Sebuah postingan blog dari seorang software developer tentang penggunaan pemodelan matematis untuk pembatasan laju API telah memicu diskusi menarik di komunitas teknologi. Postingan tersebut mengeksplorasi perlakuan pola retry API sebagai pertidaksamaan Diophantine - masalah matematis yang hanya memungkinkan solusi bilangan bulat.
Kerangka Matematis yang Dipertanyakan
Pendekatan yang diusulkan memodelkan batas laju API menggunakan batasan matematis. Ketika sebuah API mengizinkan 10 permintaan per jam dan setiap tugas melakukan tiga percobaan (panggilan awal, retry setelah 10 menit, retry setelah 30 menit), tantangannya menjadi menentukan berapa banyak tugas yang dapat berjalan dengan aman tanpa melebihi batas.
Developer tersebut membingkai ini sebagai masalah pertidaksamaan Diophantine, di mana jumlah tugas dan percobaan retry harus berupa bilangan bulat. Namun, anggota komunitas mempertanyakan apakah kompleksitas matematis ini menambah nilai nyata pada masalah tersebut.
Contoh Skenario Pembatasan Laju:
- Batas API: 10 permintaan per jam
- Pola Tugas: 3 percobaan per tugas (pada menit ke-0, 10, dan 30)
- Contoh Jadwal: Tugas setiap 20 menit
- Analisis Jendela: Jendela geser 60 menit untuk pengecekan batasan
Penolakan Komunitas terhadap Kompleksitas
Beberapa developer dalam diskusi mengungkapkan skeptisisme terhadap pendekatan matematis. Satu kekhawatiran utama berpusat pada apakah pembatasan bilangan bulat benar-benar membuat masalah lebih mudah ditangani atau justru memperumit secara tidak perlu. Kritikus menunjukkan bahwa waktu retry tidak secara inheren perlu berupa bilangan bulat, meskipun jumlah retry secara alami adalah bilangan bulat.
Seluruh aspek diophantine ini tampak dibuat-buat - dari mana pembatasan bilangan bulat ini berasal? Apakah itu membuat masalah lebih mudah ditangani atau lebih sulit?
Pendekatan Alternatif yang Disarankan
Diskusi komunitas mengungkapkan preferensi untuk solusi yang lebih praktis. Beberapa developer mengadvokasi pendekatan berbasis supervisor yang mengatur permintaan dan memberikan tekanan balik ketika diperlukan. Metode ini menawarkan manfaat tambahan seperti prioritas permintaan, menunda pemanggilan, dan kemampuan memoization.
Yang lain menyarankan memanfaatkan kerangka optimisasi yang sudah mapan. Linear Programming dan Mixed Integer Linear Programming memiliki penelitian selama puluhan tahun di belakangnya, dengan solver yang kuat sudah tersedia untuk masalah batasan serupa.
Pendekatan Alternatif yang Disebutkan:
- Pengukuran permintaan berbasis supervisor dengan back-pressure
- Optimisasi Linear Programming ( LP )
- Mixed Integer Linear Programming ( MILP )
- Strategi exponential backoff
- Sistem prioritas dan penundaan permintaan
Pertanyaan Kepraktisan
Meskipun pendekatan pemodelan matematis menunjukkan kreativitas pemecahan masalah yang menarik, diskusi komunitas menyoroti ketegangan umum dalam pengembangan perangkat lunak. Engineer sering menghadapi pilihan antara solusi teoretis yang elegan dan implementasi praktis yang langsung.
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang kapan kecanggihan matematis menambah nilai asli versus kapan pendekatan engineering yang lebih sederhana terbukti lebih efektif. Untuk pembatasan laju API secara khusus, komunitas tampaknya lebih memilih metode yang sudah teruji daripada kerangka matematis yang baru.
Diskusi ini pada akhirnya menunjukkan bagaimana developer yang berbeda mendekati tantangan teknis yang sama, menimbang keanggunan matematis terhadap kekhawatiran implementasi praktis.
Referensi: modelling API rate limits as diophantine inequalities