Webhooks vs polling: memilih pendekatan integrasi yang tepat

Masalah apa yang kita selesaikan saat menyinkronkan data?

Sinkronisasi terdengar seperti “membuat pembaruan terlihat cepat,” tetapi tugas sebenarnya lebih sulit: membuat dua sistem setuju tentang apa yang benar, bahkan ketika pesan datang terlambat, terduplikat, atau hilang.

Perbedaan antara webhooks vs polling adalah cara Anda mengetahui sesuatu berubah.

Webhook itu dorong (push). Sistem A memanggil endpoint Anda ketika suatu event terjadi (misalnya, “invoice dibayar”). Polling itu tarik (pull). Sistem Anda menanyakan ke sistem A secara terjadwal, “ada yang baru sejak terakhir kali?”

Menjaga sistem tetap sinkron biasanya berarti melacak event dan state. Event memberi tahu apa yang terjadi. State memberi tahu seperti apa rekaman saat ini. Waktu penting karena integrasi jarang berjalan berurutan sempurna. Event "diupdate" bisa tiba sebelum "dibuat", bisa datang dua kali, atau tidak pernah datang.

Tujuannya adalah data yang benar, bukan hanya data yang segar. “Benar” berarti Anda tidak melewatkan perubahan, tidak menerapkan perubahan yang sama dua kali, bisa pulih setelah downtime tanpa pembersihan manual, dan bisa membuktikan apa yang Anda proses dan kapan.

Contoh praktis: penyedia pembayaran Anda mengirim webhook seperti “payment_succeeded.” Aplikasi Anda membuat order dan menandainya sudah dibayar. Jika endpoint webhook Anda sempat down, Anda mungkin tidak pernah melihat event itu. Job polling yang menanyakan pembayaran yang diperbarui “sejak kemarin” bisa menutup celah dan memperbaiki status order.

Sebagian besar integrasi nyata akhirnya menggunakan keduanya: webhook untuk kecepatan, polling untuk pengisian kembali dan verifikasi. Metode kurang penting dibandingkan pengaman di sekitarnya.

Latensi dan kesegaran: seberapa cepat pembaruan benar-benar tiba

Saat orang membandingkan webhooks vs polling, yang dimaksud sering kali: seberapa cepat aplikasi Anda menyadari perubahan di tempat lain. Kesegaran ini bukan sekadar hal yang menyenangkan. Ini memengaruhi tiket dukungan, kerja ganda, dan apakah pengguna mempercayai apa yang mereka lihat.

Polling punya jeda bawaan karena Anda hanya bertanya sesuai jadwal. Jika Anda polling setiap 5 menit, pembaruan bisa terlambat dari beberapa detik hingga hampir 5 menit, ditambah waktu respons API. Polling lebih sering meningkatkan kesegaran, tetapi menambah panggilan API, biaya, dan peluang terkena rate limit.

Webhook bisa terasa hampir real-time karena penyedia mendorong event segera setelah sesuatu terjadi. Tapi mereka tidak instan atau terjamin. Penyedia bisa mengelompokkan event, mencoba ulang nanti, atau menjeda pengiriman. Sistem Anda juga menambah penundaan (antrian backlog, kunci basis data, deploy). Harapan yang lebih akurat: cepat saat sehat, akhirnya konsisten saat tidak sehat.

Bentuk lalu lintas penting. Polling memberi beban yang stabil dan dapat diprediksi. Webhook bersifat bursty: jam sibuk bisa mengirim ratusan event dalam satu menit, lalu tidak ada apa-apa. Jika Anda menerima webhook, asumsikan lonjakan dan rencanakan untuk mengantri event sehingga bisa diproses dengan kecepatan terkontrol.

Sebelum merancang apa pun, pilih jendela kesegaran target:

• Detik: notifikasi pengguna, chat, status pembayaran
• Menit: alat dukungan, tampilan admin, pelaporan ringan
• Jam: rekonsiliasi malam, analitik prioritas rendah

Jika tim sales butuh lead baru muncul dalam 1 menit, webhook membantu. Polling “safety” setiap beberapa jam masih bisa menangkap event yang terlewat dan memastikan state akhir.

Mode kegagalan yang akan Anda lihat di produksi

Sebagian besar integrasi gagal dengan cara yang membosankan dan dapat diulang. Yang mengejutkan bukan bahwa sesuatu rusak, tetapi bahwa ia rusak tanpa suara. Keandalanlah yang membutuhkan kerja nyata.

