05 Apr 2025·8 menit
Mengapa Elixir Unggul di Aplikasi Waktu-Nyata dan Konkurensi Tinggi
Pelajari mengapa Elixir di atas BEAM cocok untuk aplikasi waktu-nyata: proses ringan, supervisi OTP, toleransi kesalahan, Phoenix, LiveView, dan trade-off utama.
Pelajari mengapa Elixir di atas BEAM cocok untuk aplikasi waktu-nyata: proses ringan, supervisi OTP, toleransi kesalahan, Phoenix, LiveView, dan trade-off utama.
“Waktu-nyata” sering digunakan longgar. Dalam istilah produk, biasanya berarti pengguna melihat pembaruan saat itu juga—tanpa menyegarkan halaman atau menunggu sinkronisasi latar.
Waktu-nyata muncul di tempat yang familier:
Yang penting adalah perceived immediacy: pembaruan datang cukup cepat sehingga UI terasa hidup, dan sistem tetap responsif meski banyak event mengalir.
“Konkurensi tinggi” berarti aplikasi harus menangani banyak aktivitas simultan—bukan hanya lalu lintas tinggi secara singkat. Contoh termasuk:
Konkurensi berkaitan dengan berapa banyak tugas independen yang sedang berjalan, bukan hanya request per detik.
Model tradisional satu-thread-per-connection atau pool thread berat bisa mencapai batas: thread relatif mahal, context switching meningkat di bawah beban, dan penguncian state bersama bisa menciptakan perlambatan yang sulit diprediksi. Fitur waktu-nyata juga mempertahankan koneksi terbuka, sehingga penggunaan sumber daya terakumulasi alih-alih dibebaskan setelah setiap request.
Elixir di BEAM bukanlah sulap. Anda masih butuh arsitektur yang baik, batas yang masuk akal, dan akses data yang hati-hati. Tetapi gaya konkurensi model-aktor, proses ringan, dan konvensi OTP mengurangi titik sakit umum—membuat lebih mudah membangun sistem waktu-nyata yang tetap responsif seiring naiknya konkurensi.
Elixir populer untuk aplikasi waktu-nyata dan konkurensi tinggi karena berjalan di BEAM virtual machine (VM Erlang). Itu lebih berarti daripada sekadar memilih sintaks bahasa: Anda memilih runtime yang dibangun untuk menjaga sistem tetap responsif saat banyak hal terjadi bersamaan.
BEAM punya sejarah panjang di telekomunikasi, di mana perangkat lunak diharapkan berjalan berbulan-bulan (atau bertahun-tahun) dengan downtime minimal. Lingkungan tersebut mendorong Erlang dan BEAM ke tujuan praktis: responsivitas yang dapat diprediksi, konkurensi aman, dan kemampuan untuk pulih dari kegagalan tanpa menjatuhkan seluruh sistem.
Mindset “selalu aktif” itu langsung relevan dengan kebutuhan modern seperti chat, dashboard langsung, fitur multiplayer, alat kolaborasi, dan streaming update—di mana banyak pengguna dan event berlangsung bersamaan.
Alih-alih memperlakukan konkurensi sebagai tambahan, BEAM dibangun untuk mengelola sejumlah besar aktivitas independen secara bersamaan. Ia menjadwalkan kerja dengan cara yang membantu menghindari satu tugas sibuk membekukan semuanya. Hasilnya, sistem dapat terus melayani request dan mendorong pembaruan waktu-nyata meski di bawah beban.
Saat orang membicarakan “ekosistem Elixir,” biasanya mereka berarti dua hal yang bekerja bersama:
Kombinasi ini—Elixir di atas Erlang/OTP, berjalan di BEAM—adalah fondasi yang menjadi dasar bagian-bagian berikutnya, dari supervisi OTP hingga fitur waktu-nyata Phoenix.
Elixir berjalan di BEAM VM, yang memiliki konsep “proses” sangat berbeda dari OS Anda. Ketika kebanyakan orang mendengar proses atau thread, mereka berpikir unit berat yang dikelola OS—sesuatu yang dibuat seadanya karena tiap satu memakan memori dan waktu setup.
