gRPC Streaming và REST Polling: Khi nào thực sự quan trọng?

Vấn đề: hỏi để lấy cập nhật hay nhận cập nhật

Polling nghĩa là client hỏi server xem có gì mới hay không, lặp lại theo một bộ đếm thời gian (mỗi 1 giây, 5 giây, 30 giây).

Streaming nghĩa là client mở một kết nối và server liên tục gửi các cập nhật khi chúng xảy ra, không chờ yêu cầu tiếp theo.

Chính khác biệt đơn giản đó làm cho streaming và polling có thể giống nhau trong một demo nhỏ nhưng hành vi rất khác trong sản phẩm thực tế. Với polling, bạn chọn một đánh đổi ngay từ đầu: cập nhật nhanh hơn thì nhiều request hơn. Với streaming, bạn giữ một đường kết nối mở và chỉ gửi khi có thay đổi thực sự.

Thực tế, vài điểm sau thường nghiêng về một bên:

Polling chỉ tươi theo khoảng thời gian bạn chọn, trong khi streaming có thể cảm nhận gần như tức thì. Polling cũng tạo ra nhiều phản hồi "không có gì thay đổi", điều này tăng chi phí ở cả hai đầu (request, header, kiểm tra auth, parse). Trên mobile, polling thường xuyên giữ radio hoạt động nhiều hơn, gây tốn pin và dữ liệu. Và vì polling lấy mẫu trạng thái, nó có thể bỏ lỡ các thay đổi nhanh giữa các khoảng, trong khi một luồng thiết kế tốt có thể chuyển sự kiện theo thứ tự.

Ví dụ đơn giản là một bảng điều khiển vận hành hiển thị đơn hàng mới và trạng thái của chúng. Polling mỗi 10 giây có thể ổn vào ngày ít việc. Nhưng khi nhóm mong đợi cập nhật trong 1 giây, polling sẽ cảm thấy chậm hoặc bắt đầu gây quá tải server.

Không phải app nào cũng cần thời gian thực. Nếu người dùng chỉ xem một trang thỉnh thoảng (như báo cáo hàng tháng), polling mỗi phút, hoặc chỉ làm mới theo yêu cầu, thường là đơn giản và tốt nhất.

Những tình huống khi polling bắt đầu gây hại

Polling có vẻ đơn giản: client hỏi "có gì mới không?" mỗi N giây. Nó hoạt động khi cập nhật hiếm, số người dùng nhỏ, hoặc vài giây trễ không quan trọng.

Đau đầu bắt đầu khi bạn cần tươi thường xuyên, nhiều người dùng, hoặc cả hai.

Bảng điều khiển trực tiếp là ví dụ kinh điển. Hãy nghĩ một màn hình ops hiển thị ticket mở, lỗi thanh toán, và cảnh báo đỏ. Nếu số liệu thay đổi mỗi vài giây, polling hoặc là chậm (người dùng bỏ lỡ đỉnh), hoặc là tấn công API của bạn (server trả lời "không thay đổi" liên tục).

Cập nhật tiến trình là một bẫy phổ biến khác. Tải tệp, sinh báo cáo, và xử lý video thường chạy vài phút. Polling mỗi giây khiến UI trông "live", nhưng tạo nhiều request thừa và vẫn cảm thấy giật vì client chỉ nhìn các snapshot.

Sự đến không dự đoán cũng làm polling lãng phí. Chat, hàng đợi hỗ trợ, và đơn hàng mới có thể im lặng 10 phút rồi bùng nổ 30 giây. Với polling, bạn trả phí trong thời gian im lặng và vẫn có nguy cơ trễ trong lúc bùng nổ.

Tín hiệu kiểu IoT đẩy vấn đề xa hơn. Khi theo dõi trạng thái online/offline thiết bị, last seen, và các chỉ số nhỏ, bạn có thể có hàng nghìn thay đổi nhỏ tích tụ. Polling biến điều đó thành một luồng request liên tục.

Polling bắt đầu gây hại khi bạn thấy các mẫu như: đội giảm interval xuống 1-2 giây để trông phản hồi; hầu hết phản hồi không có cập nhật nhưng vẫn tốn header và auth; tải server tăng theo số tab mở thay vì thay đổi thực tế; người dùng mobile phàn nàn về pin và dữ liệu; traffic tăng mạnh khi người ta mở dashboard thay vì khi sự kiện kinh doanh xảy ra.

