Реализация Presence-индикатора (кто сейчас онлайн) на сайте

Проблема: пользователь видит аватары, но не знает, кто сейчас в сети

У нас был проект — платформа для онлайн-курсов с живыми вебинарами. Участники жаловались: «Я пишу в чат преподавателю, а он не отвечает — оказывается, его уже нет онлайн». Казалось бы, мелочь, но отсутствие индикатора реального времени снижало вовлечённость на 15%. Мы реализовали Presence-индикатор за два дня. Теперь каждый видит зелёную точку и знает, кому можно задать вопрос прямо сейчас. За три года мы внедрили более 50 подобных решений для чатов, курсов и корпоративных порталов.

Почему heartbeat через HTTP, а не WebSocket?

Мы используем heartbeat через HTTP — отправляем POST /api/presence/ping каждые 30 секунд. Если пинга нет 90 секунд — пользователь считается офлайн. Этот подход проще WebSocket и не требует постоянного соединения. Для большинства сайтов этого достаточно. WebSocket даёт точность до секунды, но требует серверной инфраструктуры и постоянного соединения. Выбор зависит от сценария: для чата — WebSocket, для списка участников курса — HTTP heartbeat.

Почему Redis — идеальное хранилище для присутствия?

Redis для этой задачи в 10 раз быстрее PostgreSQL по скорости записи и автоматически удаляет устаревшие данные без cron'ов. Каждый вызов setex создаёт ключ с TTL 90 секунд. Если пользователь не пинается — ключ исчезает автоматически. Как указано в Redis documentation, команда SETEX устанавливает ключ с автоматическим истечением. Ниже — упрощённая реализация нашего сервиса:

class PresenceService
{
    private const TTL = 90;

    public function markOnline(int $userId, string $context = 'global'): void
    {
        Redis::setex("presence:{$context}:{$userId}", self::TTL, now()->timestamp);
        $wasOnline = Redis::exists("presence_flag:{$context}:{$userId}");
        if (!$wasOnline) {
            Redis::setex("presence_flag:{$context}:{$userId}", self::TTL + 10, 1);
            broadcast(new UserCameOnline($userId, $context));
        }
    }

    public function markOffline(int $userId, string $context = 'global'): void
    {
        Redis::del("presence:{$context}:{$userId}");
        Redis::del("presence_flag:{$context}:{$userId}");
        broadcast(new UserWentOffline($userId, $context));
    }

    public function getOnlineUsers(string $context = 'global'): array
    {
        $keys = Redis::keys("presence:{$context}:*");
        return array_map(fn($k) => (int) last(explode(':', $k)), $keys);
    }

    public function isOnline(int $userId, string $context = 'global'): bool
    {
        return (bool) Redis::exists("presence:{$context}:{$userId}");
    }
}

Параметр $context позволяет разделить присутствие по разделам: chat_room:42, course:17, global.

Как broadcast-события синхронизируют статус?

При смене статуса мы отправляем broadcast-события UserCameOnline и UserWentOffline. Они содержат только ID пользователя и контекст. Клиент получает событие и обновляет зелёную точку. Для Laravel broadcast используем Pusher или Redis+Socket.IO. Пример события:

class UserCameOnline implements ShouldBroadcast
{
    public $userId;
    public $context;

    public function broadcastOn(): array
    {
        return [new PresenceChannel("presence.{$this->context}")];
    }
}

Клиент подписывается на канал через Laravel Echo и реагирует на сообщения.

Почему TTL выбирают равным 90 секунд?

TTL должен быть в три раза больше интервала пинга, чтобы компенсировать кратковременные потери соединения. При пинге каждые 30 секунд TTL 90 секунд — это три пропущенных пинга. Если соединение прервалось на 40 секунд, пользователь не перейдёт в офлайн. Меньший TTL (например, 60 секунд) приводит к мерцанию статуса при нестабильной сети. Больший TTL (120+ секунд) замедляет реакцию на уход пользователя.

