05 apr 2025·8 min
Waarom Elixir uitblinkt in real-time en sterk concurrerende apps
Leer waarom Elixir en de BEAM VM goed passen bij real-time apps: lichtgewicht processen, OTP-supervisie, fouttolerantie, Phoenix en belangrijke afwegingen.
Leer waarom Elixir en de BEAM VM goed passen bij real-time apps: lichtgewicht processen, OTP-supervisie, fouttolerantie, Phoenix en belangrijke afwegingen.
“Real-time” wordt vaak losjes gebruikt. In producttermen betekent het meestal dat gebruikers updates zien zodra ze plaatsvinden—zonder de pagina te verversen of te wachten op een achtergrondsync.
Real-time zie je terug in bekende plekken:
Wat telt is waargenomen directheid: updates komen snel genoeg binnen zodat de UI levensecht aanvoelt, en het systeem blijft responsief zelfs als er veel events stromen.
“Hoge gelijktijdigheid” betekent dat de app veel gelijktijdige activiteiten moet verwerken—niet alleen piektraffic. Voorbeelden:
Concurrentie gaat over hoeveel onafhankelijke taken er in uitvoering zijn, niet alleen requests per seconde.
Traditionele thread-per-connection of zware thread-pool modellen kunnen hun limieten bereiken: threads zijn relatief duur, context switching neemt toe onder load, en locken rond gedeelde staat kunnen leiden tot vertragingen die moeilijk te voorspellen zijn. Real-time features houden ook verbindingen open, dus resourcegebruik stapelt in plaats van na elke request te worden vrijgegeven.
Elixir op de BEAM is geen magie. Je hebt nog steeds goede architectuur, verstandige limieten en zorgvuldig datatoegang nodig. Maar de actor-model-stijl concurrency, lichtgewicht processen en OTP-conventies verminderen veelvoorkomende pijnpunten—waardoor het makkelijker wordt real-time systemen te bouwen die responsief blijven naarmate de gelijktijdigheid groeit.
Elixir is populair voor real-time en sterk concurrerende apps omdat het draait op de BEAM virtual machine (de Erlang VM). Dat is belangrijker dan het lijkt: je kiest niet alleen een taalsyntaxis—je kiest een runtime die is ontworpen om systemen responsief te houden terwijl er veel tegelijk gebeurt.
BEAM heeft een lange geschiedenis in telecom, waar software maanden (of jaren) moet draaien met minimale downtime. Die omgevingen hebben Erlang en de BEAM richting praktische doelen geduwd: voorspelbare responsiviteit, veilige concurrency en het vermogen om van fouten te herstellen zonder het hele systeem neer te halen.
Die “always-on” mentaliteit vertaalt zich direct naar moderne behoeften zoals chat, live dashboards, multiplayerfuncties, samenwerkingstools en streaming-updates—overal waar veel gelijktijdige gebruikers en events zijn.
In plaats van concurrency als iets aanvullends te zien, is BEAM gebouwd om grote aantallen onafhankelijke activiteiten gelijktijdig te beheren. Het plant werk op een manier die helpt voorkomen dat één drukke taak alles blokkeert. Daardoor kunnen systemen blijven dienen en real-time updates sturen, zelfs onder load.
Als mensen het hebben over “het Elixir-ecosysteem”, bedoelen ze meestal twee zaken die samenwerken:
Die combinatie—Elixir bovenop Erlang/OTP, draaiend op BEAM—is de basis waarop latere secties voortbouwen, van OTP-supervisie tot de real-time features van Phoenix.
Elixir draait op de BEAM VM, die een heel ander idee van “een proces” heeft dan je besturingssysteem. Als de meeste mensen proces of thread horen, denken ze aan zware units die door het OS worden beheerd—iets dat je spaarzaam creëert omdat elk exemplaar merkbaar geheugen en opstarttijd kost.
BEAM-processen zijn lichter: ze worden door de VM beheerd (niet door het OS) en zijn ontworpen om per duizendtallen (of meer) te worden aangemaakt zonder dat je app vastloopt.
Een OS-thread is alsof je een tafel reserveert in een druk restaurant: het kost ruimte, het heeft personeel nodig, en je kunt niet realistisch voor elke voorbijganger een tafel reserveren. Een BEAM-proces is meer als iemand een nummertje geven: goedkoop uit te delen, makkelijk te volgen, en je kunt een grote menigte managen zonder voor iedereen een tafel te hoeven hebben.
In de praktijk betekent dat BEAM-processen:
Omdat processen goedkoop zijn, kunnen Elixir-apps gelijktijdigheid direct modelleren:
Dit ontwerp voelt natuurlijk: in plaats van complexe gedeelde staat met locks te bouwen, geef je elk “ding dat gebeurt” zijn eigen geïsoleerde worker.
