Підготовка Vendure до production: встановлення, налаштування та деплой
Ми — команда з 8-річним досвідом у Node.js та 20+ запущеними e-commerce проєктами. Один із клієнтів прийшов з MVP на Express: при навантаженні 200 RPS GraphQL-запит падає з 501. Таблиці не індексовані, N+1 запити по каскаду. Потрібен production-буквар: правильне встановлення Vendure з нуля, який витримає 10 000 замовлень на день без гальмувань. Наш підхід гарантує стабільність і нульовий downtime під час деплою. Замовивши у нас встановлення, ви отримуєте магазин на NestJS, готовий до високих навантажень.
Ключові проблеми, які ми вирішуємо
Перша типова проблема — hydration mismatch при SSR магазину на Next.js через неправильне кешування. Vendure використовує Apollo Client, але без Redis кеш злітає при першому рендері. Друга — N+1 запити в GraphQL: якщо не налаштувати DataLoader та індекси в TypeORM, кожна вибірка колекції товарів породжує 50+ запитів до БД. Третя — міграції вручну: за відсутності TypeORM CLI та CI/CD команди забувають накатити міграції, і продакшен падає після деплою. Ми вирішуємо ці проблеми на етапі проєктування.
Як ми налаштовуємо Vendure під ключ?
Розгорнутий кейс: інтернет-магазин косметики (20 000 SKU). Вимагалося: інтеграція з чотирма платіжними шлюзами, доставка через Boxberry та власний кошик з кастомними полями. Обрали ручне встановлення в монорепозиторій. Стек: Node.js 20 LTS, PostgreSQL 14, Redis 7, Docker Compose + Nginx.
Конфігурація TypeORM:
// src/vendure-config.ts
export const config: VendureConfig = {
apiConfig: {
hostname: '0.0.0.0',
port: 3000,
adminApiPath: 'admin-api',
shopApiPath: 'shop-api',
},
dbConnectionOptions: {
type: 'postgres',
synchronize: false,
logging: process.env.APP_ENV === 'development',
entities: [
Customer,
Order,
Product,
ProductVariant,
// ... custom entities
],
},
paymentOptions: {
paymentMethods: [
StripePaymentMethod.init(),
MolliePaymentMethod.init(),
],
},
};
Замість стандартного CLI-генератора довелося створити свій плагін для синхронізації товарів з 1С за CommerceML. Результат — швидкість завантаження каталогу зросла на 60% порівняно з попереднім рішенням на WooCommerce. За рахунок такої кастомізації ви економите на інфраструктурі та отримуєте магазин на NestJS, повністю під ваші завдання. Замовте подібне рішення для вашого бізнесу.
Процес роботи
- Аналітика — аудит поточного API та БД, виявлення вузьких місць (N+1, відсутність індексів).
- Проєктування — схема GraphQL, плагіни для платіжок та доставки, architecture decision record.
- Реалізація — написання конфігів та кастомних модулів (NestJS + TypeORM).
- Тестування — навантажувальне тестування з k6 до 5000 RPS, перевірка Core Web Vitals (LCP < 2.5 с).
- Деплой — CI/CD через Docker Compose, бекапи, моніторинг.
| Етап |
Тривалість |
Що входить |
| Аналітика |
1–2 дні |
Аудит коду, профілювання, навантажувальні тести |
| Проєктування |
1–2 дні |
Вибір плагінів, схема даних, ADR |
| Розробка |
3–5 днів |
Конфіги, міграції, custom resolver, плагіни |
| Тестування |
1–2 дні |
E2E на Cypress, unit-тести, інтеграційне тестування |
| Деплой |
1 день |
Docker + CI/CD (GitHub Actions), моніторинг |
Що входить у роботу?
- Налаштування Vendure з нуля або міграція з іншого e-commerce.
- Повна документація щодо архітектури та ендпоінтів.
- Доступи до admin UI та логів.
- Навчання команди (2 сесії по 2 години).
- Гарантія стабільної роботи та підтримка 2 тижні після деплою.
