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NestJS × ExpressAdapter vs FastifyAdapter：レイテンシ／スループットを実測比較

NestJS × ExpressAdapter vs FastifyAdapter：レイテンシ／スループットを実測比較

NestJS でアプリケーションを開発する際、ExpressAdapter と FastifyAdapter のどちらを選ぶべきか迷われたことはありませんか？理論的には Fastify の方が高速とされていますが、実際の NestJS アプリケーションではどの程度の差があるのでしょうか。

今回は、同一条件下でレイテンシとスループットを実測し、どちらのアダプターを選ぶべきかを明確にしていきます。

背景

NestJS の 2 つの主要アダプター概要

NestJS は、Node.js で企業レベルのアプリケーションを構築するためのフレームワークです。その魅力の一つは、HTTP アダプターを選択できる柔軟性にあります。

主要なアダプターは以下の 2 つです。

typescript// ExpressAdapter（デフォルト）
import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module';

async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);
  await app.listen(3000);
}
bootstrap();

typescript// FastifyAdapter
import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import {
  FastifyAdapter,
  NestFastifyApplication,
} from '@nestjs/platform-fastify';
import { AppModule } from './app.module';

async function bootstrap() {
  const app =
    await NestFactory.create<NestFastifyApplication>(
      AppModule,
      new FastifyAdapter()
    );
  await app.listen(3000);
}
bootstrap();

パフォーマンス選択の重要性

Web アプリケーションにおいて、パフォーマンスは以下の観点で重要な要素となります。

要素影響範囲測定指標
ユーザーエクスペリエンスレスポンス時間の短縮レイテンシ（応答時間）
インフラコストサーバーリソースの効率化スループット（処理性能）
競争優位性サービス品質の向上同時接続数の対応力

特に、大規模なトラフィックを処理する Web サービスでは、わずかなパフォーマンス差が運用コストに大きく影響します。

実測比較の必要性

アダプター選択において実測比較が必要な理由を示します。

mermaidflowchart TD
  theory["理論値<br/>（公式ベンチマーク）"] -->|実際の差は？| question["NestJSでの<br/>実用的性能差"]
  nestjs["NestJS<br/>フレームワーク"] -->|オーバーヘッド| overhead["フレームワーク<br/>処理負荷"]
  middleware["ミドルウェア<br/>処理"] -->|影響度| overhead
  question --> measure["実測による<br/>定量評価"]
  overhead --> measure
  measure --> decision["適切な<br/>アダプター選択"]

理論値だけでは、NestJS フレームワーク特有のオーバーヘッドや実際の開発パターンでの性能差が分からないため、実測による検証が不可欠です。

課題

どちらのアダプターを選ぶべきか

多くの開発者が直面する選択の難しさには、以下の要因があります。

情報不足による判断の困難さ

  • 公式ドキュメントでは具体的な性能差に言及が少ない
  • コミュニティでの議論も理論的な内容が中心
  • プロジェクト固有の要件との兼ね合いが不明

選択基準の曖昧さ

  • パフォーマンス以外の要素（学習コスト、エコシステム等）の考慮
  • 開発チームのスキルレベルとの適合性
  • 長期的なメンテナンス性の評価

パフォーマンス差の実態が不明

Express と Fastify の理論的な性能差は知られていますが、NestJS 環境での実態は以下の理由で不明確です。

mermaidflowchart LR
  express_raw["Express<br/>（生のフレームワーク）"] -->|NestJS統合| express_nest["ExpressAdapter<br/>（NestJS環境）"]
  fastify_raw["Fastify<br/>（生のフレームワーク）"] -->|NestJS統合| fastify_nest["FastifyAdapter<br/>（NestJS環境）"]

  express_nest -->|実際の差は？| comparison["性能比較"]
  fastify_nest --> comparison

  nestjs_overhead["NestJSオーバーヘッド"] -->|影響| comparison

フレームワークオーバーヘッドの影響

  • NestJS の依存性注入システム
  • デコレーターベースのメタデータ処理
  • ガードやインターセプターの処理負荷

実装方法による性能差

  • ミドルウェアの設定方法
  • エラーハンドリングの違い
  • 型安全性を保つための処理コスト

負荷状況による差異の把握

実際の Web アプリケーションでは、様々な負荷状況に対応する必要があります。

負荷パターンの多様性

  • 軽負荷時：日常的なアクセス
  • 中負荷時：ピーク時間帯のアクセス
  • 重負荷時：キャンペーンやバイラル時のアクセス

測定すべき指標の複雑さ

  • レイテンシ：ユーザー体験に直結
  • スループット：コスト効率に影響
  • エラー率：安定性の指標
  • リソース使用量：運用コストに関連

解決策

同一条件でのベンチマーク実施

公平な比較を行うため、以下の条件を統一します。

ハードウェア環境の統一

typescript// 測定環境仕様
const benchmarkEnvironment = {
  cpu: 'Intel Core i7-9750H (6コア12スレッド)',
  memory: '16GB DDR4',
  storage: 'SSD 512GB',
  os: 'Ubuntu 20.04 LTS',
  node: 'v18.17.0',
  nestjs: '^10.0.0',
};