Elk BEAM-proces is geïsoleerd: als een proces crasht door foute data of een onverwachte edge case, neemt het niet andere processen mee. Een enkele foutieve verbinding kan falen zonder alle andere gebruikers offline te halen.
Die isolatie is een belangrijke reden dat Elixir standhoudt onder hoge gelijktijdigheid: je kunt het aantal simultane activiteiten opschalen terwijl fouten gelokaliseerd en herstelbaar blijven.
Elixir-apps vertrouwen niet op veel threads die aan dezelfde gedeelde datastructuur prutsen. Werk wordt opgesplitst in veel kleine processen die communiceren door berichten te verzenden. Elk proces bezit zijn eigen state, dus andere processen kunnen die niet direct muteren. Die ene ontwerpkeuze elimineert een grote klasse shared-memory-problemen.
Bij shared-memory-concurrency bescherm je gewoonlijk staat met locks, mutexen of andere coördinatietools. Dat leidt vaak tot lastige bugs: race conditions, deadlocks en “het faalt alleen onder load”-gedrag.
Met message passing werkt een proces zijn state alleen bij wanneer het een bericht ontvangt, en het verwerkt berichten één voor één. Omdat er geen gelijktijdige toegang is tot dezelfde mutabele geheugenstructuur, besteed je veel minder tijd aan het redeneren over lock-volgorde, contention of onvoorspelbare interleavings.
Een veelgebruikt patroon ziet er zo uit:
Dit past natuurlijk bij real-time features: events stromen binnen, processen reageren, en het systeem blijft responsief omdat werk verdeeld is.
Message passing voorkomt niet automatisch overload—je hebt nog steeds backpressure nodig. Elixir geeft praktische opties: begrensde queues (mailbox-groei limitieren), expliciete flow-control (accepteer slechts N in-flight taken), of pipeline-stijl tooling die doorvoer reguleert. Het belangrijkste is dat je deze controles aan procesgrenzen kunt toevoegen zonder gedeelde-staat-complexiteit.
Als mensen zeggen “Elixir is fault-tolerant”, hebben ze het meestal over OTP. OTP is geen magische bibliotheek—het is een set bewezen patronen en bouwstenen (behaviours, ontwerpprincipes en tooling) die je helpen langlopende systemen zo te structureren dat ze gracieus herstellen.
OTP moedigt aan werk op te splitsen in kleine, geïsoleerde processen met duidelijke verantwoordelijkheden. In plaats van één enorme service die nooit mag falen, bouw je een systeem van veel kleine workers die kunnen falen zonder alles neer te halen.
Veelvoorkomende workertypes die je ziet:
Supervisors zijn processen met als taak andere processen (“workers”) te starten, monitoren en herstarten. Als een worker crasht—misschien door corrupte input, een timeout of een tijdelijk afhankelijke service—kan de supervisor hem automatisch herstarten volgens een door jou gekozen strategie (herstart één worker, herstart een groep, back-off bij herhaalde failures, enz.).
Dat creëert een supervisieboom, waarbij fouten ingesloten blijven en herstel voorspelbaar is.
“Laat het crashen” betekent niet dat je fouten negeert. Het betekent dat je complexe defensieve code in elke worker vermijdt en in plaats daarvan:
Het resultaat is een systeem dat gebruikers blijft bedienen, zelfs als individuele onderdelen zich misdragen—precies wat je wilt in real-time, hoge-concurrentie apps.
“Real-time” in de meeste web- en productcontexten betekent meestal soft real-time: gebruikers verwachten dat het systeem snel reageert genoeg dat het direct aanvoelt—chatberichten verschijnen meteen, dashboards vernieuwen soepel, notificaties komen binnen binnen één of twee seconden. Af en toe een trage reactie kan voorkomen, maar als vertragingen onder load frequent worden, merken mensen het en verliezen ze vertrouwen.
Elixir draait op de BEAM VM, die is gebouwd rond veel kleine, geïsoleerde processen. De kern is de BEAM’s preëmptieve scheduler: werk wordt opgesplitst in kleine tijdslices, zodat geen stuk code de CPU lang kan blokkeren. Wanneer duizenden (of miljoenen) concurrerende activiteiten plaatsvinden—webrequests, WebSocket-pushes, background jobs—blijft de scheduler doorroteren en geeft elke taak zijn beurt.
Dit is een hoofdreden waarom Elixir-systemen vaak een “snappy” gevoel behouden, zelfs bij traffic-spikes.
