Recientemente en Q2BSTUDIO resolvimos un problema crítico con una funcionalidad de seguimiento de ubicación en tiempo real que provocaba alto consumo de batería, costes crecientes en servidores y quejas de los usuarios por lag en el mapa.

Problemas detectados: teléfonos perdían entre 20 y 30% de batería por hora; la app enviaba actualizaciones vía Socket.IO cada segundo; la base de datos recibía miles de escrituras por minuto; los costes de servidor aumentaban conforme crecía la base de usuarios; y el mapa se congelaba o mostraba retrasos al actualizar posiciones.

Causas principales: el cliente enviaba posición cada segundo sin filtrado; el servidor retransmitía las ubicaciones de todos los usuarios ante cualquier movimiento; cada actualización se persistía inmediatamente en la base de datos; el GPS estaba en máxima precisión continuamente; y no existía un sistema de caché para amortiguar la carga.

Soluciones aplicadas

1. Enviar solo lo que cambió y filtrar movimientos insignificantes Implementamos filtrado en el cliente para enviar datos solo cuando el usuario se movía más de 10 metros y cambiamos la lógica del servidor para retransmitir únicamente la ubicación del usuario que cambió. Resultado: tráfico de Socket.IO reducido alrededor de 60% y latencia mejorada.

2. Añadir capa de caché con Redis Usamos Redis para almacenar la última ubicación con un TTL de 2 minutos y ejecutamos un job en background que persiste ubicaciones activas en la base de datos cada 60 segundos. Al detener el seguimiento se guarda inmediatamente la ubicación final antes de marcar al usuario como inactivo. Resultado: escrituras a la base de datos reducidas en un 90% y ahorro significativo en costes de servidor.

3. Ajustes de GPS para ahorrar batería Configuramos el GPS en modo de precisión equilibrada en lugar de máxima y enviamos actualizaciones solo tras desplazamientos mayores a 10 metros. Las actualizaciones en background respetan los intervalos mínimos recomendados por el sistema operativo. Resultado: vida de batería mejorada en torno al 60%.

4. Optimización del renderizado del mapa Mejoramos el rendimiento del mapa actualizando únicamente los marcadores afectados, memorizando elementos estáticos y aplicando algoritmos de diff eficientes para minimizar operaciones en el DOM. Resultado: mapa fluido sin lag aún con muchos usuarios activos.

Resultados concretos tras las optimizaciones: batería 60-70% mejor; tráfico de Socket.IO 60% menos; escrituras en base de datos 90% menos; costes de servidor 50% menos; rendimiento del mapa sin retardos; integridad de datos con cero pérdidas al guardar eventos stop/start correctamente.

Lecciones aprendidas: en sistemas en tiempo real no es necesario actualizar cada segundo; filtrar en el cliente reduce ancho de banda y carga de servidor; retransmitir solo lo que cambió mejora la eficiencia de red; usar caché como Redis evita sobrecargar la base de datos; alta precisión de GPS consume mucha batería y en la mayoría de los casos la precisión equilibrada es suficiente; y asegurar guardados inmediatos en eventos de parada evita pérdida de datos.

Flujo final resumido: el usuario inicia seguimiento; el GPS en modo equilibrado obtiene posiciones; el cliente filtra y envía solo si se mueve 10+ metros; el servidor almacena la última posición en Redis y retransmite únicamente la posición cambiada; un job en background guarda ubicaciones activas en la base de datos cada 60 segundos; al detenerse el usuario se guarda la posición final y se actualiza la lista de activos.

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