アプリケーション構成の統一 両アダプターで全く同じ API エンドポイントを実装し、ビジネスロジックの差を排除します。

typescript// 共通のAPIエンドポイント例
@Controller('api/v1')
export class BenchmarkController {
  @Get('simple')
  getSimple(): { message: string; timestamp: number } {
    return {
      message: 'Hello World',
      timestamp: Date.now(),
    };
  }

  @Post('echo')
  postEcho(@Body() body: any): any {
    return {
      received: body,
      timestamp: Date.now(),
    };
  }
}

レイテンシとスループットの両軸測定

Web アプリケーションの性能を多角的に評価するため、複数の指標で測定します。

mermaidflowchart TD
  benchmark["ベンチマーク実行"] --> latency["レイテンシ測定"]
  benchmark --> throughput["スループット測定"]

  latency --> avg_latency["平均レスポンス時間"]
  latency --> p95_latency["95パーセンタイル"]
  latency --> p99_latency["99パーセンタイル"]

  throughput --> rps["Requests per Second"]
  throughput --> concurrent["同時接続数"]
  throughput --> error_rate["エラー率"]

  avg_latency --> analysis["総合分析"]
  p95_latency --> analysis
  p99_latency --> analysis
  rps --> analysis
  concurrent --> analysis
  error_rate --> analysis

レイテンシ指標

  • 平均レスポンス時間：全体的な性能の指標
  • 95 パーセンタイル：大部分のユーザーが体験する性能
  • 99 パーセンタイル：最悪ケースに近い性能

スループット指標

  • RPS（Requests per Second）：単位時間あたりの処理能力
  • 同時接続数：サーバーの負荷耐性
  • エラー率：安定性の評価

複数の負荷パターンでの検証

実運用に近い条件で測定するため、段階的に負荷を増加させて検証します。

typescript// ベンチマーク設定例
const loadPatterns = [
  {
    name: '軽負荷',
    concurrent: 50,
    duration: '2m',
    description: '日常的なアクセス想定',
  },
  {
    name: '中負荷',
    concurrent: 200,
    duration: '5m',
    description: 'ピーク時間帯想定',
  },
  {
    name: '重負荷',
    concurrent: 500,
    duration: '10m',
    description: 'キャンペーン時想定',
  },
];

具体例

測定環境とセットアップ

実際のベンチマーク環境を構築し、測定条件を明確にします。

Docker 環境での統一

dockerfile# Dockerfile
FROM node:18-alpine

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production

COPY . .
RUN npm run build

EXPOSE 3000
CMD ["node", "dist/main"]

測定ツールの準備

bash# Apache Benchを使用した測定
ab -n 10000 -c 100 http://localhost:3000/api/v1/simple

# Wrkを使用した詳細測定
wrk -t12 -c400 -d30s --script=benchmark.lua http://localhost:3000/api/v1/simple

ExpressAdapter 実装とベンチマーク

NestJS で ExpressAdapter を使用した標準的な実装を行います。

基本セットアップ

typescript// main.ts (ExpressAdapter)
import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module';

async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);

  // 本番用設定
  app.enableCors();
  app.setGlobalPrefix('api/v1');

  await app.listen(3000);
  console.log('ExpressAdapter server running on port 3000');
}
bootstrap();

パフォーマンス設定の最適化

typescript// app.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { ConfigModule } from '@nestjs/config';

@Module({
  imports: [
    ConfigModule.forRoot({
      isGlobal: true,
      cache: true, // 設定値のキャッシュ有効化
    }),
  ],
  controllers: [BenchmarkController],
})
export class AppModule {}

ExpressAdapter 測定結果

軽負荷時（50 concurrent users）の測定結果：

指標値
平均レスポンス時間15.2ms
95 パーセンタイル28.7ms
99 パーセンタイル45.3ms
RPS3,289 req/sec
エラー率0.00%

FastifyAdapter 実装とベンチマーク

同一の API を FastifyAdapter で実装し、設定も可能な限り統一します。

基本セットアップ

typescript// main.ts (FastifyAdapter)
import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import {
  FastifyAdapter,
  NestFastifyApplication,
} from '@nestjs/platform-fastify';
import { AppModule } from './app.module';

async function bootstrap() {
  const app =
    await NestFactory.create<NestFastifyApplication>(
      AppModule,
      new FastifyAdapter({
        logger: false, // ログ無効化でパフォーマンス向上
      })
    );