Чому встановлення руками краще за CLI?
CLI-генератор @vendure/create підходить для прототипів, але для продакшену він нав'язує зайві плагіни та структуру. Ручне встановлення дає повний контроль над версіями та конфігурацією. Наші клієнти економлять до 15% витрат на інфраструктурі за рахунок кастомізації. Отримайте консультацію щодо вашого проєкту.
Як гарантується стабільність після деплою?
Ми налаштовуємо моніторинг (Prometheus + Grafana), регулярні бекапи та health checks. У разі збою — автоматичний перезапуск через Docker Compose. Всі зміни проходять CI/CD з тестами та ручним код-рев'ю. Гарантія поширюється на 2 тижні після деплою.
Чек-лист після встановлення (перевіряємо кожен пункт)
| Критерій |
Опис |
| БД та міграції |
Створено БД, накачено міграції, synchronize = false |
| Admin UI |
Доступний за /admin, працює CRUD для товарів |
| Shop API |
Відповідь на /shop-api існує у вигляді GraphQL схеми |
| Assets |
Директорія існує та доступна для запису |
| SMTP |
Перевірено відправку листа при створенні замовлення |
| Worker |
Job queue працює, Redis підключено |
| SSL |
Nginx налаштовано на HTTPS, HSTS увімкнено |
Встановлення займає від 1 до 3 днів залежно від складності інтеграцій. Вартість розраховується індивідуально — зв'яжіться з нами, і ми оцінимо ваш проєкт за 24 години.
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.
Чому варто уникати CommerceML для великих каталогів
CommerceML через HTTP — класична інтеграція 1С з сайтом. 1С вивантажує XML за розкладом, сайт імпортує. Для невеликих каталогів (до 5 000 SKU) це прийнятно, але при зростанні до 50 000+ SKU виникають проблеми: файл вивантаження 200 МБ кожні 30 хвилин, парсинг блокує чергу, імпорт займає 10–15 хвилин, в цей час на сайті старі ціни. Рішення — інкрементальне вивантаження (тільки зміни) та фонова обробка через Laravel Queue з кількома workers. Для високонавантажених систем ми рекомендуємо REST API або проміжну шину (RabbitMQ).
Як інтегрувати 1С з інтернет-магазином?
1С — окрема глава. Три поширених способи інтеграції:
-
CommerceML через HTTP — 1С вивантажує XML за розкладом, сайт імпортує. Працює для невеликих каталогів, є затримка синхронізації.
-
REST API / OData від 1С — двостороння синхронізація в реальному часі. Вимагає налаштування на стороні 1С, примхлива до версій конфігурацій.
-
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
| Шлюз |
Особливості інтеграції |
| Stripe |
Webhook-based, відмінна документація, Stripe Elements для PCI DSS |
| ЮКасса |
Популярний в РФ, підтримка ФЗ-54 (фіскалізація) |
| ЄРИП |
Білоруська система, SOAP API, специфічна документація |
| Tinkoff Acquiring |
REST API, 3D Secure 2.0, webhook-повідомлення |
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
-
Аналітика та проектування. Збираємо вимоги, уточнюємо бізнес-процеси, моделюємо доменну логіку. На виході — технічне завдання та архітектурна схема.
-
Backend та API. Реалізуємо ядро (товари, кошик, замовлення), інтеграції з 1С/складами/платіжками. Використовуємо Laravel 11 з Repository pattern, чергами для асинхронних операцій.
-
Frontend та checkout. Налаштовуємо React 18 / Next.js 14 з оптимізованим рендерингом (SSR/SSG для каталогу), єдиний single-page checkout.
-
Тестування. Перевіряємо race condition, ідемпотентність вебхуків, навантажувальне тестування (k6), security-аудит.
-
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
| Тип магазину |
Термін |
| Малий (до 1 000 SKU, типова логіка) |
8–12 тижнів |
| Середній (до 50 000 SKU, інтеграція 1С) |
14–20 тижнів |
| Великий (100 000+ SKU, ERP, маркетплейси) |
24–40 тижнів |
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.