gRPC akışı ve REST sorgulaması arasında ne zaman gRPC akışının daha iyi olduğunu öğrenin; canlı panolar, ilerleme güncellemeleri, mobil ve güvenlik duvarı notlarıyla örnekler.
Sorgulama (polling), istemcinin sunucuya düzenli aralıklarla — genellikle bir zamanlayıcıyla (her 1 saniye, 5 saniye, 30 saniye gibi) — güncelleme isteği göndermesi anlamına gelir.
Akış (streaming) ise istemcinin tek bir bağlantı açtığı ve sunucunun yeni veriler oldukça istekte bulunmadan göndermeye devam ettiği duruma denir.
Bu tek fark, akış ile sorgulamanın küçük bir demo içinde benzer görünmesine rağmen gerçek bir üründe çok farklı davranmasına yol açar. Sorgulamada baştan bir takas yaparsınız: daha hızlı güncellemeler daha fazla istek demektir. Akışta ise bir hattı açık tutar ve gerçekten bir şey değiştiğinde yalnızca o zaman gönderirsiniz.
Gerçekte birkaç şey öne çıkar:
Sorgulama seçtiğiniz aralık kadar günceldir; oysa akış neredeyse anlık hissi verebilir. Sorgulama ayrıca çoğu istekte "hiçbir şey değişmedi" cevapları üretir; bu da her iki taraf için maliyet ekler (istekler, başlıklar, kimlik doğrulama kontrolleri, ayrıştırma). Mobilde sık sorgulama radyo modülünü daha sık uyanık tutar; bu pil ve veri tüketimine yol açabilir. Ayrıca sorgulama durumda değişiklikleri örneklediği için aralıklar arasında hızlı değişiklikleri kaçırabilir; iyi tasarlanmış bir akış ise olayları sırayla iletebilir.
Basit bir örnek olarak yeni siparişleri ve durumlarını gösteren canlı bir operasyon panosu düşünün. Yavaş bir günde 10 saniyede bir sorgulama yeterli olabilir. Ancak ekip 1 saniye içinde güncellemeler bekliyorsa, sorgulama ya gecikmiş hissi verir ya da sunucuyu zorlamaya başlar.
Her uygulamanın gerçek zamanlı olmaya ihtiyacı yoktur. Kullanıcılar bir sayfayı ara sıra kontrol ediyorsa (ör. aylık raporlar), her dakika sorgulama veya sadece talep üzerine yenileme genellikle en basit ve en iyi seçimdir.
Sorgulama basit gelir: istemci her N saniyede bir "yeni bir şey var mı?" diye sorar. Güncellemelerin nadir olduğu, kullanıcı sayısının küçük olduğu veya birkaç saniyelik gecikmenin önemsiz olduğu durumlarda bu çalışır.
Sorun, sık tazelik gerektiğinde, çok sayıda kullanıcı olduğunda veya her ikisi birden olduğunda başlar.
Canlı panolar klasik örnektir. Açık talepleri, ödeme hatalarını ve kritik uyarıları gösteren bir operasyon ekranını düşünün. Rakamlar saniyeler içinde değişiyorsa, sorgulama ya gecikir (kullanıcılar zirveleri kaçırır) ya da API'yı döver (sunucularınız sürekli "değişiklik yok" yanıtı vermekle meşgul olur).
İlerleme güncellemeleri başka bir yaygın tuzaktır. Dosya yüklemeleri, rapor oluşturma ve video işleme genellikle dakikalar alır. Her saniye sorgulama arayüzü "canlı" gösterir, ancak çok fazla ekstra istek yaratır ve istemci sadece anlık görüntüleri gördüğü için yine de keskin atlamalar hissi verir.
Tahmin edilemeyen varışlar da sorgulamayı israflı kılar. Sohbet, destek kuyrukları ve yeni siparişler 10 dakika boyunca sessiz olabilir, sonra 30 saniye boyunca patlayabilir. Sorgulama sessiz dönem boyunca maliyeti ödetir ve aynı zamanda patlama sırasında gecikme riski bırakır.
IoT tarzı sinyaller bu durumu daha da ileri taşır. Cihazın çevrimiçi/offline durumu, en son görülen zaman ve küçük metrikleri takip ediyorsanız, binlerce küçük değişiklik birikebilir. Sorgulama bunu sürekli bir istek akışına çevirir.
