Streaming gRPC vs Polling REST: Kapan Ini Benar‑benar Penting

Masalah: meminta pembaruan vs menerima pembaruan

Polling berarti klien menanyakan server untuk pembaruan berulang kali, biasanya berdasarkan timer (setiap 1 detik, 5 detik, 30 detik).

Streaming berarti klien membuka satu koneksi dan server terus mengirim pembaruan saat terjadi, tanpa menunggu permintaan berikutnya.

Perbedaan tunggal itu menjelaskan mengapa streaming dan polling bisa terasa mirip di demo kecil tapi berperilaku sangat berbeda di produk nyata. Dengan polling, Anda memilih trade-off di depan: pembaruan lebih cepat berarti lebih banyak permintaan. Dengan streaming, Anda menjaga saluran tetap terbuka dan mengirim hanya ketika memang ada perubahan.

Dalam praktiknya, beberapa hal cenderung bergeser:

Polling hanya se-segar interval yang Anda pilih, sementara streaming bisa terasa nyaris instan. Polling juga menghasilkan banyak respons "tidak ada perubahan", yang menambah biaya di kedua sisi (permintaan, header, pemeriksaan auth, parsing). Di mobile, polling yang sering membuat radio aktif lebih sering, yang bisa menguras baterai dan paket data. Dan karena polling melakukan sampling keadaan, ia bisa melewatkan perubahan cepat di antara interval, sementara stream yang dirancang dengan baik dapat mengirim event berurutan.

Contoh sederhana adalah dasbor operasi live yang menampilkan pesanan baru dan statusnya. Polling setiap 10 detik mungkin cukup di hari sepi. Tapi ketika tim mengharapkan pembaruan dalam 1 detik, polling terasa lambat atau mulai membanjiri server.

Tidak setiap aplikasi butuh real-time. Jika pengguna mengecek halaman sesekali (mis. laporan bulanan), polling setiap menit, atau refresh on demand, seringkali merupakan pilihan paling sederhana dan terbaik.

Situasi di mana polling mulai merugikan

Polling terasa mudah: klien menanyakan, "ada yang baru?" setiap N detik. Ini bekerja saat pembaruan jarang, jumlah pengguna sedikit, atau keterlambatan beberapa detik tidak masalah.

Rasa sakit muncul saat Anda membutuhkan kesegaran sering, banyak pengguna, atau keduanya.

Dasbor live adalah kasus klasik. Bayangkan layar ops yang menampilkan tiket terbuka, kegagalan pembayaran, dan alert merah. Jika angka berubah setiap beberapa detik, polling akan tertinggal (pengguna melewatkan lonjakan) atau membanjiri API Anda (server menghabiskan waktu menjawab "tidak ada perubahan" berulang-ulang).

Pembaruan progres adalah jebakan umum lain. Upload file, pembuatan laporan, dan pemrosesan video sering berjalan bermenit-menit. Polling setiap detik membuat UI terlihat "live," tapi menciptakan banyak permintaan ekstra dan tetap terasa lompat karena klien hanya melihat snapshot.

Kedatangan yang tidak terduga juga membuat polling boros. Chat, antrean support, dan pesanan baru bisa sepi selama 10 menit, lalu meledak selama 30 detik. Dengan polling, Anda menanggung biaya saat sepi, dan tetap berisiko keterlambatan saat ledakan.

Sinyal ala IoT mendorong masalah lebih jauh. Saat melacak status online/offline perangkat, last seen, dan metrik kecil, Anda bisa memiliki ribuan perubahan kecil yang menumpuk. Polling mengalikan itu menjadi aliran permintaan yang konstan.

Polling biasanya mulai merugikan saat Anda melihat pola seperti ini: tim menurunkan interval ke 1–2 detik hanya agar terasa responsif; sebagian besar respons tidak berisi pembaruan tapi tetap membakar header dan auth; beban server tumbuh dengan jumlah tab terbuka bukan perubahan nyata; pengguna mobile mengeluh tentang baterai dan paket data; lonjakan trafik terjadi ketika orang membuka dasbor, bukan saat peristiwa bisnis terjadi.