Proses BEAM lebih ringan: dikelola oleh VM (bukan OS) dan dirancang untuk dibuat ribuan (atau lebih) tanpa membuat aplikasi melambat.
Thread OS seperti memesan meja di restoran sibuk: memerlukan ruang, perlu perhatian staf, dan Anda tidak realistis memesan satu per orang yang lewat. Proses BEAM lebih seperti memberi nomor antrean: murah untuk dibagikan, mudah dilacak, dan Anda bisa menangani kerumunan besar tanpa perlu meja untuk semua.
Secara praktis, itu berarti proses BEAM:
Karena proses murah, aplikasi Elixir bisa memodelkan konkurensi dunia nyata secara langsung:
Desain ini terasa alami: alih-alih membangun state bersama kompleks dengan kunci, Anda memberi tiap “yang terjadi” pekerja terisolasi sendiri.
Setiap proses BEAM terisolasi: jika satu proses crash karena data buruk atau kasus tepi tak terduga, itu tidak menjatuhkan proses lain. Satu koneksi yang bermasalah bisa gagal tanpa memutus layanan semua pengguna.
Isolasi ini adalah alasan utama Elixir tahan di bawah konkurensi tinggi: Anda dapat meningkatkan jumlah aktivitas simultan sambil menjaga kegagalan tetap lokal dan dapat dipulihkan.
Aplikasi Elixir tidak bergantung pada banyak thread yang saling mengubah struktur data bersama. Sebaliknya, kerja dibagi menjadi banyak proses kecil yang berkomunikasi dengan mengirim pesan. Setiap proses punya state sendiri, sehingga proses lain tidak bisa memutasinya langsung. Pilihan desain tunggal ini menghilangkan kelas besar masalah shared-memory.
Dalam konkurensi shared-memory, biasanya Anda melindungi state dengan lock, mutex, atau alat koordinasi lain. Itu sering mengarah pada bug rumit: kondisi balapan, deadlock, dan "hanya gagal di bawah beban".
Dengan message passing, sebuah proses memperbarui state-nya hanya ketika menerima pesan, dan ia menangani pesan satu per satu. Karena tidak ada akses simultan ke memori yang dapat diubah, Anda jauh lebih sedikit menghabiskan waktu memikirkan urutan penguncian, kontensi, atau interleaving yang tidak terduga.
Polanya biasa terlihat seperti ini:
Ini cocok secara natural untuk fitur waktu-nyata: event mengalir masuk, proses bereaksi, dan sistem tetap responsif karena kerja terdistribusi.
Message passing tidak membuat overload hilang begitu saja—Anda tetap butuh backpressure. Elixir memberi opsi praktis: antrian terbatas (membatasi pertumbuhan mailbox), kontrol aliran eksplisit (hanya terima N tugas in-flight), atau tooling pipeline-style yang mengatur throughput. Kuncinya Anda bisa menambahkan kontrol ini di batas proses, tanpa memperkenalkan kompleksitas state bersama.
Ketika orang bilang "Elixir tahan kesalahan", mereka biasanya bicara tentang OTP. OTP bukan satu library ajaib—melainkan kumpulan pola dan blok bangunan teruji (behaviour, prinsip desain, dan tooling) yang membantu Anda menyusun sistem jangka panjang yang pulih dengan baik.
OTP mendorong Anda memecah kerja menjadi proses kecil terisolasi dengan tanggung jawab jelas. Alih-alih satu layanan besar yang harus tak pernah gagal, Anda membangun sistem dari banyak worker kecil yang bisa gagal tanpa menjatuhkan semuanya.
Jenis worker umum:
Supervisor adalah proses yang tugasnya memulai, memantau, dan me-restart proses lain ("worker"). Jika worker crash—mungkin karena input buruk, timeout, atau ketergantungan sementara—supervisor bisa me-restartnya otomatis sesuai strategi yang Anda pilih (restart satu worker, restart sekelompok worker, backoff setelah kegagalan berulang, dll).
