如果你想成为一个 Typescript 全栈工程师，那么你可能需要关注一下 tRPC 框架。
本文总共会接触到以下主要技术栈。
不是介绍 tRPC 吗，怎么突然出现这么多技术栈。好吧，主要这些技术栈都与 typescript 相关，并且在 trpc 的示例应用中都或多或少使用到，因此也是有必要了解一下。
在线体验地址：TRPC demo
End-to-end typesafe APIs(端到端类型安全)
在介绍相关技术前，不妨思考一个问题。
当进行网络请求和 API 调用时，你是否知道本次请求的参数类型以及返回的响应数据类型？知道了请求的数据类型与响应的数据类型，会为得到的 json 数据定义 type/interface，使其有更好的类型提示？还是会在 any 类型下获取属性，但由于没有类型提示，导致写错个单词，最终提示 Cannot read properties of undefined (reading 'xxx')？
对于大部分前端应用而言，类型往往常被忽略的，这就导致不知道这个请求的提交参数、响应结果有什么数据字段。举个 axios 发送 post 请求的例子
这是一个 post 请求用于实现登录的，但是这个响应数据 data 没有任何具体提示（这里的提示是 vscode 记录用户最近输入的提示），这时候如果一旦对象属性拼写错误，就会导致某个数据没拿到，从而诱发 bug。同理提交的请求体 body 不做约束，万一这个请求还有验证码 code 参数，但是我没写上，那请求就会失败，这是就需要通过调试输出，甚至需要抓包比对原始数据包，其过程可想而知。
最主要的是没有类型约束的情况下，非常容易出现访问某个对象属性不存在，js 开发者肯定经常遇到如下错误提示。
Cannot read properties of undefined (reading 'xxx')
有太多时候就是因为没有类型，无形间诱发 bug，这也是很多做 api 接口都常常忽视的一点。
因此我个人所认为的未来 Web 框架形态是要满足的前提就是前后端类型统一，即可以将后端的类型无缝的给前端使用，反之同理。而像 Next、Nuxt 这样的全栈框架便是趋势所向。
当然 axios 是可以通过泛型的方式拿到 data 的数据类型提示，就如下图所示。
但这样为了更好的类型提示，无形之间又增加了工作量，我需要定义每个接口的 Response 与 Body 类型，就极易造成开发疲惫，不愿维护代码。而本次所要介绍的技术栈 tRPC 就能够帮你省去重复的类型定义的一个 web 全栈框架。
tRPC
tRPC 是一个基于 TypeScript 的远程过程调用框架，旨在简化客户端与服务端之间的通信过程，并提供高效的类型安全。它允许您使用类似本地函数调用的方式来调用远程函数，同时自动处理序列化和反序列化、错误处理和通信协议等底层细节。
借官方 Feature
- Automatic type-safety（自动类型安全）
- Snappy DX（敏捷高效的开发者体验）
- Is framework agnostic （不依赖于特定框架）
- Amazing autocompletion（出色的自动补全功能）
- Light bundle size（轻量级打包大小）
什么时候该使用 tRPC
这个问题非常好，因为我在了解到 tRPC，并参阅了一些基本示例与实践一段时间后发现 trpc 和 http 的应用场景可以说非常相似，完全可以使用 trpc 来替代 http，只不过写法上从 发送 http 请求 ⇒ 调用本地函数（这在后面会演示到）。
而 trpc 又以类型安全与高效著称，如果你的 Web 应用的程序是基于 typescript，并且需要有高效的性能，那么 tRPC 就是一个很好的选择。
tRPC 可以作为 REST/GraphQL 的替代品，如果前端与后端共享代码的 TypeScript monorepo，trpc 则可以无需任何类型转换，也不太会有心智负担。
请记住，tRPC 只有当您在诸如 Next、Nuxt、SvelteKit、SolidStart 等全栈项目中使用 TypeScript 时，tRPC 才会发挥其优势。
tRPC 如何进行接口调用
一图胜千言，你可以点击 这里 在线体验一下 tRPC，并且查看其目录结构，以及调用方式。下面我一步步讲解如何进行接口调用。
定义服务端
这里以 Next.js 的目录结构而定。创建 server/trpc.ts，如下代码。分别导出 router, middleware, procedure
import { initTRPC } from '@trpc/server'
const t = initTRPC.create()
export const router = t.router
export const middleware = t.middleware
export const publicProcedure = t.procedure
创建项目(根)路由文件 pages/api/trpc/[trpc].ts
import * as trpc from '@trpc/server'
import { publicProcedure, router } from './trpc'
const appRouter = router({
greeting: publicProcedure.query(() => 'hello tRPC!'),
})
export type AppRouter = typeof appRouter
此时已经定义好了一个路由地址 api/trpc/[trpc].ts（这里 endpoint(端点)会在客户端中使用到），以及 greeting 函数，服务端的工作就暂且完毕。
创建客户端
创建 utils/trpc.ts 文件，代码如下
import { httpBatchLink } from '@trpc/client'
import { createTRPCNext } from '@trpc/next'
import type { AppRouter } from '../pages/api/trpc/[trpc]'
function getBaseUrl() {
if (typeof window !== 'undefined') {
// In the browser, we return a relative URL
return ''
}
// When rendering on the server, we return an absolute URL
// reference for vercel.com
if (process.env.VERCEL_URL) {
return `https://${process.env.VERCEL_URL}`
}
// assume localhost
return `http://localhost:${process.env.PORT ?? 3000}`
}
export const trpc = createTRPCNext<AppRouter>({
config() {
return {
links: [
httpBatchLink({
url: getBaseUrl() + '/api/trpc',
}),
],
}
},
})
在 _app.tsx 包装一下
import type { AppType } from 'next/app'
import { trpc } from '../utils/trpc'
const MyApp: AppType = ({ Component, pageProps }) => {
return <Component {...pageProps} />
}
export default trpc.withTRPC(MyApp)
有了这个对象后，我们就可以开始尽情调用服务端所定义好了函数了。
当你导入 trpc 并输入 trpc. 时，将会提示出服务端定义好的 greeting 函数，如下图所示。
此时通过 const result = trpc.greeting.useQuery() 便可调用 greeting 函数，其中 result.data 便可拿到 'hello tRPC!' 信息。
这个过程发生了什么？
不妨此时打开控制台面板，看看请求
不难看出，调用 greeting 函数本质是向 /api/trpc/greeting 发送了 http 请求，并且携带参数 batch 和 input，虽然我们暂时还没有传。默认 input 为 {}。
要支持传递参数，首先需要在服务端定义传递参数的类型（会有 Zod 对参数效验），这样客户端才有对应的类型提示。然后调用 greeting 函数时，通过通过函数参数的形式来传递请求参数。
举例说明，比如说我们将 appRouter 改写成这样，通过 input 参数指定了 useQuery 需要传递一个 name 为字符串且不为空的对象。
import z from 'zod'
const appRouter = router({
greeting: publicProcedure
.input(
z.object({
name: z.string().nullish(),
}),
)
.query(({ input }) => {
return {
text: `hello ${input?.name ?? 'world'}`,
}
}),
})
调用 trpc.greeting.useQuery({ name: 'wenhao' }) 发送的请求的 query 参数则变为
不仅于此，你如果同时调用了多次 greeting 函数，如
const result1 = trpc.greeting.useQuery({ name: 'wenhao1' })
const result2 = trpc.greeting.useQuery({ name: 'wenhao2' })
const result3 = trpc.greeting.useQuery({ name: 'wenhao3' })
tRPC 会将这三次函数调用合并成一次 http 请求，并且得到的响应本文也是以多条数据的形式返回
分别输出三者 result 也没有任何问题。
这是 tRPC 的一个特性：请求批处理，将同时发出的请求（调用）可以自动组合成一个请求。
useMutation() | tRPC
tRPC 同样也支持 post 请求，例如
服务端代码
const appRouter = router({
createUser: publicProcedure
.input(z.object({ name: z.string() }))
.mutation(req => {
const user: User = {
name: req.input.name,
}
return user
}),
})
客户端代码
export default function IndexPage() {
const mutation = trpc.createUser.useMutation()
// ERROR!
// mutation.mutate({ name: 'wenhao' });
const handleCreate = () => {
mutation.mutate({ name: 'wenhao' })
}
return (
<div>
<button onClick={handleCreate} disabled={mutation.isLoading}>
Create
</button>
{mutation.error && <p>Something went wrong! {mutation.error.message}</p>}
</div>
)
}
这里需要注意 mutate 方法无法在外层直接调用，否则将会提示
Unhandled Runtime Error
Error: Maximum update depth exceeded. This can happen when a component repeatedly calls setState inside componentWillUpdate or componentDidUpdate. React limits the number of nested updates to prevent infinite loops.