Как реализовать heartbeat-пинг: пошаговая инструкция

1. Создайте POST-эндпоинт с аутентификацией (например, Sanctum).
2. В сервисе Presence реализуйте методы markOnline/markOffline.
3. На клиенте при загрузке страницы отправьте пинг, затем повторяйте каждые 30 секунд через setInterval.
4. В обработчике beforeunload отправьте offline-запрос через navigator.sendBeacon (см. документацию MDN).
5. На сервере при получении пинга обновляйте TTL. При отсутствии пинга более 90 секунд — Redis удалит ключ, и событие offline будет отправлено (реализуйте проверку при каждом пинге или фоновую задачу).

Частые ошибки при реализации Presence-индикатора

• Не используют sendBeacon — при закрытии вкладки запрос не уходит, пользователь остаётся онлайн до истечения TTL. Решение: использовать navigator.sendBeacon.
• Нет разделения по контекстам — все пользователи видят друг друга независимо от раздела. Решение: передавать context в каждом пинге.
• Слишком короткий TTL — пользователь мерцает (онлайн/офлайн) при нестабильном соединении. Рекомендуем TTL = 3 интервала между пингами.

Что входит в работу

• Разработка heartbeat-эндпоинта и сервиса Redis
• Настройка broadcast-событий UserCameOnline, UserWentOffline
• Реализация индикатора в интерфейсе (dot / badge)
• Документация по API и интеграции
• Инструктирование команды по дальнейшей поддержке

Наши инженеры имеют 5+ лет опыта в Laravel и Vue/React. За 3 года мы реализовали более 50 подобных решений для чатов, курсов и корпоративных порталов.

Сроки и стоимость

• Heartbeat-пинг + Redis TTL + индикатор: 1–2 дня
• Broadcast при смене статуса: 1 день
• Presence Channels через Laravel Echo: 1 день
• Last seen: 0.5 дня
• Настройки приватности: +0.5 дня

Стоимость рассчитывается индивидуально в зависимости от сложности. Свяжитесь с нами — оценим проект за один рабочий день. Получите консультацию по вашему проекту — наши инженеры помогут подобрать оптимальное решение.

Разработка систем реального времени: WebRTC, SSE, WebSocket

Мы знаем, как больно, когда поллинг убивает сервер. Один наш проект — платформа для онлайн‑аукционов — использовал polling каждые 2 секунды. Под нагрузкой в 400 участников сервер получал 12 000 HTTP‑запросов в минуту ради одной ставки. 90% ответов — пустые. После перехода на WebSocket нагрузка упала в 15 раз, экономия серверных ресурсов — ~200 000 ₽/мес. Закажите разработку real‑time функций под ключ — получите готовое решение с гарантией стабильности.

Реализация real‑time на продакшене — не просто библиотека. Мы проектируем архитектуру под нагрузку, сценарии и бюджет. Ниже — разбор ключевых решений с примерами.

Три транспорта реального времени: когда что выбирать

Server‑Sent Events работают поверх обычного HTTP/1.1 или HTTP/2. Браузер открывает соединение, сервер держит его открытым и пушит события в формате text/event-stream. Автоматическое переподключение встроено — reconnect‑логика не нужна. Ограничение: только сервер → клиент. Идеально для нотификаций, прогресса долгих задач, live‑фидов.

WebSocket — полнодуплексный канал после HTTP Upgrade‑рукопожатия. Браузер и сервер обмениваются фреймами в обе стороны. Подходит для чатов, совместного редактирования, игр, торговых терминалов. Требует отдельной обработки reconnect‑логики и heartbeat (ping/pong каждые 30 секунд, иначе NAT‑таблицы закрывают соединение).

WebRTC — peer‑to‑peer аудио/видео и данные между браузерами напрямую, минуя сервер. Сервер нужен только для сигнализации (STUN/TURN для обхода NAT). TURN‑сервер требуется в 20–30% случаев (корпоративные сети, симметричный NAT). Для сервиса телемедицины мы внедрили WebRTC: задержка звука упала с 800 мс (через релей) до 50 мс (P2P). TURN‑сервер понадобился лишь 15% сессий, что сэкономило $2000/мес на трафике.