Sorgulamanın genelde zarar vermeye başladığı işaretler şunlardır: ekipler yanıtlı görünmek için aralığı 1–2 saniyeye düşürür; çoğu cevap güncelleme içermiyordur ama başlıkları ve kimlik doğrulamayı yine de tüketir; sunucu yükü açık sekmelerle artar; mobil kullanıcılar pil ve veri şikayetinde bulunur; insanlar panoları açtığında trafik zirve yapar, iş olayları olduğunda değil.
Akışın ana faydası basittir: sunucuya aynı soruyu tekrar tekrar sormayı bırakırsınız, çünkü cevap çoğunlukla "değişiklik yok"tur. Sorgulamada uygulamanız bir zamanlayıcıyla düzenli istekler gönderir ve genellikle hiçbir şeyin değişmediğini öğrenir. Bu israf trafiğe, fazladan ayrıştırmaya ve zaman aşımı olasılıklarına yol açar.
Akışta sunucu tek bir bağlantı açık tutar ve ancak bir şey değiştiğinde veri iter. Bir sipariş durumu güncellenirse, bir metrik eşik atarsa veya arka plan işi %40'tan %41'e gelirse, güncelleme bir sonraki sorgulama penceresini beklemek yerine hemen görünebilir.
Daha düşük gecikme sadece hızla ilgili değildir; arayüzün hissini değiştirir. Sorgulama genellikle görünür "sıçramalar" üretir: bir yükleme göstergesi belirir, veri toplu halde yenilenir ve sayılar ani sıçramalar yapar. Akış ise daha küçük, daha sık güncellemeler üretme eğilimindedir; bu, daha akıcı ve güvenilir hissedilir.
Akış ayrıca sunucu tarafındaki işleri düşünmeyi de kolaylaştırabilir. Sorgulama çoğu zaman verinin tamamını döner, hatta %99'u bir önceki yanıtla aynı olsa bile. Akışta yalnızca değişiklikleri gönderebilirsiniz ki bu daha az bayt, daha az tekrar veritabanı okuması ve daha az tekrar serileştirme anlamına gelebilir.
Pratikte karşıtlık şöyle görünür: sorgulama genellikle "yeni bir şey yok" dönen birçok kısa istektir; akış tek bir uzun ömürlü bağlantı kullanır ve gerektiğinde mesaj gönderir. Sorgulama gecikmesi seçtiğiniz aralığa bağlıdır (2 s, 10 s vb.). Akış gecikmesi olaya bağlıdır (güncelleme olur, kullanıcı görür). Sorgulama yanıtları genelde tam anlık görüntülerdir, oysa akışlar küçük deltalara izin verir.
Canlı ticket panosu örneğine geri dönelim: 5 saniyede bir sorgulama ile sessiz dönemlerde çağrıları boşa harcarsınız veya panonun her zaman birkaç saniye geride olmasını kabul edersiniz. Akışta sessiz dönemler gerçekten sessizdir ve bir ticket geldiğinde arayüz hemen güncellenebilir.
İnsanlar akışı düşünürken genelde büyük bir "canlı bağlantı" hayal ederler; bu her şeyi sihirli bir şekilde çözer. Gerçekte ekipler birkaç basit desen kullanır; her biri farklı bir güncelleme türüne uyacak şekilde tasarlanır.
Bu en yaygın desendir: istemci tek bir çağrı açar ve sunucu yeni mesajları gerçekleştikçe göndermeye devam eder. Kullanıcıların değişimleri izlediği her ekran için uygundur.
Bir canlı operasyon panosu bunun açık bir örneğidir. Tarayıcı her 2 saniyede bir "yeni sipariş var mı?" diye sormak yerine sunucu yeni bir sipariş geldiği anda bir güncelleme iter. Birçok ekip ayrıca UI'nin "connected" göstermesi ve kopan bağlantıları daha hızlı tespit edebilmesi için ara sıra heartbeat mesajları gönderir.
Aynı fikir ilerleme güncellemelerine de uygulanır. Bir rapor 3 dakika sürüyorsa, sunucu aşamaları (kuyruğa alındı, %10, %40, PDF oluşturuluyor, tamamlandı) streamleyebilir; böylece kullanıcı hareketi görür ama sunucu spamlenmez.
Burada istemci birçok küçük olayı tek bir çağrı üzerinde verimli şekilde yollar; sunucu ise sonunda (veya sadece bir özetle) yanıt verir. Veri patlamaları olduğunda kullanışlıdır.
Bir mobil uygulamanın sensör okumalarını veya çevrimdışı POS uygulamasının biriktirdiği işlemleri düşünün. Ağ mevcutken binlerce ayrı REST isteği yerine bir olay akışı ile daha az yük ve başlık yüküyle göndermeyi tercih edebilirsiniz.