Veel traditionele stacks leunen zwaar op OS-threads en gedeeld geheugen. Onder zware gelijktijdigheid kun je thread-contentie krijgen: locks, context switching overhead en wachtrijen waardoor requests zich opstapelen. Het resultaat is vaak hogere tail latency—die willekeurige multi-seconde pauzes die gebruikers frustreren, zelfs als het gemiddelde oké lijkt.
Omdat BEAM-processen geen geheugen delen en communiceren via message passing, kan Elixir veel van deze knelpunten vermijden. Je hebt nog steeds goede architectuur en capaciteitplanning nodig, maar de runtime helpt latency voorspelbaarder te houden naarmate de load toeneemt.
Soft real-time past uitstekend bij Elixir. Hard real-time—waar het missen van een deadline onacceptabel is (medische apparaten, vluchtbesturing, bepaalde industriële controllers)—vereist meestal gespecialiseerde besturingssystemen, talen en verificatiebenaderingen. Elixir kan onderdeel zijn van die ecosystemen, maar is zelden het kernmiddel voor strikte, gegarandeerde deadlines.
Phoenix is vaak de “real-time laag” waar mensen naar grijpen bij bouwen op Elixir. Het is ontworpen om live-updates simpel en voorspelbaar te houden, zelfs met duizenden clients tegelijk.
Phoenix Channels geven je een gestructureerde manier om WebSockets (of long-polling fallback) te gebruiken voor livecommunicatie. Clients joinen een topic (bijv. room:123), en de server kan events pushen naar iedereen in dat topic of reageren op individuele berichten.
In tegenstelling tot zelfgebouwde WebSocket-servers moedigen Channels een schone berichtgestuurde flow aan: join, handle events, broadcast. Dit voorkomt dat features zoals chat, live notificaties en collaborative editing in een kluwen van callbacks veranderen.
Phoenix PubSub is de interne “broadcast-bus” die delen van je app laat publiceren en andere delen laat subscriben—lokaal of over knooppunten heen als je schaalt.
Real-time updates worden meestal niet door het socketproces zelf getriggerd. Een betaling boekt, de status van een order verandert, een reactie wordt geplaatst—PubSub laat je die verandering naar alle geïnteresseerde subscribers broadcasten (channels, LiveView-processen, background jobs) zonder alles strak aan elkaar te koppelen.
Presence is het ingebouwde patroon van Phoenix om bij te houden wie verbonden is en wat ze doen. Het wordt vaak gebruikt voor “online gebruikers”-lijsten, typ-indicatoren en actieve editors in een document.
In een eenvoudige teamchat kan elke kamer een topic zijn zoals room:42. Wanneer een gebruiker een bericht stuurt, persist de server het bericht en broadcast het via PubSub zodat elke verbonden client het direct ziet. Presence toont wie er momenteel in de kamer is en of iemand typt, terwijl een apart topic zoals notifications:user:17 real-time “je bent genoemd” alerts kan pushen.
Phoenix LiveView laat je interactieve, real-time gebruikersinterfaces bouwen terwijl de meeste logica op de server blijft. In plaats van een grote single-page app te leveren, rendert LiveView HTML op de server en stuurt kleine UI-updates over een persistente verbinding (meestal WebSockets). De browser past die updates direct toe, waardoor pagina's “live” aanvoelen zonder dat je veel client-side state hoeft te koppelen.
Omdat de bron van waarheid op de server blijft, vermijd je veel klassieke valkuilen van complexe clientapplicaties:
LiveView maakt real-time features—zoals het bijwerken van een tabel bij dataveranderingen, live voortgang tonen of presence reflecteren—eenvoudig omdat updates gewoon onderdeel zijn van de normale server-gerenderde flow.
LiveView blinkt uit bij adminpanelen, dashboards, interne tools, CRUD-apps en formulierintensieve workflows waar correctheid en consistentie belangrijk zijn. Het is ook een sterke keuze wanneer je een moderne interactieve ervaring wilt met een kleinere JavaScript-footprint.
Als je product offline-first gedrag nodig heeft, veel werk offline moet doen of zeer custom client-rendering vereist (complexe canvas/WebGL, zware client-side animaties, diepe native-achtige interacties), is een rijkere clientapp (of native) waarschijnlijk geschikter—eventueel gecombineerd met Phoenix als API en real-time backend.
Schaalbare real-time Elixir-apps beginnen vaak met één vraag: kunnen we dezelfde applicatie op meerdere nodes draaien en ze laten functioneren als één systeem? Met BEAM-clustering is het antwoord vaak “ja”—je kunt meerdere identieke nodes opstarten, ze clusteren en verkeer via een load balancer verdelen.
