Каждый разработчик, работающий с асинхронным кодом в JavaScript, рано или поздно сталкивается с ошибками, которые «проглатываются» без логов, неожиданными падениями приложения или неконтролируемыми состояниями в цепочках промисов. Эти проблемы особенно коварны в продакшен-среде, где их сложно воспроизвести и отладить. Разберемся, как построить надежную систему обработки ошибок — от базовых паттернов до архитектурных решений.

Почему ошибки «исчезают»?

Рассмотрим типичный сценарий с fetch:

fetch('/api/data')
  .then(response => response.json())
  .then(data => updateUI(data));

Если сервер вернет 500 ошибку или JSON окажется некорректным, исключение может остаться неперехваченным. В браузере это приведет к ошибке в консоли, но в Node.js процесс вообще завершится с кодом 1. Решение кажется очевидным — добавить .catch(), но на практике разработчики часто забывают обрабатывать ошибки в цепочках промисов или используют async/await без try/catch.

Ленивая загрузка изображений кажется простой задачей: добавить loading="lazy" к тегам <img> или использовать Intersection Observer. Но за кажущейся простотой скрывается минное поле нюансов, которые влияют на Core Web Vitals, SEO и пользовательский опыт. Рассмотрим практические проблемы и решения, которые используют в продакшне Netflix и Airbnb.

Проблема слепого доверия к loading="lazy"

Нативная ленивая загрузка в современных браузерах не гарантирует оптимального поведения. Например:

<!-- Наивная реализация -->
<img src="image.jpg" loading="lazy" alt="Пример">

Что не так:

• Не учитывается расстояние до viewport (по умолчанию — ~2000px, что избыточно для мобильных устройств)
• Отсутствие заглушек приводит к метрике Cumulative Layout Shift (CLS)
• Поддержка только у 85% браузеров (по данным CanIUse)

Гибридный подход: Intersection Observer + Прогрессивная загрузка

Совместим нативную ленивую загрузку с кастомным решением:

Асинхронная природа Node.js, основанная на цикле событий, требует особого подхода к обработке ошибок. Даже опытные разработчики часто оставляют пробелы в обработке исключений, что приводит к падению приложений в продакшене. Решение проблемы требует понимания не только синтаксиса, но и внутренних механизмов выполнения кода.

Где теряются ошибки: базовые сценарии

Рассмотрим классический пример асинхронного чтения файла:

const fs = require('fs');

function readConfig() {
  fs.readFile('config.json', 'utf8', (err, data) => {
    if (err) console.error('Ошибка чтения');
    return JSON.parse(data);
  });
}

Оставленное без обработки исключение JSON.parse при невалидном JSON приводит к необработанному исключению. В Node.js 16+ это вызывает завершение процесса.

Исправление требует вложенной обработки:

Одна из распространённых и подстрекающих проблем в работе с базами данных через ORM — вдругное появление множества запросов при обходе связанных сущностей. Такая шаблонность (выборка родительской записи + N отдельных запросов для дочерних) быстро превращает быстрый API в эндпоинт с секундной задержкой. Разберёмся, как распознать и устранить проблему на примере Django ORM и SQLAlchemy, используя ботанический каталог растений с садовыми участками.

Почему N+1 приводит к катастрофе

Представьте модель Plant (растение) с географической привязкой к Garden (садовый участок). В отчёте нужно вывести список всех растений с названием участка:

# Django
plants = Plant.objects.all()
for plant in plants:
    print(f"{plant.name}: {plant.garden.name}")  # Доступ к связанному объекту

Казалось бы, безобидный код. Но ORM генерирует:

• 1 запрос: SELECT * FROM plants;
• N запросов: SELECT * FROM gardens WHERE id = %s; — по каждому plant.garden_id.

Каждый DOM-элемент требует ресурсов:

• Время рендеринга: React рекурсивно обходит компоненты, вычисляет разметку.
• Память: Хранение экземпляров компонентов, DOM-узлов, слушателей событий.
• Рефлоу/Репайнт: Изменения в списке запускают каскадные вычисления в браузере.

Попытка отрисовать 10 000 строк таблицы нередко приводит к блокировке UI потока на 10+ секунд. Вот простое решение, которое не работает:

// Плохая идея при 10k элементов:
const List = ({ items }) => (
  <ul>
    {items.map(item => <Item key={item.id} data={item} />)}
  </ul>
);

Стратегия 1: Ленивая загрузка данных (Lazy Loading)

Время реакции приложения критично. Когда база данных становится узким местом, разбор медленных запросов из смутной беды превращается в прикладную науку. Рассмотрим системный подход к диагностике и оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL, без мифологии и догадок.

Почему типичный мониторинг запросов вводит в заблуждение

Многие команды начинают с простого логирования медленных запросов через log_min_duration_statement. Это полезно, но дает лишь поверхностную картину:

-- Стандартная настройка
ALTER SYSTEM SET log_min_duration_statement = '100ms';

Проблема в том, что медленные запросы часто проявляются только под нагрузкой — из-за блокировок, конкуренции за ресурсы I/O или особенностей параметризации. Одиночная проверка EXPLAIN ANALYZE редко выявляет реальную проблему.

Решение: Расширенный мониторинг с pg_stat_statements и автоматическая фиксация планов выполнения

Установите расширение и настройте параметры:

Отложенная загрузка (Lazy Loading) данных кажется панацеей: компонент загружает данные только тогда, когда он отрисовывается. Фреймворки наподобие React (useEffect, useQuery) или Vue (onMounted, Composables) упрощают этот подход. Но по мере роста сложности приложения, наивная реализация превращается в сетевой кошмар: waterfall запросов, дублирование данных, вертел спиннеров на экране и хрупкая логика управления кешем. Давайте разберем, почему классический подход ломается, и как паттерн интерсепторов предлагает архитектурное лекарство.

Где Традиционный Lazy Loading Дает Основательную Трещину

Представим типичный сценарий:

Глупо считать изображения лишь "украшением" страницы. Они составляют в среднем 50-70% от общего веса современных веб-приложений. Медленная загрузка картинок напрямую влияет на метрики LCP (Largest Contentful Paint) и CLS (Cumulative Layout Shift) — ключевые показатели пользовательского опыта и SEO. Последствия невнимания к оптимизации: отказ посетителей на этапе загрузки (53% пользователей покидают сайт при загрузке >3 сек) и снижение рейтинга в поисковых системах.

Сценарий 1: Отставание форматов

Ошибка: Использование PNG там, где достаточно WebP, или отсутствие фолбэков для AVIF.

Решение с пояснением:
Современные форматы (WebP/AVIF) обеспечивают сжатие на 25-50% лучше JPEG без потери качества. Начните с генерации нескольких вариантов изображения:

# Конвертация в WebP через Sharp (Node.js)
const sharp = require('sharp');

sharp('original.jpg')
  .webp({ quality: 80, alphaQuality: 90 })
  .toFile('optimized.webp');

Крупные React-приложения часто сталкиваются с проблемой waterfall-загрузки данных: компонент запрашивает данные только после монтирования, его родитель ждет результата, затем следующий компонент начинает загрузку — образуя каскад задержек. Типичный пример такого сценария: