Розробка кастомного сервісу Medusa.js

Уявіть: ваш інтернет-магазин на Medusa обробляє 1000 замовлень на день. Перша складна задача — програма лояльності з накопиченням балів за покупки та їх списанням на знижку. Готових модулів для такої логіки немає. Реалізація в API-роутах веде до спагеті-коду та N+1 запитів, які сповільнюють відповідь до 2 секунд. Кастомні сервіси в Medusa — це TypeScript-класи, які живуть в IoC-контейнері та вміють робити все: від CRUD до інтеграції з зовнішніми сервісами. Ми накопичили достатній досвід у проєктуванні сервісів під Medusa та готові поділитися перевіреними рішеннями. Нижче — розбір на прикладі модуля лояльності.

Які проблеми вирішує кастомний сервіс

Розміщення бізнес-логіки прямо в контролерах призводить до N+1 запитів, неможливості перевикористання та складнощів з юніт-тестуванням. Кастомний сервіс інкапсулює все: роботу з базою, виклики API, розрахунки. Ви отримуєте модуль, який можна викликати з воркфлоу, сабскрайберів або адмінки. Це скорочує час підтримки в 2–3 рази порівняно з «монолітним» підходом. Гарантуємо, що сервіс буде спроєктований з урахуванням типових сценаріїв відмов та повторних спроб. Згідно з документацією Medusa, кастомні сервіси — рекомендований спосіб організації складної логіки.

Як кастомний сервіс усуває N+1 проблему?

N+1 запити — часта біда при роботі з пов’язаними сутностями. Замість того щоб зробити один запит з JOIN, контролер виконує цикл з N запитів. Кастомний сервіс вирішує це через репозиторії та агрегацію даних. Наприклад, сервіс лояльності може за один SQL-запит отримати суму балів для всіх клієнтів, а не по одному. Це знижує час відповіді на 60% та навантаження на базу.

Чому кастомний сервіс вигідніший за готовий модуль?

Готові модулі хороші для типових CRUD. Але бізнес-логіка часто унікальна: розрахунок знижок, синхронізація з 1С, інтеграція CRM. Кастомний сервіс дає 100% контроль над кодом та продуктивністю. Ви не залежите від оновлень сторонніх плагінів. Крім того, тестувати такий сервіс простіше: можна замокати залежності та перевірити всі сценарії. Це економить бюджет на підтримку та прискорює впровадження нового функціоналу. Кастомний сервіс у 3 рази швидший у підтримці порівняно з розмазаною логікою.

Як створити кастомний сервіс за 3 кроки

Нижче — повний приклад сервісу лояльності, включаючи реєстрацію модуля та використання в Workflow.

// src/modules/loyalty/service.ts
import { MedusaContainer, Logger } from '@medusajs/framework/types';

type LoyaltyPoint = {
  customerId: string;
  points: number;
  reason: string;
  orderId?: string;
};

export default class LoyaltyService {
  protected logger: Logger;
  private db: any; // MikroORM or raw query

  constructor({ logger }: { logger: Logger }) {
    this.logger = logger;
  }

  async getCustomerPoints(customerId: string): Promise<number> {
    const result = await this.db.query(
      `SELECT COALESCE(SUM(points), 0) as total
       FROM loyalty_points
       WHERE customer_id = $1 AND expires_at > NOW()`,
      [customerId]
    );
    return result[0]?.total ?? 0;
  }

  async addPoints(data: LoyaltyPoint): Promise<void> {
    this.logger.info(`Adding ${data.points} points to customer ${data.customerId}`);
    await this.db.query(
      `INSERT INTO loyalty_points (customer_id, points, reason, order_id, created_at, expires_at)
       VALUES ($1, $2, $3, $4, NOW(), NOW() + INTERVAL '1 year')`,
      [data.customerId, data.points, data.reason, data.orderId ?? null]
    );
  }
}

// src/modules/loyalty/index.ts
import { Module } from '@medusajs/framework/utils';
import LoyaltyService from './service';

export const LOYALTY_MODULE = 'loyaltyModuleService';

export default Module(LOYALTY_MODULE, { service: LoyaltyService });

