Trong thế giới nhịp độ nhanh của các startup công nghệ, một bài đăng blog gần đây mô tả chi tiết việc một công ty chuyển đổi từ Python/Django sang Node.js đã thổi bùng lên những cuộc thảo luận sôi nổi khắp các cộng đồng nhà phát triển. Bài viết, được xuất bản vào ngày 3 tháng 11 năm 2025, mô tả cách Skald Labs viết lại hoàn toàn backend của họ chỉ một tuần sau khi ra mắt, viện dẫn những thách thức về lập trình bất đồng bộ (asynchronous) của Python là nguyên nhân chính. Quyết định này đã châm ngòi cho một cuộc tranh luận rộng rãi về việc lựa chọn framework, các chiến lược triển khai async, và sự cân bằng vĩnh cửu giữa sự hoàn hảo về kỹ thuật và tính thực tế trong kinh doanh.
 |
|---|
| Ảnh chụp màn hình bài đăng blog mô tả chi tiết quá trình di chuyển từ Python sang Nodejs của Skald Labs |
Bài Toán Async Khiến Các Lập Trình Viên Chia Rẽ
Vấn đề cốt lõi thúc đẩy việc di cư xoay quanh cách tiếp cận lập trình bất đồng bộ của Python, đặc biệt là trong hệ sinh thái Django. Các nhà phát triển báo cáo rằng họ gặp phải sự phức tạp đáng kể khi cố gắng triển khai các lệnh gọi API đồng thời đến các dịch vụ LLM và embedding, vốn rất quan trọng cho nền tảng RAG (Retrieval-Augmented Generation) của họ. Cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ đây không phải là mối quan tâm riêng lẻ - nhiều nhà phát triển đang vật lộn với cách triển khai async của Python, vốn được thêm vào ngôn ngữ này nhiều năm sau thiết kế ban đầu.
Async và Django không kết hợp tốt với nhau và thành thật mà nói, tôi thấy toàn bộ Django Async là nguồn lực bị lãng phí. Thật lòng, tôi chưa bao giờ thích cách async được thực hiện trong python.
Tâm trạng này vang vọng qua nhiều luồng bình luận, với các nhà phát triển chỉ ra sự khác biệt kiến trúc cơ bản giữa mô hình async của Python và các ngôn ngữ như JavaScript, vốn đã có vòng lặp sự kiện (event loops) được xây dựng ngay từ đầu. Một số người bình luận lưu ý rằng GIL (Global Interpreter Lock) của Python và nhu cầu về các giải pháp thay thế như trình bao bọc sync_to_async tạo ra sự phức tạp không cần thiết cho những thao tác đồng thời đáng lẽ phải đơn giản.
So sánh Framework: Python vs Node.js cho Ứng dụng Async
| Khía cạnh | Python/Django | Node.js/Express |
|---|---|---|
| Mô hình Async | Được bổ sung sau này thông qua từ khóa async/await | Tích hợp sẵn từ đầu với vòng lặp sự kiện |
| File I/O | Yêu cầu thư viện bên thứ ba như aiofiles | Hỗ trợ async gốc thông qua libuv |
| Hỗ trợ Async của ORM | Một phần trong Django, hoàn chỉnh trong SQLAlchemy | Khác nhau tùy ORM (MikroORM, Prisma, Drizzle) |
| Xử lý Đồng thời | Giới hạn GIL, thường cần thread pools | Vòng lặp sự kiện đơn luồng với worker threads |
| Độ khó Học tập | Khó với các mẫu async phức tạp | Trực quan hơn cho các lập trình viên JavaScript |
| Độ trưởng thành của Hệ sinh thái | Mạnh về ML/AI, trộn lẫn cho web async | Trưởng thành cho web APIs, đang phát triển cho các lĩnh vực khác |
Các Cách Tiếp Cận Thay Thế và Tranh Luận Về Framework
Cuộc thảo luận nhanh chóng mở rộng ra ngoài câu chuyện di cư ban đầu để khám phá các giải pháp khác nhau trong hệ sinh thái Python. Nhiều người bình luận gợi ý rằng Celery với xử lý tác vụ nền (background task processing) lẽ ra đã có thể giải quyết vấn đề ban đầu mà không cần phải thay đổi hoàn toàn framework. Những người khác chỉ ra Django Channels để hỗ trợ WebSocket hoặc đề xuất chuyển sang FastAPI thay vì từ bỏ hoàn toàn Python.
Cuộc tranh luận đã cho thấy sự chia rẽ sâu sắc trong cộng đồng về cách đúng đắn để xử lý async trong các ứng dụng web. Một số nhà phát triển ủng hộ hệ sinh thái Elixir, ca ngợi mô hình đồng thời được tích hợp sẵn và khả năng của framework Phoenix. Những người khác bảo vệ cách tiếp cận của Python, lập luận rằng với kiến trúc và lựa chọn công cụ phù hợp, hầu hết các thách thức về async đều có thể được vượt qua mà không cần chuyển đổi ngôn ngữ.
