Diskusi terkini mengenai kesiapan produksi async Django telah memicu perdebatan sengit dalam komunitas pengembang, khususnya berfokus pada aspek kontroversial function coloring dalam implementasi async. Meskipun async Django menjanjikan peningkatan kinerja untuk operasi I/O-bound, tanggapan komunitas mengungkapkan kekhawatiran yang lebih dalam tentang pilihan arsitektur dalam pemrograman async modern.
 |
|---|
| Perbandingan kinerja antara tampilan async Django-REST dan Ninja menunjukkan dampak dari kemampuan async |
Kontroversi Function Coloring
Komunitas pengembang telah mengungkapkan kekhawatiran signifikan tentang implementasi function coloring async dalam framework modern, termasuk Django. Function coloring mengacu pada kebutuhan untuk menandai fungsi secara eksplisit sebagai async/await di seluruh kodebase. Pilihan desain ini telah menjadi masalah yang diperdebatkan, dengan banyak pengembang berpendapat bahwa hal ini menimbulkan kompleksitas dan beban kognitif yang tidak perlu.
Saya merasa belajar async Python sangat menyulitkan selama berbulan-bulan sampai saya mendapatkan model mental yang intuitif tentang alur kode async dan kemudian semuanya mulai masuk akal. Saya hanya memikirkan async sebagai penantian yang diparalelkan.
Perdebatan Model Threading
Sebagian besar diskusi berpusat pada pilihan antara model konkurensi yang berbeda. Sementara async/await telah mendapatkan popularitas, terutama dalam aplikasi berbasis AI, beberapa pengembang menganjurkan pendekatan alternatif seperti green threads atau model threading tradisional. Perdebatan semakin intensif ketika Python bergerak menuju threading bebas GIL dan mesin terus menambahkan lebih banyak core, menimbulkan pertanyaan apakah pemrograman async adalah solusi optimal untuk semua skenario.
Alternatif Sans-IO
Perspektif menarik muncul dari komunitas yang menyarankan pendekatan berbeda: pola sans-IO. Pola arsitektur ini mengusulkan pemisahan operasi I/O dari logika inti, memungkinkan library tetap agnostik terhadap metode pengiriman I/O. Pendekatan ini akan memungkinkan pengembang memilih metode I/O yang mereka sukai tanpa terikat pada model konkurensi tertentu.
Pertimbangan Kinerja Dunia Nyata
Pengalaman komunitas dengan async Django dalam lingkungan produksi mengungkapkan gambaran yang bernuansa. Sementara implementasi async dapat meningkatkan kinerja secara signifikan untuk operasi I/O-bound, khususnya dalam beban kerja AI dengan panggilan API yang panjang, manfaatnya datang dengan catatan. Peningkatan kinerja paling terlihat dalam aplikasi yang didominasi async, sementara kodebase campuran sync/async mungkin justru mengalami penurunan kinerja karena overhead perpindahan konteks.
Pertimbangan Utama untuk Implementasi Async Django:
- Dukungan async penuh diperlukan di seluruh basis kode
- Penalti kinerja sekitar ~1ms untuk perpindahan sync/async
- Membutuhkan server web ASGI ( Daphne atau Uvicorn )
- Membutuhkan middleware yang kompatibel dengan async
- Paling cocok untuk operasi yang terikat I/O
Kesimpulan
Perdebatan seputar async Django mencerminkan diskusi yang lebih luas dalam komunitas pengembangan perangkat lunak tentang trade-off antara model konkurensi yang berbeda. Meskipun pemrograman async menawarkan manfaat yang jelas untuk kasus penggunaan tertentu, terutama dalam aplikasi berbasis AI, umpan balik komunitas menunjukkan bahwa implementasi function coloring saat ini mungkin perlu dipikirkan ulang untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan pengalaman pengembang.
Sumber Kutipan: Is async django ready for prime time?