Ketika saya pertama kali memutuskan untuk memigrasikan stack backend kami dari Python ke Rust, ini bukan hanya tentang rasa ingin tahu – keputusan ini lahir dari masalah nyata seputar performa, biaya deployment, dan keandalan di bawah beban. Ekosistem web Python – khususnya FastAPI – sangat menyenangkan untuk digunakan dalam hal produktivitas dan iterasi cepat. Namun seiring pertumbuhan traffic kami dan batasan performa menjadi jelas, saya ingin mengeksplorasi apa yang bisa ditawarkan Rust.
Dalam artikel ini saya akan membagikan apa yang saya pelajari selama perjalanan: keuntungan, tantangan, dan di mana setiap ekosistem masih unggul.
Perbandingan Performa: Rust (Actix-Web) vs. Python (FastAPI)
Throughput dan Latensi Mentah
Salah satu hal pertama yang mengesankan saya saat benchmarking adalah betapa berbedanya profil performa antara framework web Rust dan Python.
Di berbagai benchmark independen, Actix-Web Rust secara konsisten mengungguli FastAPI dalam request per detik mentah dan efisiensi memori. Dalam satu benchmark komunitas, Actix-Web menangani ribuan request lebih banyak per detik dengan latensi lebih rendah dan konsumsi memori jauh lebih rendah dibandingkan FastAPI.
Ini sejalan dengan pengamatan yang lebih luas bahwa abstraksi zero-cost Rust, dan tidak adanya garbage collector, membuatnya sangat efisien saat melayani HTTP dalam skala besar.
Implikasi di Dunia Nyata
Dalam pengalaman saya, ini diterjemahkan menjadi:
- Throughput berkelanjutan yang jauh lebih tinggi dalam stress test.
- Variabilitas lebih sedikit di bawah beban.
- Penggunaan memori idle yang lebih rendah dibandingkan proses Python.
Meski demikian, benchmark hanya menceritakan sebagian cerita: bottleneck dunia nyata sering kali terikat pada database atau jaringan. Untuk banyak aplikasi, performa FastAPI sudah lebih dari cukup, dan tuning akses database atau caching menghasilkan keuntungan yang lebih besar daripada pilihan bahasa saja.
Perbedaan ORM: Diesel vs SQLAlchemy
Beralih paradigma ORM adalah salah satu bagian yang paling berbeda secara kultural dari migrasi.
Sistem Migrasi
Di Python, kami menggunakan SQLAlchemy dengan migrasi Alembic – pendekatan yang membandingkan model Anda dan menghasilkan skrip migrasi secara otomatis.
Di Rust, kami pindah ke Diesel, yang mengambil sikap sangat berbeda:
- Migrasi ditulis secara manual sebagai file SQL eksplisit.
- Tidak ada tooling auto-diff.
- Anda diberi lebih banyak kontrol – dan lebih banyak tanggung jawab.
Ini awalnya membuat frustasi, tetapi disiplin menulis migrasi secara manual menghasilkan auditability yang lebih jelas dan lebih sedikit kejutan di production.
Keamanan Tipe dan Jaminan Compile-Time
Di sinilah Diesel benar-benar mengubah cara saya berpikir tentang kode database: keamanan tipe pada waktu compile.
Diesel menghasilkan tipe Rust berdasarkan skema Anda, sehingga nama kolom yang tidak cocok atau konstruksi query yang tidak valid tidak akan ter-compile. Konsep seperti check_for_backend dan memerlukan deklarasi table_name eksplisit berarti bahwa seluruh kelas bug umum menghilang sebelum Anda menjalankan query.
Sebagai perbandingan, SQLAlchemy hanya menangkap banyak error saat runtime. Meskipun ini menambah fleksibilitas, ini juga berarti lebih banyak ketergantungan pada test untuk kebenaran.
Membangun dan Menjalankan Query
Query builder Diesel menggunakan sistem tipe Rust dan membutuhkan lebih banyak baris kode dibandingkan dengan gaya ekspresif dinamis SQLAlchemy – tetapi trade-off-nya adalah compiler membuktikan banyak hal untuk Anda.
Setelah periode penyesuaian, saya mulai menghargai bagaimana eksplisitnya Rust membantu saat menavigasi logika query kompleks selama refaktor.
Dukungan Generasi OpenAPI Otomatis
Satu area di mana Python masih terasa unggul secara out-of-the-box adalah generasi skema API.
FastAPI secara otomatis menghasilkan dokumentasi OpenAPI dan dilengkapi dengan UI browser seperti ReDoc dan Swagger UI di /docs dan /redoc, membuatnya sangat mudah bagi klien dan rekan tim untuk memahami dan menjelajahi API Anda.
