Shopify报告使用广度优先引擎使GraphQL执行速度提升15倍

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Shopify报告：采用广度优先引擎实现GraphQL执行速度提升15倍

2026年6月1日 2分钟阅读

作者：

• Leela Kumili

首席工程师

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Shopify推出了一款重新设计的GraphQL执行引擎，内部称为GraphQL Cardinal，该引擎以广度优先执行模型取代传统的深度优先遍历，针对大规模查询工作负载报告了显著的生产性能提升。新架构聚焦于GraphQL执行本身的低效问题，而非数据库或网络基础设施瓶颈——Shopify工程师认为这一领域在GraphQL生态中长期被忽视。

Shopify Engineering在X平台发文总结了结果：

针对大型GraphQL列表查询的生产环境测试结果：字段级执行速度提升15倍，垃圾回收开销降低6倍，P50端到端耗时缩短4秒以上。

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广度优先与深度优先遍历的端到端响应时间对比（来源：Shopify博客）

此次重构解决了传统GraphQL执行的核心特性问题。多数GraphQL引擎采用递归方式遍历查询树，以深度优先模式逐对象解析字段。虽然实现简单，但当查询涉及深度嵌套、高度关联的数据集（如电商系统中常见的商品目录、变体和库存结构）时，该方法可能导致重复解析器调用、内存分配碎片化及频繁垃圾回收。

GraphQL Cardinal通过逐层执行查询改变了这一遍历模式。引擎不再独立解析树中每个节点的字段，而是对同一深度的多组对象批量执行解析器。Shopify表示，这种方法提升了CPU缓存局部性，减少了冗余计算，并降低了单次请求的内存波动。

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深度优先与广度优先执行流程及字段追踪器（来源：Shopify博客）

重新设计还改变了内部的执行编排方式。在递归遍历过程中，GraphQL Cardinal 不再重复调用解析器，而是按查询层协调执行，使解析器能够在深入图结构之前批量处理多个实体。这使得批处理成为原生执行行为，而非单独的优化手段。该方法借鉴了 GraphQL 生态系统中已有的思路，包括 Airbnb 的批处理解析器 以减少 N+1 查询开销、WunderGraph 的广度批处理实验，以及 graphql-breadth-exec 等探索广度优先遍历替代递归执行的项目。

Farhan Thawar，Shopify 工程负责人，在 LinkedIn 帖子 中描述道：

GraphQL Cardinal 是 Shopify 对一个显而易见却长期被忽视的问题的回应：传统的 GraphQL 执行在大规模场景下算法开销巨大，却很少有人质疑这一点。

然而，Shopify 的实现引人注目之处在于，它将广度优先遍历直接集成到大规模生产基础设施中，同时保持与现有 GraphQL 模式和 API 的兼容性。据该公司介绍，迁移过程需要在执行编排、解析器行为、追踪基础设施和运行时调度系统等方面进行协调变更。

迁移过程中的关键挑战之一是在底层执行行为改变的同时，保持面向开发者的现有 GraphQL 语义。现有模式和解析器是基于递归深度优先假设设计的，这意味着 Shopify 需要在不进行大规模 API 重写的情况下调整解析器协调和追踪机制。该公司表示，在整个迁移过程中始终维持了与现有 GraphQL API 的兼容性，使团队无需更改应用层查询结构即可受益于执行优化。

关于作者

#### Leela Kumili

Leela 是星巴克的首席软件工程师，精通构建可扩展的云原生系统和分布式平台。她负责奖励平台的架构、交付和运营卓越性，主导系统现代化、提升可扩展性及增强可靠性的相关工作。除技术领导力外，Leela 还担任公司的 AI 倡导者，通过基于大语言模型（LLM）的工具识别提升开发者生产力和工作流的机会，并制定 AI 采用的最佳实践。她热衷于构建生产就绪系统、提升开发者体验，并指导工程师在技术和战略层面提升影响力。她的兴趣包括平台工程、分布式系统、开发者生产力，以及将技术解决方案与业务和产品目标相结合。

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