Scopri perché Node.js, Deno e Bun si confrontano su prestazioni, sicurezza ed esperienza sviluppatore e come valutare i compromessi per il tuo prossimo progetto.
JavaScript è il linguaggio. Un runtime JavaScript è l’ambiente che rende il linguaggio utile fuori dal browser: incorpora un motore JavaScript (come V8) e gli fornisce le funzionalità di sistema che le app reali richiedono—accesso ai file, networking, timer, gestione dei processi e API per crittografia, stream e altro.
Se il motore è il “cervello” che capisce JavaScript, il runtime è l’intero “corpo” che può parlare con il sistema operativo e Internet.
I runtime moderni non servono solo per i server web. Alimentano:
Lo stesso linguaggio può girare in tutti questi contesti, ma ogni ambiente ha vincoli diversi—tempo di avvio, limiti di memoria, confini di sicurezza e API disponibili.
I runtime evolvono perché gli sviluppatori vogliono compromessi diversi. Alcuni privilegiano la massima compatibilità con l’ecosistema Node.js esistente. Altri puntano a default di sicurezza più rigidi, migliore ergonomia TypeScript o avvii a freddo più rapidi per gli strumenti.
Anche se due runtime condividono lo stesso motore, possono differire molto in:
La competizione non riguarda solo la velocità. I runtime competono per adozione (community e mindshare), compatibilità (quanto codice esistente “funziona così com’è”) e fiducia (postura di sicurezza, stabilità, manutenzione a lungo termine). Questi fattori determinano se un runtime diventa una scelta di default o rimane uno strumento di nicchia da usare solo in progetti specifici.
Quando si parla di “runtime JavaScript”, di solito si intende “l’ambiente che esegue JS fuori (o dentro) un browser, più le API che usi per costruire le cose”. Il runtime che scegli influenza come leggi file, avvii server, installi pacchetti, gestisci permessi e fai debugging in produzione.
Node.js è il default di lunga data per JavaScript lato server. Ha l’ecosistema più ampio, tooling maturo e una forte spinta dalla community.
Deno è stato progettato con default moderni: supporto TypeScript di prima classe, postura di sicurezza più rigorosa per default e un approccio di libreria standard “batteries included”.
Bun punta molto sulla velocità e sulla comodità per lo sviluppatore, unendo un runtime veloce con una toolchain integrata (installazione pacchetti, test) pensata per ridurre la configurazione.
I runtime del browser (Chrome, Firefox, Safari) restano i runtime JS più diffusi in assoluto. Sono ottimizzati per l’interfaccia utente e forniscono Web API come DOM, fetch e storage—ma non offrono accesso diretto al file system come i runtime server.
La maggior parte dei runtime abbina un motore JavaScript (spesso V8) con un event loop e un insieme di API per networking, timer, stream e altro. Il motore esegue il codice; l’event loop coordina il lavoro asincrono; le API sono ciò che usi quotidianamente.
Le differenze emergono in funzionalità integrate (ad esempio gestione nativa di TypeScript), tooling di default (formatter, linter, test runner), compatibilità con le API di Node e modelli di sicurezza (per esempio accesso file/network libero o basato su permessi). Per questo la scelta del runtime non è astratta: influisce su quanto velocemente avvii un progetto, su quanto è sicuro eseguire script e su quanto è doloroso (o fluido) il deployment e il debugging.
“Veloce” non è un singolo valore. Un runtime può apparire eccellente in un grafico e ordinario in un altro, perché ottimizza definizioni diverse di velocità.
La latenza è quanto rapidamente una singola richiesta termina; il throughput è quante richieste puoi completare al secondo. Un runtime ottimizzato per avvio rapido e risposte veloci può sacrificare throughput massimo sotto alta concorrenza, e viceversa.
Per esempio, un’API che serve profili utente si preoccupa della latenza di coda (p95/p99). Un job batch che elabora migliaia di eventi al secondo guarda più al throughput e all’efficienza in stato stazionario.
Il cold start è il tempo che va da “nulla in esecuzione” a “pronto per lavorare”. Conta molto per le funzioni serverless che scalano a zero e per gli strumenti CLI che gli utenti eseguono spesso.
I cold start dipendono da caricamento dei moduli, transpiling TypeScript (se presente), inizializzazione delle API integrate e da quanto lavoro fa il runtime prima che il tuo codice venga eseguito. Un runtime può essere molto veloce una volta caldo, ma dare la sensazione di lentezza se impiega tempo extra per avviarsi.