Her iki tarafın da istediği zaman konuşabildiği sürekli diyaloglar içindir. Bir dağıtım aracı sahadaki uygulamaya komut gönderebilir; uygulama durumunu geri streamleyebilir. Çok kullanıcılı eş zamanlı düzenleme senaryoları da buna uyabilir.
Tek seferlik yanıt gereken, güncellemelerin nadir olduğu veya cache'ler, ağ geçitleri ve izleme gibi en basit yolu tercih etmeniz gereken durumlarda ise request-response (istek-yanıt) hâlâ en iyi seçenektir.
Önce ekranda gerçekten hangi öğelerin hemen değişmesi gerektiğini ve hangilerinin birkaç saniye bekleyebileceğini yazın. Çoğu üründe sadece küçük bir "sıcak" dilim vardır: canlı bir sayaç, bir ilerleme çubuğu, bir durum rozeti.
Güncellemeleri iki kovaya ayırın: gerçek zamanlı olanlar ve "biraz sonra da olur" olanlar. Örneğin bir destek panosu yeni ticket'ların anında görünmesi gerekirken haftalık toplamlar dakikada bir yenilense kimse fark etmez.
Sonra olay türlerinizi adlandırın ve her güncellemeyi küçük tutun. Sadece bir alan değişiyorsa bütün nesneyi her seferinde göndermeyin. Pratik bir yaklaşım olarak TicketCreated, TicketStatusChanged ve JobProgressUpdated gibi olayları tanımlayın; her birinde yalnızca UI'nin tepki vermesi için gereken alanlar olsun.
Kullanışlı bir tasarım akışı:
Reconnect davranışı pek çok ekibin takıldığı yerdir. Sağlam bir varsayılan: bağlanınca bir snapshot gönderin (mevcut durum), sonra artımlı olayları gönderin. Eğer resume destekliyorsanız "son olay id'si" gibi bir cursor ekleyin ki istemci "bana 18452'den sonrası gönder" diyebilsin. Bu, yeniden bağlanmaları öngörülebilir kılar.
Backpressure (istemcinin yetişememesi) problemi: istemci yetişemezse ne olur? Canlı bir pano için genelde güncellemeleri daraltmak yeterlidir. İlerleme %41, %42, %43 arasında hareket ederken telefon meşgulse sadece %43 gönderilebilir.
Ayrıca streaming olmadığında ürünü kullanılabilir tutacak bir fallback planı yapın. Yaygın seçimler geçici olarak 5–15 saniyede bir sorgulamaya geçmek veya daha az kritik ekranlar için manuel yenileme düğmesi sunmaktır.
AppMaster’a inşa ediyorsanız bu genellikle iki yola denk gelir: "sıcak" güncellemeler için olay odaklı akış ve fallback snapshot için standart bir API okuma.
Bir depo panosu düşünün: 200 SKU için envanter seviyelerini gösteriyor. REST sorgulaması ile tarayıcı /inventory'yi her 5 saniyede bir çağırabilir, tam bir JSON listesi alır ve tabloyu yeniden çizer. Çoğu zaman hiçbir şey değişmez ama maliyeti ödersiniz: tekrar eden istekler, tekrar eden tam yanıtlar ve tekrar eden ayrıştırma.
Akışla iş akışı tersine döner. İstemci tek uzun ömürlü bir stream açar. İlk olarak bir başlangıç snapshot'u alır (UI hemen render edebilsin diye), sonra yalnızca bir şey değiştiğinde küçük güncellemeler gelir.
Tipik bir pano görünümü şöyle olur:
Şimdi ikinci bir ekran ekleyin: uzun süren bir iş, ör. CSV içe aktarma veya aylık faturaların oluşturulması. Sorgulama genellikle garip sıçramalar üretir: 0%, 0%, 0%, 80%, bitti. Akış bunu dürüst ve sakin hissettirir.
Bir ilerleme streami genelde küçük, sık snapshot'lar gönderir:
Delta vs snapshot kararı önemli bir seçimdir. Envanter için deltalarda küçük veri olması avantajdır. İş ilerlemesi için snapshotlar genelde daha güvenlidir; çünkü her mesaj zaten küçükse ve bir istemci yeniden bağlanıp bir mesajı kaçırdığında kafa karışıklığını azaltır.
AppMaster veya benzeri platformlarda bu genellikle bir read model (başlangıç durumu) artı olay benzeri güncellemeler (deltalar) şeklinde haritalanır; böylece UI responsif kalır ve API'ınızı dövmezsiniz.
