Браузер и фронтенд-рантайм
Event loop: один поток, три очереди
Клик по кнопке ощущается мгновенным. Скролл дёргается. Модалка замирает на 300 мс, пока парсится JSON. То, что решает, какой опыт получит пользователь, — это один механизм старше современного веба: event loop.
Что делает event loop
У браузера один поток, исполняющий ваш JavaScript. Пока он занят, ничего другого не запускается — ни кликов, ни анимаций, ни рендеринга. Event loop решает, что запустить следующим, когда поток освобождается.
В цикле три игрока:
- Очередь задач (task queue, макрозадачная очередь) — дискретные работы: колбэки
setTimeout, распарсенные куски HTML, сработавшие DOM-события, сообщения message-channel. - Очередь микрозадач (microtask queue) — колбэки резолва промисов и работы
queueMicrotask. Дренируется до пустой после каждой задачи. - Шаги рендеринга — стили, компоновка, отрисовка, композитинг. Идут между итерациями, но только когда браузер считает, что кадр пора показать.
- Бюджет кадра при 60 fps
- 16,67 мс
- Порог длинной задачи
- 50 мс
- Хороший INP (p75)
- ≤200 мс
- Зажим setTimeout(0) после 5 уровней
- 4 мс
- Срез работы React 18
- 5 мс
- Cross-thread postMessage hop
- ~1 мс + клон
Метафора бариста
Представьте кофейню с одним сотрудником. Клиенты кладут заказы на стойку (очередь задач). Закончив один напиток, бариста сразу проверяет стикеры на эспрессо-машине (микрозадачи — мелкие продолжения вроде «добавить корицу») и делает все стикеры до приветствия следующего клиента. Если она пишет себе стикеры быстрее, чем успевает их выполнять, она вообще не доходит до следующего клиента. Этот режим отказа — голодание микрозадачами (microtask starvation).
Каждая анимация, каждый напечатанный символ, каждый клик, каждый скролл — это задача в очереди, ждущая поток. Держите поток 200 мс — пользователь видит 200 мс замороженного UI. Лечение — не «более быстрый код», а «более короткие задачи».
Одна итерация, шаг за шагом
Одна итерация цикла делает ровно следующее:
| Шаг | Что выполняется | Когда пропускается |
|---|---|---|
| 1. Выбор задачи | Вытянуть одну задачу из непустой очереди | Если все очереди пусты — простой |
| 2. Выполнение задачи | Исполнить колбэк до конца | Никогда, если шаг 1 выполнился |
| 3. Microtask checkpoint | Дренировать очередь микрозадач | Очередь микрозадач пуста |
| 4. Обновление рендеринга | rAF → стили → компоновка → отрисовка → композитинг | Только на границе кадра (~16,67 мс) |
| 5. В начало | Вернуться к шагу 1 | Никогда |
Конкретный сценарий
Антон жмёт Submit. Дима комментирует: «Событие клика встаёт в очередь как задача. Запускается submit-обработчик — 4 мс на валидацию, ставит fetch. Fetch резолвится позже, планирует микрозадачу .then(). Микрозадача выполняется, меняет состояние. React делает re-render — ещё JS, ещё работа на том же потоке. Итого: 28 мс. Бюджет кадра — 16,67 мс, значит пользователь видит один пропущенный кадр.»
Внутри одной итерации event loop браузера эти шаги идут в фиксированном порядке. Расставьте их в правильную последовательность.
- 1 Вытянуть одну задачу из очереди задач и выполнить до конца
- 2 Дренировать очередь микрозадач (выполнять колбэки промисов до пустой)
- 3 Запустить колбэки requestAnimationFrame (только если кадр пора показать)
- 4 Стили → компоновка → отрисовка → композитинг (только если кадр пора)
- 5 Вернуться в начало: вытянуть следующую задачу
Внутри обработчика `setTimeout` вы вызываете `Promise.resolve().then(work)`. Когда выполнится `work`?
Click-обработчик работает 400 мс. Что из этого продолжает работать во время блокировки?
