05 apr 2025·8 min
Perché Elixir eccelle nelle app real-time e ad alta concorrenza
Scopri perché Elixir e la BEAM VM sono adatti alle app real-time: processi leggeri, supervisione OTP, tolleranza ai guasti, Phoenix e i compromessi da considerare.
Scopri perché Elixir e la BEAM VM sono adatti alle app real-time: processi leggeri, supervisione OTP, tolleranza ai guasti, Phoenix e i compromessi da considerare.
“Real-time” è spesso usato in modo generico. In termini di prodotto, di solito significa che gli utenti vedono aggiornamenti man mano che accadono—senza ricaricare la pagina o attendere una sincronizzazione in background.
Il real-time appare in posti familiari:
Ciò che conta è la percezione di immediatezza: gli aggiornamenti arrivano abbastanza velocemente da far sentire l’interfaccia live, e il sistema resta reattivo anche quando scorrono molti eventi.
“Alta concorrenza” significa che l’app deve gestire molte attività simultanee—non solo picchi di traffico. Esempi includono:
La concorrenza riguarda quante attività indipendenti sono in volo, non solo le richieste al secondo.
I modelli tradizionali con un thread per connessione o pool di thread pesanti possono raggiungere dei limiti: i thread sono relativamente costosi, il context switching aumenta sotto carico e il locking dello stato condiviso può creare rallentamenti difficili da prevedere. Le feature real-time mantengono anche le connessioni aperte, quindi l'uso delle risorse si accumula invece di essere rilasciato dopo ogni richiesta.
Elixir sulla BEAM non è magia. Serve comunque una buona architettura, limiti sensati e accesso ai dati attento. Ma lo stile di concorrenza basato sul modello ad attori, i processi leggeri e le convenzioni OTP riducono i punti dolenti comuni—rendendo più semplice costruire sistemi real-time che restano reattivi mentre la concorrenza cresce.
Elixir è popolare per app real-time e ad alta concorrenza perché gira sulla BEAM virtual machine (la VM di Erlang). Questo conta più di quanto possa sembrare: non stai solo scegliendo una sintassi, ma un runtime costruito per mantenere i sistemi reattivi mentre molte cose accadono insieme.
La BEAM ha una lunga storia nelle telecomunicazioni, dove il software è atteso restare in esecuzione per mesi (o anni) con downtime minimo. Quegli ambienti hanno spinto Erlang e la BEAM verso obiettivi pratici: reattività prevedibile, concorrenza sicura e capacità di recuperare dai guasti senza spegnere l’intero sistema.
Questa mentalità “always-on” si trasferisce direttamente alle esigenze moderne come chat, dashboard live, funzionalità multiplayer, strumenti di collaborazione e aggiornamenti in streaming—ovunque ci siano molti utenti ed eventi simultanei.
Invece di considerare la concorrenza come un’aggiunta, la BEAM è costruita per gestire un grande numero di attività indipendenti in parallelo. Pianifica il lavoro in modo da evitare che un’attività intensa congeli tutto il resto. Di conseguenza, i sistemi possono continuare a servire richieste e a inviare aggiornamenti real-time anche sotto carico.
Quando si parla di “ecosistema Elixir”, generalmente si intende la combinazione di due aspetti:
Quella combinazione—Elixir sopra Erlang/OTP, in esecuzione sulla BEAM—è la base su cui si costruiscono i concetti successivi, dalla supervisione OTP alle funzionalità real-time di Phoenix.
Elixir gira sulla BEAM, che ha un’idea di “processo” molto diversa da quella del sistema operativo. Quando la maggior parte delle persone sente processo o thread, pensa a unità pesanti gestite dal SO—che si creano con parsimonia perché ognuna costa memoria e tempo.
I processi BEAM sono più leggeri: sono gestiti dalla VM (non dal SO) e progettati per essere creati a migliaia (o di più) senza che l’app si blocchi.
Un thread del SO è come riservare un tavolo in un ristorante affollato: occupa spazio, richiede attenzione del personale e non puoi realisticamente riservarne uno per ogni passante. Un processo BEAM è più come dare un numero al cliente: economico da distribuire, facile da tracciare e puoi gestire una folla senza un tavolo per tutti.
Praticamente, questo significa che i processi BEAM:
Poiché i processi sono economici, le app Elixir possono modellare la concorrenza reale direttamente:
Questo design risulta naturale: invece di costruire stato condiviso complesso con lock, dai a ogni “cosa che succede” il suo worker isolato.