Een cluster is een set Elixir/Erlang-nodes die met elkaar praten. Eenmaal verbonden kunnen ze berichten routeren, werk coördineren en bepaalde services delen. In productie vertrouwt clustering meestal op service discovery (Kubernetes DNS, Consul, enz.) zodat nodes elkaar automatisch kunnen vinden.
Voor real-time features is gedistribueerde PubSub een grote factor. In Phoenix, als een gebruiker verbonden is met Node A en een update wordt getriggerd op Node B, vormt PubSub de brug: broadcasts repliceren over het cluster zodat elke node updates naar zijn eigen verbonden clients kan pushen.
Dit maakt echte horizontale schaal mogelijk: extra nodes verhogen het totaal aantal gelijktijdige verbindingen en doorvoer zonder real-time levering te breken.
Elixir maakt het makkelijk om state in processen te houden—maar zodra je uitspreidt, moet je doelbewust zijn:
De meeste teams deployen met releases (vaak in containers). Voeg health checks (liveness/readiness) toe, zorg dat nodes elkaar kunnen discoveren en verbinden, en plan rolling deploys waarbij nodes joinen/verlaten zonder het hele systeem te droppen.
Elixir past goed wanneer je product veel gelijktijdige “kleine gesprekken” heeft—veel verbonden clients, frequente updates en de noodzaak om te blijven reageren zelfs als delen van het systeem zich misdragen.
Chat en messaging: duizenden tot miljoenen langdurige verbindingen komen vaak voor. Elixir’s lichtgewicht processen mappen natuurlijk naar “één proces per gebruiker/room”, waardoor fan-out (een bericht naar veel ontvangers sturen) responsief blijft.
Samenwerking (docs, whiteboards, presence): real-time cursors, typ-indicatoren en state-synchronisatie veroorzaken constante update-stromen. Phoenix PubSub en procesisolatie helpen updates efficiënt te broadcasten zonder dat je code in een kluwen van locks verandert.
IoT-ingest en telemetrie: apparaten sturen vaak continu kleine events en traffic kan pieken. Elixir verwerkt hoge aantallen verbindingen en backpressure-vriendelijke pipelines goed, terwijl OTP-supervisie voorspelbaar herstel biedt wanneer een downstream dependency faalt.
Gaming backends: matchmaking, lobbies en per-game state omvatten veel gelijktijdige sessies. Elixir ondersteunt snelle, concurrerende state-machines (vaak “één proces per match”) en kan tail-latency onder controle houden tijdens bursts.
Financiële alerts en notificaties: betrouwbaarheid is net zo belangrijk als snelheid. Elixir’s fouttolerante ontwerp en supervisietrees ondersteunen systemen die up moeten blijven en blijven verwerken, zelfs als externe services timeouts geven.
Vraag jezelf:
Definieer vroeg targets: throughput (events/sec), latency (p95/p99) en een error budget (toegestane faalfrequentie). Elixir blinkt vaak uit wanneer deze doelen strak zijn en je ze onder load moet halen—niet alleen in een rustige staging-omgeving.
Elixir is uitstekend in het verwerken van veel gelijktijdig, meestal I/O-bound werk—WebSockets, chat, notificaties, orchestratie, eventverwerking. Maar het is geen universele beste keuze. De trade-offs kennen helpt voorkomen dat je Elixir in problemen duwt waarvoor het niet is geoptimaliseerd.
De BEAM VM geeft prioriteit aan responsiviteit en voorspelbare latency, wat ideaal is voor real-time systemen. Voor ruwe CPU-durchvoer—video-encoding, zware numerieke berekeningen, grootschalige ML-training—kunnen andere ecosystemen geschikter zijn.
Als je CPU-intensief werk in een Elixir-systeem nodig hebt, zijn gebruikelijke benaderingen:
Elixir zelf is toegankelijk, maar OTP-concepten—processen, supervisors, GenServers, backpressure—kosten tijd om te doorgronden. Teams van request/response webstacks hebben vaak een inwerkperiode nodig voordat ze systemen op de “BEAM-manier” kunnen ontwerpen.
Werven kan in sommige regio’s ook trager zijn vergeleken met mainstream stacks. Veel teams kiezen ervoor intern op te leiden of Elixir-engineers te pairen met ervaren mentoren.
De kerntools zijn sterk, maar sommige domeinen (bepaalde enterprise-integraties, niche SDKs) hebben mogelijk minder volwassen libraries dan Java/.NET/Node. Je zult soms meer glue-code schrijven of wrappers onderhouden.
