Stale Price
Kaynakta değiştiği halde metasearch/cache tarafında eski kalan fiyattır. Stale rate click sonrası mismatch ve conversion kaybına yol açar.
Neden önemli?
Metasearch fan-out architecture upstream latency ve data volatility nedeniyle resilience gerektirir. Cache, timeout ve retry kararları yalnız backend performansını değil kullanıcıya gösterilen offer'ın doğruluğunu da etkiler. Bu kavramlar SLO, freshness ve failure isolation ile birlikte tasarlanmalıdır.
Pratikte nasıl görünür?
Bir supplier p95 latency'si yükseldiğinde timeout, circuit breaker ve fallback cache birlikte çalışabilir. Ama stale fallback kullanıldıysa response hâlâ başarılı görünürken price-quality riski büyüyebilir.
Uygulamada sorulması gerekenler
- End-to-end latency budget nedir?
- Cache age ve source timestamp tutuluyor mu?
- Hangi error class retry ediliyor?
- Bir provider failure diğer supplier'ları etkiliyor mu?
Yaygın hatalar
- Tüm error'ları retry etmek
- Cache hit ratio'yu freshness'ten bağımsız optimize etmek
- Tek provider failure'ın tüm fan-out'u bloklamasına izin vermek
Travel stack içinde nerede kullanılır?
Stale Price, çoğunlukla resilience katmanlarıyla ilişkilidir. İlgili sistemlerde source-of-truth, identity, freshness ve transaction ownership sınırlarını açık tanımlamak gerekir.
İlgili terimler
İlgili teknik içerikler
TL, Döviz Kuru ve Rounding: Travel Pricing Tasarımı
Türkiye travel pricing sistemlerinde FX source, TRY conversion, rounding, quote timestamp ve stale-rate riskini production seviyesinde modelleyin.
İncele →Metasearch'te Cache ve Price Freshness
Travel metasearch için cache ve price-freshness stratejisini gerçek search load, adaptive TTL, live recheck, stale-price risk, observability ve production trade-off'larıyla tasarlayın.
İncele →Stale Availability / Offer Expired Troubleshooting
Search sonucu ile reprice/booking anı arasında availability veya offer expire olduğunda freshness, cache, token ve revalidation katmanlarını teşhis edin.
İncele →Offer Identity ve Offer Fingerprint Tasarımı
Travel offer'larını provider, room/rate, policy, price ve context boyutlarıyla deterministik biçimde tanımlayan offer fingerprint modelini tasarlayın.
İncele →Skyscanner Flight API Entegrasyonu: Developer Rehberi
Skyscanner Flights Live Prices API entegrasyonunu x-api-key auth, create/poll lifecycle, request-response modelleri, itinerary/leg/segment mapping, agent/pricing option, rate limit, polling ve observability ile developer gözüyle uygulayın.
İncele →Skyscanner Live vs Indicative Prices
Skyscanner Flights Live Prices ve Indicative Prices API'lerini freshness, use-case, latency, booking confidence ve rate-limit açısından karşılaştırın.
İncele →