开发成本 🔴 高 🟡 中等 🟢 低
维护成本 🔴 高 🟡 中等 🟢 低
性能 🟡 看实现 🟡 看优化 🟢 通常较好
学习曲线 🟡 中等 🔴 陡峭 🟢 平缓

📝 详细分析

BFF的特点

  • 优势：完全可控，可以实现任何复杂的业务逻辑
  • 劣势：需要维护多个服务，开发和运维成本较高
  • 适合：多端差异化需求明显，需要复杂业务处理的场景

GraphQL的特点

  • 优势：前端可以精确获取所需数据，避免over-fetching和under-fetching
  • 劣势：学习成本高，缓存策略复杂，N+1查询问题需要注意
  • 适合：数据结构变化频繁，前端迭代快速的场景

API Composition的特点

  • 优势：配置简单，性能好，维护成本低
  • 劣势：灵活性有限，难以处理复杂业务逻辑
  • 适合：简单的数据聚合和转换场景

🎯 我的选择建议

基于这几年的实践经验，我的建议是：

1️⃣ 优先考虑API Composition

如果你的聚合需求比较简单，主要是数据转换和路由，那就选API Composition。配置简单，性能好，维护成本低。

推荐工具：Krakend、Kong、Nginx Plus

2️⃣ 数据需求复杂选GraphQL

如果前端数据需求变化频繁，不同页面需要不同的数据结构，GraphQL是个不错的选择。

注意事项：

  • 做好Schema设计
  • 解决N+1查询问题
  • 考虑好缓存策略
  • 权限控制要到位

3️⃣ 复杂业务逻辑选BFF

如果需要复杂的业务处理、状态管理，或者不同端的差异化需求很大，那就选BFF。

建议：

  • 每个BFF保持轻量，避免重复造轮子
  • 做好服务治理和监控
  • 考虑使用微服务框架

💭 一些思考

是否需要框架级支持？

我觉得对于大部分项目来说，并不需要一开始就引入复杂的聚合框架。可以按照这个优先级来考虑：

  1. 先优化API设计：看看能否通过改进现有API来解决问题
  2. 考虑简单聚合：使用API网关的配置式聚合
  3. 引入GraphQL：数据需求复杂且变化频繁时
  4. 开发BFF：有复杂业务逻辑需求时

需要注意的坑

过度聚合
不要为了聚合而聚合，增加系统复杂度而收益不明显。

维护成本
聚合层也需要维护，Schema、配置文件、BFF代码都需要人力投入。

性能问题
聚合可能会引入新的性能瓶颈，需要做好监控和优化。

🚀 总结

API聚合没有银弹，需要根据具体场景来选择：

  • 简单聚合 → API Composition
  • 灵活数据需求 → GraphQL
  • 复杂业务逻辑 → BFF

最重要的是理解每种方案的适用场景和权衡点，不要盲目追求新技术。从简单开始，根据业务发展逐步演进，才是明智的选择。

希望这篇文章对大家有帮助！如果你有不同的看法或者实践经验，欢迎在评论区交流讨论。

本文基于个人实践经验总结，如有不当之处，欢迎指正。