Ini menciptakan pohon supervisi, di mana kegagalan terkandung dan pemulihan bisa diprediksi.
"Let it crash" bukan berarti mengabaikan error. Artinya Anda menghindari kode defensif rumit dalam setiap worker dan sebagai gantinya:
Hasilnya adalah sistem yang terus melayani pengguna meski bagian-bagian individual bermasalah—persis yang Anda perlukan pada aplikasi waktu-nyata dengan konkurensi tinggi.
"Waktu-nyata" dalam kebanyakan konteks web dan produk biasanya berarti soft real-time: pengguna mengharapkan sistem merespon cukup cepat sehingga terasa instan—pesan chat muncul segera, dashboard menyegarkan mulus, notifikasi tiba dalam beberapa detik. Respon yang lambat kadang terjadi, tetapi jika keterlambatan menjadi umum di bawah beban, pengguna akan kehilangan kepercayaan.
Elixir berjalan di BEAM VM, yang dibangun di sekitar banyak proses kecil dan terisolasi. Kuncinya adalah preemptive scheduler BEAM: kerja dibagi menjadi irisan waktu kecil, sehingga tidak ada kode tunggal yang bisa menguasai CPU dalam waktu lama. Ketika ribuan (atau jutaan) aktivitas konkuren terjadi—request web, push WebSocket, job latar—scheduler terus memutar mereka dan memberi setiap proses giliran.
Inilah alasan utama sistem Elixir sering terasa "snappy" meski traffic melonjak.
Banyak stack tradisional sangat bergantung pada thread OS dan memory bersama. Di bawah konkurensi berat, Anda bisa menghadapi kontensi thread: kunci, overhead context switching, dan efek antrian di mana request menumpuk. Hasilnya sering kali tail latency yang tinggi—penundaan acak multi-detik yang membuat frustrasi meski rata-ratanya terlihat baik.
Karena proses BEAM tidak berbagi memori dan berkomunikasi lewat message passing, Elixir bisa menghindari banyak hambatan ini. Anda tetap butuh arsitektur dan perencanaan kapasitas yang baik, tetapi runtime membantu menjaga latensi lebih dapat diprediksi saat beban meningkat.
Soft real-time sangat cocok dengan Elixir. Hard real-time—di mana melewatkan tenggat tidak dapat diterima (perangkat medis, kontrol penerbangan, kontrol industri tertentu)—biasanya membutuhkan OS khusus, bahasa khusus, dan pendekatan verifikasi. Elixir bisa berpartisipasi di ekosistem tersebut, tetapi jarang menjadi alat inti untuk tenggat ketat yang dijamin.
Phoenix sering menjadi "lapisan waktu-nyata" yang dipilih saat membangun di atas Elixir. Ia dirancang agar pembaruan langsung sederhana dan dapat diprediksi, bahkan saat ribuan klien terhubung sekaligus.
Phoenix Channels memberi cara terstruktur menggunakan WebSocket (atau fallback long-polling) untuk komunikasi langsung. Klien bergabung ke topik (mis. room:123), dan server bisa mendorong event ke semua yang berada di topik itu atau merespon pesan individu.
Berbeda dari server WebSocket yang dibuat tangan, Channels mendorong alur berbasis pesan yang bersih: join, handle events, broadcast. Ini menjaga fitur seperti chat, notifikasi langsung, dan kolaborasi dari berubah menjadi belitan callback.
Phoenix PubSub adalah "bus siaran" internal yang memungkinkan bagian aplikasi menerbitkan event dan bagian lain berlangganan—secara lokal atau antar node saat Anda skala keluar.
Pembaruan waktu-nyata biasanya tidak dipicu oleh proses socket itu sendiri. Pembayaran diselesaikan, status pesanan berubah, komentar ditambahkan—PubSub memungkinkan Anda menyiarkan perubahan itu ke semua subscriber yang tertarik (channels, proses LiveView, job latar) tanpa mengikat komponen secara kencang.