Mengapa streaming bisa mengalahkan polling dalam praktik

Keuntungan utama streaming sederhana: Anda berhenti menanyakan server pertanyaan yang sama berulang kali ketika jawabannya biasanya "tidak ada perubahan." Dengan polling, aplikasi Anda terus mengirim permintaan pada timer hanya untuk mengetahui bahwa tidak ada yang baru. Itu menciptakan trafik terbuang, parsing ekstra, dan lebih banyak peluang timeout.

Dengan streaming, server menjaga satu koneksi terbuka dan mendorong data baru hanya ketika sesuatu berubah. Jika status pesanan diperbarui, metrik melewati ambang, atau pekerjaan latar berpindah dari 40% ke 41%, pembaruan bisa muncul segera daripada menunggu jendela polling berikutnya.

Latensi yang lebih rendah itu bukan hanya soal kecepatan. Ia mengubah bagaimana UI terasa. Polling sering menghasilkan "loncatan" yang terlihat: spinner muncul, data menyegarkan secara berkala, dan angka melompat. Streaming cenderung menghasilkan pembaruan yang lebih kecil dan lebih sering, yang terasa lebih halus dan lebih dipercaya.

Streaming juga bisa memudahkan pekerjaan server secara konseptual. Polling sering mengembalikan respon penuh setiap kali, bahkan jika 99% identik dengan respon sebelumnya. Dengan stream, Anda bisa mengirim hanya perubahan, yang berarti lebih sedikit byte, lebih sedikit pembacaan database berulang, dan serialisasi yang berkurang.

Dalam praktiknya, kontrasnya seperti ini: polling membuat banyak permintaan pendek yang sering mengembalikan "tidak ada yang baru"; streaming menggunakan satu koneksi jangka panjang dan mengirim pesan hanya saat diperlukan. Latensi polling terkait interval yang Anda pilih (2 detik, 10 detik, dsb.). Latensi streaming terkait langsung dengan event (perubahan terjadi, pengguna melihatnya). Respons polling sering berupa snapshot penuh, sementara stream bisa mengirim delta kecil.

Kembali ke contoh dasbor tiket: dengan polling setiap 5 detik, Anda buang-buang panggilan selama periode sepi atau menerima dasbor yang selalu beberapa detik tertinggal. Dengan streaming, periode sepi memang diam, dan saat tiket tiba UI bisa terbarui segera.

Pola streaming yang sering dipakai

Saat orang membayangkan streaming, seringkali mereka membayangkan satu "koneksi live" besar yang menyelesaikan semuanya. Dalam praktik, tim memakai beberapa pola sederhana, masing-masing cocok untuk jenis pembaruan berbeda.

1) Server ke klien streaming (downlink)

Ini pola paling umum: klien membuka satu call dan server terus mengirim pesan baru saat terjadi. Cocok untuk layar apa pun yang pengguna amati perubahannya.

Dasbor ops live adalah contoh jelas. Alih-alih browser menanyakan "ada pesanan baru?" setiap 2 detik, server mendorong pembaruan saat pesanan baru masuk. Banyak tim juga mengirim heartbeat berkala supaya UI bisa menampilkan "connected" dan mendeteksi koneksi putus lebih cepat.

Ide yang sama berlaku untuk pembaruan progres. Jika laporan membutuhkan 3 menit, server bisa stream milestone (queued, 10%, 40%, generating PDF, done) sehingga pengguna melihat kemajuan tanpa men-spam server.

2) Klien ke server streaming (uplink)

Di sini klien mengirim banyak event kecil secara efisien dalam satu call, dan server merespons sekali di akhir (atau hanya dengan ringkasan akhir). Berguna saat Anda punya ledakan data.

Bayangkan aplikasi mobile menangkap bacaan sensor atau aplikasi POS men-buffer tindakan offline. Saat jaringan tersedia, ia bisa stream batch event dengan overhead lebih kecil dibanding ratusan request REST terpisah.

