Ekosistem Rust telah melihat banyak implementasi framework aktor, namun adopsi komunitas secara historis terbatas. Meski demikian, perkembangan terbaru menunjukkan pergeseran tren ini, terutama dengan adopsi framework Ractor oleh Meta untuk sistem terdistribusi mereka.
Implementasi Meta
Menurut diskusi komunitas, Ractor telah mendapatkan visibilitas signifikan melalui presentasinya di RustConf'24, di mana Meta mengungkapkan penggunaan framework ini untuk perlindungan overload terdistribusi di server Rust Thrift. Implementasi ini menunjukkan kasus penggunaan praktis untuk sistem berbasis aktor dalam lingkungan produksi skala besar.
Keunggulan Teknis dan Pilihan Desain
Ractor membedakan dirinya dari framework aktor lain melalui beberapa fitur utama. Framework ini dibangun di atas runtime Tokio daripada mengimplementasikan runtime khusus, dan mengikuti prinsip-prinsip model aktor Erlang secara ketat. Framework ini mendukung skenario komputasi lokal dan terdistribusi melalui library pendampingnya, ractor_cluster, meskipun yang terakhir masih dalam tahap pengembangan.
Perspektif Komunitas tentang Model Aktor di Rust
Diskusi komunitas mengungkapkan sentimen beragam tentang framework aktor di Rust. Sementara beberapa pengembang mengapresiasi kesederhanaan model aktor untuk memahami sistem konkuren, yang lain mempertanyakan kebutuhannya mengingat jaminan keamanan bawaan Rust terhadap data race. Seperti yang dicatat oleh seorang pengembang, aktor unggul dalam lingkungan yang tidak memiliki jaminan data race pada waktu kompilasi, tetapi sistem tipe Rust sudah menyediakan perlindungan ini.
Evolusi Teknis dan MSRV
Framework ini menunjukkan komitmen terhadap fitur Rust modern sambil mempertahankan kompatibilitas mundur. Framework ini mendukung Rust versi 1.64 sebagai versi minimum yang didukung (MSRV) ketika menggunakan fitur async-trait, sementara membutuhkan Rust 1.75 atau lebih tinggi untuk implementasi async trait native. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk memilih antara stabilitas dan fitur bahasa modern.
Potensi Masa Depan
Meskipun beberapa anggota komunitas mengungkapkan skeptisisme tentang proliferasi framework aktor di Rust, adopsi Ractor oleh Meta dan potensi aplikasinya dalam skenario komputasi terdistribusi menunjukkan masa depan yang menjanjikan. Ada ketertarikan khusus pada kemungkinan aplikasinya untuk komputasi terdistribusi dalam tugas pembelajaran mesin dan sains data, mirip dengan framework Dask di Python.
Kesimpulan
Terlepas dari tantangan historis dalam adopsi, implementasi Ractor di Meta dan keunggulan teknisnya menunjukkan bahwa framework aktor dapat melayani tujuan yang berharga dalam kasus penggunaan tertentu, terutama dalam sistem terdistribusi dan ketika berinteroperasi dengan sistem berbasis aktor dalam bahasa lain. Keberhasilan framework ini dapat membantu mendefinisikan peran sistem aktor dalam lanskap pemrograman konkuren Rust.