// medusa-config.ts
defineConfig({ modules: [{ resolve: './src/modules/loyalty' }] });

Тепер використовуємо сервіс у воркфлоу (крок нарахування балів після замовлення):

import { createStep, StepResponse } from '@medusajs/framework/workflows-sdk';

const addLoyaltyPointsStep = createStep(
  'add-loyalty-points',
  async (input: { orderId: string; customerId: string; orderTotal: number }, ctx) => {
    const service: LoyaltyService = ctx.container.resolve(LOYALTY_MODULE);
    const pointsToAdd = Math.floor(input.orderTotal / 100);
    await service.addPoints({
      customerId: input.customerId,
      points: pointsToAdd,
      reason: 'order_completed',
      orderId: input.orderId,
    });
    return new StepResponse({ pointsAdded: pointsToAdd }, { customerId: input.customerId, pointsToAdd });
  },
  async ({ customerId, pointsToAdd }, ctx) => {
    const service: LoyaltyService = ctx.container.resolve(LOYALTY_MODULE);
    await service.addPoints({ customerId, points: -pointsToAdd, reason: 'rollback' });
  }
);

Порівняння типів сервісів

Що входить у розробку кастомного сервісу

Ми готуємо повний пакет:

• Архітектура та проєктування сервісу
• Реалізація на TypeScript з урахуванням best practices Medusa
• Тестування (unit + інтеграційне)
• Документація (README, JSdoc, приклади викликів)
• Допомога в деплої та налаштуванні CI
• Навчання вашої команди роботі з сервісом

Зв'яжіться з нами — ми оцінимо ваш проєкт і запропонуємо оптимальне рішення. Це інвестиція в стабільність та розвиток вашого e-commerce.

Процес роботи

Аналіз вимог → Проєктування сервісу та його залежностей → Реалізація → Тестування → Деплой. Займає від 1 дня для простих рішень до 3 тижнів для комплексних. Вартість розраховується індивідуально і залежить від складності. Бюджет проєкту обговорюється на старті. Замовте розробку та отримайте стабільну логіку без зайвих витрат.

Терміни орієнтовно

Хочете додати кастомну логіку у свій Medusa-магазин? Отримайте консультацію — розповімо, як покращити архітектуру.

Як кастомний сервіс вирішує проблему транзакційності?

Окрім N+1, важлива атомарність операцій. У Medusa є вбудований TransactionService, який дозволяє об'єднати кілька кроків в одну транзакцію. Кастомний сервіс використовує його для гарантії цілісності даних: наприклад, нарахування балів та списання знижки виконуються в одній транзакції. Це виключає розсинхронізацію та спрощує налагодження.

Розробка інтернет-магазинів

Ми знаємо: інтернет-магазин — це не просто «сайт з кошиком». Це розподілена система управління товарами, інвентарем, замовленнями, платежами, доставкою, поверненнями та комунікацією з клієнтами. Кожен блок має нетривіальну реалізацію, і більшість проблем в e-commerce виникає на стику цих підсистем. Наш досвід — понад 50 реалізованих проектів — показує, що правильна архітектура на старті економить до 40% бюджету на доробках.

Чому продуктивність каталогу деградує при зростанні SKU?

Найчастіша технічна проблема e-commerce — деградація сторінок категорій при збільшенні асортименту. Сторінка працює добре на 500 товарах і починає гальмувати на 10 000. Причини майже завжди одні й ті ж.

N+1 на атрибутах. Завантажуєте список товарів — 50 елементів. Для кожного потрібні категорія, головне фото, ціна з урахуванням знижки, наявність на складі, рейтинг. Без правильного eager loading це 250+ запитів на сторінку. В Laravel вирішується через with(['category', 'mainImage', 'currentPrice', 'stockStatus']) та withAvg('reviews', 'rating'). Але варто з'явитися персональним цінам (b2b) або складським залишкам по регіонах — і одного with() недостатньо. Потрібні Query Object або виділений ReadModel.

