Сравнительный анализ механизмов параллелизма в средах Node.js, Deno и Bun
Сравнительный анализ механизмов параллелизма в средах Node.js, Deno и Bun
Аннотация
В данной статье рассматриваются подходы к организации параллелизма в трёх современных JavaScript/TypeScript-ориентированных средах выполнения: Node.js, Deno и Bun. Особое внимание уделяется сравнительному анализу производительности при использовании потоков (Worker Threads / Web Workers) и процессов (Child Processes). В ходе экспериментов оценивались ключевые метрики: время выполнения (latency), пропускная способность (throughput), потребление памяти и масштабируемость. Применялись статистические методы (среднее, стандартное отклонение, доверительный интервал 95%), чтобы объективно сравнить результаты. Рассмотрена совместимость механизмов параллелизма с существующим JavaScript-кодом и популярными npm/deno-пакетами, а также обсуждаются перспективы развития ECMAScript-фич. На основе проведённого исследования сформулированы рекомендации по выбору оптимального механизма параллелизма в зависимости от сценариев нагрузки (CPU-bound, I/O-bound, смешанный).
1. Введение
Современные веб-приложения и серверные решения на базе JavaScript/TypeScript (JT) часто вынуждены обрабатывать большие объемы данных при высокой пропускной способности и низких задержках. Традиционная модель исполнения (single-threaded event loop) упрощает разработку, но накладывает ограничения на параллельные вычислительные задачи . Для преодоления этих ограничений в экосистеме JavaScript появились механизмы многопоточности (Worker Threads / Web Workers — WW) и много процессной модели (Child Processes — CP).
Важным направлением остаётся исследование параллелизма в контексте взаимодействия JavaScript с другими языками, например, при использовании Graal.js и межъязыковых вызовов . Также актуальны аспекты производительности операций ввода-вывода при доступе к внешним источникам данных, включая базы данных, что оказывает прямое влияние на поведение рантаймов в I/O-bound сценариях .
На сегодняшний день особый интерес вызывают три платформы:
• Node.js — наиболее зрелая, с обширной экосистемой npm‑пакетов, работающая на базе движка V8.
• Deno — ориентирована на безопасность, имеет встроенный TypeScript и механизм разрешений (Permissions), использует движок V8 с обвязкой на Rust .
• Bun — быстро развивающаяся платформа на JavaScriptCore, заявляющая высокую скорость запуска и совместимость с основными npm‑зависимостями .
Целью данного исследования является систематическое сравнение механизмов параллелизма в трёх современных JavaScript-рантаймах: Node.js, Deno и Bun (NDB). В отличие от предыдущих работ, где анализ ограничивался двумя платформами или не охватывал параллельные вычисления в условиях различной нагрузки, в данной работе впервые применяется единая методология тестирования с повторными прогонами, статистической обработкой данных и тремя типами сценариев: CPU-bound, I/O-bound и смешанным (CIS). Вклад исследования заключается в количественной оценке ключевых показателей (latency, throughput, потребление памяти) в идентичных условиях, а также в формулировке практических рекомендаций по выбору рантайма и механизма параллелизма для высоконагруженных JavaScript-приложений.
Полученные результаты обладают практической применимостью и могут служить ориентиром для команд разработчиков при выборе платформы и подхода к параллелизации в высоконагруженных JavaScript-приложениях.
2. Связанные исследования
В научной литературе предпринимались различные попытки сравнить производительность JavaScript-рантаймов, однако системный анализ механизмов параллелизма остается ограниченным. Например, в работе рассматривается сравнительная производительность Node.js и Deno в контексте серверных приложений, с акцентом на асинхронных операциях, а не на многопоточности или многопроцессорной модели. Статья анализирует поведение V8 в разных рантаймах без конкретного фокуса на параллельное исполнение задач. Авторы сопоставляют асинхронные и параллельные подходы в микросервисной архитектуре, рассматривая отдельные случаи I/O-нагрузки.
Ряд работ исследует отдельные аспекты параллелизма. В анализируются накладные расходы и изоляция при использовании CP в Node.js. В рассматриваются возможности SharedArrayBuffer и Atomics в связке с Worker Threads, приближая JavaScript к классическим средствам межпоточной синхронизации. Работа представляет эмпирическое исследование масштабируемости в Node.js при использовании cluster и child_process, но не включает сравнение с другими платформами.
