Разработка и поддержка e-commerce платформы крупного ритейлера
Мы приняли участие в разработке и поддержке высоконагруженной e-commerce платформы на Vue 3 с ServerSide Rendering (SSR).
Клиент
Крупный ритейлер товаров для спорта и активного отдыха.
Задача
Бизнес-задачи
Снизить эксплуатационные издержки клиента за счёт повышения отказоустойчивости и масштабируемости платформы без увеличения инфраструктурных затрат.
Технические задачи
-
Обеспечить отказоустойчивость сервера при пиковых посещениях (PRS).
-
Сократить время генерации страниц (TTFB).
-
Оптимизировать рендеринг повторяющихся компонентов.
-
Масштабировать вычислительные ресурсы по ядрам процессора, не блокируя другие операции.
Решение
Цель оптимизации:
Снизить нагрузку на серверные ресурсы за счёт:
-
уменьшения объёма вычислений при SSR;
-
сокращения времени ответа сервера;
-
повышения общей пропускной способности системы.
Этапы реализации:
1) Анализ приложения (3 недели)
Выявление компонентов, наиболее подходящих для кэширования, на основе частоты запросов и сложности рендеринга.
2) Разработка ядра кэширования (1 неделя)
Создание системы компонентного кэширования, включая:
-
генерацию уникальных ключей;
-
настройку стратегий инвалидации.
3) Поддержка и мониторинг (постоянно)
Регулярная проверка метрик производительности и нагрузочное тестирование — раз в месяц.
Реализованное решение:
Внедрена модульная система кэширования на уровне компонентов, адаптированная для Vue 3 и SSR.
Ключевые элементы системы:
Генерация ключей
Уникальный идентификатор формируется на основе:
-
имени компонента;
-
хэша значимых props;
-
контекста SSR (язык, тип устройства).
Это помогает системе быстрее находить готовый результат по ключу и отдавать его, не вычисляя заново.
Стратегии инвалидации
Стратегии инвалидации — это механизмы автоматического очищения кэша от устаревших данных для поддержания его актуальности и эффективности.
-
TTL (время жизни записи) — обеспечивает обновление данных по времени;
-
LRU (вытеснение редко используемых данных) — оптимизирует занятость памяти, удаляя наименее востребованную информацию.
Многоуровневое хранилище
Многоуровневое хранилище обеспечивает баланс между скоростью доступа к данным и возможностью их распределённого использования в кластерной среде.
-
L1: inmemory (Node.js Map) для быстрого доступа в рамках одного экземпляра;
-
L2: Redis для распределённого кэширования в кластере, обеспечивая консистентность данных и отказоустойчивость.
Дополнительные оптимизации
-
ленивая загрузка данных для динамических частей компонентов;
-
сжатие HTML перед сохранением в кэш.
Эти оптимизации направлены на дальнейшее снижение нагрузки на сервер и экономию ресурсов хранилища. Ленивая загрузка позволяет откладывать получение динамических данных до момента реальной необходимости, а сжатие HTML сокращает объём занимаемой памяти и ускоряет передачу данных по сети.
Результат
Результаты оптимизации
-
Снижение нагрузки на CPU: с 85–95% до 40–50% при той же нагрузке.
-
Уменьшение TTFB: 30–40%.
-
Рост пропускной способности: на 100-120%.
-
Сокращение вызовов к БД: на 60-70% за счёт кэширования данных компонентов.
Качественные эффекты
-
Стабильность работы при всплесках трафика (например, во время промоакций).
-
Уменьшение количества ошибок 5xx на 90%.
-
Возможность увеличивать только объём памяти, не изменяя количество серверов.
Архитектурные выгоды
Гибкость:
-
Кэширование выборочных компонентов без переработки всего приложения.
-
Настройка TTL и ключей для каждого компонента.
Наблюдаемость:
-
Метрики в Prometheus.
-
Логирование причин инвалидации.
Безопасность:
-
Изоляция данных между пользователями (персонализированные ключи).
-
Защита от кэширования чувствительной информации.
Компонентное кэширование в Vue 3 SSR решило проблему ресурсоёмкости рендеринга обеспечило масштабируемость без увеличения инфраструктуры.
Итог: оптимизация вычислительных ресурсов на 60–70% при сохранении функциональности и UX
Бизнес-эффект
Оптимизация позволила клиенту:
-
Снизить ежемесячные операционные расходы (OpEx) на ~35% за счёт уменьшения необходимого кластера серверов с 18 до 10 инстансов при том же трафике
-
Избежать капитальных затрат (CapEx) на дополнительные серверы в пиковые сезоны (Чёрная пятница, новогодние распродажи), что по оценкам экономило ≈7 млн ₽ в год (аренда + лицензии + DevOps-время).
-
Сократить количество технических инцидентов и простоев на 90%, что напрямую снизило потерю заказов и удержало +4% к конверсии в периоды высокого спроса.
-
Ускорить time-to-market новых фичей: фронтенд-релизы стали выходить в 1,5 раза чаще, так как команда перестала «затыкаться» на проблемы производительности.
