6 repository-uri
Parallel execution of GraphQL resolver functions to reduce latency for complex data fetching.
Distinct from Resolver-Based Fetching: Distinct from Resolver-Based Fetching: focuses specifically on the concurrent/parallel execution of resolvers rather than the basic mapping mechanism.
Explore 6 awesome GitHub repositories matching web development · Concurrent Resolver Execution. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a GraphQL implementation for Go, providing a complete suite for building GraphQL servers. It includes a schema engine for defining types, a query parser to convert strings into abstract syntax trees, and an execution engine that resolves fields against a defined schema to return structured data. The library distinguishes itself through reflection-based type mapping, allowing object definitions and arguments to be derived directly from native Go structs. It also supports the execution of real-time data streaming via GraphQL subscriptions and provides an extensible execution pip
Processes multiple data fetching requests in parallel to minimize response latency for complex queries.
GraphQL.NET este un framework server-side pentru construirea și executarea API-urilor GraphQL în aplicații C#. Acesta oferă un toolkit cuprinzător pentru construirea schemelor, un motor federat pentru grafuri de date distribuite și un handler de subscripții pentru gestionarea fluxurilor de date în timp real. Proiectul se distinge printr-un constructor de scheme flexibil care suportă atât definiții programatice code-first, cât și abordări declarative schema-first folosind limbajul standard de definire a schemelor. Include un motor de federare dedicat pentru a diviza grafurile de date în subgrafuri și a le compune într-un gateway unificat, precum și o implementare de data loader concepută special pentru a rezolva problema interogărilor N+1 prin batching și caching. Framework-ul acoperă o gamă largă de capabilități operaționale, inclusiv integrarea dependency injection pentru gestionarea duratei de viață a serviciilor, pipeline-uri middleware pentru interceptarea rezoluției câmpurilor și un pipeline de execuție optimizat cu tipuri de valoare pentru a reduce alocările de memorie. De asemenea, oferă instrumente pentru analiza complexității interogărilor, caching-ul documentelor și controlul accesului bazat pe roluri pentru securizarea endpoint-urilor API. Suportul pentru compilarea schemelor ahead-of-time permite framework-ului să ruleze în medii care interzic generarea dinamică de cod.
Caps the maximum number of asynchronous field resolvers that can execute simultaneously to maintain system stability.
graphql-go este o bibliotecă de server pentru implementarea serverelor GraphQL în Go. Oferă infrastructura de bază pentru parsarea schemei, maparea resolver-elor și execuția interogărilor. Biblioteca include un motor de subscripție care permite streaming-ul de date în timp real către clienți folosind transportul WebSocket. Dispune, de asemenea, de un tracer de execuție pentru monitorizarea și profilarea performanței interogărilor prin instrumente de telemetrie. Sistemul gestionează consumul de resurse și stabilitatea printr-un optimizator de interogări care impune restricții de adâncime și controlează concurența resolver-elor. Suportă optimizarea preluării datelor prin prefetching la nivel de câmp pentru a reduce cererile repetitive către baza de date și utilizează un mecanism de transformare a panic-urilor în erori pentru a menține stabilitatea serverului.
Controls the number of simultaneous resolver goroutines per request to prevent system overload.
graphql-go este o bibliotecă GraphQL „schema-first” și o implementare de server pentru Go. Oferă un motor de execuție a interogărilor și un parser de schemă care convertește șirurile de definire a schemei în structuri executabile și validează semnăturile resolver-elor. Biblioteca include, de asemenea, o implementare de streaming pentru subscripții GraphQL în timp real folosind canale în cadrul resolver-elor. Proiectul se distinge prin execuția paralelă a resolver-elor pentru a reduce latența cererilor și utilizarea gestionării memoriei prin buffer-pool pentru a reduce overhead-ul garbage collector-ului. Permite crearea de instanțe de schemă clonabile dintr-un arbore de sintaxă partajat pentru a aplica configurații sau suprascrieri unice ale resolver-elor. Biblioteca acoperă domenii largi de capabilități, inclusiv gestionarea schemei cu definiții scalare personalizate și exportul de metadate, precum și securitatea prin limitări de adâncime și complexitate a interogărilor. Oferă, de asemenea, instrumente pentru preluarea eficientă a datelor prin inspecția setului de selecție pentru a preveni interogările N+1, precum și observabilitate prin trasarea execuției și gestionarea panic-urilor în resolver-e.
Executes multiple field resolvers concurrently to reduce the total latency of a single query request.
Strawberry is a type-safe GraphQL library for Python that enables the design of schemas using Python type annotations and dataclasses. It functions as an asynchronous GraphQL server and execution engine, providing a bridge to expose schemas across ASGI-compliant web frameworks such as FastAPI, Django, Flask, and Litestar. The project implements GraphQL Federation, allowing for the creation of distributed schemas and entities that merge into a unified supergraph across multiple services. It also includes a dedicated toolkit for the Relay specification, supporting global object identification a
Runs data fetching tasks concurrently using non-blocking asynchronous resolvers to prevent execution bottlenecks.
async-graphql is a type-safe framework for building specification-compliant GraphQL servers in Rust. It uses procedural macros to automatically generate schemas from native language structures, ensuring consistency between the data model and the API specification. The project provides native support for Apollo Federation v2, allowing entities and fields to be shared and resolved across multiple distributed subgraphs. It also implements real-time data streaming via WebSocket subscriptions and asynchronous event streams. The framework includes a wide array of capabilities for schema design, su
Implements parallel execution of GraphQL resolver functions to minimize latency when fetching data from external sources.