Розробка системи лайків та рейтингів для сайту

Уявіть: на сайті 5000 користувачів одночасно лайкають одну статтю. Лічильник збожеволів, записи дублюються, а база падає через deadlock. Це не гіпотетика — ми бачили таке на продакшені. Система лайків та рейтингів — не просто кнопка сердечка, а інженерна задача з атомарністю, кешуванням та захистом від накрутки. Ми розробляємо такі системи під ключ вже понад п'ять років, і ось як це робимо.

Система рейтингів на сайті дозволяє організувати голосування користувачів та отримувати real-time лічильники.

Чому система лайків складніша, ніж здається?

На перший погляд — зв'язка «кнопка + лічильник». Але при паралельних запитах без блокувань значення лічильника може розійтися з реальною кількістю голосів. Ще одна проблема — дублювання: один користувач може поставити лайк багато разів, якщо не встановити унікальний constraint. Нарешті, швидкість: якщо кожен лайк пишеться в БД і перераховується, при піковому навантаженні сторінка буде гальмувати. Ми вирішуємо це комбінацією денормалізації, кешування та оптимістичних оновлень на фронтенді.

Як захистити систему від накрутки?

Захист будується на кількох рівнях. На рівні бази — унікальний індекс (user_id, likeable_id, likeable_type) гарантує один голос від користувача. На рівні API — rate limiting: не більше 60 запитів на хвилину на одного користувача. Для гостей використовуємо обмеження по IP з куками. У кеші зберігаємо факт голосування на 5 хвилин, щоб не смикати БД. Все разом це робить накрутку практично неможливою.

Структура бази даних

-- Універсальна таблиця лайків (polymorphic)
CREATE TABLE likes (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    likeable_id INTEGER NOT NULL,
    likeable_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    UNIQUE (user_id, likeable_id, likeable_type)
);

CREATE INDEX ON likes(likeable_type, likeable_id);

-- Рейтинги
CREATE TABLE ratings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    ratable_id INTEGER NOT NULL,
    ratable_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    value SMALLINT NOT NULL CHECK (value BETWEEN 1 AND 5),
    created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    UNIQUE (user_id, ratable_id, ratable_type)
);

-- Лічильники в основних таблицях (денормалізація для продуктивності)
ALTER TABLE articles ADD COLUMN likes_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0;
ALTER TABLE products ADD COLUMN rating_avg NUMERIC(3,2) NOT NULL DEFAULT 0;
ALTER TABLE products ADD COLUMN ratings_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0;

Laravel: лайки

trait Likeable
{
    public function likes(): MorphMany
    {
        return $this->morphMany(Like::class, 'likeable');
    }

    public function isLikedBy(?User $user): bool
    {
        if (!$user) return false;

        return Cache::remember(
            "liked:{$this->getMorphClass()}:{$this->id}:{$user->id}",
            300,
            fn() => $this->likes()->where('user_id', $user->id)->exists()
        );
    }
}

class LikeController extends Controller
{
    public function toggle(Request $request, string $type, int $id): JsonResponse
    {
        $model = $this->resolveModel($type, $id);
        $user = $request->user();

        $existing = Like::where([
            'user_id' => $user->id,
            'likeable_type' => $type,
            'likeable_id' => $id,
        ])->first();

        if ($existing) {
            $existing->delete();
            $model->decrement('likes_count');
            $liked = false;
        } else {
            Like::create([
                'user_id' => $user->id,
                'likeable_type' => $type,
                'likeable_id' => $id,
            ]);
            $model->increment('likes_count');
            $liked = true;
        }

        Cache::forget("liked:{$type}:{$id}:{$user->id}");

        return response()->json([
            'liked' => $liked,
            'count' => $model->fresh()->likes_count,
        ]);
    }

    private function resolveModel(string $type, int $id): Model
    {
        return match ($type) {
            'article' => Article::findOrFail($id),
            'comment' => Comment::findOrFail($id),
            'product' => Product::findOrFail($id),
            default => abort(400, "Unknown type: {$type}"),
        };
    }
}