Ekosistem Rust sedang berkembang di sini. Tools seperti utoipa dapat menghasilkan spesifikasi OpenAPI untuk Actix-Web, tetapi terasa lebih manual dan terfragmentasi dibandingkan pengalaman seamless FastAPI. Ada juga crate komunitas untuk melayani UI Swagger atau Redoc, tetapi memerlukan setup dan anotasi tambahan.
Saya berharap gap ini akan terus menyempit – ada upaya aktif di komunitas Rust untuk menghadirkan pengalaman dokumentasi API yang lebih smooth yang menyaingi FastAPI.
Ukuran Deploy: Kompilasi vs Dependensi
Waktu Kompilasi Rust
Kompilasi Rust terkenal lebih lambat daripada bahasa yang diinterpretasi. Selama development, rebuild – terutama dengan crate besar – bisa terasa lambat dibandingkan dengan menjalankan ulang skrip Python.
Tetapi biaya ini adalah waktu development, bukan waktu production. Setelah dikompilasi, biner Rust adalah:
- Sepenuhnya dikompilasi ahead of time
- Self-contained (tidak ada virtualenv, biasanya tidak ada dependensi dinamis)
- Footprint sangat kecil dalam image container
Ini membuat deployment lebih sederhana dan lebih dapat diprediksi.
Footprint Dependensi Python
Aplikasi Python sering kali membawa graph dependensi yang besar: FastAPI sendiri, uvicorn, pydantic (sekarang jauh lebih cepat berkat internal Rust), driver database, dll.
Ini meningkatkan:
- Ukuran container
- Kompleksitas build
- Permukaan untuk konflik dependensi
Cargo Rust menghasilkan satu biner yang merangkum semuanya (biasanya), yang secara drastis menyederhanakan cerita deploy.
Maintainability
Ini adalah area dengan mungkin pertumbuhan pribadi paling banyak.
Rust mendorong Anda menuju batasan ownership yang jelas, error handling eksplisit, dan desain yang cermat. Setelah Anda menginternalisasi compile error Rust, compiler itu sendiri menjadi guardrail yang kuat terhadap regresi.
Sebaliknya, dinamisme Python bisa terasa mudah selama development awal – tetapi fleksibilitas yang sama kadang-kadang mengarah pada bug yang lebih sulit didiagnosis di production kecuali didukung oleh test suite yang robust.
Codebase Rust kami terasa lebih tangguh selama refaktor besar, sebagian besar berkat ketatnya compiler.
Dokumentasi dan Pengalaman Developer
Auto Docs FastAPI
Integrasi FastAPI dengan OpenAPI, bersama dengan ReDoc dan Swagger UI, membuat onboarding developer baru sangat mudah. Ini adalah salah satu kemenangan terbesar yang pernah saya lihat dalam produktivitas tim.
Generasi Dokumentasi Rust
Tooling dokumentasi bawaan Rust (cargo doc) sangat fenomenal untuk dokumentasi tingkat kode. Ini mendorong penulisan dokumentasi di samping kode Anda, dan Rustdoc menghasilkan dokumentasi HTML yang bersih dan dapat dicari.
Meskipun ini tidak menggantikan endpoint /docs yang bagus secara out of the box, ini sangat meningkatkan kualitas dan discoverability dokumentasi yang berpusat pada kode.
Kesimpulan
Beralih dari Python ke Rust untuk pengembangan backend bukan tentang memilih satu bahasa daripada yang lain – ini tentang menyelaraskan dengan prioritas proyek kami.
- Rust memberi kami performa, prediktabilitas, dan keandalan dalam traffic production.
- Python memberi kami kecepatan development dan ergonomi kelas dunia.
Kedua ekosistem sangat powerful. Yang berubah dengan Rust adalah bahwa banyak masalah yang hanya akan muncul saat runtime di Python justru tertangkap pada waktu compile di Rust, mengurangi kejutan dan outage.
Memilih Rust berarti berinvestasi dalam learning curve – tetapi untuk tim di mana performa dan kebenaran paling penting, trade-off ini telah sepadan bagi kami.
Catatan Penulis
Artikel ini ditulis oleh kreator Hytale Multiplayer, sebuah website yang fokus pada artikel teknis dan deep-dive ke dalam game Hytale, termasuk pengembangan server, tooling, dan perbandingan dengan ekosistem terkait seperti Minecraft. Jika Anda menikmati konten yang fokus pada engineering dan praktis, silakan jelajahi lebih banyak artikel di sana.