3) Bidirectional streaming (dua arah)

Untuk percakapan berkelanjutan di mana kedua pihak bisa bicara kapan saja. Alat dispatcher bisa mengirim perintah ke aplikasi lapangan sementara aplikasi mengirim status kembali. Kolaborasi live (beberapa pengguna mengedit rekaman yang sama) juga cocok.

Request-response tetap pilihan terbaik saat hasilnya satu jawaban, pembaruan jarang, atau Anda butuh jalur paling sederhana lewat cache, gateway, dan monitoring.

Cara memutuskan dan merancang langkah demi langkah

Mulailah dengan menuliskan apa yang benar-benar perlu berubah di layar segera dan apa yang bisa menunggu beberapa detik. Sebagian besar produk hanya punya irisan "panas" kecil: penghitung live, progress bar, badge status.

Pisahkan pembaruan ke dua ember: real-time dan "cukup baik nanti." Misalnya, dasbor support mungkin perlu tiket baru muncul segera, tapi total mingguan bisa menyegarkan setiap menit tanpa orang menyadari.

Lalu beri nama tipe event Anda dan jaga setiap pembaruan kecil. Jangan kirim seluruh objek setiap kali jika hanya satu field yang berubah. Pendekatan praktis adalah mendefinisikan event seperti TicketCreated, TicketStatusChanged, dan JobProgressUpdated, masing-masing hanya dengan field yang UI butuhkan untuk bereaksi.

Alur desain yang berguna:

• Tandai setiap elemen UI dengan delay maksimalnya (100 ms, 1 s, 10 s).
• Definisikan tipe event dan payload minimal untuk masing-masing.
• Putuskan bagaimana klien pulih setelah disconnect (snapshot penuh, atau resume dari cursor).
• Atur aturan untuk klien lambat (batch, collapse, drop update lama, atau kirim lebih jarang).
• Pilih rencana fallback ketika streaming tidak tersedia.

Perilaku reconnect sering membuat tim kebingungan. Default yang baik: saat connect, kirim snapshot (state saat ini), lalu kirim event incremental. Jika Anda mendukung resume, sertakan cursor seperti "last event id" sehingga klien bisa meminta, "kirimkan apa pun setelah 18452." Itu membuat reconnect lebih dapat diprediksi.

Backpressure adalah soal "bagaimana jika klien tidak bisa mengejar?" Untuk dasbor live, seringkali cukup merangkum pembaruan. Jika progres bergerak 41%, 42%, 43% sementara ponsel sibuk, Anda bisa mengirim hanya 43%.

Rencanakan juga fallback yang menjaga produk tetap bisa digunakan. Pilihan umum adalah berpindah sementara ke polling setiap 5–15 detik, atau tombol refresh manual untuk layar yang kurang kritis.

Jika Anda membangun di AppMaster, ini sering memetakan rapi ke dua jalur: alur berbasis event untuk pembaruan "panas" dan API baca standar untuk snapshot fallback.

Contoh nyata: dasbor live dan pembaruan progres pekerjaan

Bayangkan dasbor gudang yang menampilkan level inventaris untuk 200 SKU. Dengan REST polling, browser mungkin memanggil /inventory setiap 5 detik, menerima daftar JSON penuh, dan me-repaint tabel. Sebagian besar waktu, tidak ada yang berubah, tapi Anda tetap menanggung biaya: permintaan berulang, respons penuh berulang, dan parsing berulang.

Dengan streaming, alur terbalik. Klien membuka satu stream jangka panjang. Pertama menerima snapshot awal (agar UI bisa render segera), lalu hanya pembaruan kecil saat sesuatu berubah.

Tampilan dasbor tipikal menjadi:

• State awal: daftar penuh SKU, jumlah, dan timestamp "last updated" per baris.
• Pembaruan incremental: hanya baris yang berubah (mis. SKU-184 turun dari 12 ke 11).
• Sinyal kesegaran: waktu global "data current as of" sehingga pengguna percaya apa yang mereka lihat.

