Apollo Server合并同类型远程Schema，如何通过pk关联解析跨服务字段？

你需要在mergeSchemas的配置中新增跨服务字段解析委托逻辑，通过resolvers参数指定关联规则，具体调整如下：

步骤1：拆分远程Schema实例 #

首先调整createRemoteExecutableSchemas的返回结构，确保可以单独获取到auth服务的可执行Schema实例：

const createRemoteExecutableSchemas = async () => {
  const shopSchema = await getRemoteSchema('shop服务接口地址');
  const authSchema = await getRemoteSchema('auth服务接口地址');
  return { shopSchema, authSchema };
};

步骤2：新增跨服务解析器配置 #

给UserType下所有auth服务独有的字段指定解析逻辑：解析时会先从shop服务返回的用户数据中提取pk字段，再用该pk作为参数委托到auth服务查询对应字段值。

const createNewSchema = async () => {
  const { shopSchema, authSchema } = await createRemoteExecutableSchemas();
  return mergeSchemas({
    schemas: [shopSchema, authSchema],
    resolvers: {
      UserType: {
        username: {
          // 声明解析该字段需要先获取UserType的pk值
          fragment: `fragment UserPk on UserType { pk }`,
          resolve(parent, args, context, info) {
            return info.mergeInfo.delegateToSchema({
              schema: authSchema,
              operation: 'query',
              // 替换为auth服务中根据pk查询用户的查询字段名
              fieldName: 'userByPk',
              args: {
                pk: parent.pk
              },
              context,
              info
            });
          }
        },
        email: {
          fragment: `fragment UserPk on UserType { pk }`,
          resolve(parent, args, context, info) {
            return info.mergeInfo.delegateToSchema({
              schema: authSchema,
              operation: 'query',
              fieldName: 'userByPk',
              args: {
                pk: parent.pk
              },
              context,
              info
            });
          }
        }
        // 其余auth服务的UserType字段按相同规则补充即可
      }
    }
  });
};

优化：批量生成解析器 #

如果auth服务的UserType字段较多，可以通过遍历Schema定义批量生成解析器，避免重复编码：

// 获取auth服务UserType的所有字段，过滤掉两个服务共有的id、pk字段
const authUserType = authSchema.getType('UserType');
const authUniqueFields = Object.keys(authUserType.getFields())
  .filter(field => !['id', 'pk'].includes(field));

// 批量生成解析器配置
const userResolvers = Object.fromEntries(
  authUniqueFields.map(field => [
    field,
    {
      fragment: `fragment UserPk on UserType { pk }`,
      resolve(parent, args, context, info) {
        return info.mergeInfo.delegateToSchema({
          schema: authSchema,
          operation: 'query',
          fieldName: 'userByPk',
          args: { pk: parent.pk },
          context,
          info
        });
      }
    }
  ])
);

// 最后把userResolvers传入mergeSchemas的resolvers配置即可

注意事项 #

• 你需要提前在auth服务的Schema中实现根据pk查询单个用户的查询接口，即上述代码中用到的userByPk字段，入参为pk: Int!，返回值为UserType。
• 若使用较新版本的Apollo Server，更推荐改用Apollo联邦实现多服务Schema合并，天然支持跨服务实体关联，仅需给UserType添加@key(fields: "pk")指令即可实现自动关联，无需手动编写委托逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kim Rop