REST API vs GraphQL: performance, sicurezza e caching
Nel precedente articolo abbiamo analizzato le differenze tecniche fondamentali tra REST e GraphQL, focalizzandoci su struttura degli endpoint, gestione delle richieste, tipizzazione e versionamento. Ora è il momento di approfondire come queste scelte si riflettano su performance, scalabilità, sicurezza e caching: aspetti critici per garantire applicazioni robuste, veloci e sicure. Questo passaggio è fondamentale per capire le implicazioni pratiche delle due tecnologie quando vengono adottate in ambienti di produzione reali, spesso con carichi elevati e requisiti stringenti.
Performance e scalabilità
Uno degli aspetti fondamentali nella scelta tra REST e GraphQL riguarda le prestazioni e la scalabilità dell’applicazione, temi particolarmente sentiti in contesti di produzione ad alto traffico o con requisiti stringenti di latenza e utilizzo delle risorse.
Over-fetching e under-fetching: un breve richiamo
Nel primo articolo abbiamo introdotto due problemi classici di REST:
- Over-fetching: il client riceve più dati di quelli effettivamente necessari, causando uno spreco di banda e un aumento del tempo di parsing.
- Under-fetching: il client non riceve tutto quello che serve in una singola chiamata e deve effettuare più richieste per recuperare tutte le informazioni desiderate.
Facciamo un esempio concreto: immaginiamo un’applicazione che deve mostrare una
lista di utenti con solo nome e email, più il conteggio dei loro post recenti.
Con REST, potremmo avere due chiamate: una a /api/users per ottenere i dati
base, e una serie di chiamate a /api/users/{id}/posts per ogni utente per
ottenere i post. Se la lista contiene 50 utenti, saranno almeno 51 richieste al
server, aumentando latenza e carico.
In GraphQL, con una singola query possiamo richiedere tutto il necessario, ad esempio:
query {
users {
name
email
postsCount
}
}
Questo riduce drasticamente il numero di chiamate e il traffico complessivo.
Efficienza in scenari ad alto traffico
REST, con la sua struttura rigida di endpoint, beneficia di una grande semplicità e spesso può essere facilmente scalato orizzontalmente. Caching e CDN funzionano in modo efficace perché ogni URL rappresenta un’entità distinta e facilmente memorizzabile.
GraphQL invece, con le sue query dinamiche e flessibili, rende il caching più complesso. Poiché ogni richiesta può differire nella forma e nella profondità, non è semplice applicare caching standard a livello HTTP. Per questo motivo, spesso si adottano strategie di caching più sofisticate, ad esempio a livello di risolutori o utilizzando strumenti specializzati come Apollo Server con caching integrato.
Costo computazionale lato server
Il vantaggio della flessibilità di GraphQL si paga con un maggior carico di lavoro sul server. Per risolvere una singola query, il backend deve spesso fare più interrogazioni al database o eseguire logiche complesse di aggregazione e trasformazione. Query molto profonde o che attraversano molte relazioni possono diventare particolarmente onerose e rischiare di degradare le prestazioni complessive.
Questo richiede una progettazione attenta dello schema GraphQL e l’implementazione di tecniche di ottimizzazione come il batching, il caching dei dati e la limitazione della complessità delle query (ad esempio tramite cost analysis o max-depth).
In sintesi, REST rimane una scelta solida e più semplice da scalare in molti casi, specie per API con carichi prevedibili e dati relativamente statici. GraphQL offre vantaggi notevoli in termini di flessibilità e riduzione delle chiamate, ma può richiedere investimenti maggiori in ottimizzazione e infrastruttura per mantenere alte prestazioni su larga scala.
Sicurezza e caching
Quando si progetta un’API, non si può prescindere dagli aspetti legati alla sicurezza e alla gestione efficiente della cache. Questi temi, spesso sottovalutati, sono fondamentali per garantire un servizio robusto, performante e sicuro. Vediamo come REST e GraphQL si differenziano sotto questi profili.
Caching: semplicità vs complessità
REST si basa su una struttura ben definita di endpoint, con URL univoci per
ogni risorsa o operazione. Questo consente di sfruttare appieno le funzionalità
di caching HTTP già presenti nel protocollo, come l’uso delle intestazioni
Cache-Control, ETag e Last-Modified.
