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【ITニュース解説】Actix vs Axum in Production: The Data That Changed My Mind

2025年09月28日に「Medium」が公開したITニュース「Actix vs Axum in Production: The Data That Changed My Mind」について初心者にもわかりやすく解説しています。

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ITニュース概要

WebフレームワークActixとAxumを18ヶ月間本番環境で運用。性能ベンチマークの数値とは異なる、予想外の勝者がデータから判明し、筆者の考えが変わった。

ITニュース解説

Webアプリケーション開発の現場では、使用する技術やフレームワークの選択が、システムの性能や安定性に大きく影響する。特に「Webフレームワーク」とは、Webアプリケーションの骨組みを効率的に作成するためのツールキットであり、その選択は開発のしやすさだけでなく、実際にサービスを運用する「プロダクション環境」での挙動に直結する重要な判断となる。

今回の記事では、Rustという安全性と高速性が特徴のプログラミング言語で書かれた二つのWebフレームワーク、ActixとAxumを比較し、それぞれのプロダクション環境での振る舞いを18ヶ月という長期間にわたって検証した結果が紹介されている。通常、新しいフレームワークの性能を測る際には「ベンチマーク」と呼ばれる性能測定テストが行われることが多い。多くのベンチマークでは、Actixが高いスループット(単位時間あたりの処理量)を記録し、より高速であると評価される傾向にあった。そのため、Actixを選択する開発者も少なくなかった。

しかし、著者の経験は一般的なベンチマークの結果とは異なるものだった。実際にサービスが稼働するプロダクション環境で両フレームワークを運用した結果、ベンチマークテストでは見えなかった課題がActixで顕在化し、予想外にもAxumがより優れた性能と安定性を示すことが明らかになったのだ。

Actixの運用で直面したのは、主にそのリソース管理に関する問題だった。Actixは内部で独自のスレッドプール(複数の処理を並行して実行するための「作業員」の集まりのようなもの)を管理している。このスレッドプールが、高負荷時や特定の条件下で不安定な挙動を示すことがあった。具体的には、システムのCPU使用率が予測できない形で上昇したり、メモリ消費量が当初の想定よりも多くなったりするケースが発生したという。また、顧客からのリクエストに対する応答時間を示す「レイテンシ」が不安定になり、時折急激に悪化するといった問題も確認された。これは、ベンチマークテストのような管理された環境では再現しにくい、実際の運用環境特有の負荷パターンや予期せぬ要因が絡んで発生したと考えられている。

一方で、Axumはプロダクション環境で優れたパフォーマンスを発揮した。Axumの大きな特徴は、Rustの非同期処理の基盤である「Tokio」エコシステムと深く統合されている点にある。Tokioは、複数の処理を同時に効率よく実行するための強力なランタイムであり、その上で動作するAxumは、非常に効率的かつ安定したリソース管理を実現している。この統合により、Axumは高負荷時においてもCPUやメモリを効率的に使用し、安定したスループットを維持することができた。顧客への応答時間であるレイテンシも、Actixと比較して予測可能で一貫しており、サービスの品質を高いレベルで保つことに貢献した。

著者は、これらの実データに基づき、ActixとAxumの優劣について再評価を行った。ベンチマークテストは特定の条件下での最大性能を示すには有用だが、実際のプロダクション環境では、様々な要因が絡み合い、フレームワークの安定性や長期的なリソース効率がより重要になるという結論に至ったのだ。Actixが持つ独自の複雑な内部構造が、予期せぬ挙動やリソースの非効率な使用を引き起こす可能性があったのに対し、AxumはTokioという実績ある基盤の上にシンプルかつ堅牢に構築されている点が、実運用での安定性に繋がったと考えられる。

この検証結果は、システムエンジニアを目指す初心者にとって非常に重要な学びを提供する。それは、技術選定においてベンチマークのような表面的な数値だけでなく、フレームワークのアーキテクチャ、依存関係、そして実際の運用でどのような特性を示すのかを深く理解することの重要性だ。短期間のテストでは見えにくい特性が、長期的な運用では決定的な差を生むことがある。最終的に著者は、プロダクション環境での優れた安定性と予測可能なパフォーマンスを理由に、Axumへの移行を決断したという。この経験は、将来システム開発に携わる上で、単なる性能だけでなく、運用のしやすさ、安定性、そして長期的な視点でのリソース効率を考慮した技術選定が不可欠であることを示唆している。

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