Tambahkan layar kedua: pekerjaan jangka panjang, seperti mengimpor CSV atau menghasilkan faktur bulanan. Polling sering menghasilkan loncatan canggung: 0%, 0%, 0%, 80%, selesai. Streaming membuatnya terasa jujur dan tenang.

Stream progres biasanya mengirim snapshot kecil dan sering:

• Persentase selesai (0 sampai 100)
• Langkah saat ini ("Validating", "Matching", "Writing")
• ETA (perkiraan terbaik yang bisa berubah)
• Hasil akhir (sukses, peringatan, atau pesan error)

Pilihan desain kunci adalah delta vs snapshot. Untuk inventaris, delta sangat baik karena kecil. Untuk progres pekerjaan, snapshot sering lebih aman karena setiap pesan sudah kecil, dan ini mengurangi kebingungan jika klien reconnect dan melewatkan pesan.

Jika Anda membangun aplikasi di platform seperti AppMaster, ini biasanya dipetakan ke read model (state awal) plus pembaruan mirip event (delta), sehingga UI tetap responsif tanpa membanjiri API Anda.

Apa yang berubah untuk klien mobile

Di ponsel, "koneksi kontinu" berperilaku berbeda daripada di desktop. Jaringan berpindah antara Wi-Fi dan seluler, tunnel di-reset, dan pengguna masuk lift. Perbedaan besar: Anda berhenti berpikir dalam permintaan tunggal dan mulai berpikir dalam sesi yang bisa hilang kapan saja.

Harapkan disconnect dan rancang untuk replay aman. Stream yang baik menyertakan cursor seperti "last event id" sehingga aplikasi bisa reconnect dan mengatakan, "resume dari sini." Tanpa itu, pengguna melihat duplikat pembaruan (langkah progres sama dua kali) atau pembaruan hilang (melompat dari 40% ke 90%).

Umur baterai seringkali membaik dengan streaming karena aplikasi menghindari bangun konstan untuk polling. Tapi itu hanya berlaku jika pesan kecil dan bermakna. Mengirim seluruh objek setiap detik adalah cara cepat menguras data dan baterai. Pilih event ringkas seperti "pesanan 183 status berubah menjadi Dikirim" daripada mengirim seluruh objek pesanan ulang.

Saat aplikasi di background, streaming sering dijeda atau dihentikan oleh OS. Rencanakan fallback yang jelas: tampilkan state terakhir yang diketahui, lalu sinkron ulang saat foreground. Untuk event mendesak, gunakan push notification platform dan biarkan aplikasi terbuka dan mensinkron saat pengguna mengetuk.

Pendekatan praktis untuk dasbor mobile dan pembaruan progres:

• Reconnect dengan backoff (tunggu lebih lama setelah setiap kegagalan) untuk menghindari menguras baterai di jaringan buruk.
• Sertakan event id atau timestamp, dan buat pembaruan idempotent sehingga duplikat tidak merusak UI.
• Kirim delta bila masuk akal, dan batch pembaruan prioritas rendah.
• Kirim snapshot saat connect agar UI mulai dengan benar, lalu terapkan event live.
• Tambahkan versioning sederhana (tipe pesan plus field opsional) sehingga versi aplikasi lama tetap bekerja.

Jika Anda membuat app mobile dengan AppMaster, perlakukan stream sebagai "bagus bila tersedia," bukan "sumber kebenaran satu-satunya." UI harus tetap berguna selama disconnect singkat.

Firewall, proxy, dan jebakan HTTP/2

Streaming bisa terlihat sebagai kemenangan jelas di atas kertas, sampai jaringan nyata ikut campur. Perbedaan besar adalah koneksi: streaming sering berarti satu koneksi HTTP/2 jangka panjang, dan itu bisa mengganggu proxy korporat, middlebox, dan pengaturan keamanan ketat.

Jaringan korporat kadang memakai TLS inspection (proxy yang mendekripsi dan mengenkripsi ulang trafik). Itu bisa memecahkan negosiasi HTTP/2, memblokir stream jangka panjang, atau menurunkan perilaku secara diam-diam dengan cara yang sulit dideteksi. Gejalanya muncul sebagai disconnect acak, stream yang tak pernah mulai, atau pembaruan tiba secara burst bukannya mulus.

Dukungan HTTP/2 adalah keharusan untuk gRPC klasik. Jika proxy hanya berbicara HTTP/1.1, panggilan bisa gagal meskipun REST normal bekerja. Itulah mengapa environment seperti browser sering membutuhkan gRPC-Web, yang dirancang agar lewat infrastruktur HTTP umum.

Load balancer, idle timeout, dan keepalive

Bahkan saat jaringan memperbolehkan HTTP/2, infrastruktur sering punya idle timeout. Stream yang diam lama bisa ditutup oleh load balancer atau proxy.

Perbaikan umum:

• Atur keepalive ping server dan klien yang wajar (tidak terlalu sering).
• Tingkatkan idle timeout pada load balancer dan reverse proxy bila perlu.
• Kirim pesan heartbeat kecil saat periode sunyi panjang normal.
• Tangani reconnect dengan rapi (resume state, hindari event duplikat).
• Log alasan disconnect di sisi klien dan server.

Kapan memilih gRPC-Web atau fallback

Jika pengguna berada di balik jaringan korporat yang dikunci ketat, anggap streaming sebagai best-effort dan sediakan saluran fallback. Split umum adalah menjaga streaming gRPC untuk aplikasi native, tapi izinkan gRPC-Web (atau polling REST pendek) saat jaringan berperilaku seperti proxy browser.

Uji dari tempat yang sama dengan tempat pengguna Anda bekerja:

• Jaringan kantor korporat dengan kebijakan proxy
• Wi‑Fi publik
• Koneksi VPN
• Jaringan operator seluler

Jika Anda deploy dengan AppMaster ke AppMaster Cloud atau penyedia cloud besar, validasi perilaku ini end-to-end, bukan hanya di pengembangan lokal.

Kesalahan umum dan jebakan

Jebakan terbesar adalah menganggap streaming sebagai default. Real-time terasa bagus, tapi bisa diam-diam menaikkan beban server, penggunaan baterai mobile, dan tiket dukungan. Mulailah dengan ketat menentukan layar mana yang benar-benar butuh pembaruan dalam beberapa detik dan mana yang bisa refresh setiap 30–60 detik.

Kesalahan umum lain adalah mengirim objek penuh pada setiap event. Dasbor live yang mendorong blob JSON 200 KB setiap detik akan terasa real-time sampai jam sibuk pertama. Pilih delta kecil: "pesanan 4832 status berubah menjadi Dikirim" alih-alih "ini semua pesanan lagi."

Keamanan sering terlupakan. Dengan stream jangka panjang, Anda tetap perlu autentikasi dan otorisasi kuat, dan harus merencanakan kadaluwarsa token di tengah stream. Jika pengguna kehilangan akses ke proyek, server harus berhenti mengirim pembaruan segera.

Perilaku reconnect adalah titik di mana banyak aplikasi rusak di dunia nyata, terutama di mobile. Ponsel berpindah Wi‑Fi dan LTE, tidur, dan dibackground. Kebiasaan yang mencegah kegagalan terburuk: anggap ada disconnect; resume dari last-seen event id atau timestamp; buat pembaruan idempotent sehingga retry tidak menggandakan aksi; atur timeout dan keepalive yang jelas untuk jaringan lambat; tawarkan mode degradasi (refresh lebih jarang) saat streaming gagal.

Terakhir, tim mengirim streaming tanpa visibilitas. Lacak rate disconnect, reconnect loop, message lag, dan dropped updates. Jika stream progres Anda di server sudah 100% tapi klien macet di 70% selama 20 detik, Anda butuh metrik yang menunjukkan dimana delay terjadi (server, jaringan, atau klien).