Ogni processo BEAM è isolato: se un processo crasha per dati errati o un caso limite, non porta giù gli altri processi. Una singola connessione malfunzionante può fallire senza mandare offline tutti gli altri utenti.
Quell’isolamento è una ragione chiave per cui Elixir regge bene sotto alta concorrenza: puoi aumentare il numero di attività simultanee mantenendo i guasti localizzati e recuperabili.
Le app Elixir non si affidano a molti thread che toccano la stessa struttura dati condivisa. Invece, il lavoro è diviso in molti piccoli processi che comunicano inviando messaggi. Ogni processo possiede il proprio stato, così altri processi non possono mutarlo direttamente. Questa scelta elimina una grande classe di problemi legati alla memoria condivisa.
Nella concorrenza a memoria condivisa tipicamente proteggi lo stato con lock, mutex o altri strumenti di coordinamento. Questo spesso porta a bug sottili: race condition, deadlock e comportamenti che “falliscono solo sotto carico”.
Con il message passing, un processo aggiorna il proprio stato solo quando riceve un messaggio, e gestisce i messaggi uno alla volta. Poiché non c’è accesso simultaneo alla stessa memoria mutabile, passi molto meno tempo a ragionare sull’ordine dei lock, la contesa o interleaving imprevedibili.
Un pattern comune è:
Questo si mappa naturalmente alle feature real-time: gli eventi arrivano, i processi reagiscono e il sistema resta reattivo perché il lavoro è distribuito.
Il message passing non previene automaticamente l’overload—you still need backpressure. Elixir ti dà opzioni pratiche: code limitate (per limitare la crescita della mailbox), controllo esplicito del flusso (accetta solo N task in-flight) o strumenti pipeline che regolano il throughput. L’importante è che puoi aggiungere questi controlli ai confini dei processi, senza introdurre complessità di stato condiviso.
Quando si dice “Elixir è tollerante ai guasti”, in genere si parla di OTP. OTP non è una libreria magica singola—è un insieme di pattern e building block collaudati (behaviours, principi di design e strumenti) che ti aiutano a strutturare sistemi a lunga esecuzione che si riprendono con grazia.
OTP incoraggia a dividere il lavoro in piccoli processi isolati con responsabilità chiare. Invece di un unico servizio enorme che non deve mai fallire, costruisci un sistema di tanti piccoli worker che possono fallire senza mandare giù tutto.
Tipi comuni di worker che vedrai:
I supervisor sono processi il cui lavoro è avviare, monitorare e riavviare altri processi (“worker”). Se un worker crasha—magari per input sbagliato, timeout o dipendenza transitoria—il supervisor può riavviarlo automaticamente secondo una strategia scelta (riavviare un worker, un gruppo, applicare backoff dopo fallimenti ripetuti, ecc.).
Questo crea un albero di supervisione, dove i fallimenti sono contenuti e il recupero è prevedibile.
“Let it crash” non significa ignorare gli errori. Significa che eviti codice difensivo complesso dentro ogni worker e invece:
Il risultato è un sistema che continua a servire gli utenti anche quando pezzi individuali si comportano male—esattamente ciò che vuoi in app real-time e ad alta concorrenza.
“Real-time” nella maggior parte dei contesti web e di prodotto di solito significa soft real-time: gli utenti si aspettano che il sistema risponda abbastanza velocemente da sembrare immediato—i messaggi di chat appaiono subito, le dashboard si aggiornano in modo fluido, le notifiche arrivano entro uno o due secondi. Risposte lente occasionali possono succedere, ma se i ritardi diventano comuni sotto carico, gli utenti se ne accorgono e perdono fiducia.
Elixir gira sulla BEAM VM, costruita attorno a molti piccoli processi isolati. La chiave è lo scheduler preemptive della BEAM: il lavoro è suddiviso in piccoli time slice, così nessun pezzo di codice può monopolizzare la CPU a lungo. Quando migliaia (o milioni) di attività concorrenti sono in corso—richieste web, push WebSocket, job in background—lo scheduler continua a ruotarle e a dare a ciascuna il proprio turno.
Questa è una ragione importante per cui i sistemi Elixir spesso mantengono una sensazione “snappy” anche quando il traffico aumenta.
Molti stack tradizionali si basano fortemente su thread OS e memoria condivisa. Sotto alta concorrenza si può incorrere in contesa di thread: lock, overhead di context switching ed effetti di coda dove le richieste cominciano ad accumularsi. Il risultato è spesso un aumento della latenza di coda—quelle pause casuali di più secondi che infastidiscono gli utenti anche se la media sembra accettabile.
Poiché i processi BEAM non condividono memoria e comunicano via messaggi, Elixir può evitare molti di questi colli di bottiglia. Serve comunque una buona architettura e capacity planning, ma il runtime aiuta a mantenere la latenza più prevedibile con l’aumentare del carico.
Il soft real-time è un ottimo campo per Elixir. Il hard real-time—dove non rispettare una scadenza è inaccettabile (dispositivi medici, controllo di volo, alcuni controller industriali)—richiede tipicamente sistemi operativi specializzati, linguaggi e approcci di verifica diversi. Elixir può far parte di quegli ecosistemi, ma raramente è lo strumento principale per scadenze rigorose garantite.
Phoenix è spesso lo “strato real-time” che si sceglie quando si lavora con Elixir. È progettato per mantenere gli aggiornamenti live semplici e prevedibili, anche con migliaia di client connessi.
Phoenix Channels ti danno un modo strutturato per usare WebSocket (o fallback long-polling) per comunicazioni live. I client si uniscono a un topic (ad esempio room:123), e il server può spingere eventi a tutti in quel topic o rispondere a singoli messaggi.
A differenza di server WebSocket fatti a mano, i Channels incoraggiano un flusso pulito basato sui messaggi: join, gestisci eventi, broadcast. Questo evita che funzionalità come chat, notifiche live e editing collaborativo diventino un groviglio di callback.
Phoenix PubSub è il “bus” interno che permette a parti dell’app di pubblicare eventi e ad altre di sottoscriversi—localmente o attraverso nodi quando si scala.
Gli aggiornamenti real-time di solito non sono innescati dal processo socket stesso. Un pagamento viene liquidato, lo stato di un ordine cambia, viene aggiunto un commento—PubSub ti permette di broadcastare quel cambiamento a tutti i sottoscrittori interessati (channels, processi LiveView, job in background) senza accoppiare strettamente i componenti.
Presence è il pattern integrato di Phoenix per tracciare chi è connesso e cosa sta facendo. È spesso usato per liste di utenti online, indicatori di digitazione e editor attivi su un documento.
In una chat di squadra semplice, ogni stanza può essere un topic come room:42. Quando un utente invia un messaggio, il server lo persiste e poi lo broadcasta via PubSub così ogni client connesso lo vede istantaneamente. Presence mostra chi è nella stanza e se qualcuno sta digitando, mentre un topic separato come notifications:user:17 può inviare avvisi in real time quando vieni menzionato.
Phoenix LiveView ti permette di costruire interfacce interattive e real-time mantenendo la maggior parte della logica sul server. Invece di spedire una grande single-page app, LiveView rende HTML sul server e invia piccoli aggiornamenti UI su una connessione persistente (di solito WebSocket). Il browser applica subito queste modifiche, così le pagine sembrano “live” senza dover gestire molto stato client.
Poiché la sorgente di verità rimane sul server, eviti molti dei classici problemi delle app client complesse:
LiveView tende anche a rendere semplici le feature real-time—come aggiornare una tabella quando i dati cambiano, mostrare progresso live o riflettere la presenza—perché gli aggiornamenti sono parte normale del flusso di rendering server.
LiveView brilla per pannelli admin, dashboard, strumenti interni, app CRUD e workflow ricchi di moduli dove correttezza e coerenza contano. È anche una buona scelta quando vuoi un’esperienza interattiva moderna ma con una minore quantità di JavaScript.
Se il tuo prodotto richiede comportamento offline-first, lavoro esteso in assenza di connessione o rendering client altamente personalizzato (canvas/WebGL, animazioni pesanti client-side, interazioni native complesse), un client più ricco (o nativo) può essere preferibile—eventualmente affiancato da Phoenix come API e backend real-time.
Scalare un’app Elixir real-time di solito inizia con una domanda: possiamo eseguire la stessa applicazione su più nodi e farli comportare come un unico sistema? Con il clustering BEAM la risposta è spesso “sì”—puoi avviare diversi nodi identici, connetterli in un cluster e distribuire il traffico tramite un load balancer.
Un cluster è un insieme di nodi Elixir/Erlang che possono parlarsi. Una volta connessi, possono instradare messaggi, coordinare lavoro e condividere certi servizi. In produzione il clustering tipicamente si basa su discovery dei servizi (DNS di Kubernetes, Consul, ecc.) così i nodi si trovano automaticamente.
Per le feature real-time, il PubSub distribuito è fondamentale. In Phoenix, se un utente connesso al Nodo A necessita di un aggiornamento innescato sul Nodo B, PubSub fa da ponte: i broadcast si replicano nel cluster così ogni nodo può inviare aggiornamenti ai propri client connessi.
Questo abilita un vero scaling orizzontale: aggiungere nodi aumenta le connessioni concorrenti totali e il throughput senza rompere la consegna real-time.
Elixir semplifica il mantenimento dello stato dentro i processi—ma quando fai scale-out devi essere deliberato:
La maggior parte dei team deploya con releases (spesso in container). Aggiungi health checks (liveness/readiness), assicurati che i nodi possano scoprire e connettere e pianifica deploy rolling dove i nodi si uniscono/lasciando il cluster senza far cadere l’intero sistema.
Elixir è una scelta solida quando il tuo prodotto ha molte “piccole conversazioni” simultanee—molti client connessi, aggiornamenti frequenti e bisogno di continuare a rispondere anche quando parti del sistema si comportano male.
Chat e messaging: connessioni long-lived da migliaia a milioni sono comuni. I processi leggeri di Elixir si mappano naturalmente a “un processo per utente/stanza”, mantenendo il fan-out (inviare un messaggio a molti destinatari) reattivo.
Collaborazione (documenti, lavagne, presence): cursori in tempo reale, indicatori di digitazione e sincronizzazione dello stato generano flussi costanti di aggiornamenti. Phoenix PubSub e l’isolamento dei processi aiutano a broadcastare aggiornamenti senza trasformare il codice in un groviglio di lock.
Ingestione IoT e telemetry: i dispositivi inviano spesso piccoli eventi continuamente e il traffico può avere picchi. Elixir gestisce bene alte quantità di connessioni e pipeline con backpressure, mentre la supervisione OTP rende il recupero prevedibile quando una dipendenza a valle fallisce.
Back-end di giochi: matchmaking, lobby e stato per partita coinvolgono molte sessioni concorrenti. Elixir supporta macchine a stati concorrenti veloci (spesso “un processo per match”) e può mantenere la latenza tail sotto controllo durante i picchi.
Allarmi finanziari e notifiche: l’affidabilità conta tanto quanto la velocità. Il design tollerante ai guasti di Elixir e gli alberi di supervisione supportano sistemi che devono rimanere su e continuare a processare anche quando servizi esterni vanno in timeout.
Chiediti:
Definisci obiettivi presto: throughput (eventi/sec), latenza (p95/p99) e un error budget (tasso di errore accettabile). Elixir tende a brillare quando questi obiettivi sono stringenti e devi rispettarli sotto carico—non solo in un ambiente di staging tranquillo.
Elixir è eccellente nel gestire tanta concorrenza in lavori per lo più I/O-bound—WebSocket, chat, notifiche, orchestrazione, elaborazione eventi. Ma non è una scelta universale. Conoscere i compromessi ti aiuta a non adattare Elixir a problemi per cui non è ottimizzato.
La BEAM privilegia reattività e latenza prevedibile, ideale per sistemi real-time. Per throughput CPU puro—encodifica video, pesanti calcoli numerici, training ML su larga scala—altre tecnologie possono essere più adatte.
Quando hai lavoro CPU-heavy in un sistema Elixir, approcci comuni sono:
Elixir è accessibile, ma i concetti OTP—processi, supervisor, GenServers, backpressure—richiedono tempo per essere interiorizzati. Team provenienti da stack request/response potrebbero aver bisogno di un periodo di adattamento per progettare sistemi “alla BEAM”.
Il recruiting può essere più lento in alcune regioni rispetto a stack mainstream. Molti team pianificano formazione interna o affiancamento con mentori esperti.
Gli strumenti core sono solidi, ma alcuni domini (certi integrazioni enterprise, SDK di nicchia) possono avere meno librerie mature rispetto a Java/.NET/Node. Potrebbe servirti scrivere più codice glue o mantenere wrapper.
