Risposta.

La scelta dello stile architettonico dell'API dipende dal tipo di consumatori, dal volume di dati, dai requisiti di velocità di sviluppo dell'interfaccia e dalla scalabilità.

• REST è adatto per API pubbliche aperte, quando è necessaria semplicità d'uso, caching, flessibilità di routing.
• gRPC viene utilizzato quando è necessaria alta performance, tipizzazione rigorosa e streaming bidirezionale dei dati (ad esempio, per microservizi all'interno di un data center).
• GraphQL è utile per API con una ricca gerarchia di entità, quando il consumatore deve scegliere in modo flessibile il contenuto e la struttura dei dati ricevuti.

Esempio di controllore REST (Node.js/Express):

app.get('/api/users/:id', function(req, res) {
    // ...
    res.json(user);
});

Esempio di definizione del servizio gRPC (protobuf):

service UserService {
    rpc GetUser (UserRequest) returns (UserResponse);
}

Esempio di richiesta su GraphQL:

query {
  user(id: "123") {
    id
    name
    posts {
      title
    }
  }
}
}

Caratteristiche chiave:

• REST: metodi HTTP standardizzati, semplicità di scalabilità, tipizzazione debole.
• gRPC: rigore dello schema, alta performance, supporto per lo streaming, adatto per servizi interni.
• GraphQL: richiesta solo dei dati necessari, riduzione del numero di richieste, complessità nell'implementazione di autorizzazioni e caching.

Domande insidiose.

È possibile utilizzare GraphQL per qualsiasi API aziendale?

Non sempre! GraphQL è utile per dati aggregati complessi, ma per interfacce CRUD semplici e alta carico, REST è spesso più semplice ed efficace.

gRPC è adatto per client mobili/web?

Di solito no, gRPC richiede supporto per HTTP/2 e non si integra con i browser senza proxy speciali, quindi raramente viene utilizzato sul front-end.

REST API è sempre più facile da versionare rispetto alle altre?

Non necessariamente. La versioning di GraphQL si risolve a livello di schema, mentre REST di solito attraverso la modifica di URI o intestazioni, il che non è sempre conveniente per l'evoluzione di schemi di dati complessi.