Tại sao streaming có thể thắng polling trong thực tế

Lợi thế chính của streaming là đơn giản: bạn ngừng hỏi server cùng một câu lặp đi lặp lại khi câu trả lời thường là "không thay đổi." Với polling, app của bạn tiếp tục gửi request theo bộ đếm chỉ để biết rằng không có gì mới. Điều đó tạo ra lưu lượng lãng phí, parse thừa, và nhiều cơ hội timeout hơn.

Với streaming, server giữ một kết nối mở và đẩy dữ liệu mới chỉ khi có thay đổi. Nếu trạng thái đơn hàng thay đổi, một metric vượt ngưỡng, hoặc một job nền tăng từ 40% lên 41%, cập nhật có thể xuất hiện ngay thay vì chờ cửa sổ polling tiếp theo.

Độ trễ thấp hơn không chỉ về tốc độ. Nó thay đổi cảm nhận của UI. Polling thường tạo ra các "cú nhảy" có thể nhìn thấy: spinner xuất hiện, dữ liệu làm mới theo từng đợt, và số liệu nhảy vọt. Streaming có xu hướng tạo ra cập nhật nhỏ hơn, thường xuyên hơn, khiến giao diện mượt và tin cậy hơn.

Streaming cũng có thể làm cho công việc server dễ lý giải hơn. Polling thường trả về một phản hồi đầy đủ mỗi lần, ngay cả khi 99% giống hệt lần trước. Với stream, bạn có thể gửi chỉ các thay đổi, nghĩa là ít byte hơn, ít đọc database lặp lại, và ít lần serialize lặp lại.

Trong thực tế, sự khác biệt như sau: polling tạo nhiều request ngắn thường trả "không có gì mới"; streaming dùng một kết nối lâu dài và gửi thông điệp khi cần. Độ trễ polling gắn vào interval bạn chọn (2s, 10s...), trong khi độ trễ streaming gắn vào sự kiện thực tế (cập nhật xảy ra, người dùng thấy nó). Phản hồi polling thường là snapshot đầy đủ, trong khi stream có thể gửi delta nhỏ.

Quay lại ví dụ dashboard ticket: với polling 5 giây, bạn hoặc lãng phí call trong thời gian yên tĩnh hoặc chấp nhận dashboard luôn bị trễ vài giây. Với streaming, thời gian yên tĩnh thật sự yên tĩnh, và khi có ticket mới UI cập nhật ngay lập tức.

Các mẫu streaming người ta thực sự dùng

Khi mọi người tưởng tượng streaming, họ thường nghĩ một "kết nối trực tiếp lớn" giải quyết mọi thứ. Thực tế, các đội dùng vài mẫu đơn giản, mỗi mẫu phù hợp một loại cập nhật khác nhau.

1) Server đến client streaming (downlink)

Đây là mẫu phổ biến nhất: client mở một call và server tiếp tục gửi thông điệp mới khi chúng xảy ra. Nó phù hợp mọi màn hình nơi người dùng theo dõi thay đổi.

Một dashboard ops trực tiếp là ví dụ rõ ràng. Thay vì browser hỏi "có đơn hàng mới không?" mỗi 2 giây, server đẩy cập nhật ngay lúc đơn hàng đến. Nhiều đội cũng gửi các heartbeat thỉnh thoảng để UI có thể hiển thị "connected" và phát hiện kết nối hỏng nhanh hơn.

Ý tưởng tương tự áp dụng cho cập nhật tiến trình. Nếu một báo cáo mất 3 phút, server có thể stream các mốc (queued, 10%, 40%, generating PDF, done) để người dùng thấy tiến trình mà không spam server.

2) Client đến server streaming (uplink)

Ở đây client gửi nhiều sự kiện nhỏ hiệu quả trong một call, và server trả lời một lần ở cuối (hoặc chỉ với một tóm tắt cuối cùng). Nó hữu ích khi bạn có các đợt dữ liệu dồn.

Hãy nghĩ về một app mobile ghi nhận dữ liệu cảm biến hoặc một app POS đệm các hành động offline. Khi mạng có sẵn, nó có thể stream một lô sự kiện với overhead thấp hơn hàng trăm request REST riêng lẻ.