Kegagalan polling sering terlihat seperti “kami tidak melihat pembaruan,” padahal kodenya terlihat benar. Timeout bisa memutus permintaan di tengah jalan. Respons parsial bisa lolos jika Anda hanya memeriksa HTTP 200 dan tidak memvalidasi isi. Perubahan pagination juga umum: API mengubah urutan, aturan halaman, atau beralih dari nomor halaman ke cursor, dan Anda akhirnya melewatkan atau membaca ulang item. Kesalahan klasik lain adalah memfilter dengan "updated_since" menggunakan jam lokal Anda, lalu melewatkan pembaruan saat jam bergeser atau penyedia memakai field timestamp yang berbeda.

Webhook gagal dengan cara berbeda. Pengiriman biasanya “setidaknya sekali,” jadi penyedia mencoba ulang saat terjadi error jaringan dan Anda akan melihat duplikat. Jika endpoint Anda down selama 10 menit, Anda mungkin menerima lonjakan event lama nanti. Masalah validasi signature juga sering: secret berganti, Anda memvalidasi payload mentah yang salah, atau proxy memodifikasi header, sehingga event yang valid terlihat invalid.

Mode kegagalan yang sama di kedua pendekatan adalah duplikat dan pengiriman tidak berurutan. Asumsikan Anda akan menerima event yang sama lebih dari sekali, event yang datang terlambat, event yang datang tidak berurutan, dan payload yang kehilangan field yang Anda harapkan.

Hampir tidak pernah ada “exactly once.” Rancang untuk “at least once,” dan buat penanganannya aman. Simpan idempotency key (ID event atau versi objek dari penyedia), abaikan pengulangan, dan terapkan pembaruan hanya jika lebih baru dari yang sudah Anda simpan. Juga catat apa yang Anda terima dan apa yang Anda lakukan dengannya, sehingga Anda bisa memutar ulang dengan percaya diri daripada menebak.

Batasan rate dan biaya: menjaga penggunaan API terkendali

Rate limit adalah titik di mana webhooks vs polling berhenti menjadi soal teori dan menjadi masalah anggaran serta keandalan. Setiap permintaan tambahan memakan waktu dan uang, dan dapat merusak hubungan Anda dengan penyedia.

Polling menghabiskan kuota karena Anda membayar untuk pemeriksaan meski tidak ada perubahan. Jadi bertambah parah ketika limit per pengguna atau per token: 1.000 pelanggan polling setiap menit bisa terlihat seperti serangan, meski tiap pelanggan “berperilaku baik.” Polling juga dengan mudah melipatgandakan panggilan (endpoint list, lalu fetch detail tiap item), yang membuat Anda mencapai batas tanpa disangka.

Webhook biasanya mengurangi panggilan API, tapi mereka menciptakan tekanan lonjakan. Penyedia bisa mengirim ribuan event sekaligus setelah outage, impor massal, atau peluncuran produk. Beberapa akan memberi throttle dengan 429, beberapa akan coba ulang agresif, dan beberapa akan menjatuhkan event jika endpoint Anda lambat. Pihak Anda perlu mekanisme backpressure: terima cepat, antrikan pekerjaan, dan proses dengan laju yang aman.

Untuk mengurangi panggilan tanpa kehilangan kebenaran, fokus pada beberapa pola yang terbukti:

• Sinkronisasi incremental menggunakan timestamp "updated since" atau token perubahan
• Penyaringan sisi server (subscribe hanya ke tipe event yang Anda butuhkan)
• Membaca dan menulis dalam batch (fetch detail dalam chunk, tulis secara bulk)
• Cache data referensi yang stabil (plan, daftar status, profil pengguna)
• Memisahkan kebutuhan “real-time” dan “reporting” (jalur cepat vs job malam)

Rencanakan puncak sebelum terjadi. Simpan mode backfill khusus yang berjalan lebih lambat, menghormati kuota, dan bisa dijeda serta dilanjutkan.

Memilih pendekatan yang tepat: panduan keputusan sederhana

Pilihan webhooks vs polling biasanya menyusut pada hal ini: apakah Anda butuh kecepatan, atau Anda butuh cara sederhana dan dapat diprediksi untuk mendapatkan pembaruan bahkan ketika vendor tidak dapat diandalkan?

Polling sering jadi default yang lebih baik saat pihak ketiga tidak menyediakan webhook, atau saat workflow Anda toleran terhadap keterlambatan. Polling juga mudah dipahami jika Anda hanya butuh sinkron harian atau per jam dan API memiliki filter “updated since” yang jelas.

Webhook lebih baik sebagai default ketika waktu penting: “order baru diterima,” “pembayaran gagal,” “tiket ditugaskan.” Mereka mengurangi panggilan API yang terbuang dan bisa memicu pekerjaan segera.