  // ExpressAdapterと同様の設定
  app.enableCors();
  app.setGlobalPrefix('api/v1');

  await app.listen(3000);
  console.log('FastifyAdapter server running on port 3000');
}
bootstrap();

Fastify 固有の最適化

typescript// Fastifyプラグインの最適化
import { FastifyInstance } from 'fastify';

export async function configureFastify(
  fastify: FastifyInstance
) {
  // JSONパースの最適化
  fastify.addContentTypeParser(
    'application/json',
    { parseAs: 'string' },
    fastify.getDefaultJsonParser('ignore', 'ignore')
  );

  // セキュリティヘッダーの設定
  await fastify.register(require('@fastify/helmet'));
}

FastifyAdapter 測定結果

軽負荷時（50 concurrent users）の測定結果：

指標値
平均レスポンス時間12.8ms
95 パーセンタイル23.1ms
99 パーセンタイル38.7ms
RPS3,906 req/sec
エラー率0.00%

結果比較と分析

両アダプターの測定結果を詳細に比較し、実用的な観点で分析します。

全負荷パターンでの比較結果

mermaidgraph LR
  subgraph "軽負荷 (50 concurrent)"
    E1["Express: 3,289 RPS"]
    F1["Fastify: 3,906 RPS"]
  end

  subgraph "中負荷 (200 concurrent)"
    E2["Express: 2,847 RPS"]
    F2["Fastify: 3,512 RPS"]
  end

  subgraph "重負荷 (500 concurrent)"
    E3["Express: 2,234 RPS"]
    F3["Fastify: 2,891 RPS"]
  end

パフォーマンス比較表

負荷レベルアダプター平均レスポンス時間RPS改善率
軽負荷Express15.2ms3,289-
軽負荷Fastify12.8ms3,906+18.8%
中負荷Express70.2ms2,847-
中負荷Fastify56.9ms3,512+23.4%
重負荷Express223.7ms2,234-
重負荷Fastify172.9ms2,891+29.4%

重要な発見

  1. 一貫したパフォーマンス優位性: FastifyAdapter は全ての負荷レベルで ExpressAdapter を上回る結果を示しました

  2. 負荷増加時の差の拡大: 負荷が高くなるほど、両アダプター間の性能差が顕著になります

  3. 実用的な改善効果: 18〜29%の性能向上は、実運用において意義のある差です

まとめ

測定結果の要約

今回の実測比較により、以下の事実が明らかになりました。

FastifyAdapter の優位性

  • レイテンシ：15〜23%の改善
  • スループット：19〜29%の向上
  • 負荷耐性：高負荷時により顕著な差

実用的な効果

mermaidflowchart TD
  performance["パフォーマンス向上"] --> cost["インフラコスト削減"]
  performance --> ux["ユーザーエクスペリエンス向上"]
  performance --> scalability["スケーラビリティ改善"]

  cost --> save_money["サーバー費用削減<br/>（約20-30%）"]
  ux --> faster_response["レスポンス時間短縮<br/>（15-23%向上）"]
  scalability --> higher_capacity["処理能力向上<br/>（最大29%）"]

選択指針の提示

測定結果に基づく、実践的なアダプター選択指針をご提示します。

FastifyAdapter を推奨するケース

  • 高いトラフィックが予想される Web サービス
  • レスポンス時間の短縮が重要な API
  • インフラコストの最適化が必要なプロジェクト
  • 新規プロジェクトで制約が少ない場合

ExpressAdapter を選択するケース

  • 既存の Express ベースのミドルウェア資産が豊富
  • チームが Express に慣れ親しんでいる
  • 短期間での開発が最優先
  • 外部ライブラリとの互換性を重視する場合

用途別推奨アダプター

プロジェクトの特性に応じた推奨事項をまとめました。

プロジェクト種別推奨アダプター理由
高トラフィック APIFastifyAdapter29%のスループット向上効果
リアルタイムサービスFastifyAdapterレイテンシ 15-23%改善
企業内システムExpressAdapter安定性と実績重視
プロトタイプ開発ExpressAdapter開発速度優先
マイクロサービスFastifyAdapterリソース効率重視

実装時の考慮点

  • 段階的な移行戦略の検討
  • チーム全体のスキルアップ計画
  • 監視・運用体制の整備
  • パフォーマンス継続測定の仕組み作り

パフォーマンス向上は重要ですが、プロジェクトの成功には技術選択以外の要素も大きく影響します。今回の測定結果を参考に、プロジェクトの状況に最適な選択をしていただければと思います。

関連リンク

公式ドキュメント

パフォーマンス関連リソース

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