Также следует отметить инженерные публикации, такие как , в которых рассматриваются различия в производительности NDB. Однако такие материалы, как правило, ограничиваются поверхностными метриками (вроде скорости запуска и обработки HTTP-запросов), не содержат воспроизводимой методологии и не рассматривают параллелизм в условиях различных нагрузок. Аналогично, публикации , освещают особенности WW и CP в Node.js, но не выходят за рамки одной платформы. Дополнительный интерес представляют исследования, касающиеся межъязыкового взаимодействия JavaScript с другими средами исполнения , а также производительности операций ввода-вывода при доступе к внешним источникам, таким как СУБД , что становится важным в контексте смешанных нагрузок и масштабируемых архитектур.
Анализ литературы указывает на существование научного и практического пробела: отсутствует комплексное сопоставление трех современных JavaScript-рантаймов NDB в контексте различных типов нагрузки (CIS) с едиными сценариями тестирования и статистической обработкой результатов. Настоящее исследование восполняет этот пробел, предлагая воспроизводимую методологию и охватывая ключевые метрики в условиях реального параллелизма.
3. Архитектурные особенности параллелизма в JavaScript-экосистеме
В современных JT‑рантаймах, включая NDB, параллелизация обычно достигается одним из двух базовых механизмов: запуском потоков (WW) или процессов (CP). Ниже кратко рассмотрены особенности каждого подхода и отмечены ключевые различия в способах их реализации в трёх упомянутых платформах.
Рабочие потоки (WW)
Механизм потоков в Node.js позволяет выполнять JavaScript‑код параллельно в пределах одного процесса, что дает возможность реализовать многопоточность без запуска дополнительных процессов. В Deno и Bun аналогичный подход реализован через Web Worker API, а в случае Bun — при наличии соответствующей поддержки — может также использоваться модуль node:worker_threads , . Среди ключевых преимуществ данного подхода — упрощенное совместное использование памяти между потоками, включая передачу объектов через MessagePort или SharedArrayBuffer, а также более лёгкие переключения контекста по сравнению с межпроцессным взаимодействием. В то же время к недостаткам можно отнести необходимость сериализации сообщений (например, в формате JSON) либо сложное управление общими ресурсами с использованием атомарных операций, что увеличивает сложность реализации и может вносить дополнительные накладные расходы при интенсивном обмене большими объемами данных.
Дочерние процессы (CP)
Запуск отдельных процессов обеспечивает полную изоляцию памяти и повышенную отказоустойчивость: сбой в одном процессе не оказывает прямого влияния на выполнение других. Однако данный подход сопровождается увеличенными затратами на запуск — как по времени старта, так и по потреблению оперативной памяти — по сравнению с использованием потоков , , . В Node.js для создания дочерних процессов предоставляются встроенные методы child_process.fork() и spawn(). В среде Deno реализована возможность запуска внешних команд с помощью Deno.run(), а также предусмотрена компиляция скриптов в самостоятельные бинарные файлы для повышения эффективности. Платформа Bun предлагает собственное API Bun.spawn(...), позволяющее создавать отдельные процессы с аналогичной семантикой.
Таблица 1 - Сравнение параллельных API в NDB
Платформа | Основные параллельные API | Особенности экосистемы |
Node.js | Потоки (worker_threads), процессы (child_process) | Наиболее зрелая экосистема npm; обширная поддержка сторонних пакетов. |
Deno | Потоки (Web Workers), процессы (Deno.run()) | Безопасная модель с разрешениями (Permissions), встроенный TypeScript, еще не все npm‑модули совместимы. |
Bun | Потоки (Web Workers / node:worker_threads), процессы (Bun.spawn) | Высокая скорость загрузки, фокус на совместимости с Node API; некоторые нативные модули могут требовать адаптации. |
Как видно из таблицы 1, каждая платформа имеет свою специфику в части параллельного исполнения. Node.js выделяется зрелой экосистемой и широким выбором библиотек для работы с процессами и потоками, Deno привлекает встроенным TypeScript и безопасностью, а Bun — скоростью старта и активным развитием поддержки npm‑зависимостей. В последующих разделах мы подробно сравним эффективность этих механизмов при различных сценариях CIS-нагрузки и оценим, насколько они удобны для реальных проектов.