Aturan praktis: gunakan keduanya ketika kebenaran data penting. Biarkan webhook memberi Anda kecepatan, dan biarkan polling membersihkan yang terlewat. Contoh: proses webhook dengan cepat, lalu jalankan polling terjadwal setiap 15 menit (atau setiap beberapa jam) untuk merekonsiliasi celah akibat event yang terlewat atau outage sementara.

Panduan singkat:

• Jika delay beberapa menit bisa diterima, mulai dengan polling.
• Jika pembaruan harus muncul dalam hitungan detik, mulai dengan webhook.
• Jika vendor tidak stabil atau event kritis, rencanakan webhook + polling.
• Jika API sangat dibatasi rate-nya, utamakan webhook plus polling ringan.
• Jika volume data tinggi, hindari polling penuh yang sering.

Sebelum berkomitmen, tanyakan beberapa hal ke vendor dan minta jawaban jelas:

• Tipe event apa yang ada, dan apakah lengkap (create, update, delete)?
• Apakah mereka mencoba ulang webhook, dan selama berapa lama?
• Bisakah Anda memutar ulang event atau mengambil histori event berdasarkan rentang waktu?
• Apakah mereka menandatangani permintaan webhook sehingga Anda bisa memverifikasi keasliannya?
• Apakah mereka mendukung query “updated since” untuk polling efisien?

Langkah demi langkah: merancang sinkronisasi yang tetap benar

Sinkronisasi yang “benar” bukan hanya “data muncul.” Artinya record yang tepat cocok, perubahan terbaru menang, dan Anda bisa membuktikan apa yang terjadi saat sesuatu salah.

Mulailah dengan rencana yang bisa diuji dan dipantau:

1. Definisikan sumber kebenaran dan aturan. Pilih sistem mana yang menguasai tiap field. Misalnya, CRM menguasai nama pelanggan, tapi alat billing Anda menguasai status langganan. Putuskan apa arti “cukup segar” (mis. “dalam 5 menit”) dan error apa yang dapat diterima.
2. Pilih identifier yang stabil. Simpan ID unik pihak ketiga bersamaan dengan ID internal Anda. Hindari menggunakan email atau nama sebagai kunci (itu bisa berubah). Jika tersedia, simpan versi atau timestamp “updated_at” untuk mendeteksi data yang lebih baru.
3. Rencanakan import awal, lalu pembaruan incremental. Perlakukan import pertama sebagai job terpisah dengan checkpoint sehingga bisa dilanjutkan. Setelah itu, proses hanya perubahan (event, query "since", atau keduanya) dan catat cursor seperti "last successful sync time."
4. Tangani delete dan merge dengan sengaja. Putuskan apakah delete menghapus record, mengarsipkannya, atau menandainya tidak aktif. Untuk merge, pilih ID yang bertahan dan simpan jejak audit.
5. Tetapkan sinyal monitoring. Lacak lag sinkron, panggilan yang gagal, dan antrean yang macet. Alert saat lag melewati ambang, bukan hanya saat sesuatu crash.

Saat mengimplementasikan, jaga pilihan terlihat di model data Anda: external ID, timestamp, field status, dan tempat menyimpan checkpoint sinkron. Struktur itu yang menjaga sinkron tetap benar saat dunia nyata berantakan.

Idempotensi dan urutan: inti integrasi yang andal

Jika Anda lama membangun integrasi webhooks vs polling, satu aturan muncul terus: Anda akan melihat duplikat, retry, dan pembaruan tidak berurutan. Jika sinkron Anda tidak bisa memproses pesan yang sama dengan aman, ia akan menyimpang seiring waktu.

Idempotensi berarti “input sama, hasil sama,” meski datang dua kali. Perlakukan setiap event masuk sebagai “mungkin diulang,” dan rancang handler Anda agar aman. Pola umum: hitung dedup key, periksa apakah sudah diproses, lalu terapkan perubahan.

Dedup key punya trade-off. ID event terbaik bila penyedia memberikannya. Jika tidak, Anda bisa memakai versi objek (mis. revisi bertambah). Window waktu seperti “abaikan pengulangan selama 10 menit” rapuh karena kedatangan terlambat bisa terjadi.

Urutan adalah setengah lainnya. Urutan global jarang ada, jadi usahakan urutan per-objek. Terapkan pembaruan ke satu tiket, invoice, atau pelanggan hanya jika versinya lebih baru dari yang Anda simpan. Jika tak ada versi, gunakan last-write-wins dengan aturan jelas (mis. updated_at yang lebih baru menang), dan terima bahwa skew jam bisa menciptakan kasus tepi.

