Перед публикацией приложения с использованием RTK Query необходимо учитывать особенности сетевого взаимодействия, кэширования, генерации бандлов, окружений и стратегии обновления API. Ошибки конфигурации на этапе деплоя часто приводят к проблемам, которые невозможно воспроизвести локально: устаревший кэш, некорректные URL, дублирующиеся запросы, конфликт версий API и деградация производительности.
Основная задача стратегии деплоя — обеспечить:
RTK Query практически всегда работает с разными backend-окружениями:
Базовый URL API должен зависеть от окружения сборки.
export const api = createApi({
reducerPath: 'api',
baseQuery: fetchBaseQuery({
baseUrl: process.env.REACT_APP_API_URL,
}),
endpoints: () => ({}),
});Для Vite:
baseUrl: import.meta.env.VITE_API_URLПример .env.production:
VITE_API_URL=https://api.production.comПример .env.development:
VITE_API_URL=http://localhost:3000Одной из наиболее надёжных схем является immutable deployment — публикация новых версий фронтенда без изменения уже загруженных файлов.
Основные принципы:
Пример:
main.82ab712.js
vendor.a91ff001.js
runtime.1d88f32.jsТакой подход особенно важен для RTK Query, поскольку клиент может продолжать работать со старым JavaScript-кодом, пока пользователь не перезагрузит страницу.
Наиболее распространённая проблема деплоя — ситуация, когда:
Либо наоборот:
Это приводит к:
Для минимизации рисков используется versioned API.
/api/v1/users
/api/v2/usersПример:
baseUrl: 'https://api.site.com/api/v2'RTK Query позволяет использовать несколько API-сервисов.
export const apiV1 = createApi({
reducerPath: 'apiV1',
baseQuery: fetchBaseQuery({
baseUrl: '/api/v1',
}),
endpoints: () => ({}),
});export const apiV2 = createApi({
reducerPath: 'apiV2',
baseQuery: fetchBaseQuery({
baseUrl: '/api/v2',
}),
endpoints: () => ({}),
});Это особенно полезно при постепенной миграции backend.
Canary deployment — стратегия, при которой новая версия приложения выкатывается только на часть пользователей.
RTK Query здесь играет важную роль:
Feature flags позволяют включать новые endpoint только для части пользователей.
Пример:
const isNewApiEnabled = window.APP_FLAGS.newApi;
const usersApi = createApi({
reducerPath: 'usersApi',
baseQuery: fetchBaseQuery({
baseUrl: isNewApiEnabled
? '/api/v2'
: '/api/v1',
}),
endpoints: (builder) => ({
getUsers: builder.query({
query: () => '/users',
}),
}),
});Во время деплоя backend желательно сохранять совместимость минимум с одной предыдущей версией frontend.
Особенно важно:
Плохой вариант:
{
"user_name": "Alex"
}После обновления:
{
"name": "Alex"
}Старый frontend немедленно сломается.
RTK Query позволяет временно адаптировать старые ответы API.
getUser: builder.query({
query: (id) => `/users/${id}`,
transformResponse: (response) => ({
id: response.id,
name: response.name || response.user_name,
}),
})Такой слой совместимости упрощает деплой.
Типичная стратегия:
RTK Query имеет внутренний кэш, но также необходимо учитывать:
Ошибки на этом уровне могут приводить к получению устаревших данных даже при правильной работе RTK Query.
Для динамических данных часто используют:
Cache-Control: no-storeИли:
Cache-Control: private, max-age=0Для редко изменяемых ресурсов:
Cache-Control: public, max-age=3600При использовании CDN необходимо внимательно настраивать:
Неверная настройка CDN может приводить к выдаче чужих данных.
При использовании:
появляется проблема гидратации RTK Query.
RTK Query поддерживает SSR hydration.
Пример:
export const store = configureStore({
reducer: {
[api.reducerPath]: api.reducer,
},
middleware: (gDM) =>
gDM().concat(api.middleware),
});На сервере:
await store.dispatch(
api.endpoints.getUsers.initiate()
);Передача state:
const preloadedState = store.getState();Во время rolling deployment возможна ситуация:
Поэтому SSR требует особенно аккуратного деплоя.
Blue-green deployment предполагает существование двух production-сред:
Переключение трафика происходит мгновенно.
Преимущества для RTK Query:
Atomic deployment означает:
обновляются как единая транзакция.
