의존성 추가하기
문서를 보면 Spring Boot 3.0 이상에서는 최신버전의 DGS를 사용하면되는데, 나같은 경우는 Spring Boot 2.7을 사용중이라 DGS 5.5.x 를 사용해야 했다. DGS 6.x 을 사용하려면 Spring Boot 3.0이상을 쓰면 되겠다.
plugins {
id 'com.netflix.dgs.codegen' version '5.6.0'
}
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
implementation(platform("com.netflix.graphql.dgs:graphql-dgs-platform-dependencies:5.5.1"))
implementation("com.netflix.graphql.dgs:graphql-dgs-spring-boot-starter")
implementation("com.netflix.graphql.dgs:graphql-dgs-extended-scalars") // graphql 타입이랑 java type을 맞추기 위해 필요함
}
IDEA Plugin 추가하기
조금 더 편하게 DGS 개발을 하기 위해 Intellij IDEA를 사용중이라면 아래 두가지 plugin을 설치해주자
schema 추가하기
이제 스키마 파일을 추가해서 스키마들을 정의할건데 src/main/resources/schema 경로에 .graphqls 확장자로 파일을 생성하고 schema를 정의해주자.
- src/main/resources/schema/human.graphql
type Human { idx: Int! name: String! money: Int } type Query { getHumansByName(name: String): [Human] }DGS에서는 .graphql 확장자나 .graphqls 확장자가 크게 차이가 없다고 하니 알아서 선택해서 쓰면 된다. 나는 기존에 Human이라는 Domain이 존재해서 그것을 그대로 type화 하였다.
DataFetcher 만들기
위에 의존성 추가에서 plugins에 com.netflix.dgs.codegen 를 추가했다면 gradle dgs graphql codegen 항목에 generateJava가 있는 것을 확인 할 수 있다.
generateJava를 실행하면 build/generated 에 예시 DataFetcher를 제공해주는데
이렇게 schema파일을 참고하여 codegen된 샘플 코드를 복사해서 작업을 진행해주면 된다.
@DgsComponent
@RequiredArgsConstructor
public class HumanResolver {
private final HumanService humanService;
@DgsData(
parentType = "Query",
field = "getHumansByName"
)
public List<Human> getHumansByName(@InputArgument String name) {
return this.humanService.getHumansByName(name);
}
}
sample code에 있는 DgsDataFetchingEnvironment를 쓰면 머리아파지니 @InputArgument를 이용해서 파라미터를 구현해주자.
그리고 @DgsData 는 getGetHumansByName 처럼 method이름을 그대로 쓸 예정이면 @DgsQuery 로 대체 가능하다.
package com.isntyet.java.practice.human.controller;
import com.isntyet.java.practice.human.application.HumanService;
import com.isntyet.java.practice.human.domain.Human;
import com.netflix.graphql.dgs.DgsComponent;
import com.netflix.graphql.dgs.DgsQuery;
import com.netflix.graphql.dgs.InputArgument;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import java.util.List;
@DgsComponent
@RequiredArgsConstructor
public class HumanResolver {
private final HumanService humanService;
@DgsQuery
public List<Human> getHumansByName(@InputArgument String name) {
return this.humanService.getHumansByName(name);
}
}
Query 실행 해보기
이제 sample 코드 작성이 끝났으니 실행을 해보자.
혹시 실행을 했는데 아래와 같은 에러가 뜬다면
An attempt was made to call a method that does not exist. The attempt was made from the following location:
com.apollographql.federation.graphqljava.Federation.ensureFederationDirectiveDefinitionsExist(Federation.java:194)
The following method did not exist:
'graphql.schema.idl.RuntimeWiring graphql.schema.idl.RuntimeWiring.transform(java.util.function.Consumer)'
의존성 문제 때문에 그런것이니 gradle.properties에 아래를 추가해보자
graphql-java.version=19.2
실행이 되었다면 http://localhost:8080/graphiql 여기로 접속하면 graphql 테스트를 할 수 있는 화면이 뜰 것이다.
이곳에서 아까 작성했던 getGetHumansByName query를 실행해보자.
{
getHumansByName(name: "jojo") {
idx
name
money
}
}
Mutation 해보기
한김에 mutation도 해보자. Human 생성을 해볼건데 기존에 Human을 생성하기 위해서 요구되는 포맷은 아래와 같은데
public class CreateHumanRequest {
private final String name;
private final Integer money;
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
private final LocalDate birth;
}
해당 dto에 해당하는 input type을 schema에 만들어 주면 된다.
input CreateHumanInput {
name: String!
money: Int
birth: Date
}
type Mutation {
createHuman(input: CreateHumanInput): Human
}
저기서 birth 필드의 Date type은 그냥 쓰면 graphql에 없는 타입이라 에러가 날텐데
위에서 의존성 추가했던 graphql-dgs-extended-scalars 를 이용하여 Long이나 DateTime 등 java와 mapping되는 여러 type들을 확장할 수 있다. 아래처럼 scalar를 추가해주자.
scalar Date
input CreateHumanInput {
name: String!
money: Int
birth: Date
}
type Mutation {
createHuman(input: CreateHumanInput): Human
}
추가한 mutation에 대한 DataFetcher를 똑같이 추가해주자.