Gran parte del JavaScript server-side è legato all’I/O: richieste HTTP, chiamate al database, lettura file, streaming dati. Qui, le prestazioni dipendono spesso dall’efficienza dell’event loop, dalla qualità dei binding I/O asincroni, dalle implementazioni di stream e da quanto bene viene gestita la backpressure.
Piccole differenze—come la velocità con cui il runtime analizza gli header, pianifica timer o svuota i buffer di scrittura—possono trasformarsi in guadagni tangibili in web server e proxy.
Attività pesanti in CPU (parsing, compressione, elaborazione immagini, crypto, analisi) mettono sotto stress il motore JavaScript e il JIT. I motori possono ottimizzare i percorsi caldi, ma JavaScript ha ancora limiti per carichi numerici prolungati.
Se domina il lavoro CPU-bound, il “runtime più veloce” potrebbe essere quello che rende più semplice spostare i loop caldi in codice nativo o usare worker thread senza complessità.
I benchmark possono essere utili, ma sono facili da fraintendere—soprattutto quando vengono trattati come classifiche universali. Un runtime che “vince” un grafico potrebbe comunque essere più lento per la tua API, la tua pipeline di build o il tuo job di elaborazione dati.
I microbenchmark testano di norma una singola operazione piccola (parsing JSON, regex, hashing) in un loop ristretto. Serve per misurare un ingrediente, non il pasto completo.
Le app reali spendono tempo in cose che i microbenchmark ignorano: attese di rete, chiamate al database, I/O su file, overhead di framework, logging e pressione di memoria. Se il tuo carico è perlopiù I/O-bound, un ciclo CPU del 20% più veloce potrebbe non muovere affatto la latenza end-to-end.
Piccole differenze nell’ambiente possono capovolgere i risultati:
Quando vedi uno screenshot di benchmark, chiedi quali versioni e flag sono stati usati—e se corrispondono al tuo setup di produzione.
I motori JavaScript usano JIT: il codice può girare più lento all’inizio e poi accelerare quando l’engine “impara” i percorsi caldi. Se un benchmark misura solo i primi secondi, può premiare le cose sbagliate.
La cache conta: cache su disco, cache DNS, keep-alive HTTP e cache applicative possono rendere le esecuzioni successive molto più veloci. È reale, ma va controllato.
Punta a benchmark che rispondano alle tue domande, non a quelle di altri:
Se ti serve un template pratico, cattura l’harness di test in un repo e documentalo nei tuoi manuali interni (o in una pagina /blog) così i risultati possono essere riprodotti in seguito.
Quando si confrontano Node.js, Deno e Bun, spesso si parla di feature e benchmark. Sotto, la “sensazione” di un runtime è modellata da quattro parti principali: il motore JavaScript, le API integrate, il modello di esecuzione (event loop + scheduler) e come il codice nativo è collegato.
Il motore è la parte che analizza ed esegue JavaScript. V8 (usato da Node.js e Deno) e JavaScriptCore (usato da Bun) fanno ottimizzazioni avanzate come JIT e garbage collection.
Nella pratica, la scelta del motore può influenzare:
I runtime moderni competono su quanto completa sembri la loro libreria standard. Avere built-in come fetch, Web Streams, utility URL, API file e crypto può ridurre la proliferazione di dipendenze e rendere il codice più portabile tra server e browser.
Il problema: lo stesso nome di API non sempre significa comportamento identico. Differenze in streaming, timeout o file watching possono influenzare le app reali più della pura velocità.
JavaScript è single-threaded nella parte alta, ma i runtime coordinano lavoro in background (networking, I/O su file, timer) tramite un event loop e scheduler interni. Alcuni runtime si affidano molto a binding nativi (codice compilato) per I/O e task critici per le prestazioni, mentre altri enfatizzano interfacce web-standard.
WebAssembly (Wasm) è utile quando servono calcoli veloci e prevedibili (parsing, elaborazione immagini, compressione) o per riutilizzare codice in Rust/C/C++. Non velocizzerà magicamente un tipico server I/O-bound, ma può essere uno strumento valido per moduli CPU-bound.
“Secure by default” in un runtime JavaScript generalmente significa che il runtime considera il codice non affidabile finché non gli concedi esplicitamente l’accesso. Questo ribalta il modello server tradizionale (dove gli script spesso possono leggere file, chiamare la rete e ispezionare variabili d’ambiente di default) verso un approccio più cauto.
Molti incidenti reali iniziano però prima che il tuo codice venga eseguito—dentro le dipendenze e il processo di installazione—quindi la sicurezza a livello di runtime è uno strato, non tutta la strategia.
Alcuni runtime possono limitare capacità sensibili dietro permessi. Nella pratica, questo prende la forma di un’allowlist:
Questo può ridurre fughe accidentali di dati (come l’invio di segreti a endpoint non previsti) e limitare il raggio d’azione quando esegui script di terze parti—soprattutto in CLI, tool di build e automazione.
I permessi non sono una protezione magica. Se concedi accesso di rete a “api.mycompany.com”, una dipendenza compromessa può comunque esfiltrare dati verso lo stesso host. E se permetti la lettura di una directory, stai fidandoti di tutto ciò che c’è dentro. Il modello aiuta a esprimere intenzioni, ma serve comunque vetting delle dipendenze, lockfile e revisioni attente di ciò che si concede.
La sicurezza vive anche nei piccoli default:
Il compromesso è attrito: default più severi possono rompere script legacy o aggiungere flag da mantenere. La scelta migliore dipende dal valore che dai alla comodità per servizi fidati rispetto ai guardrail per codice a fiducia mista.
Gli attacchi alla supply-chain spesso sfruttano come i pacchetti vengono scoperti e installati:
expresss).Questi rischi riguardano qualsiasi runtime che scarica da un registro pubblico—quindi l’igiene conta quanto le feature del runtime.
I lockfile fissano versioni esatte (incluse le dipendenze transitive), rendendo le installazioni riproducibili e riducendo aggiornamenti a sorpresa. I controlli di integrità (hash registrati nel lockfile o metadata) aiutano a rilevare manomissioni durante il download.
La provenienza è il passo successivo: poter rispondere “chi ha costruito questo artefatto, da quale sorgente, usando quale workflow?”. Anche se non adotti ancora tooling di provenienza completo, puoi avvicinarti preferendo pacchetti ben mantenuti, evitando dipendenze Git non fissate per build di produzione e richiedendo tag/release invece di commit casuali.
Tratta le dipendenze come manutenzione routinaria:
Regole leggere vanno lontano:
Una buona igiene è meno questione di perfezione e più di abitudini coerenti e noiose.
Prestazioni e sicurezza fanno notizia, ma spesso sono compatibilità ed ecosistema a decidere cosa viene effettivamente messo in produzione. Un runtime che esegue il tuo codice esistente, supporta le tue dipendenze e si comporta in modo coerente tra gli ambienti riduce il rischio più di qualsiasi singola feature.
La compatibilità non è solo comodità. Pochi riscritture significano meno possibilità di introdurre bug sottili e meno patch una tantum che poi dimentichi di aggiornare. Gli ecosistemi maturi tendono anche ad avere modalità di failure note: le librerie comuni sono più spesso auditate, i problemi documentati e le mitigazioni più facili da trovare.
D’altro canto, la “compatibilità a tutti i costi” può mantenere in vita pattern legacy (come accessi troppo ampi a file/rete), quindi i team devono comunque definire confini chiari e mantenere buona igiene delle dipendenze.
I runtime che mirano a essere drop-in compatibili con Node.js possono eseguire la maggior parte del codice server-side immediatamente, il che è un enorme vantaggio pratico. I layer di compatibilità possono colmare le differenze, ma possono anche nascondere comportamenti specifici del runtime—soprattutto attorno a filesystem, networking e risoluzione moduli—rendendo il debugging più difficile quando qualcosa si comporta diversamente in produzione.
Le API web-standard (come fetch, URL e Web Streams) spingono il codice verso la portabilità tra runtime e persino ambienti edge. Il compromesso: alcuni pacchetti Node-specifici assumono internals di Node e non funzioneranno senza shim.
La forza più grande di NPM è semplice: ha quasi tutto. Questa ampiezza accelera la consegna, ma aumenta l’esposizione al rischio della supply-chain e al gonfiore di dipendenze. Anche se un pacchetto è “popolare”, le sue dipendenze transitive possono sorprenderti.
Se la tua priorità è deployment prevedibili, assunzioni più semplici e meno sorprese d’integrazione, “funziona ovunque” spesso è la caratteristica vincente. Le nuove capacità del runtime sono entusiasmanti—ma la portabilità e un ecosistema provato possono farti risparmiare settimane nel ciclo di vita di un progetto.
L’esperienza sviluppatore è dove i runtime vincono o perdono silenziosamente. Due runtime possono eseguire lo stesso codice e però risultare totalmente diversi quando configuri un progetto, inseguendo un bug o cercando di consegnare un servizio piccolo rapidamente.
TypeScript è un buon indicatore di DX. Alcuni runtime lo trattano come input di prima classe (puoi eseguire file .ts con poca cerimonia), mentre altri si aspettano una toolchain tradizionale (tsc, bundler, o un loader) che configuri da te.
Nessun approccio è universalmente “migliore”:
La domanda chiave è se la storia TypeScript del tuo runtime coincide con il modo in cui il tuo team effettivamente distribuisce codice: esecuzione diretta in dev, build compilati in CI, o entrambi.
I runtime moderni sempre più spesso includono tooling opinabili: bundler, transpiler, linter e test runner pronti out of the box. Questo può eliminare il costo di scegliere lo stack per progetti piccoli.
Ma i default sono positivi per la DX solo quando sono prevedibili:
Se inizi spesso nuovi servizi, un runtime con buone integrazioni built-in e documentazione può far risparmiare ore per progetto.
Il debugging è dove la cura del runtime si vede chiaramente. Stack trace di qualità, gestione corretta delle sourcemap e un inspector che “funziona” determinano quanto velocemente comprendi i problemi.
Cerca:
I generatori di progetti possono essere sottovalutati: un template pulito per un’API, una CLI o un worker spesso dà il tono al codebase. Preferisci scaffold che creino una struttura minima ma pronta per la produzione (logging, gestione env, test), senza bloccarti in un framework pesante.
Se cerchi ispirazione, vedi le guide correlate in /blog.
Nella pratica, i team a volte usano Koder.ai per prototipare un piccolo servizio o CLI in diversi “stili runtime” (Node-first vs API web-standard), poi esportano il codice generato per un vero passaggio di benchmark. Non sostituisce i test di produzione, ma può accorciare il tempo da idea → confronto eseguibile quando valuti i compromessi.
La gestione dei pacchetti è dove la “developer experience” diventa tangibile: velocità di installazione, comportamento del lockfile, supporto workspace e quanto affidabile sia CI nel riprodurre una build. I runtime sempre più spesso trattano questo come una feature di prima classe.
Node.js storicamente si è appoggiato a tooling esterno (npm, Yarn, pnpm), il che è forza (scelta) e fonte di incoerenza tra team. I runtime più nuovi portano opinioni: Deno integra la gestione dipendenze via deno.json (e supporta pacchetti npm), mentre Bun include un installer veloce e un lockfile.
Questi tool nativi spesso ottimizzano per meno round-trip di rete, caching aggressivo e integrazione stretta con il loader dei moduli del runtime—utile per cold start in CI e per far onboard di nuovi colleghi.
La maggior parte dei team arriva a bisogno di workspace: pacchetti interni condivisi, versioni consistenti delle dipendenze e regole di hoisting prevedibili. npm, Yarn e pnpm supportano workspace ma differiscono in uso disco, layout di node_modules e deduplicazione. Questo incide su tempo di install, risoluzione editor e bug “funziona sulla mia macchina”.
Il caching è altrettanto importante. Una buona baseline è fare cache dello store del package manager (o della cache di download) più passi di install basati su lockfile, poi mantenere gli script deterministici. Se vuoi un punto di partenza semplice, documentalo insieme ai tuoi step di build in /docs.
La pubblicazione interna di pacchetti (o il consumo di registri privati) ti spinge a standardizzare auth, URL dei registry e regole di versioning. Assicurati che il tuo runtime/tooling supporti le stesse convenzioni .npmrc, controlli di integrità e aspettative di provenienza.
Cambiare package manager o adottare un installer incluso nel runtime tipicamente cambia lockfile e comandi di install. Pianifica churn nelle PR, aggiorna le immagini CI e allinea un unico lockfile “fonte di verità”—altrimenti debuggherai drift delle dipendenze invece di consegnare feature.
Scegliere un runtime JavaScript è meno questione di “chi vince la classifica” e più di forma del tuo lavoro: come distribuisci, con cosa devi integrarti e quanto rischio può sostenere il tuo team. Una buona scelta è quella che riduce l’attrito per i tuoi vincoli.
Qui contano tanto il cold-start quanto il comportamento in concorrenza quanto il throughput. Cerca:
Node.js è ampiamente supportato dai provider; le API web-standard e il modello permessi di Deno possono essere attraenti quando disponibili; la velocità di Bun può aiutare, ma verifica supporto della piattaforma e compatibilità edge prima di impegnarti.