主要防止这个组件被其他组件调用，此时自动调用 mutate 函数，导致不可控且循环调用的情况，因此需要通过一个事件（比如点击事件）来触发。
此时请求变为 post 请求，并且携带的参数也以 body 形式传递。
通过 useQuery 和 useMutation 就能够用 tRPC 实现最基本的 CRUD。此外还有 useInfiniteQuery 可以用作类似无限下拉查询，类似 SWR 无限加载。useQueries 批量查询，使用 Subscriptions 进行订阅 WebSocket 等等。
tRPC 针对 react 项目的查询主要依赖于 @tanstack/react-query，你也可以到 tRPC React Query documentation 查看相关 hook。
从上述例子中你就会发现，tRPC 将 http 请求给我们包装成了函数形式调用，即上文所说的，调用服务端接口的形式由 发送 http 请求 ⇒ 调用本地函数。
不足
不过也并非没有缺点（个人认为）。
首先不如传统的 RESTFUL 来的直观，假设我现在在服务端定义了一个服务，那么我只能通过@trpc/client 创建客户端进行调用。虽然也能用 http 的形式，但调用的很不优雅。
在我印象中，RPC 框架通常是可以跨语言进行调用的，比如 gRPC 框架，然而tRPC 目前只能在 Typescript 项目中进行调用，我倒是希望能向 gRPC 那个方向发展，不过不同语言间的类型安全又是个大麻烦。
学习成本与项目成本偏高，tRPC 对整个全栈项目的技术要求比较高，并且限定于 typescript，如果你想将你的项目从传统的 Restful 迁移到 tRPC 上，无疑是个工程量大，且不讨好的事。
创建工程
这里选用 Create T3 App 用于创建应用（也可以选择 trpc/examples-next-prisma-starter），Create T3 App 集成了诸多有关 TypeScript full-stack 相关的技术栈，其中就包括了本文所要介绍的几个技术栈。
pnpm create t3-app@latest
安装过程如下
prisma
此时安装完先别急着 pnpm run dev 启动项目，首先执行
npx prisma db push
运行结果如下
Environment variables loaded from .env
Prisma schema loaded from prisma schema.prisma
Datasource "db": SQLite database "db.sqlite" at "file:./db.sqlite"
SQLite database db.sqlite created at file:./db.sqlite
Your database is now in sync with your Prisma schema. Done in 81ms
这会将数据库与 prisma 的 schema 同步，说人话就是将数据库的表与 schema.prisma 文件中的 model 对应。
schema.prisma
generator client {
provider = "prisma-client-js"
}
datasource db {
provider = "sqlite"
url = env("DATABASE_URL")
}
model Example {
id String @id @default(cuid())
createdAt DateTime @default(now())
updatedAt DateTime @updatedAt
}
// Necessary for Next auth
model Account {
id String @id @default(cuid())
userId String
type String
provider String
providerAccountId String
refresh_token String? // @db.Text
access_token String? // @db.Text
expires_at Int?
token_type String?
scope String?
id_token String? // @db.Text
session_state String?
user User @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
@@unique([provider, providerAccountId])
}
model Session {
id String @id @default(cuid())
sessionToken String @unique
userId String
expires DateTime
user User @relation(fields: [userId], references: [id], onDelete: Cascade)
}
model User {
id String @id @default(cuid())
name String?
email String? @unique
emailVerified DateTime?
image String?
accounts Account[]
sessions Session[]
}
model VerificationToken {
identifier String
token String @unique
expires DateTime
@@unique([identifier, token])
}
create-t3-app 默认使用的 sqlite 数据库，优点就是你无需安装任何数据库的环境，将会在 prisma 目录下创建 db.sqlite 文件来存放数据。但是缺点很明显，性能与部署方面是远不如主流服务级别的数据库。尤其是部署，这在后面会说。
将会创建 Account Example Session User Verification Token 表，这里需要教你一个命令
npx prisma studio
此时访问 localhost:5555 将会得到一个 prisma 面板，即项目的所有 model 。
关于 prisma 更多命令请参考 Prisma CLI Command Reference
prisma 在线体验：Prisma Playground | Learn the Prisma ORM in your browser
由于 create-t3-app 已经封装好了数据库的操作，并且导出 prisma 对象，所以你只需要配置好环境变量便可。
主要代码如下
import { PrismaClient } from '@prisma/client'
export const prisma = new PrismaClient()