Simpan cukup data untuk pulih dan memutar ulang tanpa menebak:

• Versi atau "last seen" per-objek atau updated_at
• Cursor atau checkpoint terakhir yang diproses untuk job polling
• Tabel ID event yang sudah diproses (dengan aturan retensi jika tumbuh cepat)
• Payload mentah untuk periode singkat, agar Anda bisa menjalankan ulang perbaikan

Contoh: webhook Stripe untuk pembayaran tiba dua kali, lalu update “paid” datang sebelum event “created.” Jika Anda menyimpan versi status invoice terbaru dan mengabaikan pembaruan yang lebih lama, Anda akan tetap benar.

Pola retry dan replay yang mencegah drift data diam-diam

Sebagian besar integrasi gagal secara diam-diam. Webhook tiba terlambat, job polling kena limit, atau aplikasi Anda timeout saat menyimpan. Tanpa retry dan replay, sistem perlahan akan berbeda sampai pelanggan mengeluh.

Retry webhook: terima cepat, proses dengan aman

Penyedia biasanya mencoba ulang saat Anda tidak mengembalikan kode HTTP sukses cukup cepat. Perlakukan request webhook sebagai notifikasi pengiriman, bukan tempat melakukan pekerjaan berat.

Pola webhook praktis:

• Balas cepat dengan 2xx setelah validasi dasar (signature, skema, timestamp).
• Simpan event dengan ID unik dan tandai sebagai pending.
• Proses secara asinkron dengan worker dan lacak percobaan.
• Pada error sementara, retry nanti. Pada error permanen, hentikan dan beri alert.
• Gunakan 4xx untuk data buruk dan 5xx hanya untuk masalah server sungguhan.

Ini menghindari jebakan umum: berpikir “webhook diterima” berarti “data sudah sinkron.”

Retry polling: bersikap sopan ke API

Polling gagal berbeda. Risikonya adalah thundering herd retry setelah outage singkat, yang justru memperburuk rate limit. Gunakan exponential backoff plus jitter, dan simpan cursor "since" sehingga Anda tidak memindai ulang semuanya.

Saat Anda tidak bisa memproses sesuatu sekarang, masukkan ke dead-letter queue (atau tabel) dengan alasan. Itu memberi tempat aman untuk inspeksi, memperbaiki aturan mapping, dan menjalankan ulang tanpa menebak apa yang hilang.

Replay adalah cara menyembuhkan setelah event terlewat. Strategi replay sederhana:

• Pilih jendela waktu (mis. 24 jam terakhir) atau sekumpulan record terdampak.
• Re-fetch state saat ini dari penyedia.
• Terapkan ulang pembaruan secara idempotent dan perbaiki ketidaksesuaian.
• Catat apa yang berubah dan mengapa.

Contoh: penyedia billing mengirim “invoice.paid,” tetapi database Anda terkunci selama 30 detik. Anda dead-letter event itu, lalu memutar ulang dengan mengambil kembali status invoice dan pembayaran dan memperbarui record Anda agar sesuai.

Kesalahan umum dan cara menghindarinya

Sebagian besar bug sinkron bukan masalah arsitektur besar. Mereka asumsi kecil yang berubah menjadi drift diam-diam, record duplikat, atau pembaruan yang terlewat.

Beberapa yang sering muncul:

• Polling terlalu sering tanpa filter incremental. Lacak cursor (updated_at, event ID, page token) dan hanya minta perubahan sejak run sukses terakhir.
• Menganggap webhook sebagai pengiriman yang terjamin. Simpan job backfill yang memeriksa riwayat baru-baru ini (mis. 24–72 jam terakhir) dan merekonsiliasi yang terlewat.
• Mengabaikan duplikat. Buat setiap penulisan menjadi idempotent. Simpan ID event penyedia (atau ID eksternal stabil) dan tolak menerapkan perubahan yang sama dua kali.
• Menerima panggilan webhook tanpa verifikasi. Validasi signature token atau metode verifikasi yang disediakan penyedia.
• Bekerja buta pada kesehatan sinkron. Lacak lag, ukuran backlog, waktu run sukses terakhir, dan tingkat error. Alert saat lag melewati ambang.

Banyak debat “webhooks vs polling” melewatkan inti: keandalan datang dari pengaman di sekitar metode mana pun. Webhook pembayaran bisa datang dua kali atau terlambat. Jika sistem Anda membuat record langsung dari webhook tanpa idempotensi, Anda bisa mengirimi pesan atau mengenakan biaya ganda.

