Saiba quando gRPC streaming ou REST polling é a melhor escolha, com exemplos claros para dashboards ao vivo e atualizações de progresso, além de observações sobre mobile e firewalls.
Polling significa que o cliente pergunta ao servidor por atualizações repetidamente, geralmente num temporizador (a cada 1 segundo, 5 segundos, 30 segundos).
Streaming significa que o cliente abre uma conexão e o servidor continua enviando atualizações conforme elas acontecem, sem esperar pelo próximo pedido.
Essa diferença única é o que faz streaming e polling parecerem semelhantes em uma demo pequena, mas se comportarem de forma muito diferente em um produto real. No polling, você escolhe um tradeoff desde o início: atualizações mais rápidas significam mais requisições. No streaming, você mantém uma linha aberta e envia apenas quando algo realmente muda.
Na prática, algumas coisas tendem a mudar:
Polling só é tão atual quanto o intervalo escolhido, enquanto o streaming pode parecer quase instantâneo. Polling também gera muitas respostas de "nada mudou", o que adiciona custo de ambos os lados (requisições, headers, checagens de auth, parsing). No mobile, polling frequente mantém o rádio acordado mais vezes, o que pode consumir bateria e dados. E porque o polling amostra o estado, pode perder mudanças rápidas entre intervalos, enquanto um stream bem desenhado pode entregar eventos em ordem.
Um exemplo simples é um dashboard de operações ao vivo mostrando novos pedidos e seus status. Polling a cada 10 segundos pode ser aceitável em um dia tranquilo. Mas quando a equipe espera atualizações em 1 segundo, o polling ou parece lento ou começa a bombardear o servidor.
Nem todo app precisa de tempo real. Se os usuários consultam uma página de vez em quando (como relatórios mensais), fazer polling a cada minuto, ou simplesmente atualizar sob demanda, é frequentemente a escolha mais simples e correta.
Polling parece simples: o cliente pergunta "tem algo novo?" a cada N segundos. Funciona quando as atualizações são raras, o número de usuários é pequeno ou atrasos de alguns segundos não importam.
A dor começa quando você precisa de frescor frequente, muitos usuários, ou ambos.
Dashboards ao vivo são o caso clássico. Pense numa tela de ops mostrando tickets abertos, falhas de pagamento e alertas críticos. Se os números mudam a cada poucos segundos, o polling ou atrasa (os usuários perdem picos) ou sobrecarrega sua API (seus servidores passam tempo respondendo "sem mudança" repetidamente).
Atualizações de progresso são outra armadilha comum. Uploads de arquivos, geração de relatórios e processamento de vídeo frequentemente levam minutos. Polling a cada segundo faz a UI parecer "ao vivo", mas cria muitas requisições extras e ainda parece saltitante porque o cliente só vê instantâneos.
Chegadas imprevisíveis também tornam o polling desperdiçador. Chat, filas de suporte e novos pedidos podem ficar quietos por 10 minutos, então explodir por 30 segundos. Com polling, você paga o custo durante o período quieto e ainda corre o risco de atrasos durante o pico.
Sinais no estilo IoT elevam isso. Ao monitorar status online/offline de dispositivos, último visto e pequenas métricas, você pode ter milhares de pequenas mudanças que se acumulam. Polling multiplica isso em um fluxo constante de requisições.
Geralmente, o polling começa a prejudicar quando você identifica padrões como: equipes reduzem o intervalo para 1–2 segundos para parecer responsivas; a maioria das respostas não traz atualizações mas ainda consome headers e auth; a carga do servidor cresce com abas abertas em vez de mudanças reais; usuários móveis reclamam de bateria e dados; picos de tráfego ocorrem quando as pessoas abrem dashboards, não quando eventos de negócio acontecem.
A principal vantagem do streaming é simples: você para de perguntar ao servidor a mesma coisa repetidamente quando a resposta normalmente é "sem mudança". Com polling, seu app continua enviando requisições num temporizador só para descobrir que nada novo aconteceu. Isso cria tráfego desperdiçado, parsing extra e mais chances de timeout.
Com streaming, o servidor mantém uma conexão aberta e envia novos dados apenas quando algo muda. Se o status de um pedido muda, uma métrica ultrapassa um limite ou um job passa de 40% para 41%, a atualização pode aparecer imediatamente em vez de esperar pela próxima janela de polling.