3) Bidirectional streaming (hai chiều)

Dành cho các cuộc trò chuyện liên tục khi cả hai phía có thể gửi tin bất kỳ lúc nào. Một công cụ điều phối có thể gửi lệnh đến app ngoài hiện trường trong khi app stream trạng thái về. Hợp tác trực tiếp (nhiều người cùng chỉnh một bản ghi) cũng có thể phù hợp.

Request-response vẫn là lựa chọn tốt nhất khi kết quả là một câu trả lời đơn, cập nhật hiếm, hoặc bạn cần con đường đơn giản nhất qua caches, gateways, và monitoring.

Cách quyết định và thiết kế theo từng bước

Bắt đầu bằng cách viết ra những gì thực sự cần thay đổi trên màn hình ngay lập tức và những gì có thể chờ vài giây. Hầu hết sản phẩm chỉ có một lát "nóng": một bộ đếm trực tiếp, một thanh tiến trình, một huy hiệu trạng thái.

Chia cập nhật thành hai hộc: thời gian thực và "đủ tốt sau đó." Ví dụ, bảng hỗ trợ có thể cần ticket mới xuất hiện ngay, nhưng tổng hàng tuần có thể làm mới mỗi phút mà không ai nhận ra.

Rồi đặt tên cho các loại sự kiện và giữ mỗi cập nhật nhỏ. Đừng gửi toàn bộ object mỗi lần nếu chỉ một trường thay đổi. Cách thực tế là định nghĩa các event như TicketCreated, TicketStatusChanged, và JobProgressUpdated, mỗi loại chỉ mang những trường UI cần để phản ứng.

Một luồng thiết kế hữu dụng:

• Đánh dấu mỗi phần tử UI với độ trễ tối đa của nó (100 ms, 1 s, 10 s).
• Định nghĩa loại sự kiện và payload tối thiểu cho mỗi loại.
• Quyết định cách client phục hồi sau khi mất kết nối (snapshot đầy đủ, hoặc tiếp tục từ một cursor).
• Đặt quy tắc cho client chậm (gộp, nén, bỏ cập nhật cũ, hoặc gửi ít hơn).
• Chọn kế hoạch fallback khi streaming không khả dụng.

Hành vi reconnect là nơi nhiều đội bị mắc. Một mặc định tốt: khi kết nối, gửi một snapshot (trạng thái hiện tại), sau đó gửi các event tăng dần. Nếu bạn hỗ trợ resume, bao gồm một cursor như "last event id" để client có thể hỏi, "gửi cho tôi mọi thứ sau 18452." Điều này giữ reconnects có thể dự đoán.

Backpressure chỉ là vấn đề "nếu client không theo kịp thì sao?". Với dashboard trực tiếp, thường có thể gộp cập nhật. Nếu tiến trình tăng 41%, 42%, 43% khi điện thoại bận, bạn có thể chỉ gửi 43%.

Cũng nên lên kế hoạch fallback để giữ sản phẩm dùng được. Lựa chọn phổ biến là chuyển tạm thời sang polling 5–15 giây, hoặc một nút làm mới thủ công cho những màn hình ít quan trọng.

Nếu bạn xây dựng trong AppMaster, điều này thường tương ứng với hai đường: một luồng hướng sự kiện cho cập nhật "nóng" và một API đọc tiêu chuẩn cho snapshot fallback.

Ví dụ thực tế: dashboard trực tiếp và cập nhật tiến trình công việc

Hình dung một dashboard kho hiển thị mức tồn kho cho 200 SKU. Với REST polling, browser có thể gọi /inventory mỗi 5 giây, nhận một danh sách JSON đầy đủ và vẽ lại bảng. Hầu hết thời gian, không có gì thay đổi, nhưng bạn vẫn trả chi phí: request lặp lại, phản hồi đầy đủ lặp lại, và parse lặp lại.

Với streaming, luồng đảo chiều. Client mở một stream dài. Nó nhận snapshot ban đầu (để UI render ngay), rồi chỉ nhận cập nhật nhỏ khi có thay đổi.