4. Методология исследования
В работе исследовались CIS сценарии нагруженности, характерных для серверных JT-приложений:
1. CPU-нагрузка моделирует задачи с высокой вычислительной сложностью, например, обработку математических вычислений в цикле. Для этого была разработана функция heavyCalc, выполняющая 10 миллионов итераций с накоплением суммы, включающей такие операции, как
2. Нагрузка, ориентированная на ввод-вывод, реализуется через массовую параллельную отправку HTTP-запросов к локально развернутым сервисам, разработанным на NDB. Для генерации сетевого трафика используется инструмент wrk , позволяющий замерить среднюю задержку и пропускную способность показывающие, насколько эффективно рантайм обрабатывает сетевую нагрузку.
3. Смешанный сценарий одновременно запускаются «тяжелые» вычислительные задачи (heavyCalc) и обрабатывается входящий HTTP‑трафик. Это позволяет оценить, как параллелизация влияет на распределение ресурсов CPU при одновременных I/O‑запросах.
Все эксперименты проводились на следующей конфигурации:
• Операционная система: Windows 10 ×64;
• Процессор: Intel Core i7‑10750H @2.60 GHz (6 ядер / 12 потоков);
• ОЗУ: ~24 GB;
• Диск: SSD (512 GB);
• Версии платформ: Node.js v22.12.0, Deno v2.1.4, Bun v1.1.42.
Для генерации и анализа данных использовались:
• wrk (HTTP‑бенчмарк);
• Встроенные профилировщики (Node.js Inspector, Deno Profiler, Bun Profiler);
• Скрипты на Python для сбора и агрегации статистики.
5. Сценарий CPU-bound: функция heavyCalc
Для моделирования сценария CPU-bound создана функция heavyCalc, выполняющая 10 000 000 итераций (в смешанном сценарии значение увеличивается до 100 000 000). Код на JavaScript:
1const ITERATIONS = 10_000_000;
2function heavyCalc() {
3 let sum = 0;
4 for (let i = 0; i < ITERATIONS; i++) {
5 const x = Math.sqrt(i) * Math.sin(i);
6 const y = Math.log(i + 1) * Math.cos(i / 2);
7 sum += x * y;
8 }
9 return sum;
10}
11module.exports = { heavyCalc };6. Статистические методы
Для каждого типа CIS-нагрузки выполнялось n=5 прогонов. Собирались следующие метрики:
• Время выполнения (миллисекунды);
• Пропускная способность (Throughput), выраженная в операциях или HTTP‑запросах в секунду;
• Потребление памяти (RSS), по данным профилировщиков (распределённая или итоговая резидентная память).
Затем для каждого эксперимента вычислялись:
• Средние значения
• Стандартные отклонения
• 95%-доверительные интервалы CI95%.
Использовались классические формулы выборочной статистики , , . При наличии n повторных запусков и измеренного времени Ti на выполнение четырех последовательных вызовов функции heavyCalc, среднее время одного вызова вычислялось по формуле:
Стандартное отклонение s рассчитывалось по формуле:
95% — доверительный интервал CI95%, вычисляемый по формуле:
где z0,975 — квантиль стандартного нормального распределения, для больших выборок:
При n = 5 разница между z-критерием и точным распределением Стьюдента t считается несущественной.
Пропускная способность рассчитывалась как:
где
Для проверки статистической значимости (p<0,95) в большинстве случаев применялся t-критерий Стьюдента, сравнивающий средние значения между двумя выборками (например, Node.js против Deno или Deno против Bun). Теоретически для сравнения трех групп можно использовать однофакторный анализ дисперсии (ANOVA) ; однако в данной работе я ограничился попарными сравнениями, ориентируясь на доверительные интервалы и соответствующие значения p.
7. Порядок экспериментов
Последовательность экспериментов выглядела следующим образом:
1. CPU-bound:
– Запуск платформы NDB с соответствующим механизмом параллелизма (WW ИЛИ CP).
– Выполнение 4-кратного вызова heavyCalc, замер общего времени, деление результата на 4, повтор прогонов (5 раз).