Essa latência menor não é só velocidade. Muda a sensação da UI. Polling frequentemente produz "saltos" visíveis: um spinner aparece, os dados são atualizados em rajadas e os números saltam. Streaming tende a gerar atualizações menores e mais frequentes, o que parece mais suave e confiável.
Streaming também pode simplificar o trabalho do servidor. Polling muitas vezes retorna uma resposta completa toda vez, mesmo que 99% dela seja idêntica à anterior. Com um stream, você pode enviar apenas as mudanças, o que significa menos bytes, menos leituras repetidas no banco e menos serialização repetida.
Na prática, o contraste é este: polling cria muitas requisições curtas que frequentemente retornam "nada novo"; streaming usa uma conexão de longa duração e envia mensagens apenas quando necessário. A latência do polling está atrelada ao intervalo escolhido (2s, 10s, etc.). A latência do streaming está atrelada ao evento em si (o update acontece, o usuário vê). Respostas de polling são muitas vezes snapshots completos, enquanto streams podem enviar pequenos deltas.
Voltando ao exemplo do dashboard de tickets: com polling a cada 5 segundos, você ou desperdiça chamadas durante períodos quietos ou aceita que o dashboard esteja sempre alguns segundos atrasado. Com streaming, períodos quietos realmente ficam quietos, e quando um ticket chega a UI pode atualizar imediatamente.
Quando as pessoas imaginam streaming, frequentemente pensam numa grande "conexão ao vivo" que resolve tudo. Na prática, as equipes usam alguns padrões simples, cada um adequado a um tipo diferente de atualização.
Esse é o padrão mais comum: o cliente abre uma chamada e o servidor continua enviando novas mensagens conforme elas acontecem. Serve para qualquer tela onde os usuários observam mudanças.
Um dashboard de ops ao vivo é um exemplo claro. Em vez do navegador perguntar "há novos pedidos?" a cada 2 segundos, o servidor empurra uma atualização no momento em que um pedido chega. Muitas equipes também enviam mensagens de heartbeat ocasionais para que a UI possa mostrar "conectado" e detectar conexões quebradas mais rapidamente.
A mesma ideia se aplica a atualizações de progresso. Se um relatório leva 3 minutos, o servidor pode fazer streaming de marcos (queued, 10%, 40%, generating PDF, done) para que o usuário veja progresso sem spam no servidor.
Aqui o cliente envia muitos pequenos eventos eficientemente numa única chamada, e o servidor responde uma vez no fim (ou apenas com um resumo final). É útil quando você tem rajadas de dados.
Pense em um app mobile capturando leituras de sensores ou um app de PDV acumulando ações offline. Quando a rede estiver disponível, ele pode streamar um lote de eventos com menos overhead do que centenas de requisições REST separadas.
Para conversas contínuas em que ambos os lados podem falar a qualquer momento. Uma ferramenta de despacho pode enviar comandos a um app de campo enquanto o app transmite status de volta. Colaboração em tempo real também pode se encaixar.
Request-response ainda é a melhor escolha quando o resultado é uma única resposta, as atualizações são raras ou você precisa do caminho mais simples através de caches, gateways e monitoramento.
Comece escrevendo o que realmente precisa mudar na tela imediatamente e o que pode esperar alguns segundos. A maioria dos produtos tem apenas uma pequena fatia "quente": um contador ao vivo, uma barra de progresso, um badge de status.
Separe as atualizações em dois grupos: tempo real e "bom o suficiente depois". Por exemplo, um dashboard de suporte pode precisar que novos tickets apareçam imediatamente, mas totais semanais podem atualizar a cada minuto sem que ninguém perceba.
Depois nomeie seus tipos de evento e mantenha cada atualização pequena. Não envie o objeto inteiro toda vez se apenas um campo mudou. Uma abordagem prática é definir eventos como TicketCreated, TicketStatusChanged e JobProgressUpdated, cada um com apenas os campos que a UI precisa para reagir.
Um fluxo de design útil:
Comportamento de reconexão é onde muitas equipes emperram. Um padrão sólido é: ao conectar, envie um snapshot (estado atual) e depois envie eventos incrementais. Se você suporta retomar, inclua um cursor como "last event id" para que o cliente possa pedir "me envie tudo depois de 18452." Isso mantém reconexões previsíveis.
Backpressure é só o problema de "e se o cliente não consegue acompanhar?". Para um dashboard ao vivo, muitas vezes é aceitável colapsar atualizações. Se o progresso for 41%, 42%, 43% enquanto o telefone está ocupado, você pode enviar apenas 43%.