Một view dashboard điển hình trở thành:

• Trạng thái ban đầu: danh sách đầy đủ SKU, số lượng, và một timestamp "last updated" cho mỗi hàng.
• Cập nhật tăng dần: chỉ những hàng thay đổi (ví dụ, SKU-184 từ 12 xuống 11).
• Tín hiệu tươi: một "data current as of" toàn cục, để người dùng tin tưởng những gì họ thấy.

Bây giờ thêm một màn hình thứ hai: một job chạy lâu, như import CSV hoặc sinh hóa đơn tháng. Polling thường tạo ra nhảy khó chịu: 0%, 0%, 0%, 80%, xong. Streaming khiến nó cảm thấy trung thực và nhẹ nhàng.

Một stream tiến trình thường gửi các snapshot nhỏ, thường xuyên:

• Phần trăm hoàn thành (0 đến 100)
• Bước hiện tại ("Validating", "Matching", "Writing")
• ETA (ước lượng và có thể thay đổi)
• Kết quả cuối (thành công, cảnh báo, hoặc thông báo lỗi)

Một quyết định thiết kế then chốt là delta so với snapshot. Với inventory, delta rất tốt vì nhỏ. Với tiến trình công việc, snapshot thường an toàn hơn vì mỗi thông điệp đã nhỏ, và giảm nhầm lẫn nếu client reconnect và bỏ lỡ thông điệp.

Nếu bạn xây dựng app trên nền như AppMaster, điều này thường ánh xạ tới một read model (trạng thái ban đầu) cộng cập nhật kiểu event (deltas), nên UI vẫn phản hồi mà không tấn công API.

Thay đổi gì cho client mobile

Trên điện thoại, một "kết nối liên tục" hành xử khác so với desktop. Mạng chuyển giữa Wi-Fi và di động, tunnel reset, và người dùng đi vào thang máy. Sự khác biệt lớn là bạn ngừng nghĩ theo từng request và bắt đầu nghĩ theo các session có thể biến mất bất cứ lúc nào.

Mong đợi ngắt kết nối và thiết kế để phát lại an toàn. Một stream tốt bao gồm cursor như "last event id" để app có thể reconnect và nói, "tiếp tục từ đây." Nếu không, người dùng thấy cập nhật trùng lặp (cùng bước tiến trình hai lần) hoặc mất cập nhật (nhảy từ 40% lên 90%).

Pin thường cải thiện với streaming vì app tránh thức dậy liên tục để polling. Nhưng điều đó chỉ đúng nếu thông điệp nhỏ và có ý nghĩa. Gửi toàn bộ object mỗi giây là cách nhanh để ngốn dữ liệu và pin. Ưu tiên sự kiện gọn như "order 183 status changed to Shipped" thay vì gửi lại toàn bộ order.

Khi app ở background, streaming thường bị tạm dừng hoặc bị OS kill. Hãy có fallback rõ ràng: hiển thị trạng thái biết cuối cùng, rồi làm mới khi foreground. Với sự kiện khẩn cấp, dùng push notification nền tảng và cho phép app mở và đồng bộ lại khi người dùng chạm.

Cách tiếp cận thực tế cho dashboard mobile và cập nhật tiến trình:

• Reconnect với backoff (đợi lâu hơn sau mỗi lần thất bại) để tránh hao pin khi sóng kém.
• Bao gồm event id hoặc timestamp, và làm cho cập nhật idempotent để trùng lặp không phá UI.
• Gửi delta khi phù hợp, và gom các cập nhật ưu tiên thấp.
• Gửi snapshot khi kết nối để UI bắt đầu đúng, sau đó áp dụng các event trực tiếp.
• Thêm versioning đơn giản (kiểu tin nhắn cộng trường tuỳ chọn) để các phiên bản app cũ hơn vẫn chạy được.

Nếu bạn xây dựng app mobile với AppMaster, coi stream là "tốt khi có", không phải "nguồn sự thật duy nhất." UI nên vẫn dùng được trong các ngắt kết ngắn.

Firewall, proxy và các vấn đề với HTTP/2

Streaming có thể là lợi thế rõ ràng trên giấy tờ, cho đến khi mạng thực tế xuất hiện. Khác biệt lớn là kết nối: streaming thường nghĩa là một kết nối HTTP/2 lâu dài, và điều đó có thể làm khó proxy doanh nghiệp, middlebox, và cấu hình bảo mật nghiêm ngặt.