Bir telefonda "sürekli bağlantı" masaüstündekinden farklı davranır. Ağlar Wi-Fi ile hücresel arasında geçiş yapar, tüneller sıfırlanır, kullanıcılar asansöre biner. Büyük fark, tek tek isteklere değil, her an kaybolabilecek oturumlara (session) göre düşünmeye başlamanızdır.
Kesintilere hazırlanın ve güvenli yeniden oynatımı tasarlayın. İyi bir stream last event id gibi bir cursor içerir ki uygulama yeniden bağlanıp "buradan devam et" diyebilsin. Bunda yoksa kullanıcılar tekrar eden güncellemeler (aynı ilerleme adımı iki kere) veya eksik güncellemeler (40%'tan 90%'a sıçrama) görebilir.
Pil ömrü genelde streaming ile iyileşir; çünkü uygulama sürekli uyanıp sorgulama yapmaz. Ancak bu yalnızca mesajlar küçük ve anlamlıysa geçerlidir. Her saniye tüm nesneleri göndermek pil ve veriyi çabuk tüketir. Tercih edilen, tüm siparişi tekrar göndermek yerine "order 183 status changed to Shipped" gibi kompakt olaylardır.
Uygulama arka planda iken streaming genelde duraklatılır veya OS tarafından öldürülür. Net bir geri dönüş planı yapın: son bilinen durumu gösterin, öne alındığında yeniden senkronize edin. Acil olaylar için platform push bildirimlerini kullanın ve kullanıcı bildirime dokunduğunda uygulamayı açıp yeniden senkronize edin.
Mobil panolar ve ilerleme güncellemeleri için pratik yaklaşım:
AppMaster ile mobil uygulamalar geliştiriyorsanız, stream'i "varsa güzel" değil "tek kaynak" olarak değil tasarlayın. UI kısa kesintiler sırasında da kullanılabilir olmalı.
Akış kağıt üzerinde net bir kazanım gibi görünür; ta ki gerçek ağlar devreye girene kadar. Büyük fark bağlantıdır: akış genelde uzun ömürlü bir HTTP/2 bağlantısı demektir ve bu kurumsal proxy'leri, middlebox'ları ve katı güvenlik ayarlarını rahatsız edebilir.
Kurumsal ağlar bazen TLS inspection (trafiği decrypt edip yeniden encrypt eden proxy) kullanır. Bu HTTP/2 pazarlığını bozabilir, uzun ömürlü stream'leri engelleyebilir veya davranışı sessizce düşürebilir. Belirtiler rastgele kopmalar, stream'lerin hiç başlamaması veya güncellemelerin akıcı yerine patlayıcı şekilde gelmesidir.
Klasik gRPC için HTTP/2 desteği vazgeçilmezdir. Eğer bir proxy sadece HTTP/1.1 konuşuyorsa çağrılar başarısız olabilir; normal REST yine çalışsa bile gRPC çalışmayabilir. Bu yüzden tarayıcı benzeri ortamlarda daha yaygın ağ altyapısından geçebilmesi için gRPC-Web tercih edilir.
Ağ HTTP/2'yi desteklese bile altyapı genelde idle timeout'lara sahiptir. Uzun süre sessiz kalan bir stream, load balancer veya proxy tarafından kapatılabilir.
Yaygın çözümler:
Kullanıcılar kilitli kurumsal ağların arkasındaysa stream'i en iyi çaba ile çalışan bir özellik olarak düşünün ve bir fallback kanalı sağlayın. Yaygın bir ayrım: native uygulamalar için gRPC streaming'i tutun, ama tarayıcı proxy'larının olduğu ağlarda gRPC-Web (veya kısa REST polling) ile devam edin.
Kullanıcılarınızın bulunduğu yerlerden test edin:
AppMaster ile AppMaster Cloud veya büyük bulut sağlayıcıları üzerinde yayına alıyorsanız bu davranışları uçtan uca doğrulayın; sadece yerel geliştirmede test etmek yeterli değildir.
En büyük tuzak akışı varsayılan yapmak. Gerçek zamanlı iyi hissettirir, ama gizlice sunucu yükünü, mobil pil kullanımını ve destek biletlerini artırabilir. Önce gerçekten saniyeler içinde güncelleme gerektiren ekranları katı şekilde belirleyin; geri kalanları 30–60 saniyede bir yenilemek yeterli olabilir.
Yaygın diğer hata her olayda tam nesneyi göndermektir. Canlı bir pano her saniye 200 KB'lık JSON blob gönderiyorsa gerçek zamanlı hissi ilk yoğun saatte biter. Küçük deltalara öncelik verin: "order 4832 status changed to shipped" yerine "tüm siparişler tekrar" göndermeyin.