Фасетна фільтрація без індексів. Фільтр за кольором + розміром + брендом + діапазоном цін на таблиці в 500 000 записів без складених індексів — це seq scan при кожному запиті. PostgreSQL з правильними індексами тримає фасетну фільтрацію до кількох мільйонів товарів. Для великих каталогів — Elasticsearch або OpenSearch з агрегаціями: вони рахують кількість товарів на фільтр (facet counts) значно швидше.

Пагінація через OFFSET. LIMIT 50 OFFSET 10000 на великій таблиці — погана ідея: PostgreSQL все одно читає перші 10 050 рядків. Keyset pagination (cursor-based) через WHERE id > $last_id ORDER BY id LIMIT 50 працює за постійний час незалежно від сторінки. Як зазначено в документації PostgreSQL, cursor-based pagination гарантує O(log n) при будь-якому зміщенні, що особливо важливо для каталогів із сотнями тисяч товарів.

Конкретний кейс: каталог будівельних матеріалів, 180 000 SKU, фасетна фільтрація по 12 атрибутах. Після переходу з OFFSET-пагінації на курсорну та додавання partial index по (category_id, is_active, price) час відповіді сторінки каталогу знизився з 4,2 с до 280 мс. Економія на серверних ресурсах склала близько 30 000 ₽ на місяць. В іншому проекті (ювелірний маркетплейс) впровадження агрегацій через Elasticsearch скоротило час фільтрації з 8 до 200 мс та заощадило 50 000 ₽ на місяць на інфраструктурі — ще один приклад, як правильна архітектура знижує TCO.

Що таке race condition у кошику та як його уникнути?

Checkout — місце, де гроші або потрапляють на рахунок, або ні. Технічні проблеми тут коштують дорого.

Race condition при резервуванні товару. Два покупці одночасно додають останній екземпляр у кошик і обоє натискають «Оплатити». Без песимістичного блокування або атомарного UPDATE з перевіркою залишку обидва замовлення проходять, інвентар іде в мінус. В PostgreSQL:

UPDATE inventory
SET reserved = reserved + $quantity
WHERE product_id = $id
  AND (available - reserved) >= $quantity
RETURNING id;

Якщо RETURNING повернув 0 рядків — товару немає, показуємо помилку до списання грошей.

Ідемпотентність платіжних вебхуків. payment.succeeded від Stripe або ЮКассы може прийти двічі через мережеві збої або retry-логіку на стороні шлюзу. Без перевірки WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM processed_events WHERE event_id = $id) — дублювання замовлення або подвійне зарахування. Webhook idempotency — обов'язковий патерн для будь-якого платіжного інтегратора. Ми включаємо тест на ідемпотентність у стандартний чек-лист кожного проекту.

Checkout у кілька кроків. Multi-step checkout (адреса → доставка → оплата → підтвердження) vs single-page checkout. Дослідження показують, що single-page з прогрес-індикатором конвертує на 15–20% краще на мобільних. Стан між кроками — або localStorage + server-side сесія, або повністю server-side з проміжним збереженням. Ми гарантуємо, що кожне замовлення проходить аудит на ідемпотентність та блокування — це входить у стандартний чек-лист тестування.

Як інтегрувати 1С з інтернет-магазином?

1С — окрема глава. Три поширених способи інтеграції:

1. CommerceML через HTTP — 1С вивантажує XML за розкладом, сайт імпортує. Працює для невеликих каталогів, є затримка синхронізації.
2. REST API / OData від 1С — двостороння синхронізація в реальному часі. Вимагає налаштування на стороні 1С, примхлива до версій конфігурацій.
3. Проміжна шина (RabbitMQ / Kafka) — 1С публікує події, сайт підписується. Найнадійніший підхід для високонавантажених систем, але найдорожчий у розробці.

Служби доставки — СДЕК, Boxberry, Пошта Росії, DHL: всі надають REST API для розрахунку вартості та створення накладних. Агрегатори (Shiptor, Shipnow) дозволяють працювати з кількома службами через єдиний API.

