Браузер и фронтенд-рантайм
Жизненный цикл service worker и стратегии кеширования
Вы деплоите новый service worker, перезагружаете страницу — и видите старое поведение. Никакой ошибки: новый воркер установился нормально. Он просто ждёт, пока вы закроете все вкладки.
Регистрация и область видимости
navigator.serviceWorker.register('sw.js') запускает жизненный цикл. Scope по умолчанию — директория sw.js: воркер по пути /app/sw.js контролирует все страницы под /app/. Можно сузить: register('sw.js', { scope: '/app/checkout/' }).
У service worker нет DOM и нет постоянного глобального состояния — браузер убивает и перезапускает его свободно ради экономии памяти. Всё постоянное состояние живёт в Cache API или IndexedDB. Он работает на собственном потоке, независимо от любой страницы — он может получать push-уведомления и запускать background sync даже когда нет ни одной открытой вкладки.
Жизненный цикл
register → install → [waiting] → activate → idle ↔ runninginstall — срабатывает, когда браузер впервые парсит новый воркер. Здесь выполняется pre-cache app shell:
self.addEventListener('install', event => {
event.waitUntil(
caches.open('v1').then(cache => cache.addAll(['/app.js', '/index.html']))
);
});event.waitUntil(promise) говорит браузеру: не переходить дальше по жизненному циклу, пока промис не завершится. Забудьте его — браузер может убить воркер на полпути к заполнению кеша.
waiting — свежеустановленный воркер не берёт под контроль уже открытые страницы по умолчанию. Он ждёт, пока каждая вкладка со старым воркером закроется. Это предотвращает ситуацию, когда страница запускает старый HTML с новыми кешированными ресурсами.
activate — срабатывает после ожидания. Здесь удаляются старые кеши:
self.addEventListener('activate', event => {
event.waitUntil(
caches.keys().then(keys =>
Promise.all(keys.filter(k => k !== 'v1').map(k => caches.delete(k)))
)
);
});fetch — перехватывает каждый сетевой запрос в области видимости. event.respondWith(response) определяет, что получит страница.
- install → activate
- Только после закрытия всех старых вкладок (без skipWaiting)
- Убийство idle-воркера браузером
- Секунды после последнего события
- Проверка состояния (DevTools)
- Application → Service Workers
- Кеш sw.js браузером (по умолчанию)
- До 24 часов — используйте Cache-Control: no-cache
Практика: Cache-Control: no-cache для sw.js
Браузер кеширует файл sw.js по HTTP-кешированию — по умолчанию до 24 часов. Это означает: вы задеплоили новый воркер, но браузер подаёт пользователям старый файл в течение суток, и обновление до них не доходит.
Правильная настройка — отдавать sw.js с заголовком Cache-Control: no-cache (или max-age=0, must-revalidate). Тогда браузер каждый раз на навигации перепроверяет файл у сервера и видит обновление немедленно.
skipWaiting + clients.claim()
Чтобы активироваться немедленно, не дожидаясь закрытия вкладок:
// install-обработчик
self.skipWaiting();
// activate-обработчик
self.addEventListener('activate', event => {
event.waitUntil(clients.claim());
});skipWaiting() — новый воркер активируется немедленно, даже при открытых страницах.
clients.claim() — новый воркер берёт под контроль все открытые страницы в своей области.
Используйте осознанно. Без content-hashed имён файлов ресурсов skipWaiting — это способ задеплоить version-mismatch failure mode.
Стратегии кеширования
Внутри fetch-обработчика выбирается стратегия в зависимости от типа запроса:
Cache-first — смотреть в кеш, при промахе идти в сеть. Подходит для immutable content-hashed статики (app.4f3a1c.js):
event.respondWith(caches.match(event.request).then(r => r || fetch(event.request)));Network-first — сначала сеть, при сбое — кеш. Подходит для API-ответов, которые должны быть свежими, но должны деградировать gracefully офлайн.
Stale-while-revalidate — отдать кешированную копию немедленно, в фоне запросить свежую и обновить кеш. Подходит для контента, который может быть слегка устаревшим (аватары, ленты).
Network-only и cache-only — вырожденные края.
Библиотека Workbox даёт эти стратегии декларативно с сопоставлением маршрутов, но сами стратегии — это десять строк кода fetch-обработчика.
Расставьте события жизненного цикла service worker от регистрации до стабильного состояния.
- 1 register(): браузер скачивает и парсит sw.js
- 2 событие install: pre-cache app shell
- 3 waiting: новый воркер ждёт, пока старые страницы закроются (без skipWaiting)
- 4 событие activate: очистка старых кешей
- 5 fetch-события: перехват и ответ на запросы
Вы деплоите новый service worker, перезагружаете страницу — и видите старое поведение. Почему?
Для какой задачи service worker является правильным инструментом?
Страница включает COOP + COEP для использования многопоточного WASM. После деплоя WASM-модуль не запускается, отсутствует hero-изображение и сторонний analytics-скрипт. Что произошло?
Почему это работает
Зачем существует waiting-состояние? Представьте: вы деплоите версию N+1. Открытая вкладка загрузила HTML версии N и работает с воркером версии N. Если новый воркер активировался бы немедленно, он начал бы раздавать кешированные ресурсы версии N+1 странице, которая ожидала ресурсы версии N — version mismatch, способный сломать страницу на полпути. Waiting-состояние это предотвращает: пользователь, завершающий работу в открытой вкладке, завершит сессию с консистентным набором ресурсов. skipWaiting — аварийный выход, когда вы уверены, что ресурсы имеют content-hash (старые и новые сосуществуют) и новый воркер нужен немедленно.
- 01Опишите жизненный цикл service worker от register() до обработки fetch-событий.
- 02Что такое waiting-состояние и как его обойти?
- 03Какие три основные стратегии кеширования и когда использовать каждую?
Service worker перехватывает каждый fetch-запрос в своей области после активации. Жизненный цикл: register, install (pre-cache), waiting (новый воркер ждёт закрытия старых вкладок), activate (очистка старых кешей), затем цикл idle/running fetch. event.waitUntil(promise) в любом обработчике не даёт браузеру убить воркер на полпути. skipWaiting() + clients.claim() обходит waiting-состояние, активируя немедленно — безопасно только с content-hashed ресурсами. Service worker не имеет постоянного глобального состояния; браузер агрессивно убивает его и перезапускает при следующем событии, поэтому всё постоянное состояние должно жить в Cache API или IndexedDB. Файл sw.js следует отдавать с Cache-Control: no-cache, иначе браузер кешируется его до 24 часов и обновление до пользователей не доходит.
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