Checklist cepat sebelum memilih streaming

Tentukan apa arti "real-time" bagi pengguna Anda.

Mulailah dengan latensi. Jika dasbor harus terasa live, pembaruan di bawah 1 detik bisa membenarkan stream. Jika pengguna hanya butuh refresh setiap 10–60 detik, polling sederhana sering menang soal biaya dan kesederhanaan.

Lalu lihat fan-out. Satu feed data yang ditonton banyak orang sekaligus (dasbor ops di layar plus 50 browser) bisa mengubah polling menjadi beban latar terus-menerus. Streaming bisa memotong permintaan berulang, tapi Anda tetap harus menangani banyak koneksi terbuka.

Checklist keputusan cepat:

• Seberapa cepat perubahan harus muncul: di bawah 1 detik, sekitar 10 detik, atau sekitar satu menit?
• Berapa banyak klien yang akan menonton data yang sama pada saat bersamaan, dan untuk berapa lama?
• Apa yang terjadi jika klien offline selama 30 detik: tampilkan data usang, buffer pembaruan, atau reload state?
• Apakah jalur jaringan Anda mendukung HTTP/2 end-to-end, termasuk proxy dan load balancer?
• Apakah Anda punya fallback aman (seperti polling sementara) jika streaming rusak di produksi?

Pikirkan juga soal kegagalan dan pemulihan. Streaming hebat saat bekerja, tapi bagian tersulit adalah reconnect, event yang hilang, dan menjaga konsistensi UI. Desain praktis: gunakan streaming untuk jalur cepat, tapi definisikan aksi resync (satu panggilan REST) yang membangun ulang state setelah reconnect.

Jika Anda membuat prototipe dasbor cepat (mis. dengan UI no-code di AppMaster), terapkan checklist ini sejak awal supaya Anda tidak membangun backend berlebihan sebelum memahami kebutuhan pembaruan.

Langkah berikutnya: pilot stream kecil dan perluas dengan aman

Anggap streaming sebagai sesuatu yang harus "diperoleh", bukan saklar yang langsung diaktifkan. Pilih satu tempat di mana kesegaran jelas bernilai, dan biarkan sisanya seperti semula sampai Anda punya data.

Mulailah dengan satu stream bernilai tinggi, misalnya pembaruan progres pekerjaan untuk tugas panjang (import file, pembuatan laporan) atau satu kartu di dasbor live (pesanan hari ini, tiket aktif, panjang antrean saat ini). Membatasi ruang lingkup memudahkan perbandingan dengan polling menggunakan angka nyata.

Rencana pilot sederhana:

• Definisikan sukses: target delay pembaruan, tingkat disconnect yang dapat diterima, dan apa yang dianggap "cukup baik" di mobile.
• Kirim stream minimal: satu tipe pesan, satu layar, satu endpoint backend.
• Ukur dasar: CPU dan memori server, koneksi terbuka, message lag, frekuensi reconnect, dan dampak pada baterai klien.
• Tambahkan fallback: jika stream gagal atau jaringan memblokirnya, otomatis turun ke mode polling yang lebih lambat.
• Perluas hati-hati: tambahkan field atau layar hanya setelah Anda bisa menjelaskan metriknya.

Pertahankan fallback secara sengaja. Beberapa jaringan korporat, proxy lama, atau firewall ketat mengganggu HTTP/2, dan jaringan mobile menjadi tidak stabil saat aplikasi dibackground. Downgrade yang anggun menghindari layar kosong dan tiket dukungan.

Jika Anda ingin mengirim ini tanpa banyak custom code, AppMaster (appmaster.io) bisa membantu membangun logika backend, API, dan UI dengan cepat, lalu iterasi saat kebutuhan berubah. Mulai kecil, buktikan nilainya, dan tambahkan stream hanya di tempat yang jelas mengungguli polling.