Também planeje um fallback que mantenha o produto utilizável. Escolhas comuns são uma troca temporária para polling a cada 5–15 segundos ou um botão de atualizar manual para telas menos críticas.
Se você está construindo no AppMaster, isso normalmente mapeia bem para dois caminhos: um fluxo orientado a eventos para as atualizações "quentes" e uma API padrão para o snapshot de fallback.
Imagine um dashboard de armazém que mostra níveis de inventário para 200 SKUs. Com REST polling, o navegador pode chamar /inventory a cada 5 segundos, receber uma lista JSON completa e repintar a tabela. Na maior parte do tempo nada mudou, mas você ainda paga o custo: requisições repetidas, respostas completas repetidas e parsing repetido.
Com streaming, o fluxo inverte. O cliente abre um stream de longa duração. Primeiro recebe um snapshot inicial (para a UI renderizar imediatamente) e depois apenas pequenas atualizações quando algo muda.
Uma visão típica do dashboard vira:
Agora adicione uma segunda tela: um job de longa duração, como importar um CSV ou gerar faturas mensais. Polling frequentemente produz pulos desconfortáveis: 0%, 0%, 0%, 80%, done. Streaming faz parecer honesto e calmo.
Um stream de progresso costuma enviar pequenos snapshots frequentes:
Uma escolha de design chave é deltas vs snapshots. Para inventário, deltas são ótimos porque são minúsculos. Para progresso de jobs, snapshots são muitas vezes mais seguros porque cada mensagem já é pequena e reduz confusão se um cliente reconectar e perder uma mensagem.
Se você constrói apps numa plataforma como AppMaster, isso normalmente mapeia para um read model (estado inicial) mais atualizações parecidas com eventos (deltas), mantendo a UI responsiva sem bombardear sua API.
No celular, uma "conexão contínua" se comporta diferente do desktop. Redes mudam entre Wi-Fi e celular, túneis resetam e usuários entram em elevadores. A grande mudança é que você deixa de pensar em requisições únicas e passa a pensar em sessões que podem desaparecer a qualquer momento.
Espere desconexões e projete para replays seguros. Um bom stream inclui um cursor como "last event id" para que o app possa reconectar e dizer "retome daqui." Sem isso, usuários veem atualizações duplicadas (o mesmo passo de progresso duas vezes) ou atualizações faltantes (pular de 40% para 90%).
A vida útil da bateria frequentemente melhora com streaming porque o app evita acordar constantemente para fazer polling. Mas isso só vale se as mensagens forem pequenas e significativas. Enviar objetos inteiros a cada segundo é uma maneira rápida de queimar dados e bateria. Prefira eventos compactos como "pedido 183 mudou para Shipped" em vez de reenviar o pedido inteiro.
Quando o app está em background, streaming muitas vezes é pausado ou morto pelo SO. Planeje um fallback claro: mostrar o último estado conhecido e então atualizar ao voltar ao foreground. Para eventos urgentes, use notificações push de plataforma e deixe o app abrir e re-sincronizar quando o usuário tocar.
Uma abordagem prática para dashboards móveis e atualizações de progresso:
Se você constrói apps móveis com AppMaster, trate o stream como "bom quando disponível", não como "a única fonte da verdade." A UI deve permanecer utilizável durante desconexões curtas.
Streaming pode parecer uma vitória clara no papel, até que redes reais entrem na jogada. A grande diferença é a conexão: streaming frequentemente significa uma única conexão HTTP/2 de longa duração, e isso pode irritar proxies corporativos, middleboxes e setups de segurança rígidos.
Redes corporativas às vezes usam inspeção TLS (um proxy que descriptografa e recriptografa o tráfego). Isso pode quebrar a negociação de HTTP/2, bloquear streams de longa duração ou degradar o comportamento de formas silenciosas e difíceis de detectar. Os sintomas aparecem como desconexões aleatórias, streams que nunca iniciam ou atualizações chegando em rajadas em vez de suavemente.
Suporte a HTTP/2 é obrigatório para o gRPC clássico. Se um proxy só fala HTTP/1.1, chamadas podem falhar mesmo que o REST normal funcione. Por isso ambientes parecidos com browser frequentemente precisam de gRPC-Web, que foi desenhado para passar pela infraestrutura HTTP mais comum.
Mesmo quando a rede permite HTTP/2, a infraestrutura costuma ter timeouts de ociosidade. Um stream que fica quieto por um tempo pode ser fechado por um load balancer ou proxy.