Это одна из лучших стратегий для сложных RTK Query приложений.
Иногда baseUrl нельзя определить на этапе build.
Например:
Тогда конфигурация загружается динамически.
Пример:
window.RUNTIME_CONFIG = {
API_URL: 'https://api.site.com',
};Использование:
baseUrl: window.RUNTIME_CONFIG.API_URLИногда API создаётся только после получения runtime config.
export const createDynamicApi = (baseUrl) =>
createApi({
reducerPath: 'api',
baseQuery: fetchBaseQuery({
baseUrl,
}),
endpoints: () => ({}),
});После деплоя часть пользователей продолжает использовать старую версию frontend.
Это особенно критично для SPA.
Типичные проблемы:
Backend может требовать минимальную версию frontend.
Пример response header:
X-Minimum-Client-Version: 3.4.0Frontend:
const baseQuery = fetchBaseQuery({
baseUrl: '/api',
});
const baseQueryWithVersionCheck = async (
args,
api,
extraOptions
) => {
const result = await baseQuery(
args,
api,
extraOptions
);
const minVersion =
result.meta?.response?.headers.get(
'X-Minimum-Client-Version'
);
if (minVersion) {
console.warn('Client outdated');
}
return result;
};Иногда после деплоя необходимо заставить пользователя обновить приложение.
Пример:
if (version !== CURRENT_VERSION) {
window.location.reload();
}После публикации новой версии может потребоваться очистка RTK Query cache.
dispatch(api.util.resetApiState());Вместо полного reload можно:
dispatch(api.util.invalidateTags(['User']));Перед переключением трафика backend должен пройти health check.
RTK Query особенно чувствителен к:
После rollout backend часть инстансов может быть недоступна.
RTK Query поддерживает retry wrapper.
import {
retry,
fetchBaseQuery,
} from '@reduxjs/toolkit/query/react';
const staggeredBaseQuery = retry(
fetchBaseQuery({
baseUrl: '/api',
}),
{
maxRetries: 5,
}
);Во время аварийного деплоя backend может временно отключаться.
Полезно реализовывать:
При использовании:
важно учитывать:
Иначе RTK Query subscriptions будут теряться.
Backend должен корректно завершать активные соединения.
Иначе:
Во время деплоя polling может создавать лавинообразную нагрузку.
Например:
useGetUsersQuery(undefined, {
pollingInterval: 5000,
});Если одновременно перезапускается backend:
Хорошая практика — добавление случайной задержки.
const interval =
5000 + Math.random() * 2000;Progressive rollout предполагает:
Для RTK Query мониторят:
RTK Query приложения должны поддерживать быстрый rollback.
Для этого:
После релиза необходимо отслеживать:
Ошибки RTK Query удобно логировать через middleware.
const rtkQueryLogger =
() => (next) => (action) => {
if (action.error) {
console.error(action.error);
}
return next(action);
};После деплоя важно анализировать:
Большой bundle увеличивает время до первого запроса RTK Query.
Основные стратегии:
RTK Query поддерживает injectEndpoints.
const extendedApi = api.injectEndpoints({
endpoints: (builder) => ({
getAdminUsers: builder.query({
query: () => '/admin/users',
}),
}),
});Это позволяет:
В microfrontend architecture возможны проблемы:
Поэтому reducerPath должен быть уникальным.
reducerPath: 'paymentsApi'Для RTK Query zero-downtime deployment означает:
Безопасная эволюция API выглядит так:
Adapter layer помогает переживать переходные периоды.
transformResponse: (response) => ({
...response,
fullName:
response.fullName ||
`${response.firstName} ${response.lastName}`,
})Слишком частые деплои осложняют:
Особенно это критично при aggressive polling.
Перед деплоем полезно проверять:
Это снижает вероятность production-инцидентов.
Перед rollout обычно тестируют:
Для production-устойчивости полезно проверять:
RTK Query должен корректно переживать подобные сценарии.
Во время аварийного восстановления важно:
При multi-region architecture возникают:
RTK Query cache может временно содержать разные версии данных.
Иногда данные закрепляются за конкретным регионом.
Например:
headers: {
'X-Region': 'eu-central',
}Для offline-first приложений стратегия деплоя усложняется:
Service worker может:
Это необходимо учитывать при invalidateTags.
После деплоя важно синхронно обновлять:
Иначе возможно рассогласование версий.
Перед деплоем обычно проверяют: