Node.js vs Bun vs Deno 2026 パフォーマンス比較と最適化ガイド

2026年4月21日

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Contents

1 1. 最新ベンチマーク概況
- 1.1 1‑1. ベンチマークの条件と出典
- 1.2 1‑2. ランタイム別主要指標
  - 1.2.1 補足：ベンチマーク結果の解釈
2 2. Node.js v20 系列の内部改良
- 2.1 2‑1. V8 12.0 の主な変更点
- 2.2 2‑2. パフォーマンスへの具体的効果
3 3. Bun と Deno 2 の特徴とトレードオフ
- 3.1 3‑1. CPU 使用率・スタートアップ比較
- 3.2 3‑2. I/O スループットとエコシステム
4 4. 実務で使えるプロファイリング＆ベンチマーク手法
- 4.1 4‑1. ツール概要（初心者向け解説）
- 4.2 4‑2. 実際の使用例
5 5. ユースケース別最適化テクニック
6 6. 導入時のリスクとチェックリスト
7 7. 結論と選択指針

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1. 最新ベンチマーク概況

1‑1. ベンチマークの条件と出典

項目	内容	出典
テスト対象	HTTP/1.1 + JSON GET エンドポイント（シリアライズのみ）	【TechEmpower】 https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r23
ハードウェア	AMD EPYC 7742 (64 CPU, 256 GB RAM) ×2、Linux 6.8、NVMe SSD	同上
同時接続数	10 000 リクエスト／秒（一定負荷）	【js‑framework‑benchmark】 https://github.com/krausest/js-framework-benchmark
計測指標	RPS（リクエスト/秒）、99th パーセンタイル LAT（ms）、スタートアップ時間、CPU 使用率、GC ポーズ	同上

※全ての数値は 公式レポートの平均値 を採用し、個別実行環境差を除外した形で公開されています。

1‑2. ランタイム別主要指標

ランタイム	平均 RPS*	99th LAT (ms)	スタートアップ時間 (s)	同時接続上限
Node.js v20.8（TechEmpower）	1.203 M	12.4	0.58	10 000
Bun 1.0（公式ベンチマーク）	1.322 M (+10%)	11.2	0.35	12 000
Deno 2.0（Deno vs Node vs Bun）	1.083 M (‑10%)	13.6	0.62	9 500

*RPS は「単純 JSON GET エンドポイント」だけを対象にした平均値です。

補足：ベンチマーク結果の解釈

スループット（RPS） が高いほど、同時接続数が増えてもサーバーはリクエストを捌き切れる。
99th パーセンタイル LAT は遅延感知に有効で、実運用で「最悪ケース」になる確率 1 % の応答時間を示す。
スタートアップ時間 はマイクロサービスやサーバーレス環境でインスタンスが立ち上がるまでの待機コストとなる。

2. Node.js v20 系列の内部改良

2‑1. V8 12.0 の主な変更点

機能	何をするものか（初心者向け解説）	期待される効果
インラインキャッシュ (IC) 拡張	オブジェクトのプロパティ参照結果を高速に再利用できる仕組み。アクセスが多いプロパティほどキャッシュが有効になる。	同一プロパティへの繰り返しアクセスで約 7 % の CPU 使用率低減
TurboFan 再構築	V8 が備える JIT コンパイラの内部アルゴリズムを刷新し、非同期関数や Promise チェーンの最適化を強化。	非同期 I/O パターンで 6‑8 % のレイテンシ改善
世代別 GC（Incremental Marking + Concurrent Sweep）	メモリ回収を「マーク」「スイープ」フェーズに分割し、CPU コアを並列利用できるようにした。	長時間稼働サービスの GC ポーズが 30 ms → 18 ms に短縮

上記はすべて V8 12.0 リリースノート（2026‑02） と Node.js v20.5 の公式ベンチマークレポート（https://nodejs.org/en/blog/vulnerability/）で確認できます。

2‑2. パフォーマンスへの具体的効果

指標	Node.js v18.x → v20.x の変化
CPU 使用率（10 k RPS）	62 % → 55 %（約 7 % 減少）
ヒープサイズ（同一負荷時）	≈ 1.8 GB → 1.6 GB（約 11 % 圧縮）
GC ポーズ平均時間	30 ms → 18 ms（40 % 短縮）
99th LAT	13.2 ms → 12.4 ms

このように、V8 の内部最適化は「CPU」だけでなく「メモリ」や「レイテンシ」にも波及し、実運用のスループット向上につながります。

3. Bun と Deno 2 の特徴とトレードオフ

3‑1. CPU 使用率・スタートアップ比較

ランタイム	CPU 使用率（10 k RPS）	スタートアップ時間
Bun 1.0	≈ 55 %	0.35 s
Node.js v20.x	62 %	0.58 s
Deno 2.0	68 %	0.62 s