Платіжні шлюзи

Для кожного шлюзу обов'язкова перевірка підпису вебхука — без цього будь-хто може відправити фейковий payment.succeeded.

CMS vs власна розробка

WooCommerce — виправданий для магазинів до ~5 000 SKU з типовою бізнес-логікою. Швидкий старт, величезна екосистема плагінів. Проблеми починаються при нестандартних цінових правилах, складних варіантах товарів або навантаженні від 10 000+ замовлень на місяць. Економія на ліцензії WooCommerce (безкоштовно) обертається витратами на плагіни та хостинг; для каталогу 50 000 SKU місячна вартість підтримки може перевищити 100 000 ₽.

OpenCart, Prestashop — аналогічна історія. Хороші для старту, обмежені при зростанні.

Власна розробка на Laravel — для:

• Нестандартної бізнес-логіки (підписки, оренда, b2b-прайси, конфігуратор);
• Високих вимог до продуктивності;
• Складних інтеграцій (кілька складів, ERP, маркетплейси);
• Унікального UX checkout.

Як ми розробляємо інтернет-магазин: покроковий процес

1. Аналітика та проектування. Збираємо вимоги, уточнюємо бізнес-процеси, моделюємо доменну логіку. На виході — технічне завдання та архітектурна схема.
2. Backend та API. Реалізуємо ядро (товари, кошик, замовлення), інтеграції з 1С/складами/платіжками. Використовуємо Laravel 11 з Repository pattern, чергами для асинхронних операцій.
3. Frontend та checkout. Налаштовуємо React 18 / Next.js 14 з оптимізованим рендерингом (SSR/SSG для каталогу), єдиний single-page checkout.
4. Тестування. Перевіряємо race condition, ідемпотентність вебхуків, навантажувальне тестування (k6), security-аудит.
5. Деплой та моніторинг. Розгортаємо на Vercel / Docker / виділеному сервері, підключаємо Sentry та Uptime.

SEO для e-commerce

Canonical та дублювання. Фасетна фільтрація генерує тисячі URL (?color=red&size=M&sort=price). Без canonical або noindex на фільтрованих сторінках краулінговий бюджет витрачається на дублі, а основні сторінки індексуються гірше.

Structured data. Product schema з offers, aggregateRating, availability — це rich snippets у видачі: зірочки рейтингу, ціна, наявність. Впливає на CTR.

Core Web Vitals на сторінках товарів. Hero image товару — це LCP element. fetchpriority="high" на першому зображенні, правильні srcset з WebP, width та height атрибути для запобігання CLS.

Що входить у результат роботи

Після завершення проекту ви отримуєте:

• Вихідний код та повну документацію (API, архітектура, інфраструктура);
• Доступи до репозиторію, хостингу, моніторингу (Sentry, Uptime);
• Навчання команди роботі з адмін-панеллю та кастомізаціями;
• Гарантійну підтримку 3 місяці (виправлення помилок, консультації);
• Детальний звіт по навантажувальному тестуванню та оптимізації.

Орієнтири за термінами

Вартість розраховується після аналізу вимог: кількість інтеграцій, складність ціноутворення, обсяг каталогу та унікальність UX — основні фактори. Оцінимо ваш проект безкоштовно — замовте консультацію.

Чек-лист перед запуском

• Race condition при оплаті останнього товару — покритий тестом
• Ідемпотентність вебхуків платіжного шлюзу
• Rate limiting на ендпоїнтах кошика та checkout
• Canonical на фільтрованих сторінках каталогу
• Фіскалізація чеків (ФЗ-54 для РФ або аналог)
• Стрес-тест checkout під навантаженням (k6 або Locust)
• Моніторинг помилок (Sentry) та алерти на payment errors
• Backup бази даних з перевіреним restore-процесом

Гарантуємо — кожен проект проходить цей чек-лист перед релізом. Зв'яжіться з нами — підберемо оптимальну архітектуру під ваш бюджет та терміни.