Mạng doanh nghiệp đôi khi dùng TLS inspection (proxy giải mã và mã lại). Điều đó có thể phá vỡ negotiation HTTP/2, chặn stream dài, hoặc âm thầm hạ cấp hành vi theo cách khó phát hiện. Triệu chứng là ngắt kết nối ngẫu nhiên, stream không bao giờ khởi tạo, hoặc cập nhật đến theo từng đợt thay vì mượt.

Hỗ trợ HTTP/2 là bắt buộc cho gRPC cổ điển. Nếu proxy chỉ nói HTTP/1.1, các call có thể thất bại dù REST thông thường vẫn chạy tốt. Đó là lý do môi trường giống trình duyệt thường cần gRPC-Web, thiết kế để vượt qua hạ tầng HTTP phổ biến hơn.

Load balancer, timeout idle và keepalive

Ngay cả khi mạng cho phép HTTP/2, hạ tầng thường có idle timeout. Một stream im lặng lâu có thể bị load balancer hoặc proxy đóng.

Các sửa phổ biến:

• Đặt keepalive ping hợp lý trên server và client (không quá thường xuyên).
• Tăng idle timeout trên load balancer và reverse proxy.
• Gửi các thông điệp heartbeat nhỏ khi khoảng im lặng dài là bình thường.
• Xử lý reconnects gọn (resume trạng thái, tránh event trùng lặp).
• Ghi log nguyên nhân ngắt ở cả client và server.

Khi nào nên chọn gRPC-Web hoặc fallback

Nếu người dùng ngồi sau mạng công ty khóa chặt, coi streaming như best-effort và cung cấp kênh dự phòng. Một tách phổ biến là giữ streaming gRPC cho app native, nhưng cho phép gRPC-Web (hoặc polling REST ngắn) khi mạng hành xử như proxy trình duyệt.

Thử nghiệm từ cùng nơi người dùng làm việc:

• Mạng công ty với chính sách proxy
• Wi-Fi công cộng
• Kết nối VPN
• Mạng nhà mạng di động

Nếu bạn triển khai với AppMaster lên AppMaster Cloud hoặc nhà cung cấp đám mây lớn, kiểm tra các hành vi này end-to-end, không chỉ trong phát triển cục bộ.

Sai lầm thường gặp và bẫy

Bẫy lớn nhất là coi streaming là mặc định. Thời gian thực cảm giác hay, nhưng có thể âm thầm tăng tải server, dùng pin mobile, và tăng lượng yêu cầu hỗ trợ. Bắt đầu bằng việc nghiêm ngặt về màn hình nào thực sự cần cập nhật trong vài giây và màn hình nào có thể làm mới mỗi 30–60 giây.

Sai lầm phổ biến khác là gửi toàn bộ object trên mỗi event. Một dashboard trực tiếp đẩy blob JSON 200 KB mỗi giây sẽ cảm giác thật-time cho tới giờ cao điểm đầu tiên. Ưu tiên delta nhỏ: "order 4832 status changed to shipped" thay vì "đây là tất cả các order lại lần nữa."

Bảo mật thường bị bỏ qua hơn mức người ta thừa nhận. Với stream lâu dài, bạn vẫn cần xác thực và phân quyền mạnh, và phải lên kế hoạch cho token hết hạn giữa chừng. Nếu user mất quyền truy cập một project, server nên dừng gửi cập nhật ngay lập tức.

Hành vi reconnect là nơi nhiều app vỡ trong thực tế, đặc biệt trên mobile. Điện thoại chuyển giữa Wi-Fi và LTE, ngủ, và background. Một vài thói quen ngăn ngừa thất bại tồi tệ nhất: giả sử sẽ ngắt; resume từ last-seen event id (hoặc timestamp); làm cho cập nhật idempotent để retry không gây trùng lặp; đặt timeout và keepalive rõ ràng cho mạng chậm; cung cấp chế độ degraded (làm mới ít hơn) khi streaming thất bại.