Gestire un singolo nodo è semplice; il clustering aggiunge complessità: discovery, partitioni di rete, stato distribuito e strategie di deploy. L’osservabilità è buona ma può richiedere configurazione deliberata per tracing, metriche e correlazione dei log. Se la tua organizzazione desidera operazioni chiavi in mano con minima personalizzazione, uno stack più convenzionale potrebbe risultare più semplice.
Se la tua app non è real-time, non è ad alta concorrenza e consiste per lo più di CRUD con traffico modesto, scegliere un framework mainstream che il team già conosce può essere la via più veloce.
Adottare Elixir non deve essere una riscrittura totale. La strada più sicura è partire in piccolo, dimostrare il valore con una feature real-time e crescere da lì.
Un passo pratico è una piccola applicazione Phoenix che dimostri il comportamento real-time:
Mantieni lo scope stretto: una pagina, una fonte di dati, una metrica chiara di successo (es. “gli aggiornamenti appaiono entro 200ms per 1.000 utenti connessi”). Se ti serve una panoramica rapida di setup e concetti, inizia da /docs.
Se stai ancora validando l’esperienza prodotto prima di impegnarti su tutto lo stack BEAM, può aiutare prototipare la UI e i flussi. Ad esempio, molti team usano Koder.ai (una piattaforma vibe-coding) per schizzare e pubblicare rapidamente un’app web—React sul fronte, Go + PostgreSQL sul back end—poi integrano o sostituiscono con un componente Elixir/Phoenix real-time quando i requisiti sono chiari.
Anche in un prototipo piccolo, struttura l’app in modo che il lavoro avvenga in processi isolati (per utente, per stanza, per stream). Questo rende più facile capire cosa gira dove e cosa succede quando qualcosa fallisce.
Aggiungi supervisioni presto, non dopo. Trattale come tubature di base: avvia i worker chiave sotto un supervisor, definisci comportamenti di restart e preferisci worker piccoli invece di un “mega process”. Qui Elixir è diverso: si assume che i guasti accadranno e li si rende recuperabili.
Se hai già un sistema in un altro linguaggio, un pattern comune è:
Usa feature flag, esegui il componente Elixir in parallelo e monitora latenza e errori. Se stai valutando piani o supporto per l’uso in produzione, controlla /pricing.
Se pubblichi benchmark, appunti architetturali o tutorial dalla tua valutazione, Koder.ai ha anche un programma earn-credits per creare contenuti o referire altri utenti—utile se sperimenti diversi stack e vuoi compensare i costi degli strumenti mentre impari.
“Real-time” nella maggior parte dei contesti di prodotto significa soft real-time: gli aggiornamenti arrivano abbastanza rapidamente da far percepire l’interfaccia come “live” (spesso entro qualche centinaio di millisecondi fino a uno o due secondi), senza necessità di ricaricare la pagina manualmente.
È diverso dal hard real-time, dove non rispettare una scadenza è inaccettabile e di solito richiede sistemi specializzati.
L’alta concorrenza riguarda quante attività indipendenti sono in corso contemporaneamente, non solo i picchi di richieste al secondo.
Esempi includono:
I design che usano un thread per connessione possono avere problemi perché i thread sono relativamente costosi e l’overhead cresce con la concorrenza.
Problemi comuni includono:
I processi BEAM sono gestiti dalla VM e leggeri, pensati per essere creati in grandi numeri.
Nella pratica, questo rende fattibili pattern come “un processo per connessione/utente/task”, semplificando la modellazione dei sistemi real-time senza un pesante locking dello stato condiviso.
Con il message passing, ogni processo possiede il proprio stato e gli altri processi comunicano inviando messaggi.
Questo aiuta a ridurre problemi classici della memoria condivisa, come:
Puoi implementare backpressure ai confini dei processi, così il sistema degrada gradualmente invece di crollare.
Tecniche comuni:
OTP fornisce convenzioni e mattoni per sistemi a lunga esecuzione che si riprendono dai guasti.
Elementi chiave:
“Let it crash” non significa ignorare gli errori. Significa evitare codice difensivo eccessivo in ogni worker e invece affidarsi alla supervisione per ristabilire uno stato pulito.
Praticamente:
Le feature real-time di Phoenix si mappano normalmente su tre strumenti:
LiveView mantiene la maggior parte dello stato e della logica UI sul server e invia piccole differenze su una connessione persistente.
È indicato per:
Di solito non è ideale per app offline-first o per rendering client complesso (canvas/WebGL).