GraphQL 联邦与 Schema Stitching（边界、网关与所有权）
对比 Apollo Federation 与 Schema Stitching，明确服务边界与所有权，通过网关组合模式实现可扩展与治理的
graphql
GraphQL 架构与性能优化（2025）
GraphQL 架构与性能优化（2025）GraphQL 以灵活查询与强契约提升前后端协作，但在性能与复杂度上需工程化治理。一、Schema 设计边界清晰：领域建模与类型划分，避免过度嵌套与耦合。版本与演进：新增字段向后兼容，弃用字段给出迁移指引。二、Resolver 与 N+1 问题Resolve
GraphQL 持久化查询与缓存策略：APQ、Cache-Control 与客户端缓存实践
构建 GraphQL 持久化查询与缓存体系，采用 APQ 与 Cache-Control、客户端缓存与失效策略，提供可验证的命中率与延迟指标
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）
GraphQL 持久化查询与缓存策略（2025）GraphQL 灵活但易被滥用，持久化查询与缓存策略能显著改善性能与治理。一、持久化查询白名单：预注册查询并下发 ID，阻止任意自由查询。变更流程：查询更新走评审并版本化管理。二、复杂度与速率复杂度：对深度与字段数量设上限，防止过度请求。速率：对高成本
GraphQL 持久化查询与CDN缓存（Persisted Queries、Cache 与验证）
通过持久化查询将查询映射为哈希并使用GET请求与CDN缓存，降低带宽与提升性能，提供客户端与服务端实现与验证方法。
GraphQL 性能与缓存策略
概述GraphQL 在灵活性与性能间需平衡。本文围绕查询持久化、批处理与缓存策略，给出可实施的优化路径。已验证技术参数Automatic Persisted Queries（APQ）：以 `sha256` 标识查询，减少请求体与提升缓存命中对 Query 使用 `GET` + 查询字符串以便 CDN
GraphQL 安全治理（复杂度限制、深度限制与持久化查询）
通过复杂度与深度限制、持久化查询与速率治理保障 GraphQL 的稳定性与安全性，并提供验证方法。
GraphQL 分页与缓存（Relay Cursor、Cache Key 与字段策略）
基于 Relay Cursor 模式实现稳定分页，结合客户端缓存的字段策略与键设计，提升一致性与性能并提供验证方法。
Next.js 15 Server Actions 与 GraphQL/REST 混合缓存与再验证策略
"在 App Router 架构下，系统化设计 Server Actions 与 GraphQL/REST 的混合缓存策略：涵盖乐观更新、标签失效、ETag 再验证与边缘渲染协同，实现一致性与高性能。"
Apollo Client与GraphQL缓存策略与性能优化实践
"以Apollo Client构建GraphQL缓存与数据治理，使用Normalized Cache、预取与再验证优化性能，并以真实指标验证重复请求与首屏体验改善。"