Cuối cùng, nhiều đội triển khai streaming mà không có khả năng quan sát. Theo dõi tỷ lệ ngắt kết nối, vòng reconnect, độ trễ tin nhắn, và cập nhật bị mất. Nếu stream tiến trình trên server báo 100% nhưng client kẹt ở 70% trong 20 giây, bạn cần metrics cho thấy điểm nghẽn (server, mạng, hay client).

Checklist nhanh trước khi bạn chọn streaming

Quyết định "thời gian thực" thực sự nghĩa là gì với người dùng của bạn.

Bắt đầu với độ trễ. Nếu một dashboard cần cảm giác trực tiếp, cập nhật dưới 1 giây có thể biện minh cho một stream. Nếu người dùng chỉ cần làm mới mỗi 10–60 giây, polling thường thắng về chi phí và đơn giản.

Rồi nhìn fan-out. Một feed dữ liệu duy nhất được nhiều người xem cùng lúc (một dashboard ops trên màn hình tường cộng 50 browser) có thể biến polling thành tải nền liên tục. Streaming cắt request lặp, nhưng bạn vẫn cần xử lý nhiều kết nối mở.

Checklist quyết định nhanh:

• Thay đổi phải xuất hiện nhanh thế nào: dưới 1 giây, khoảng 10 giây, hay khoảng một phút?
• Bao nhiêu client sẽ theo dõi cùng dữ liệu cùng lúc, và trong bao lâu?
• Nếu client offline 30 giây: hiển thị dữ liệu cũ, đệm cập nhật, hay tải lại trạng thái?
• Đường dẫn mạng có thể hỗ trợ HTTP/2 end-to-end không, bao gồm proxy và load balancer?
• Bạn có fallback an toàn (như polling tạm thời) nếu streaming hỏng ở production?

Cũng nghĩ về thất bại và phục hồi. Streaming hay khi nó hoạt động, nhưng phần khó là reconnects, event bị bỏ lỡ, và giữ UI nhất quán. Một thiết kế thực tế là dùng streaming cho đường nhanh, nhưng định nghĩa một hành động resync (một call REST) để rebuild trạng thái hiện tại sau reconnect.

Nếu bạn prototype dashboard nhanh (ví dụ, với UI no-code trong AppMaster), áp dụng checklist này sớm để không overbuild backend trước khi hiểu nhu cầu cập nhật.

Bước tiếp theo: pilot một stream nhỏ và mở rộng an toàn

Xem streaming là điều bạn kiếm được chứ không phải một công tắc bật tắt. Chọn một chỗ nơi độ tươi rõ ràng có giá trị, và giữ mọi thứ khác như cũ cho đến khi có dữ liệu.

Bắt đầu với một luồng giá trị cao đơn: cập nhật tiến trình công việc cho một tác vụ dài (import file, sinh báo cáo) hoặc một thẻ trên dashboard trực tiếp (đơn hôm nay, ticket đang hoạt động, độ dài hàng đợi hiện tại). Giữ scope nhỏ cũng giúp so sánh với polling bằng số thực.

Kế hoạch pilot đơn:

• Định nghĩa thành công: mục tiêu độ trễ cập nhật, tỷ lệ ngắt chấp nhận được, và "đủ tốt" trên mobile.
• Phát hành stream tối thiểu: một kiểu tin nhắn, một màn hình, một endpoint backend.
• Đo các chỉ số cơ bản: CPU và memory server, kết nối mở, độ trễ tin nhắn, tần suất reconnect, và tác động tới pin client.
• Thêm fallback: nếu stream thất bại hoặc mạng chặn, rớt xuống polling chậm hơn tự động.
• Mở rộng cẩn trọng: thêm trường hoặc màn hình chỉ sau khi bạn giải thích được metrics.

Giữ fallback có mục đích. Một số mạng công ty, proxy cũ, hoặc firewall chặt có thể can thiệp HTTP/2, và mạng mobile không ổn khi app chạy nền. Hạ cấp nhẹ nhàng tránh màn hình trắng và vé hỗ trợ.

Nếu bạn muốn phát hành mà không cần nhiều mã tùy chỉnh, AppMaster (appmaster.io) có thể giúp bạn xây backend logic, API, và UI nhanh, rồi lặp khi yêu cầu thay đổi. Bắt đầu nhỏ, chứng minh giá trị, và chỉ thêm stream khi rõ ràng chúng thắng polling.