Güvenlik çoğu zaman göz ardı edilir. Uzun ömürlü stream'lerde de güçlü kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerekir; token süresi dolması durumunu planlayın. Bir kullanıcı bir projeye erişimini kaybederse sunucu gönderimleri hemen durdurmalıdır.
Yeniden bağlanma davranışı birçok uygulamanın gerçek dünyada kırıldığı yerdir, özellikle mobilde. Telefonlar Wi‑Fi ile LTE arasında geçer, uykuya girer ve arka plana alınır. Bazı alışkanlıklar en kötü arızaları önler: kesintileri varsaymak; son görülen event id'sinden (veya zaman damgasından) devam etmek; güncellemeleri idempotent yapmak; kötü ağlar için net zaman aşımı ve keepalive ayarları; streaming başarısız olunca daha seyrek yenileme moduna düşmek.
Son olarak, ekipler streaming'i görünürlük olmadan yayınlar. Kopma oranını, yeniden bağlanma döngülerini, mesaj gecikmesini ve düşen güncellemeleri izleyin. Eğer iş ilerleme streaminiz sunucuda %100 gösteriyorsa ama istemciler 20 saniyedir %70'te takılı kalıyorsa, gecikmenin nerede olduğunu gösteren metriklere ihtiyacınız var (sunucu, ağ veya istemci).
"Gerçek zamanlı"nın kullanıcılarınız için ne anlama geldiğine karar verin.
Önce gecikmeye bakın. Bir pano canlı hissetmeliyse 1 saniyenin altındaki güncellemeler stream'i haklı çıkarabilir. Kullanıcılar sadece 10–60 saniye aralığında yenilemeyi kabul ediyorsa, basit sorgulama maliyet ve basitlik açısından genelde kazanır.
Sonra fan‑out'a bakın. Aynı veriyi birçok kişi aynı anda izliyorsa (ör. duvardaki bir ops panosu artı 50 tarayıcı), sorgulama arka plan yükünü sabit hale getirebilir. Streaming tekrarlanan istekleri azaltır ama yine de çok sayıda açık bağlantıyla başa çıkmanız gerekir.
Hızlı karar kontrol listesi:
Ayrıca hata ve kurtarmayı düşünün. Streaming çalıştığında harikadır, ama zor kısmı yeniden bağlanmalar, kaçırılan olaylar ve UI tutarlılığını korumaktır. Pratik bir tasarım, hızlı yol için streaming kullanmak, ama yeniden bağlandığında durumu yeniden inşa eden bir resync eylemi (tek bir REST çağrısı) tanımlamaktır.
Hızlı bir pano prototiplemek istiyorsanız (ör. AppMaster'da bir no-code UI ile), bu kontrol listesini erken uygulayın ki backend'i gereksiz yere fazla karmaşıklaştırmayın.
Streaming'i bir anda açmak yerine kazandığınız bir özellik olarak görün. Tazeliğin açıkça değerli olduğu bir yer seçin ve diğer her şeyi olduğu gibi bırakın; veri toplayıp karşılaştırmadan önce genişletmeyin.
Tek bir yüksek değerli stream ile başlayın: uzun bir görev için iş ilerleme güncellemeleri (dosya içe aktarma, rapor oluşturma) veya canlı bir panodaki tek bir kart (bugünkü siparişler, aktif ticket'lar, mevcut kuyruk uzunluğu). Kapsamı küçük tutmak karşılaştırma yapmayı ve polling ile gerçek sayıların karşılaştırılmasını kolaylaştırır.
Basit bir pilot planı:
Fallback'ı kasıtlı bırakın. Bazı kurumsal ağlar, eski proxy'ler veya katı güvenlik duvarları HTTP/2'yi etkileyebilir; mobil ağlar uygulama arka plana alındığında kararsızlaşır. Nazik bir düşüş boş ekranlar ve destek talepleri yerine kullanıcı için daha iyi deneyim sağlar.
Eğer bunu fazla özel kod yazmadan göndermek isterseniz, AppMaster (appmaster.io) backend mantığı, API'lar ve UI'ı hızlıca oluşturmanıza yardımcı olabilir; sonra gereksinimler değiştikçe iterasyon yaparsınız. Küçük başlayın, değeri kanıtlayın ve sadece sorgulamayı açıkça yendiği yerlerde stream ekleyin.
21 Oca 2026
8 dk
20 Oca 20268 dk
20 Oca 20268 dkÜcretsiz planla AppMaster ile denemeler yapın.
Hazır olduğunuzda uygun aboneliği seçebilirsiniz.