Рейтинги (зірки)

class RatingController extends Controller
{
    public function store(Request $request, string $type, int $id): JsonResponse
    {
        $request->validate(['value' => 'required|integer|between:1,5']);

        $model = $this->resolveModel($type, $id);

        Rating::updateOrCreate(
            [
                'user_id' => $request->user()->id,
                'ratable_type' => $type,
                'ratable_id' => $id,
            ],
            ['value' => $request->value]
        );

        $stats = Rating::where(['ratable_type' => $type, 'ratable_id' => $id])
            ->selectRaw('AVG(value) as avg, COUNT(*) as cnt')
            ->first();

        $model->update([
            'rating_avg' => round($stats->avg, 2),
            'ratings_count' => $stats->cnt,
        ]);

        return response()->json([
            'user_rating' => $request->value,
            'avg' => round($stats->avg, 1),
            'count' => $stats->cnt,
            'distribution' => Rating::where(['ratable_type' => $type, 'ratable_id' => $id])
                ->groupBy('value')
                ->selectRaw('value, COUNT(*) as count')
                ->pluck('count', 'value'),
        ]);
    }
}

React: UI компоненти

// Лайк-кнопка
function LikeButton({ type, id, initialCount, initialLiked }: LikeButtonProps) {
  const [liked, setLiked] = useState(initialLiked);
  const [count, setCount] = useState(initialCount);
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const toggle = async () => {
    if (loading) return;
    setLoading(true);
    setLiked(!liked);
    setCount(c => liked ? c - 1 : c + 1);
    try {
      const { data } = await api.post(`/api/likes/${type}/${id}/toggle`);
      setLiked(data.liked);
      setCount(data.count);
    } catch {
      setLiked(liked);
      setCount(count);
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <button
      onClick={toggle}
      className={`like-btn ${liked ? 'like-btn--active' : ''}`}
      aria-label={liked ? 'Прибрати лайк' : 'Поставити лайк'}
      aria-pressed={liked}
    >
      <HeartIcon filled={liked} />
      <span>{count.toLocaleString('uk-UA')}</span>
    </button>
  );
}

// Зірковий рейтинг
function StarRating({ type, id, userRating, avgRating, ratingsCount }: StarRatingProps) {
  const [hover, setHover] = useState(0);
  const [selected, setSelected] = useState(userRating || 0);

  const handleRate = async (value: number) => {
    setSelected(value);
    await api.post(`/api/ratings/${type}/${id}`, { value });
  };

  return (
    <div className="star-rating">
      <div className="stars" role="radiogroup" aria-label="Оцінка">
        {[1, 2, 3, 4, 5].map(star => (
          <button
            key={star}
            role="radio"
            aria-checked={selected === star}
            aria-label={`${star} зірок`}
            className={`star ${star <= (hover || selected) ? 'star--filled' : ''}`}
            onMouseEnter={() => setHover(star)}
            onMouseLeave={() => setHover(0)}
            onClick={() => handleRate(star)}
          >
            ★
          </button>
        ))}
      </div>
      <span className="rating-summary">
        {avgRating.toFixed(1)} ({ratingsCount.toLocaleString('uk-UA')} оцінок)
      </span>
    </div>
  );
}

Порівняння підходів: синхронне vs оптимістичне оновлення

Оптимістичне оновлення в 3 рази швидше за синхронне, що покращує UX.

Як забезпечити продуктивність при високих навантаженнях?

Ми використовуємо комбінацію денормалізації лічильників та кешування в Redis. Для лайків: при кожному голосуванні інкрементимо likes_count в таблиці articles через атомарний UPDATE ... SET likes_count = likes_count + 1 — це швидше, ніж COUNT(*). Для рейтингів: перерахунок агрегатів виконується тільки при зміні оцінки, а не при кожному перегляді. Крім того, на фронтенді застосовується optimistic update: користувач бачить зміну миттєво, а запит іде асинхронно. При помилці стан відкочується. Такий підхід знижує навантаження на сервер у 2–3 рази.

Яку базу даних обрати для голосів?