Het draaien van een enkele node is eenvoudig; clustering voegt complexiteit toe: discovery, netwerkpartities, gedistribueerde state en deploystrategieën. Observability is goed maar kan bewuste setup vereisen voor tracing, metrics en logcorrelatie. Als je organisatie turnkey-ops met minimale aanpassing nodig heeft, kan een conventionele stack eenvoudiger zijn.
Als je app niet real-time is, niet concurrency-intensief en vooral CRUD met bescheiden traffic doet, is kiezen voor een mainstream framework dat je team al kent vaak de snelste route.
Elixir-adoptie hoeft geen grote rewrite te zijn. De veiligste route is klein beginnen, waarde bewijzen met één real-time feature en van daaruit groeien.
Een praktische eerste stap is een kleine Phoenix-app die real-time gedrag demonstreert:
Houd de scope klein: één pagina, één datasource, een duidelijke succesmeting (bijv. “updates verschijnen binnen 200ms voor 1.000 verbonden gebruikers”). Als je snel een overzicht van setup en concepten wilt, begin bij /docs.
Als je de productervaring eerst wilt valideren voordat je je commit aan een volledige BEAM-stack, kan het helpen de omliggende UI en workflows snel te prototypen. Teams gebruiken bijvoorbeeld vaak Koder.ai (een vibe-coding platform) om via chat een werkende webapp te schetsen en te leveren—React aan de voorkant, Go + PostgreSQL aan de achterkant—en daarna een Elixir/Phoenix real-time component te integreren of te vervangen zodra de vereisten duidelijk zijn.
Zelfs in een klein prototype structureer je je app zo dat werk in geïsoleerde processen gebeurt (per gebruiker, per kamer, per stream). Dat maakt het makkelijker te begrijpen wat waar draait en wat er gebeurt bij falen.
Voeg supervisie vroeg toe, niet later. Zie het als basisinfrastructuur: start belangrijke workers onder een supervisor, definieer herstartgedrag en geef de voorkeur aan kleine workers boven één “mega-proces.” Dit is waar Elixir zich anders voelt: je gaat ervan uit dat fouten gebeuren en maakt ze herstelbaar.
Als je al een systeem in een andere taal hebt, is een veelgebruikt migratiepatroon:
Gebruik feature flags, draai de Elixir-component parallel en monitor latency en foutpercentages. Als je plannen of support voor productie-eis onderzoekt, bekijk /pricing.
Als je benchmarks, architectuurnota's of tutorials deelt vanuit je evaluatie, heeft Koder.ai ook een earn-credits-programma voor het creëren van content of het verwijzen van andere gebruikers—handig als je experimenteert over stacks heen en je toolingkosten wilt compenseren terwijl je leert.
"Real-time" in de meeste productcontexten betekent soft real-time: updates komen snel genoeg binnen dat de UI levensecht aanvoelt (meestal binnen honderden milliseconden tot een seconde of twee), zonder handmatig verversen.
Het verschilt van hard real-time, waarbij het missen van een deadline onaanvaardbaar is en meestal gespecialiseerde systemen vereist.
Hoge gelijktijdigheid gaat over hoeveel onafhankelijke activiteiten er tegelijk plaatsvinden, niet alleen over piekrequests per seconde.
Voorbeelden:
Thread-per-connection-ontwerpen kunnen moeite hebben omdat threads relatief duur zijn en overhead toeneemt naarmate de gelijktijdigheid groeit.
Veelvoorkomende problemen zijn:
BEAM-processen zijn door de VM beheerd en lichtgewicht, ontworpen om in zeer grote aantallen te worden aangemaakt.
In de praktijk maakt dat patronen als “één proces per verbinding/gebruiker/taak” haalbaar, wat het modelleren van real-time systemen vereenvoudigt zonder veel locks op gedeelde staat.
Met message passing bezit elk proces zijn eigen staat en communiceren processen via het verzenden van berichten.
Dit helpt klassieke shared-memory-problemen te verminderen, zoals:
Je kunt backpressure implementeren bij procesgrenzen, zodat het systeem degrdeert in plaats van instort.
Veelgebruikte technieken:
OTP biedt conventies en bouwstenen voor langlopende systemen die van fouten herstellen.
Belangrijke onderdelen zijn:
“Let it crash” betekent dat je niet overal overmatige defensieve code schrijft, maar vertrouwt op supervisie om een schone staat te herstellen.
Praktisch gezien:
De real-time-features van Phoenix vallen meestal in drie tools:
LiveView houdt de meeste UI-state en -logica op de server en stuurt kleine diffs over een persistente verbinding.
Het is sterk voor:
Het is meestal minder geschikt voor offline-first apps of UIs met zeer custom rendering (canvas/WebGL-zware interfaces).