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Typescript 全栈最值得学习的技术栈 TRPC

· 阅读需 15 分钟
文浩Marvin

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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

image-20230308142331808

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。

image-20230308142452678

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

server/trpc.ts
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

server/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

utils/trpc.ts
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',
}),
],
}
},
})

_app.tsx 包装一下

_app.tsx
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?

文档: useQuery() | tRPC

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

pages/index.tsx
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

server/trpc.ts
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

pages/index.tsx
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>
)
}
危险

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
prisma/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

server/db.ts
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

server/auth.ts
import CredentialsProvider from 'next-auth/providers/credentials'
import GithubProvider from 'next-auth/providers/github'

并在 options 中设置好 providers,如下

server/auth.ts
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。

警告

不过要注意,Vercel 并不提供文件读写操作,即无法实现数据存储,因此你如果需要提供数据读取的操作,那么普通需要一个远程的数据库服务,将 DATABASE_URL 环境变量替换成线上地址。如

DATABASE_URL=postgresql://myuser:mypassword@localhost:5432/mydb

这里推荐 railwaysupabase 都提供远程数据服务,且有免费额度。(不过我比较好奇为啥好多远程数据服务多数都是postgresql)

如果你执意要使用 vercel 部署,当你触发数据库服务时便会报错,以下是相关截图。

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。

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