В метафоре бариста заказы клиентов лежат на стойке — это очередь задач. Стикеры самой бариста от предыдущего заказа, которые она доделывает до приветствия следующего клиента, — это какой вид очереди?
Задача длится дольше скольки миллисекунд, и браузер официально называет её «длинной задачей» (long task), вносящей вклад в плохой INP?
- 01Назовите трёх игроков event loop браузера.
- 02Почему click-обработчик на 400 мс замораживает страницу, хотя CSS-анимации продолжают работать?
- 03Какой порог у W3C для «длинной задачи» и почему это важно для INP?
Event loop браузера — однопоточный движок, обрабатывающий одну задачу за раз — колбэк setTimeout, click-обработчик, распарсенный кусок HTML. После каждой задачи он полностью дренирует очередь микрозадач (резолвы промисов, колбэки MutationObserver), прежде чем рендерить или обрабатывать ввод. Это делает очередь микрозадач продолжением выполняющейся задачи с точки зрения рендерера. Задачи длиннее 50 мс — длинные задачи; они откладывают рендеринг и обработку ввода, напрямую раздувая INP. Бюджет кадра при 60 fps — 16,67 мс, поэтому 200 мс задача роняет примерно 12 кадров и пользователь ощущает очевидный jank.
- Задачи, микрозадачи и scheduler.yield()middle
- Точность таймеров, троттлинг и фоновая работаmiddle
- Голодание микрозадач, длинные задачи и LoAFsenior
- Event loop Node.js: фазы, nextTick и задержка циклаsenior
- React, Vue и наблюдаемость INP в продакшенеsenior
- Что такое воркеры и зачем они нужныjunior
- INP: input delay, processing, presentationmiddle
- Общая картина: от URL до LCP до INP как эстафетаjunior
встречается в143
- Почему GraphQL получает N+1junior
- Механика DataLoader: батчинг на границе тикаmiddle
- Контракты batch-функции: порядок, формы, ошибкиmiddle
- Federation и lookahead: батчинг за пределами DataLoadermiddle
- Защита сложности запросов: depth, cost, persisted queriesmiddle
- Senior GraphQL API: scheduling-контракт, изоляция арендаторов, наблюдаемостьsenior
- Зачем идемпотентность: безопасные retryjunior
- Серверный state machine: четыре состояния idempotency keymiddle
- Outbox и inbox: effectively-once через dual-write границуmiddle
- Конкурентность и архитектура кеша для идемпотентности на масштабеsenior
- Наблюдаемость, production-инциденты и дизайн для глобального масштабаsenior
- Что такое cache stampede и почему он делает всё хужеjunior
- Лок и single-flight: ограничение параллельных rebuildmiddle
- XFetch: вероятностное раннее истечение без координацииmiddle
- Stale-while-revalidate и CDN request coalescingmiddle
- Детектирование stampede и дизайн TTL для продакшенаmiddle
- Метастабильный сбой, fencing-токены и production-постмортемыsenior
- Что такое отношение: таблицы, строки, ключи и ограниченияjunior
- Ограничения, ключи и типы данных Postgresmiddle
- Нормальные формы, денормализация и почему схемы «прилипают»middle
- JSONB, массивы и когда side table побеждаетmiddle
- Heap-хранилище, TOAST и выравнивание колонокsenior
- Целостность схемы: deferral, версионирование и сбои в продакшнеsenior
- Реляционная модель vs документные, wide-column, граф и key-valuesenior
- Index-only scan, Visibility Map и INCLUDEsenior
- Типичные сбои в продакшне и аудит индексовsenior
- pg_statistic, ANALYZE и производственная наблюдаемостьmiddle
- Производственные режимы отказа и стабильность плановsenior
- MVCC: как Postgres раздаёт согласованные снимкиjunior
- Заголовок tuple и механика снимковmiddle
- HOT-обновления и уровни изоляцииmiddle
- VACUUM, bloat и autovacuummiddle
- CLOG, XID wraparound и MultiXactsenior