类型提示
在上面所定义的 model，都会被 prisma client 创建对应的 typescript 类型（在node_modules/.prisma/index.d.ts），你就可以直接通过 prisma.modelName 来操作 model，例如 Example（这里就不做注释了）
import { prisma } from "~/server/db";
prisma.post.findUnique({ where: { id: 1 } });
prisma.post.create({ data: {} });
prisma.post.update(id, { data: {} });
prisma.post.delete(id);
prisma.post.count();
数据迁移
我之前如果做数据库备份的话，我通常会在数据库管理软件（Navicat）将整个数据库转储为 SQL 文件，然后要用的时候在运行该 SQL 文件。而这样做呢虽然方便，但是数据都比较死，而且版本多了 sql 文件也多，导入繁琐。
此时就可以使用 Migrate，通过命令的方式自动为我们生成当前版本下的 sql 文件，而需要用到的也通过命令的形式运行 sql 文件。
数据生成
你可以编写一个 seed 脚本，用于插种（生成）自定义数据。
prisma 不是本文重点，篇幅略少，但是作为 Typeorm 的长期使用者而言，我认为 prisma 会比 typeorm 友善一些，至少从文档上来说 prisma 大胜一筹，而且很多 node 的 web 框架都优先 prisma 作为 orm 框架（除了nest.js），但不过这两个仓库的 issues 数量有点惨不忍睹。。。
next-auth
我想先简单介绍一下 next-auth（背后由Auth.js 提供）。
从名字来看也不难猜出，这是一个 next.js 的 auth 库。该库提供了多种身份验证策略，如基于密码的身份验证，OAuth 等等。并且你只需要简单的几行代码，提供好相关信息便可启用身份验证和授权功能。
你可以到这个网站 NextAuth.js Example体验一番。下面是一些代码演示
由于 create-t3-app 默认是 Discord OAuth，因此我这边替换成使用者更多的 Github。（至于如何创建 Github OAuth Apps，在我之前的文章以及外面诸多文章中都有介绍到，这里不在演示了，附上配置图）
首先在
server/auth.ts 中 导入
import CredentialsProvider from 'next-auth/providers/credentials'
import GithubProvider from 'next-auth/providers/github'
并在 options 中设置好 providers，如下
export const authOptions: NextAuthOptions = {
callbacks: {
session({ session, user }) {
if (session.user) {
session.user.id = user.id
// session.user.role = user.role; <-- put other properties on the session here
}
return session
},
},
adapter: PrismaAdapter(prisma),
providers: [
CredentialsProvider({
name: 'Credentials',
credentials: {
username: { label: 'Username', type: 'text', placeholder: 'wenhao' },
password: { label: 'Password', type: 'password' },
},
async authorize(credentials, req) {
// Add logic here to look up the user from the credentials supplied
const user = { id: '1', name: 'wenhao', email: '[email protected]' }
if (user) {
return user
} else {
return null
}
},
}),
GithubProvider({
clientId: env.GITHUB_CLIENT_ID,
clientSecret: env.GITHUB_CLIENT_SECRET,
}),
],
}
不过此时会提示 env 对象没有 GITHUB_CLIENT_ID 属性，需要在 env.mjs 定义好 GITHUB_CLIENT_ID 与 GITHUB_CLIENT_SECRET。类型安全嘛，你可不想 GITHUB 不小心输成 GAYHUB 导致找不到这个值把。
当上述在设置完毕后，点击 Sign in 按钮便可跳转到 next-auth 所提供的简单登录表单。
如果你想自定义修改登录页面，可以参考该视频Create your own next-auth Login Pages - YouTube
部署 tRPC
通常来说 tRPC 会配合全栈框架使用，因此可以非常轻松的部署在 Vercel，Netlify 上。如今 Vercel 应该也已经家喻户晓了，因此这里就不演示如何部署，可到 Vercel • Create T3 App 中查看相关步骤。
至于说自行部署的话，create t3 app 提供了 docker 相关镜像，你可以直接使用 docker 部署，具体步骤可参考 Docker • Create T3 App。
示例
这里我提供了一个简单的示例，你可以 点我 访问体验一下（项目部署在 Vercel，而数据库服务在腾讯云，登录服务又依赖 Github，所以项目会稍微有那么慢）。整个项目结构大致如下
你可以在 Example Apps | tRPC 查看 trpc 的示例应用。
结语
如果你是用 Next，Nuxt 等这样的全栈框架，并且你的后端服务使用 Typescript 编写，不妨试试 trpc，你会惊喜地发现，它颠覆了传统的 API 交互，使你的 typescript 全栈应用程序的开发变得更加高效和流畅。
从 JavaScript 到 TypeScript 的演变，全栈应用的端到端类型安全，TypeScript 目前正在逐渐成为前端开发中不可或缺的一部分，也许未来的某一天当人们说起前端三件套时，不再是 HTML，CSS，JavaScript，而是 HTML，CSS，TypeScript。
再说到我为何会去尝试 tRPC，有很大的原因是因为厌倦了传统后端开发，厌倦了 nest.js 开发。然而现实生活中，你所厌倦的，往往是能为你提供收入的。人们总是做着自己不愿做的事，但生活所迫，谁又愿意呢。