Presence adalah pola bawaan Phoenix untuk melacak siapa yang terhubung dan apa yang mereka lakukan. Ini umum digunakan untuk daftar "pengguna online", indikator mengetik, dan editor aktif pada dokumen.
Dalam chat tim sederhana, tiap ruangan bisa menjadi topik seperti room:42. Saat pengguna mengirim pesan, server menyimpannya, lalu menyiarkan melalui PubSub sehingga setiap klien terhubung melihatnya segera. Presence menunjukkan siapa yang ada di ruangan dan apakah ada yang mengetik, sementara topik terpisah seperti notifications:user:17 bisa mendorong peringatan "Anda disebut" secara real time.
Phoenix LiveView memungkinkan Anda membangun antarmuka pengguna interaktif dan waktu-nyata sambil menjaga sebagian besar logika di server. Alih-alih mengirim SPA besar, LiveView merender HTML di server dan mengirim pembaruan UI kecil lewat koneksi persisten (biasanya WebSocket). Browser menerapkan pembaruan ini langsung, sehingga halaman terasa "hidup" tanpa Anda harus menyusun banyak state di klien.
Karena sumber kebenaran tetap di server, Anda menghindari banyak jebakan aplikasi klien kompleks:
LiveView juga membuat fitur waktu-nyata—seperti memperbarui tabel saat data berubah, menunjukkan progress langsung, atau mencerminkan presence—terlihat mudah karena pembaruan hanyalah bagian dari alur render server biasa.
LiveView unggul untuk panel admin, dashboard, alat internal, aplikasi CRUD, dan alur kerja berbasis form di mana ketepatan dan konsistensi penting. Ia juga pilihan kuat ketika Anda inginkan pengalaman interaktif modern tapi dengan jejak JavaScript yang lebih kecil.
Jika produk Anda butuh offline-first, kerja berat saat terputus, atau rendering klien yang sangat kustom (canvas/WebGL kompleks, animasi klien intens, interaksi seperti aplikasi native), aplikasi klien yang lebih kaya (atau native) mungkin lebih cocok—mungkin dipasangkan dengan Phoenix sebagai API dan lapisan waktu-nyata di belakang.
Skalasi aplikasi Elixir waktu-nyata biasanya dimulai dengan satu pertanyaan: bisakah kita menjalankan aplikasi yang sama di banyak node dan membuatnya berperilaku seperti satu sistem? Dengan clustering berbasis BEAM, jawabannya sering "ya"—Anda bisa menyalakan beberapa node identik, menghubungkannya ke dalam cluster, dan mendistribusikan traffic lewat load balancer.
Cluster adalah sekumpulan node Elixir/Erlang yang bisa saling berkomunikasi. Setelah terhubung, mereka bisa merutekan pesan, mengoordinasikan kerja, dan berbagi layanan tertentu. Di produksi, clustering biasanya mengandalkan service discovery (DNS Kubernetes, Consul, dll.) supaya node bisa menemukan satu sama lain secara otomatis.
Untuk fitur waktu-nyata, PubSub terdistribusi penting. Di Phoenix, jika pengguna yang terhubung ke Node A membutuhkan pembaruan yang dipicu di Node B, PubSub adalah jembatannya: broadcast direplikasi di seluruh cluster sehingga setiap node bisa mendorong update ke klien yang terhubungnya.
Ini memungkinkan skalasi horizontal sejati: menambah node meningkatkan total koneksi konkuren dan throughput tanpa merusak pengiriman real-time.
Elixir mempermudah menyimpan state di dalam proses—tetapi saat Anda skala keluar, Anda harus bersikap deliberate:
Sebagian besar tim melakukan deploy dengan releases (sering dalam container). Tambahkan health checks (liveness/readiness), pastikan node bisa menemukan dan terhubung, dan rencanakan rolling deploy sehingga node bergabung/keluar cluster tanpa menjatuhkan seluruh sistem.
Elixir sangat cocok saat produk Anda punya banyak "percakapan kecil" simultan—banyak klien terhubung, pembaruan sering, dan kebutuhan untuk terus merespons meski sebagian sistem bermasalah.