- SSI и production-тюнинг autovacuumsenior
- Реальные провалы MVCC, deployment-паттерны и распределённые снимкиsenior
- Connection pool: зачем амортизировать стоимость backend Postgresjunior
- Режимы PgBouncer: session, transaction и statementmiddle
- Размер пула: формула (ядра × 2) + шпинделей и двухуровневый стекmiddle
- Исчерпание пула и idle-in-transaction: сценарий отказа в 3 ночиmiddle
- Миграция на transaction mode: план развёртывания и prepared statements в PgBouncer 1.21middle
- Процессная модель Postgres и почему увеличение max_connections снижает производительностьsenior
- Ландшафт пулеров 2026, serverless connection storms и полная таксономия отказовsenior
- Что такое миграция схемы и почему она заменяет ad-hoc DDLjunior
- ADD COLUMN: мгновенно в PG 11+ против перезаписи в старом Postgresjunior
- Режим отказа очереди блокировок: почему мгновенный DDL может заморозить базуmiddle
- Безопасные DDL-паттерны: NOT VALID, CONCURRENTLY и исправления небезопасных операцийmiddle
- Expand-contract: нулевой простой для ломающих изменений схемыmiddle
- Advisory-блокировки, инструменты миграций и координация деплояsenior
- Таксономия сбоев миграций и дисциплина продакшнаsenior
- Зачем нужно шардирование: потолок одного Postgresjunior
- Выбор ключа шарда: стратегии hash, range, list и directorymiddle
- Партиционирование против шардирования: одно слово, два разных понятияmiddle
- Ко-локация и Citus: инвариант, делающий шардирование пригодным к использованиюmiddle
- Режим отказа hot shard: обнаружение, изоляция и долгосрочная политикаmiddle
- Schema-based шардирование и альтернативы мультиарендностиsenior
- Онлайн-решардинг, 2PC и операционная стоимость шардированияsenior
- Семь актов: от CREATE TABLE до Citusjunior
- Акты 1–3 в глубину: схема, индексы и статистика планировщикаmiddle
- Акты 4–6 в глубину: MVCC bloat, connection pooling и безопасные миграцииmiddle
- Акт 7 в глубину: шардинг, co-location и семиуровневый каскад трейдоффовmiddle
- Наблюдаемость, антипаттерны и производственный триажsenior
- Роли Raft, term и почему majority-кворум предотвращает split brainjunior
- Как Raft реплицирует log entry и решает, что его безопасно коммититьmiddle
- Выборы лидера в Raft: таймауты, правила голосования и четыре свойства безопасностиmiddle
- Raft в реальном мире: partition, медленный диск и клиентская маршрутизацияmiddle
- Расширения Raft: pre-vote, learner, snapshot и линеаризуемые чтенияsenior
- Raft в production: membership change, Multi-Raft и observabilitysenior
- Где происходит data fetching — и почему это решает LCPjunior
- Fetch waterfall''''ы — диагностика и лечение через Promise.allmiddle
- React Server Components и Suspense streamingmiddle
- Клиентский кэш: TanStack Query, SWR и stale-while-revalidatemiddle
- LCP, prefetch и race conditions в интерактивном fetchingmiddle
- Senior internals: RSC payload, слои кэша и production паденияsenior
- Трёхстороннее рукопожатие TCPjunior
- Номера последовательности и состояние соединенияmiddle
- DNS: что делает и зачем существуетjunior
- Обход резолвера: перенаправления, типы записей и gluemiddle
- TTL, кеширование и распространение DNSmiddle
- Рукопожатие за 1 RTT: key share и ECDHEmiddle
- Возобновление сессии и 0-RTTmiddle
- WebSocket: HTTP-апгрейд до постоянного соединенияjunior
- Формат WebSocket-фрейма: opcodes, маскирование, фрагментацияmiddle
- Backpressure в WebSocket: когда клиенты не успеваютmiddle
- Реконнект: jittered backoff, thundering herd, восстановление сообщенийsenior