– Фиксация итоговых метрик (
2. I/O-bound:
– Запуск локального HTTP‑сервиса на NDB.
– Генерация нагрузки утилитой wrk (5 итераций, каждая длится 10–30 с, в зависимости от настроек).
– Сбор показателей: Requests/sec, Latency (ms), Max latency (ms), а также RSS из профилировщиков рантайма.
3. Смешанный:
– Одновременный запуск heavyCalc и приём HTTP‑запросов от wrk.
– 5 повторов с замером времени завершения CPU‑задачи и throughput/latency по отчётам wrk.
По окончании каждого сценария данные сводились в таблицы. Для каждого рантайма NDB и для каждого сценария CIS вычислялись x̄, s и CI95%. Если разница между двумя рантаймами по целевым метрикам (время, Throughput) оказывалась меньше суммарного доверительного интервала, это расценивалось как статистически не значимое расхождение.
8. Ограничения исследования
Несмотря на тщательную подготовку и применение единого подхода к тестированию, данное исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, использовались лишь три типовых сценария нагрузки — CIS. Однако в реальных приложениях характер нагрузки может быть более разнообразным и сложным. Во-вторых, все эксперименты проводились в локальной среде на одной аппаратно-программной конфигурации (Windows 10, процессор Intel Core i7‑10750H и т. д.), что может ограничивать обобщаемость результатов. В других операционных системах (например, Linux или macOS), а также в условиях распределённой инфраструктуры поведение рантаймов может отличаться. В-третьих, важным фактором является различная степень зрелости исследуемых платформ: Node.js существует дольше и имеет устоявшуюся экосистему, тогда как Deno и Bun являются относительно новыми решениями, API и модули которых продолжают активно развиваться. Возможные недоработки или изменения в этих средах могут оказывать влияние на измеренные показатели производительности.
9. Результаты и анализ
Ниже представлены результаты CIS сценариев. Для каждого из них рассчитаны среднее время выполнения, пропускная способность, латентность, потребление памяти, а также 95 % доверительные интервалы. Они позволяют сравнить эффективность параллельных механизмов в разных рантаймах и оценить статистическую значимость различий. Подробности методики приведены в разделе «Методология исследования».
10. Результаты CPU‑intensive теста
Таблица 2 демонстрирует данные для CPU‑bound сценария, где каждая «задача» вызывает heavyCalc (10 млн итераций) 4 раза подряд.
Таблица 2 - Результаты CPU‑intensive теста (среднее время на 1 вызов heavyCalc)
Платформа | Механизм | Среднее время ответа (мс) | Ст. откл. (мс) | 95% CI (± мс) | Throughput (req/s) |
Node.js | WW (4) | ~ 496,5 | ~ 15 | ± 13–14 | ~ 2,0 |
Node.js | CP (4) | ~ 493,5 | ~ 15 | ± 13 | ~ 2,0 |
Node.js | Последовательное | ~ 1596 | ~ 35 | ± 31 | ~ 0,63 |
Deno | WW (4) | ~ 125 | ~ 4,2 | ± 3,7 | ~ 8,0 |
Deno | CP (4) | ~ 261 | ~ 8,1 | ± 7,1 | ~ 3,8 |
Deno | Последовательное | ~ 355 | ~ 17 | ± 15 | ~ 2,8 |
Bun | WW(4) | ~ 105 | ~ 9 | ± 8–9 | ~ 9,5 |
Bun | CP (4) | ~ 102 | ~ 3 | ± 3–4 | ~ 9,8 |
Bun | Последовательное | ~ 278 | ~ 8 | ± 7–8 | ~ 3,6 |
Примечание: число в скобках указывает количество параллельно запущенных воркеров или процессов (в данной конфигурации — 4).
Краткий анализ таблицы 2:
• Bun демонстрирует наиболее низкое среднее время выполнения (~100–105 мс на вызов) как в режиме WW, так и CP (9,5–9,8 req/s).
• Deno с WW даёт ~125 мс, что соответствует 8 req/s, а с CP — ~261 мс (3,8 req/s). Оба показателя лучше, чем у Node.js.
• Node.js при параллельном исполнении (4 потока или 4 процесса) стабильно держится в районе 2 req/s (~493–496 мс на вызов). В последовательном режиме время возрастает до ~1,6 с (0,63 req/s).