Các Giải Pháp Thay Thế Được Cộng Đồng Thảo Luận
- FastAPI + SQLAlchemy: Giải pháp Python hiện đại với hỗ trợ async tốt hơn
- Celery: Xử lý tác vụ nền cho các thao tác chạy lâu
- Django Channels: Hỗ trợ WebSocket và async cho Django
- Elixir/Phoenix: Tính đồng thời tích hợp sẵn với máy ảo BEAM
- Go: Goroutines và các cơ chế đồng thời tích hợp sẵn
- C/.NET: Triển khai async/await trưởng thành với kiểu dữ liệu mạnh
Những Hệ Quả Rộng Lớn Hơn Cho Việc Lựa Chọn Tech Stack
Vượt ra ngoài các chi tiết kỹ thuật của việc triển khai async, cuộc trò chuyện đã chạm đến những câu hỏi lớn hơn về lựa chọn công nghệ trong các startup giai đoạn đầu. Một số nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm đặt câu hỏi liệu việc di cư có đại diện cho sự tối ưu hóa non trẻ hay không, lưu ý rằng các công ty thành công như PostHog đã mở rộng quy mô đáng kể bằng chính tech stack đang bị từ bỏ. Cuộc thảo luận nêu bật sự căng thẳng giữa việc chọn các công cụ quen thuộc so với việc tối ưu hóa cho quy mô tương lai giả định.
Việc di cư cũng châm ngòi các cuộc trò chuyện về sự trưởng thành của hệ sinh thái và trải nghiệm nhà phát triển. Những người bình luận so sánh các tùy chọn ORM trên các framework khác nhau, với một số bày tỏ sự ngạc nhiên trước lựa chọn MikroORM thay vì các tùy chọn đã được thiết lập hơn như Prisma hoặc Drizzle trong hệ sinh thái Node.js. Những người khác lưu ý về sự đánh đổi giữa cách tiếp cận batteries-included (tích hợp sẵn mọi thứ) của Django và sự linh hoạt khi lắp ghép các giải pháp trong Node.js.
Sự Đánh Đổi Giữa Hiệu Suất và Năng Suất
Mặc dù bài viết gốc tuyên bố có sự cải thiện hiệu suất gấp 3 lần sau khi di cư, cuộc thảo luận trong cộng đồng tập trung vào việc liệu điều này có biện minh cho chi phí viết lại hay không. Một số nhà phát triển chia sẻ kinh nghiệm của chính họ với các lần di cư tương tự, trong khi những người khác đặt câu hỏi liệu lợi ích về hiệu suất có chuyển thành giá trị kinh doanh thực sự ở giai đoạn quá sớm như vậy hay không. Cuộc trò chuyện tiết lộ rằng các số liệu hiệu suất thường chỉ kể một phần của câu chuyện, trong khi năng suất của nhà phát triển, khả năng bảo trì mã và sự quen thuộc của đội ngũ đóng vai trò quan trọng không kém trong các quyết định về công nghệ.
Một số người bình luận chỉ ra rằng sự lựa chọn giữa Python và Node.js thường phụ thuộc vào các trường hợp sử dụng cụ thể hơn là sự vượt trội tuyệt đối. Đối với các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu với xử lý số học nặng, hệ sinh thái của Python vẫn chiếm ưu thế. Đối với các ứng dụng ràng buộc I/O (I/O-bound) đòi hỏi khả năng đồng thời cao, kiến trúc hướng sự kiện (event-driven) của Node.js cung cấp những lợi thế tự nhiên.
Tương Lai Của Lập Trình Bất Đồng Bộ
Những phản hồi đầy nhiệt huyết đối với câu chuyện di cư này phản ánh các xu hướng ngành rộng lớn hơn trong lập trình bất đồng bộ. Các nhà phát triển ngày càng mong đợi sự hỗ trợ đồng thời liền mạch từ các framework và ngôn ngữ họ chọn. Cuộc thảo luận cho thấy rằng mặc dù khả năng async của Python đã được cải thiện đáng kể, chúng vẫn phải đối mặt với những thách thức về nhận thức và trở ngại triển khai khiến một số nhóm tìm đến các giải pháp thay thế.
Cuộc trò chuyện cũng làm nổi bật cách các cộng đồng lập trình khác nhau tiếp cận những vấn đề tương tự. Từ mô hình diễn viên (actor model) của Elixir đến goroutines của Go và vòng lặp sự kiện của JavaScript, mỗi hệ sinh thái đã phát triển triết lý riêng để xử lý các thao tác đồng thời. Sự đa dạng trong các cách tiếp cận này đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể chọn các công cụ phù hợp với nhu cầu và sở thích cụ thể của họ.
Việc di cư từ Python/Django sang Node.js đại diện cho nhiều hơn một quyết định kỹ thuật - nó phản ánh sự tiến hóa liên tục trong cách các nhà phát triển suy nghĩ về tính đồng thời, khả năng mở rộng và lựa chọn framework. Khi ngành công nghiệp tiếp tục ưu tiên các ứng dụng có hiệu suất cao và phản hồi nhanh, những cuộc thảo luận này về các chiến lược triển khai async có khả năng sẽ vẫn là trung tâm của các quy trình lựa chọn công nghệ trên khắp bối cảnh phát triển phần mềm.
Tham khảo: Why we migrated from Python to Node.js