Tanyakan:
Tentukan target sejak awal: throughput (events/sec), latensi (p95/p99), dan error budget (tingkat kegagalan yang dapat diterima). Elixir cenderung bersinar ketika target ini ketat dan harus dipenuhi di bawah beban—bukan hanya di staging yang tenang.
Elixir sangat baik menangani banyak kerja konkuren yang sebagian besar I/O-bound—WebSocket, chat, notifikasi, orkestrasi, pemrosesan event. Tapi bukan pilihan terbaik untuk semua kasus. Mengetahui trade-off membantu Anda menghindari memaksakan Elixir ke masalah yang bukan target desainnya.
BEAM memprioritaskan responsivitas dan latensi yang dapat diprediksi, ideal untuk sistem waktu-nyata. Untuk throughput CPU mentah—encoding video, komputasi numerik berat, pelatihan ML skala besar—ekosistem lain mungkin lebih cocok.
Saat Anda perlu kerja CPU berat dalam sistem Elixir, pendekatan umum adalah:
Elixir mudah didekati, tetapi konsep OTP—proses, supervisor, GenServer, backpressure—memerlukan waktu untuk dipahami. Tim yang datang dari stack request/response mungkin perlu masa adaptasi sebelum bisa merancang sistem ala BEAM.
Perekrutan juga bisa lebih lambat di beberapa region dibanding stack mainstream. Banyak tim merencanakan pelatihan internal atau pasangan engineer Elixir dengan mentor berpengalaman.
Tool inti kuat, tetapi beberapa domain (integrasi enterprise tertentu, SDK niche) mungkin punya lebih sedikit library matang dibanding Java/.NET/Node. Anda mungkin menulis lebih banyak glue code atau mempertahankan wrapper.
Menjalankan satu node sederhana; clustering menambah kompleksitas: discovery, partition jaringan, state terdistribusi, dan strategi deploy. Observability baik tetapi mungkin memerlukan setup terencana untuk tracing, metrik, dan korelasi log. Jika organisasi Anda butuh ops turnkey dengan customisasi minimal, stack konvensional bisa lebih sederhana.
Jika aplikasi Anda bukan real-time, tidak berat konkurensi, dan sebagian besar CRUD dengan traffic sedang, memilih framework mainstream yang tim Anda sudah kenal biasanya jalan tercepat.
Adopsi Elixir tidak harus rewrite besar. Jalur teraman adalah mulai kecil, buktikan nilai dengan satu fitur real-time, lalu berkembang.
Langkah awal praktis adalah aplikasi Phoenix kecil yang menunjukkan perilaku waktu-nyata:
Jaga ruang lingkup kecil: satu halaman, satu sumber data, metrik keberhasilan jelas (mis. "pembaruan muncul dalam 200ms untuk 1.000 pengguna terhubung"). Jika butuh overview cepat setup dan konsep, mulai di /docs.
Jika Anda masih memvalidasi pengalaman produk sebelum beralih penuh ke BEAM, membantu juga untuk membuat prototipe UI dan alur kerja sekitar dengan cepat. Misalnya, tim sering menggunakan Koder.ai (platform vibe-coding) untuk menggambar dan mengirim web app kerja lewat chat—React di front end, Go + PostgreSQL di back end—lalu mengintegrasikan atau mengganti dengan komponen real-time Elixir/Phoenix saat kebutuhan jelas.
Bahkan di prototipe kecil, struktur aplikasi sehingga kerja terjadi di proses terisolasi (per pengguna, per ruangan, per stream). Ini memudahkan pemahaman apa berjalan di mana dan apa yang terjadi saat sesuatu gagal.
Tambahkan supervisi sejak dini, bukan nanti. Anggap itu plumbing dasar: jalankan pekerja kunci di bawah supervisor, definisikan perilaku restart, dan pilih worker kecil daripada satu "mega process." Di sinilah Elixir terasa beda: Anda mengasumsikan kegagalan akan terjadi dan membuatnya dapat dipulihkan.