• Во всех средах параллельная модель (потоки или процессы) значительно ускоряет вычисление по сравнению с последовательной, поскольку задействуются несколько ядер CPU.
• При сравнении WW и CP в одной среде (например, Node.js, Bun) существенной разницы не замечается (разница в пределах CI). Однако между разными платформами NDB различия могут быть статистически значимыми (p < 0,05), что объясняется разной реализацией JS‑движков (JavaScriptCore vs V8) и внутренних оптимизаций.
• Последовательный режим в Deno также показал лучшие результаты по сравнению с Node.js — ~355 мс против ~1596 мс.
11. Результаты I/O‑bound теста
Во втором тесте проводилась имитация нагрузки большим количеством коротких HTTP‑запросов к каждому рантайму NDB. Таблица 3 показывает усредненную задержку и итоговый Throughput.
Таблица 3 - Результаты I/O‑bound теста
Платформа | Механизм | Средняя латенция (мс) | Stdev (мс) | 95% CI (± мс) | Throughput (req/s) |
Node.js | Последовательное (8) | 42 | ~ 22 | ± 21 | 18 300 |
Node.js | WW (8) | 29 | ~ 14 | ± 12 | 18 500 |
Node.js | CP (8) | 8,1 | ~ 6 | ± 5 | 28 200 |
Deno | Последовательное (4) | 4,1 | ~ 1 | ± 1 | 31 500 |
Deno | WW (4) | 4,1 | ~ 0,8 | ± 0,7 | 30 900 |
Deno | CP (4) | 4,0 | ~ 1 | ± 1 | 30 900 |
Bun | Последовательное (4) | 4,4 | ~ 1,0 | ± 0,8 | 23 300 |
Bun | WW (4) | 4,4 | ~ 1,0 | ± 0,8 | 22 800 |
Bun | CP (4) | 4,7 | ~ 1–2 | ± 1–2 | 27 500 |
Средняя латентность рассчитана по метрике Latency Avg из отчётов wrk. Показатели Throughput усреднены по пяти прогонам (Requests/sec), возможны округления в пределах нескольких сотен req/s.
Краткий анализ таблицы 3:
• Deno (в режиме 4 потоков или процессов) демонстрирует почти идентичные результаты во всех режимах: латентность около 4 мс при throughput на уровне 30–31 тыс. req/s. Это может свидетельствовать о высокой эффективности реализации HTTP-сервера в std/http и низких накладных расходах при параллельном исполнении.
• Bun в режиме CP достигает ~27,5 тыс. req/s при латентности ~4,7 мс. В последовательном режиме показатели составляют ~23,3 тыс. req/s и ~4,4 мс соответственно. Различия между WW и CP находятся в пределах доверительного интервала.
• Node.js при использовании CP выходит на ~28 тыс. req/s с латентностью ~8 мс, что существенно превосходит результат в последовательном режиме (~18 тыс. req/s и ~42 мс).
• В целом, наилучший «сырой» throughput демонстрирует Deno (30–31 тыс. req/s), за ним следует Bun (22,8–27,5 тыс.), а затем Node.js (от 18 тыс. до 28 тыс. req/s в зависимости от механизма). При этом Deno и Bun удерживают среднюю латентность в пределах 4–5 мс, тогда как у Node.js в однопоточном режиме она может достигать 40 мс.
12. Результаты смешанного (Mixed) теста
Сценарий комбинированной нагрузки объединяет выполнение вычислительной задачи с одновременной обработкой входящих HTTP-запросов. Таблица 4 содержит усредненные результаты по ключевым метрикам (среднее время завершения heavyCalc, latency, throughput) на основе пяти прогонов.