- WebSocket в масштабе: HTTP/2 мультиплексирование, permessage-deflate, C10Msenior
- WebSocket в production: прокси, безопасность и распределённая архитектураsenior
- Что делают обратные проксиjunior
- Health checks, connection draining и slow startmiddle
- Session affinity, consistent hashing и правильное решениеmiddle
- Retry-бури, circuit breakers и load sheddingsenior
- Устойчивая архитектура LB: anycast, zone-aware маршрутизация и observabilitysenior
- Почему QUIC, а не TCP+TLSjunior
- Connection ID и миграция сетиmiddle
- Возобновление 0-RTT и шифрование пакетовsenior
- DDoS: что это и почему работаетjunior
- Атаки усиления и истощение состоянияmiddle
- Ограничение скорости: алгоритмы и архитектураmiddle
- WAF, межсетевые экраны, mTLS и HSTSmiddle
- Отравление DNS-кэша и BGP-перехватsenior
- Эшелонированная защита и экономика атакsenior
- DNS, TCP, TLS по очереди: куда уходят миллисекундыmiddle
- Перехват прокси и шлюзы безопасности: rate limiter, WAF, mTLSmiddle
- Альтернативные пути: QUIC 0-RTT, WebSocket upgrade, миграция соединенияmiddle
- Наблюдаемость: распределённые трейсы, USE/RED и семплированиеsenior
- Устойчивость: каскадные повторы, circuit breakers и error budgetsenior
- Что такое три сигнала: метрики, логи, трейсыjunior
- Зачем нужны структурные логи: дневник против таблицыjunior
- Схема продакшн-лога: поля, которые несёт каждая строкаmiddle
- PII-редакция и log injectionsenior
- OTel Logs Data Model и audit-логи как подсистемаsenior
- SLI, SLO и error budget: надёжность в числахjunior
- Error budget policy, latency SLO и составные journeysmiddle
- Продакшн-отказы SLO, самонаблюдаемость, безопасность и общая картинаsenior
- Петля инцидента: от пейджера до постмортема до предотвращенияmiddle
- Cache lines и false sharing: когда параллелизм замедляет кодmiddle
- SIMD и data layout: AoS vs SoA и разница в 4–8xmiddle
- Cache-oblivious алгоритмы, PGO и production failuressenior
- GC в production: наблюдаемость, безопасность, edge cases и управление флотомsenior
- Batching: амортизируй фиксированную цену каждой операцииjunior
- Окно батчинга: размер и время ожиданияmiddle
- Batching в Kafka и Postgresmiddle
- io_uring и наблюдаемость пакетированияmiddle
- От Nagle до io_uring: эволюция пакетированияmiddle
- Backpressure, изоляция сбоев и безопасность батчей в продакшенеsenior
- CI enforcement и RUM: делаем бюджеты рабочимиmiddle
- V8 JIT-пайплайн, HTTP-приоритеты и безопасность bundlesenior
- Цикл performance: дисциплина, а не проектjunior
- Классификация и исправление: сопоставление family bottleneck с методамиmiddle
- Observability-стек и CI gates: ловить регрессии до выпускаmiddle
- От инцидента к enforcement: SLO burn до верифицированного исправления за 35 минутmiddle
- Культура, экономика и масштаб performancesenior
- At-most-once, at-least-once, exactly-once: три контракта доставкиjunior
- Три ножки сбоя — где реально происходят дубликаты и потериmiddle
- Consumer-side dedup: самый дешёвый путь к exactly-once processingmiddle
- Kafka exactly-once semantics: idempotent producer и транзакцииmiddle
- SQS visibility timeout, DLQ и outbox patternmiddle
- Exactly-once в production: impossibility-доказательство, гибридные паттерны и реальные инцидентыsenior
- Что такое OAuth и почему пароли — не ответjunior
- Authorization code flow с PKCEmiddle
- Валидация ID-токена и управление JWKS-кешемmiddle
- Ротация refresh-токенов и scope-based least privilegemiddle
- Sender-constrained токены: DPoP и mTLSsenior
- OAuth в production: audience атаки, observability и реальные провалыsenior