@DgsComponent
@RequiredArgsConstructor
public class HumanResolver {
private final HumanService humanService;
@DgsQuery
public List<Human> getHumansByName(@InputArgument String name) {
return this.humanService.getHumansByName(name);
}
// 여기
@DgsMutation
public Human createHuman(@InputArgument CreateHumanRequest input) {
return this.humanService.create(input);
}
}
이제 다시 앱을 실행하고 mutation 을 작성하고 실행해보면…
mutation createHuman($input: CreateHumanInput) {
createHuman(input: $input) {
idx
name
money
}
}
{
"input": {
"name": "jojojo",
"money": 1,
"birth": "1991-02-26"
}
}
다음과 같이 에러가 난다. input data를 CreateHumanRequest로 변환하다가 실패한 것이다. 추측하기에 아마 reflection 하여 생성하는데 내가 만든 CreateHumanRequest DTO에 기본 생성자가 없어서 인듯하니 바꿔주자.
@Getter
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CreateHumanRequest {
private String name;
private Integer money;
@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
private LocalDate birth;
}
이제 다시 실행해보면 정상적으로 생성되는 것을 확인 할 수 있다.
Custom Scalars
graphql type에서는 java의 LinkedHashSet 같은 타입이 없기 때문에 그럴때는 어떻게 해야하는지 알아보자. 위에서 LocalDate를 사용한 것과 비슷한 맥락인데 이곳을 확인해보면 기본적으로 BigDecimal, Long, Url 등과 같은 타입은 만들어진게 있어서 그대로 사용하면 되지만 LinkedHashSet 같은 타입은 따로 구현을 해줘야 한다.
여기 를 보면 Scalar를 @DgsScalar를 이용해서 커스텀하게 만들 수 있는데 한번 구현해보자.
- config/graphql/scalar/LinkedHashSetScalar.java
@DgsScalar(name = "LinkedHashSet") public class LinkedHashSetScalar implements Coercing<LinkedHashSet<String>, List<String>> { @Override public List<String> serialize(Object value) throws CoercingSerializeException { if (value instanceof LinkedHashSet) { LinkedHashSet<String> set = (LinkedHashSet<String>) value; List<String> list = new ArrayList<>(); for (String element : set) { list.add(element); } return list; } return new ArrayList<>(); } @Override public LinkedHashSet<String> parseValue(Object input) throws CoercingParseValueException { if (input instanceof List) { List<?> inputList = (List<?>) input; LinkedHashSet<String> result = new LinkedHashSet<>(); for (Object element : inputList) { if (element instanceof String) { result.add((String) element); } else { throw new CoercingParseValueException("Invalid input value: " + element); } } return result; } throw new CoercingParseValueException("Invalid input value: " + input); } @Override public LinkedHashSet<String> parseLiteral(Object input) throws CoercingParseLiteralException { if (input instanceof List) { List<?> inputList = (List<?>) input; LinkedHashSet<String> result = new LinkedHashSet<>(); for (Object element : inputList) { if (element instanceof String) { result.add((String) element); } else { throw new CoercingParseValueException("Invalid input value: " + element); } } return result; } throw new CoercingParseValueException("Invalid input value: " + input); } }Coercing 을 implement해서 serialize(내보낼때)와 parseValue,parseLiteral(들어올때)를 구현해주면 된다. (위 코드는 chatGPT을 이용해서 대충 돌아가게만 일단 만들어서 참고만 하자)
- resoures/schema/human.graphql
scalar Date scalar LinkedHashSet type Human { "사람 ID" idx: Int! "사람 이름" name: String! "가진 돈" money: Int "태그" tags: LinkedHashSet } input CreateHumanInput { name: String! money: Int birth: Date tags: [String!] } type Query { getHumansByName(name: String): [Human] } type Mutation { createHuman(input: CreateHumanInput): Human }scalar LinkedHashSet를 선언해주고 테스트할 필드인 tags를 추가해주자. (Human.java엔 이미 tags가 LinkedHashSet 타입으로 추가 되어 있다) - build.gradle
generateJava { typeMapping = [ "LinkedHashSet": "java.util.LinkedHashSet" ] }codegen plugin의 정상적인 동작을 위해서 추가한 type에 대한 mapping을 위와같이 진행해주자.
이제 query와 mutation을 실행해보면
- createHuman
mutation createHuman($input: CreateHumanInput) { createHuman(input: $input) { idx name money tags } }{ "input": { "name": "jojojo", "money": 1, "birth": "1991-02-26", "tags": ["backend", "happy"] } }
- getHuman
{ getHumansByName(name: "jojojo") { idx name money tags } }
위와같이 tags필드가 정상적으로 생성도 되고 조회도 되는 것을 확인 할 수 있다.
참조
- DGS docs - https://netflix.github.io/dgs/getting-started/
- Example repo - https://github.com/isntyet/java-practice/commit/69384a2d3eedc743775ead19220e9c247470472c
요렇게 collation이 latin… 로 들어가 있는 것 을 확인 할 수 있다.
DB의 char-set과 collation을 바꿨지만 데이터베이스 기본설정은 바뀌지 않은 것을 확인 할 수 있다.
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