Daftar periksa cepat untuk integrasi sehat

Pemeriksaan harian tampak serupa baik Anda memakai webhook, polling, atau keduanya. Anda ingin tahu apakah data segar, apakah error menumpuk, dan apakah Anda bisa pulih dengan bersih.

Daftar periksa cepat yang bisa Anda jalankan dalam beberapa menit:

• Kesegaran: bandingkan “event terakhir diterima” atau “poll terakhir selesai” dengan lag yang Anda harapkan.
• Kegagalan: cari retry yang terus naik, atau job yang tidak bergerak. Pasangkan jumlah error dengan timestamp “last success”.
• Kuota: periksa berapa banyak panggilan API yang dipakai dan sisa kuota. Jika mendekati batas, kurangi polling dan gabungkan permintaan.
• Kebenaran: cek jumlah total antar sistem (mis. “orders hari ini”) dan sampling beberapa record terbaru.
• Kesiapan pemulihan: pastikan Anda bisa memproses ulang jendela terbaru dengan aman tanpa duplikat atau pembaruan yang terlewat.

Kebiasaan berguna adalah secara berkala memutar ulang periode sibuk yang diketahui secara terkontrol dan memastikan hasilnya cocok dengan produksi.

Contoh: memadukan webhooks dan polling dalam workflow realistis

Bayangkan tim SaaS kecil yang butuh tiga sistem tetap sinkron: CRM (kontak dan deal), Stripe payments (charge dan refund), dan alat support (status tiket).

Mereka menggunakan setup webhook-first untuk hal yang butuh reaksi cepat. Event CRM memperbarui record pelanggan dan memicu tugas internal. Webhook Stripe membuat invoice, membuka fitur setelah pembayaran, dan menandai akun menunggak saat charge gagal. Untuk alat support, mereka pakai webhook jika tersedia, tapi juga mempertahankan polling terjadwal karena status tiket bisa berubah massal.

Mereka memandang polling sebagai jaring pengaman, bukan mesin utama. Setiap malam, job rekonsiliasi menarik 24 jam terakhir perubahan antar sistem dan membandingkannya dengan apa yang sudah aplikasi simpan.

Lalu terjadi outage nyata: endpoint webhook mereka down selama 20 menit saat deployment.

• CRM dan Stripe mencoba ulang pengiriman untuk sementara.
• Beberapa event tiba terlambat, beberapa datang tidak berurutan, dan beberapa mungkin kedaluwarsa.
• Polling rekonsiliasi mendeteksi celah (ID event hilang atau total tidak cocok) dan mengisi perubahan yang terlewat.

Yang mereka log: ID event masuk, timestamp penyedia, ID record internal, dan hasil akhir (created, updated, ignored). Yang memicu alert: kegagalan webhook berulang, lonjakan retry, atau rekonsiliasi menemukan lebih dari ambang kecil update yang hilang.

Langkah selanjutnya: implementasikan, pantau, dan iterasi

Default praktis untuk kebanyakan tim: gunakan webhook untuk imediacy, dan simpan job polling kecil untuk rekonsiliasi. Webhook membawa perubahan cepat. Polling menangkap yang terlewat karena outage, langganan salah konfigurasi, atau penyedia yang kadang menjatuhkan event.

Buat sinkron benar sebelum membuatnya cepat. Perlakukan setiap perubahan masuk sebagai sesuatu yang bisa Anda terapkan lebih dari sekali dengan aman.

Tiga tindakan pertama yang harus diambil:

• Pemetaan event dan field penyedia ke model internal Anda, termasuk apa arti “delete,” “refund,” atau “status change” bagi Anda.
• Rancang idempotensi sejak hari pertama: simpan event ID eksternal atau versi, dan buat setiap update aman untuk diputar ulang tanpa menduplikasi.
• Tambahkan replay dengan sengaja: simpan cursor “sejak terakhir terlihat” atau polling jendela waktu, dan buat cara admin untuk menjalankan ulang rentang saat sesuatu tampak salah.

Setelah berjalan, monitoringlah yang menjaga semuanya tetap berjalan. Lacak laju pengiriman webhook, kegagalan menurut alasan (timeouts, 4xx, 5xx), dan seberapa jauh rekonsiliasi Anda tertinggal. Alert pada “tidak ada event diterima” juga penting seperti pada “terlalu banyak event diterima.”

Jika Anda ingin membangun ini tanpa menulis backend penuh dari awal, AppMaster (appmaster.io) adalah opsi no-code yang memungkinkan Anda memodelkan data, membuat endpoint webhook, dan merancang flow retry/replay dengan alat visual, sambil tetap menghasilkan kode sumber nyata untuk dideploy.