Таблица 4 - Результаты смешанного теста
Платформа | Механизм | CPU time (с) | Req/sec | Latency (мс) | RSS (MB) |
Node.js | Последовательное | ~ 24,2 | ~ 22 815 | ~ 4,4 | ~ 20,7 |
Node.js | WW | ~ 25,2 | ~ 21 405 | ~ 4,7 | ~ 28,9 |
Node.js | CP | ~ 25,0 | ~ 21 900 | ~ 4,6 | ~ 19,3 |
Deno | Последовательное | ~ 3,55 | ~ 30 100 | ~ 6–7 | ~ 9,8 |
Deno | WW | ~ 3,8 | ~ 29 300 | ~ 5–6 | ~ 10,3 |
Deno | CP | ~ 5,6 | ~ 26 700 | ~ 11,9 | ~ 8,8 |
Bun | Последовательное | ~ 3,1 | ~ 24 700 | ~ 4,0 | ~ 26,5 |
Bun | WW | ~ 3,6 | ~ 24 000 | ~ 4,2 | ~ 29,4 |
Bun | CP | ~ 3,5 | ~ 23 200 | ~ 4,3 | ~ 25,1 |
Краткий анализ таблицы 4:
• Для Node.js heavyCalc занимает 24–25 с, что заметно дольше, чем в Deno или Bun, однако параллельные механизмы позволяют ему сохранять throughput на уровне ~21–22 тыс. req/s при латенции ~4–5 мс. CPU‑процессы/потоки лишь частично разгружают главный поток.
• Deno в последовательном и worker‑режимах выполняет CPU‑задачу за ~3,5–3,8 с с высоким RPS (29–30 тыс.). При CP нагрузка растягивается до ~5,6 с, а латенция возрастает (~12 мс), но throughput всё равно ~26–27 тыс. req/s.
• Bun укладывается в 3–3,6 с на CPU‑задаче и обрабатывает ~23–25 тыс. req/s при ~4 мс задержке. Потребление памяти (25–29 MB) выше, чем у Deno (~9–10 MB), что связано с движком JavaScriptCore и различиями в GC.
• Для Deno CP заметна нестабильность latency (от 5 мс до 17–18 мс в отдельных прогонах), указывающая на дополнительные издержки при межпроцессном взаимодействии. В реальной практике подобные эффекты могут минимизироваться настройкой пулов процессов или распределением приоритетов.
• Во всех трёх платформах наиболее узким местом становится большая CPU‑задача. Сетевой ввод-вывод при этом способен обрабатывать десятки тысяч запросов/с.
13. Обсуждение результатов
Сравнительный анализ показал, что в сценариях CPU-bound платформы Bun и Deno значительно опережают Node.js по времени выполнения. В параллельных режимах вычислительные задачи завершаются за 100–300мс, тогда как в Node.js — за 400–500мс. Это преимущество объясняется более быстрой компиляцией и оптимизациями, реализованными в движке JavaScriptCore (в случае Bun), а также в Deno, где используется V8 без устаревших компонентов и с меньшим числом промежуточных абстракций.
При I/O-нагрузке Deno демонстрирует устойчивые показатели во всех режимах исполнения — последовательном, многопоточном и многопроцессном. Это может свидетельствовать о продуманной реализации обработки запросов в стандартной библиотеке. Bun показывает сопоставимую латентность, но немного уступает по количеству запросов в секунду. В то же время Node.js значительно выигрывает при использовании режима CP по сравнению с однопоточным исполнением, обеспечивая ощутимый прирост производительности.
В смешанном сценарии, объединяющем вычислительную и сетевую нагрузку, Deno и Bun существенно опережают Node.js по времени выполнения CPU-задачи: около 3–5 секунд против 24–25 секунд. Несмотря на это, все три платформы сохраняют высокий уровень пропускной способности при обработке HTTP-запросов — от 20 до 30 тысяч в секунду. Это говорит о том, что даже в условиях высокой загрузки рантаймы эффективно масштабируют сетевой ввод-вывод в фоне. В целом, Deno и Bun демонстрируют лучшую приспособленность к интенсивным CPU-нагрузкам, в то время как все три среды способны обрабатывать высокие I/O-потоки, причём Deno, как правило, обеспечивает минимальную задержку.
Дополнительно стоит отметить внедрение новых возможностей ECMAScript, способных повлиять на развитие параллельного исполнения. Все три платформы поддерживают низкоуровневые примитивы, такие как Atomics и SharedArrayBuffer, позволяющие организовать совместный доступ к памяти между потоками. Хотя они уже реализованы в базовом виде, их использование требует осторожного подхода к синхронизации и разделению ответственности между потоками. Важным шагом в развитии станет принятие предложений, находящихся в стадии стандартизации (TC39), таких как Async Context, который позволит лучше отслеживать состояние между асинхронными вызовами, а также Scheduler API, предоставляющий возможность управления приоритетами задач. Интеграция этих функций в движки V8, JavaScriptCore и другие рантаймы повысит гибкость и эффективность обработки многозадачных сценариев в JT.