Ad esempio, un endpoint come /api/posts/123 può essere facilmente memorizzato
da un CDN o da un browser, riducendo significativamente il carico sul server e
migliorando i tempi di risposta per l’utente finale. Il caching è quindi
semplice da implementare e molto efficace, soprattutto per contenuti che non
cambiano frequentemente.
Al contrario, GraphQL presenta una sfida maggiore proprio per la sua
flessibilità: le query possono variare enormemente in struttura e contenuto,
poiché il client può richiedere campi differenti o profondità diverse nella
stessa risorsa. Di conseguenza, l’URL dell’endpoint è unico (di solito
/graphql), ma il corpo della richiesta cambia in continuazione.
Questo rende molto difficile applicare il caching HTTP tradizionale basato su URL, perché non c’è una corrispondenza uno a uno tra URL e risorsa. Per ovviare a questo, gli sviluppatori devono adottare strategie di caching più sofisticate a livello applicativo, come:
- Caching a livello di singoli risolutori o campi, memorizzando parzialmente i dati più richiesti.
- Implementazione di sistemi di caching personalizzati (es. Apollo Cache) che tengono traccia delle query e dei dati recuperati.
- Utilizzo di proxy intelligenti o layer intermedi che analizzano le query e cercano di riutilizzare risposte precedenti.
Queste soluzioni, se ben progettate, possono ridurre l’impatto sulla performance, ma introducono complessità aggiuntiva e richiedono più sforzo di manutenzione rispetto al caching “out of the box” di REST.
Sicurezza: sfide e mitigazioni
Dal punto di vista della sicurezza, entrambi i modelli hanno bisogno di protezioni solide, ma con sfide diverse.
REST beneficia della sua struttura rigida: è più semplice implementare regole di autenticazione e autorizzazione basate su endpoint specifici, e gestire permessi granulari sulle risorse tramite middleware o filtri. La natura stateless del protocollo HTTP aiuta a mantenere semplice la gestione delle sessioni o dei token.
GraphQL, invece, espone un unico endpoint attraverso il quale è possibile formulare query estremamente complesse o profonde. Questo apre a potenziali rischi:
- Esposizione del modello dati tramite introspezione: molti server GraphQL permettono ai client di interrogare lo schema stesso, scoprendo tutti i tipi, campi e relazioni disponibili. Se non controllata, questa caratteristica può facilitare attacchi informatici o leak di informazioni sensibili.
- Query maliziose e DoS (Denial of Service): query troppo complesse, con molteplici livelli di nidificazione o richieste ricorsive, possono sovraccaricare il server, rallentare il database o consumare risorse in modo eccessivo.
Per mitigare questi problemi, esistono diverse contromisure efficaci:
- Disabilitare l’introspezione in ambienti di produzione o limitarne l’accesso solo ad utenti autenticati e autorizzati.
- Implementare limiti di profondità e complessità delle query, ad esempio bloccando richieste che superano una certa soglia di nodi o campi richiesti.
- Applicare timeout rigorosi sulle query e meccanismi di rate limiting.
- Validare e sanificare le richieste in ingresso per prevenire injection o altre forme di attacco.
In conclusione, REST offre una gestione più semplice e immediata di caching e sicurezza grazie alla sua natura strutturata e all’uso diretto di HTTP. GraphQL, con la sua flessibilità e potenza, richiede invece un approccio più attento e personalizzato per garantire la protezione dei dati e l’efficienza delle risorse.
Conclusione
In questa analisi abbiamo messo in luce i punti di forza e le criticità legate a performance, caching e sicurezza, evidenziando come REST e GraphQL affrontino queste sfide in modo differente. Mentre REST beneficia di un caching HTTP semplice e consolidato, GraphQL richiede strategie più sofisticate, e la natura dinamica delle sue query impone attenzioni particolari alla sicurezza. Nel prossimo e ultimo articolo di questa serie, metteremo tutto in prospettiva con un confronto diretto di vantaggi e svantaggi, accompagnato da casi d’uso reali per aiutarti a scegliere la soluzione più adatta al tuo progetto.