Per utility da linea di comando, la distribuzione può dominare la decisione. Prioritizza:
Il tooling integrato di Deno e la distribuzione facilitata sono forti per le CLI. Node.js è solido quando ti serve la vastità di npm. Bun può andare bene per script veloci, ma valida il packaging e il supporto Windows per il tuo pubblico.
Nei container, stabilità, comportamento della memoria e osservabilità spesso pesano più dei benchmark di copertina. Valuta l’uso di memoria in stato stazionario, il comportamento del GC sotto carico e la maturità degli strumenti di debug/profiling. Node.js tende a essere il “default sicuro” per servizi di lunga durata grazie alla maturità dell’ecosistema e alla familiarità operativa.
Scegli il runtime che si allinea con le competenze del team, le librerie e l’operatività (CI, monitoraggio, incident response). Se un runtime costringe a riscritture, nuovi workflow di debugging o pratiche di dipendenza poco chiare, qualsiasi guadagno in prestazioni può essere annullato dal rischio di delivery.
Se l’obiettivo è consegnare velocemente funzionalità di prodotto (non solo discutere sui runtime), considera dove JavaScript è effettivamente critico nello stack. Per esempio, Koder.ai si concentra sulla costruzione di applicazioni complete via chat—frontend web in React, backend in Go con PostgreSQL e app mobile in Flutter—quindi i team spesso riservano le decisioni sul runtime JS ai punti in cui Node/Deno/Bun contano davvero (tooling, script edge o servizi JS esistenti), continuando a muoversi velocemente con una baseline pronta per la produzione.
Scegliere un runtime è più questione di ridurre il rischio migliorando i risultati per il team e il prodotto.
Inizia in piccolo e misurabile:
Se vuoi stringere il loop di feedback, puoi prototipare il servizio pilota e l’harness di benchmark rapidamente in Koder.ai, usare la Planning Mode per definire esperimento (metriche, endpoint, payload) e poi esportare il codice sorgente in modo che le misurazioni finali girino nell’ambiente che controlli.
Usa fonti primarie e segnali continui:
Se vuoi una guida più approfondita su come misurare i runtime in modo equo, vedi /blog/benchmarking-javascript-runtimes.
Un motore JavaScript (come V8 o JavaScriptCore) analizza ed esegue JavaScript. Un runtime include il motore più le API e l’integrazione di sistema di cui fai uso—accesso ai file, networking, timer, gestione dei processi, crypto, stream e il loop degli eventi.
In altre parole: il motore esegue il codice; il runtime rende quel codice capace di fare lavoro utile su una macchina o piattaforma.
Il tuo runtime determina fondamenta pratiche di tutti i giorni:
fetch, API file, stream, crypto)Anche piccole differenze possono cambiare il rischio di deploy e il tempo che serve per risolvere un problema.
Esistono più runtime perché i team cercano compromessi diversi:
Non tutti questi aspetti si possono ottimizzare contemporaneamente.
Non sempre. “Veloce” dipende da cosa misuri:
Il cold start è il tempo che passa da “non c’è nulla in esecuzione” a “pronto a lavorare”. Conta molto quando i processi partono frequentemente:
È influenzato dal caricamento dei moduli, dal costo di inizializzazione e da eventuale transpiling TypeScript o setup runtime eseguito prima del codice utente.
I tranelli comuni dei benchmark includono:
Test migliori separano cold vs warm, includono framework e payload realistici e sono riproducibili con versioni fissate e comandi documentati.
Nei modelli “secure by default”, le capacità sensibili sono bloccate dietro permessi espliciti (allowlist), di solito per:
Questo aiuta a ridurre fughe accidentali di dati e limita il raggio d’azione in caso di script terzi compromessi—ma non sostituisce una valida verifica delle dipendenze.
Molti incidenti partono dalla supply chain delle dipendenze, non dal runtime:
Usa lockfile, controlli di integrità, audit automatici in CI e finestre regolari per gli aggiornamenti per rendere gli install riproducibili e ridurre sorprese.
Se dipendi molto dall’ecosistema npm, la compatibilità con Node.js spesso è decisiva:
Le API web-standard migliorano la portabilità, ma alcune librerie Node-centriche richiederanno shim o alternative.
Un approccio pratico è un pilot piccolo e misurabile:
Pianifica anche rollback e assegna responsabilità per gli aggiornamenti del runtime e il monitoraggio dei breaking change.
Un runtime può primeggiare in una metrica e restare indietro in un’altra.