Correções comuns:
Se usuários estão atrás de redes corporativas bloqueadas, trate streaming como best-effort e forneça um canal de fallback. Uma divisão comum é manter streaming gRPC para apps nativos, mas permitir gRPC-Web (ou polls REST curtos) quando a rede age como um proxy de browser.
Teste dos mesmos lugares onde seus usuários trabalham:
Se você faz deploy com AppMaster para AppMaster Cloud ou um grande provedor, valide esses comportamentos ponta a ponta, não só no desenvolvimento local.
A maior armadilha é tratar streaming como padrão. Tempo real parece bom, mas pode aumentar silenciosamente a carga do servidor, uso de bateria móvel e tickets de suporte. Comece sendo rígido sobre quais telas realmente precisam de atualizações em segundos e quais podem atualizar a cada 30–60 segundos.
Outro erro comum é enviar o objeto completo em cada evento. Um dashboard ao vivo que empurra um blob JSON de 200 KB a cada segundo vai parecer em tempo real até a primeira hora de pico. Prefira deltas pequenos: "pedido 4832 mudou para shipped" em vez de "aqui estão todos os pedidos de novo."
Segurança é negligenciada mais do que as equipes admitem. Com streams de longa duração, você ainda precisa de autenticação e autorização fortes, e planejar expiração de tokens no meio do stream. Se um usuário perde acesso a um projeto, o servidor deve parar de enviar atualizações imediatamente.
Comportamento de reconexão é onde muitos apps quebram no mundo real, especialmente no mobile. Telefones mudam entre Wi‑Fi e LTE, dormem e são colocados em background. Alguns hábitos previnem os piores problemas: assumir desconexões; retomar a partir do último id de evento visto (ou timestamp); tornar atualizações idempotentes para que retries não dupliquem ações; definir timeouts e keepalive claros para redes lentas; oferecer modo degradado (atualizações menos frequentes) quando o streaming falha.
Por fim, equipes lançam streaming sem visibilidade. Monitore taxa de desconexão, loops de reconexão, lag de mensagens e atualizações perdidas. Se seu stream de progresso mostra 100% no servidor mas clientes estão travados em 70% por 20 segundos, você precisa de métricas que mostrem onde está o atraso (servidor, rede ou cliente).
Decida o que "tempo real" realmente significa para seus usuários.
Comece pela latência. Se um dashboard precisa parecer ao vivo, atualizações abaixo de 1 segundo podem justificar um stream. Se usuários só precisam de refresh a cada 10–60 segundos, polling simples costuma vencer em custo e simplicidade.
Depois examine fan-out. Um único feed de dados assistido por muitas pessoas ao mesmo tempo (um dashboard de ops numa tela de parede mais 50 navegadores) pode transformar polling em carga constante. Streaming pode reduzir requisições repetidas, mas você ainda precisa lidar com muitas conexões abertas.
Uma lista rápida de decisão:
Pense também em falha e recuperação. Streaming é ótimo quando funciona, mas a parte difícil são reconexões, eventos perdidos e manter a UI consistente. Um desenho prático é usar streaming para o caminho rápido, mas definir uma ação de resync (uma chamada REST) que reconstrua o estado atual após reconectar.
Se você está prototipando um dashboard rapidamente (por exemplo, com uma UI no-code no AppMaster), aplique essa checklist cedo para não sobreconstruir o backend antes de entender as necessidades de atualização.
Trate streaming como algo que se ganha, não um interruptor que se liga. Escolha um lugar onde frescor realmente vale a pena e mantenha o resto como está até ter dados.
Comece com um único stream de alto valor, como atualizações de progresso para uma tarefa longa (importação de arquivo, geração de relatório) ou um cartão em um dashboard ao vivo (pedidos de hoje, tickets ativos, tamanho da fila atual). Manter o escopo pequeno facilita comparar com polling com números reais.
Um plano piloto simples:
Mantenha o fallback de propósito. Algumas redes corporativas, proxies antigos ou firewalls rígidos interferem com HTTP/2, e redes móveis ficam instáveis quando o app vai para background. Um downgrade gracioso evita telas em branco e tickets de suporte.
Se você quer lançar isso sem muito código customizado, AppMaster (appmaster.io) pode ajudar a construir lógica de backend, APIs e UI rapidamente, e então iterar conforme os requisitos mudam. Comece pequeno, prove o valor e adicione streams apenas onde eles claramente superam o polling.
21 de jan. de 2026
8 min
20 de jan. de 20268 min
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