Наконец, при выборе платформы следует учитывать не только производительность, но и зрелость экосистемы. Node.js на сегодняшний день обладает самой широкой поддержкой со стороны сообщества и стабилизированными API для работы с процессами, потоками и кластеризацией. Большинство популярных библиотек (например, Express, Koa, Fastify) легко интегрируются в проекты. Deno, в свою очередь, предлагает современную архитектуру с использованием ES-модулей, URL-импортов, встроенного TypeScript и системы разрешений, повышающей безопасность. Однако миграция с Node.js может быть затруднена, поскольку далеко не все npm-библиотеки полностью совместимы. Платформа Bun стремится к максимальной совместимости с Node.js и npm, поддерживает формат package.json, но использование некоторых низкоуровневых модулей, особенно C++-расширений, может вызывать проблемы. Тем не менее Bun активно развивается и уже сегодня демонстрирует высокую скорость запуска, быструю установку пакетов и общее внимание к производительности.
14. Выводы и практические рекомендации
На основании проведенного анализа можно выделить ключевые преимущества и ограничения трёх платформ в зависимости от сценариев нагрузки, особенностей экосистемы и целей проекта. Таблица ниже содержит обобщенные рекомендации по выбору рантайма и механизма параллелизма:
Таблица 5 - Сравнительные рекомендации по выбору платформы и механизма параллелизма
Сценарий / Критерий | Node.js | Deno | Bun |
CPU-bound задачи | Существенно медленнее (24–25 с) | Быстро (3,5–5,6 с), особенно с Web Workers | Очень быстро (3,1–3,6 с) |
I/O-bound задачи | Средняя latency, выигрывает в Child Processes | Минимальная latency (3–5 мс), стабильно в любом режиме | Низкая latency, слегка уступает по RPS |
Смешанная нагрузка (CPU + HTTP) | Уязвим к блокировке в однопотоке, Child Procs помогают | Сохраняет баланс скорости и стабильности | Высокая производительность и низкая latency |
WW | Меньше overhead, но ограничен удобством | Эффективны, особенно при CPU-нагрузках | Высокая производительность |
CP | Хорошо разгружают event loop | Заметный overhead, рост latency | Эффективны, но потребляют больше памяти |
Производительность в целом | Достаточная, но уступает | Очень высокая | Очень высокая |
Потребление памяти (RSS) | Умеренное | Низкое (~9–10 MB) | Выше (~25–29 MB) |
Совместимость с npm | Полная | Ограниченная (не всё работает) | Почти полная, иногда сбои на C++-модулях |
TypeScript «из коробки» | Нет | Да | Нет (только через отдельные инструменты) |
Безопасность и sandbox | Отсутствует | Встроенные разрешения и sandbox | Базовая |
Экосистема и зрелость | Максимальная, множество библиотек | Новая, но активно развивается | Новая, развивается стремительно |
Рекомендуется для | Продакшн-систем с устоявшейся инфраструктурой | Безопасных, современных проектов с TypeScript | Высокопроизводительных приложений на чистом JS |
15. Заключение
Полученные результаты показывают, что Deno и Bun в целом превосходят Node.js по производительности в задачах с высокой вычислительной нагрузкой и демонстрируют сопоставимые показатели при I/O-нагрузках. Node.js, в свою очередь, остаётся сильным за счет зрелой экосистемы, простоты интеграции и эффективного использования Child Processes при разделении сервисов. Bun подтверждает высокую скорость обработки коротких запросов, тогда как Deno предлагает надёжный HTTP-стек и встроенную поддержку TypeScript. Во всех трёх средах грамотно организованное использование потоков и процессов позволяет существенно повысить эффективность. Выбор платформы и механизма параллелизма должен основываться на характере нагрузки, требованиях к совместимости и масштабируемости. Дальнейшие исследования с участием баз данных, распределенных систем и кластеров помогут глубже оценить потенциал современных JS/TS-рантаймов. Исходный код, использованный в эксперименте, доступен в открытом репозитории .