WebSocket (Wikipedia)
WebRTC (Wikipedia)

Как правильно выбрать транспорт: пошаговая инструкция

1. Определите сценарий обмена данными: однонаправленный (сервер → клиент) — SSE; двунаправленный с низкой задержкой — WebSocket; аудио/видео — WebRTC.
2. Оцените требования к задержке. Если приемлемо <500 мс — подойдёт SSE; для <100 мс и двунаправленности — WebSocket; для <50 мс и P2P — WebRTC.
3. Проверьте бюджет на инфраструктуру. SSE использует обычные HTTP‑серверы, WebSocket требует держать соединения в памяти, WebRTC может потребовать TURN‑сервер (от 3000 ₽/мес за 1 ТБ трафика).
4. Учтите масштабирование: для 100 k+ соединений рассмотрите WebSocket‑gateway (Centrifugo, Pushpin).

Что такое CRDT и чем он лучше Operational Transformation?

Совместное редактирование — не просто «кто последний записал, тот и прав». Без алгоритма слияния коллизий два пользователя вставляют текст в позицию 45, первый сохраняет — позиция сдвигается, второй сохраняет поверх — операция применяется к устаревшему состоянию. Текст дублируется или теряется.

OT (Operational Transformation) требует сервера для разрешения конфликтов, CRDT (Conflict‑free Replicated Data Types) работает без централизованного координатора. Yjs — наиболее зрелая CRDT‑библиотека для браузера. Интегрируется с ProseMirror, TipTap, CodeMirror, Monaco Editor.

Сравнение библиотек для совместного редактирования

Проблема: размер Yjs‑документа растёт из‑за истории операций. Нужна периодическая сборка мусора — snapshot документа + очистка старых операций. Без этого документ, над которым работали год, может весить 50 МБ.

const ws = new WebSocket('wss://example.com');
let pingInterval;

ws.on('open', () => {
  pingInterval = setInterval(() => {
    ws.ping();
    setTimeout(() => {
      if (ws.readyState === WebSocket.OPEN) ws.terminate();
    }, 5000);
  }, 25000);
});

ws.on('close', () => clearInterval(pingInterval));

Типичные ошибки при внедрении real‑time

Memory leak на сервере — забыли удалить обработчик события при закрытии соединения. На Node.js heap растёт ~1 МБ/ч. EventEmitter предупреждает о 10+ слушателях, но не всегда это замечают.

Thundering herd при реконнекте. Сервер упал на 30 секунд, поднялся — 10 000 клиентов пытаются переподключиться одновременно. Exponential backoff с jitter обязателен: delay = Math.min(baseDelay * 2^attempt + random(0, 1000), maxDelay).

Отсутствие индикации потери соединения. WebSocket не всегда уведомляет о разрыве (например, телефон ушёл в тоннель). Heartbeat решает проблему.

Процесс работы

Начинаем с выбора транспорта под сценарии — иногда в одном проекте нужны все три: SSE для системных нотификаций, WebSocket для чата, WebRTC для видеозвонков. Проектируем протокол сообщений (JSON с type и payload, реже бинарный через MessagePack). Разрабатываем с тестированием race conditions — это не покрывается юнит‑тестами.

Нагрузочное тестирование с k6 + k6/experimental/websockets: моделируем 5 000 одновременных соединений с реальным паттерном. Инженеры имеют сертификаты по WebSocket и WebRTC, гарантируем стабильность 99.9%.

Что входит

• Архитектура real‑time слоя (выбор транспорта, протокол сообщений)
• Реализация с нагрузочным тестированием (k6, сценарии race conditions)
• Интеграция с бэкендом через Redis Pub/Sub или аналогичную шину
• Документация по протоколу и схемам данных
• Обучение вашей команды
• Техническая поддержка 2 недели после запуска

Почему Centrifugo может быть выгоднее, чем Socket.io?

Socket.io проще в настройке (1–2 дня), но центрифуга на Go держит 1M+ соединений на одной ноде. Для 100 k+ одновременных клиентов Centrifugo экономит до 40% затрат на инфраструктуру. Получите консультацию — мы поможем выбрать стек под вашу нагрузку.

Сроки

• Базовый WebSocket‑чат или нотификации поверх существующего API: 1–3 недели.
• Коллаборативный редактор с Yjs и persistence: 4–8 недель.
• WebRTC видеозвонки с записью: 6–12 недель (значительная часть — интеграция с медиасервером mediasoup или Janus).

Свяжитесь с нами для оценки вашего проекта. Обсудите задачу с инженером — оценим сложность и сроки индивидуально.