Jika Anda sudah punya sistem di bahasa lain, pola migrasi umum adalah:
Gunakan feature flag, jalankan komponen Elixir paralel, dan pantau latensi serta tingkat error. Jika mengevaluasi paket atau dukungan produksi, periksa /pricing.
Jika Anda membuat dan membagikan benchmark, catatan arsitektur, atau tutorial dari evaluasi, Koder.ai juga punya program earn-credits untuk membuat konten atau merujuk pengguna lain—berguna jika Anda bereksperimen lintas stack dan ingin mengimbangi biaya tooling saat belajar.
"Real-time" dalam kebanyakan konteks produk berarti soft real-time: pembaruan tiba cukup cepat sehingga antarmuka terasa langsung (seringnya dalam ratusan milidetik hingga satu atau dua detik), tanpa perlu refresh manual.
Ini berbeda dari hard real-time, di mana melewatkan tenggat waktu tidak dapat diterima dan biasanya memerlukan sistem khusus.
Konkurensi tinggi berkaitan dengan berapa banyak aktivitas independen yang berlangsung bersamaan, bukan hanya puncak permintaan per detik.
Contohnya termasuk:
Desain thread-per-connection dapat kesulitan karena thread relatif mahal, dan overhead bertambah saat konkurensi meningkat.
Masalah umum meliputi:
Proses BEAM dikelola oleh VM dan sangat ringan, dirancang agar bisa dibuat dalam jumlah sangat banyak.
Secara praktis, ini membuat pola seperti “satu proses per koneksi/pengguna/tugas” menjadi layak, sehingga memudahkan pemodelan sistem waktu-nyata tanpa penguncian state bersama yang berat.
Dengan message passing, setiap proses memiliki state-nya sendiri dan proses lain berkomunikasi lewat pengiriman pesan.
Ini membantu mengurangi masalah klasik shared-memory seperti:
Anda dapat menerapkan backpressure pada batas proses, sehingga sistem menurun secara terukur daripada runtuh.
Teknik umum meliputi:
OTP menyediakan konvensi dan blok bangunan untuk sistem jangka panjang yang bisa pulih dari kegagalan.
Bagian pentingnya meliputi:
"Let it crash" berarti Anda menghindari kode defensif berlebihan dalam setiap worker dan sebagai gantinya mengandalkan supervisi untuk mengembalikan state yang bersih.
Praktisnya:
Fitur real-time Phoenix biasanya mencakup tiga alat:
LiveView menjaga sebagian besar state dan logika UI di server dan mengirimkan diff kecil lewat koneksi persisten.
Cocok untuk:
Biasanya bukan pilihan terbaik untuk aplikasi offline-first atau rendering klien yang sangat kustom (canvas/WebGL berat).
Chat dan messaging: Ribuan hingga jutaan koneksi jangka panjang umum terjadi. Proses ringan Elixir sesuai dengan model "satu proses per pengguna/ruangan", menjaga fan-out (mengirim satu pesan ke banyak penerima) tetap responsif.
Kolaborasi (dokumen, whiteboard, presence): kursor real-time, indikator mengetik, dan sinkronisasi state menciptakan aliran pembaruan terus-menerus. Phoenix PubSub dan isolasi proses membantu menyiarkan update efisien tanpa membuat kode menjadi belitan kunci.
Ingest dan telemetri IoT: Perangkat sering mengirim event kecil terus-menerus, dan traffic bisa melonjak. Elixir menangani jumlah koneksi tinggi dan pipeline yang ramah backpressure dengan baik, sementara supervisi OTP membuat pemulihan bisa diprediksi saat ketergantungan bawah gagal.
Backend game: Matchmaking, lobi, dan state per-game melibatkan banyak sesi konkuren. Elixir mendukung mesin state konkuren cepat (sering "satu proses per match") dan bisa menjaga tail latency saat lonjakan.
Alert finansial dan notifikasi: Keandalan sama pentingnya dengan kecepatan. Desain fault-tolerant Elixir dan pohon supervisi mendukung sistem yang harus tetap hidup dan terus memproses meski layanan eksternal timeout.