Bun は Zig 言語で書かれた JIT コンパイラと単一バイナリ設計により、システムコール回数が平均 18 % 減少しています（[Bun benchmark report, 2026‑03]）。

3‑2. I/O スループットとエコシステム

ランタイム	TCP エコー・スループット (GB/s)	エコシステム成熟度
Node.js	1.15 GB/s	npm ≈ 2 M パッケージ、長期サポート（LTS）あり
Bun	1.12 GB/s	npm互換レイヤー (`bun:compat`) があるが、一部ネイティブモジュール未対応
Deno	1.08 GB/s	標準ライブラリ中心、TypeScript がデフォルトで安全性は高い

結論として、Bun はスタートアップと軽量 CPU 負荷が求められるマイクロサービスに最適。
Node.js は I/O 集中型（大容量ストリームやファイルサーバー）で依然優位。
Deno 2 は権限モデルと TypeScript ファーストの開発体験が強みだが、CPU コストはやや高め。

4. 実務で使えるプロファイリング＆ベンチマーク手法

4‑1. ツール概要（初心者向け解説）

ツール	主な役割	特徴
clinic doctor	ランタイムのイベントループ遅延・GC ボトルネックを自動検出	GUI レポートで「Hot Path」や「Async Latency」を可視化
0x	`node --prof` の結果から高速に Flamegraph（関数呼び出しヒストグラム）を生成	1 行コマンドで画像出力、CI に組み込みやすい
perf (Linux)	カーネルレベルのサンプリングプロファイラ。ネイティブアドオンや libuv の内部挙動も測定可能	高精度だが設定が少し複雑
bun built‑in profiler	`bun run --profile` だけで CPU・I/O プロファイルを HTML に出力	セットアップ不要、Node.js 系ツールと比べて約 30 % の工数削減

4‑2. 実際の使用例

# 1&#xfe0f;&#x20e3; clinic doctor（インタラクティブレポート）
npm i -g @clinic/doctor
clinic doctor -- node server.js   # ブラウザが自動で開き、CPU・GC のホットパスを表示

# 2&#xfe0f;&#x20e3; 0x（Flamegraph 作成例：5 秒間プロファイル取得）
npx 0x --output-dir ./profile node app.js

# 3&#xfe0f;&#x20e3; perf + Flamegraph（カーネル側サンプル取得）
perf record -F 99 -a -g -- node server.js
perf script | stackcollapse-perf.pl &gt; out.folded
./flamegraph.pl out.folded &gt; flamegraph.svg   # SVG が生成される

# 4&#xfe0f;&#x20e3; bun の組込みプロファイラ（シンプルに HTML 出力）
bun run --profile server.js          # 実行後に ./bun-profile.html が作成
open ./bun-profile.html               # macOS の場合

# 1️⃣ clinic doctor（インタラクティブレポート）

npm i -g @clinic/doctor

clinic doctor -- node server.js # ブラウザが自動で開き、CPU・GC のホットパスを表示

# 2️⃣ 0x（Flamegraph 作成例：5 秒間プロファイル取得）

npx 0x --output-dir ./profile node app.js

# 3️⃣ perf + Flamegraph（カーネル側サンプル取得）

perf record -F 99 -a -g -- node server.js

perf script | stackcollapse-perf.pl > out.folded

./flamegraph.pl out.folded > flamegraph.svg # SVG が生成される

# 4️⃣ bun の組込みプロファイラ（シンプルに HTML 出力）

bun run --profile server.js # 実行後に ./bun-profile.html が作成

open ./bun-profile.html # macOS の場合

ポイント
- 最初は clinic doctor で全体像を掴む → ボトルネックが判明したら 0x または perf で詳細分析。
- Bun を使うケースでは bun run --profile が唯一のコマンドで完結するため、短時間で結果を得やすい。

5. ユースケース別最適化テクニック

5‑1. REST API の高速化

手法	効果（目安）
fast-json-stringify + `Readable` ストリーム	CPU 使用率 – 12 %、レイテンシ ≤ 12 ms（10k 同時接続）
V8 フラグ `--max-old-space-size=2048`	ヒープ拡張で GC ポーズが 18 ms → 14 ms に短縮
`node --trace-async-hooks` で非同期遅延測定	ボトルネック関数を可視化し、最適化対象を特定

import fastJson from 'fast-json-stringify';
import { createPool } from 'pg';
import { Readable } from 'stream';

const stringify = fastJson({
  title: 'User',
  type: 'object',
  properties: {
    id: { type: 'integer' },
    name: { type: 'string' }
  }
});

const pool = createPool({ max: 20, connectionString: process.env.DATABASE_URL });

app.get('/users/:id', async (req, res) =&gt; {
  const { rows } = await pool.query('SELECT * FROM users WHERE id=$1', [req.params.id]);
  res.setHeader('Content-Type', 'application/json');

  const readable = new Readable({
    read() {
      this.push(stringify(rows[0]));
      this.push(null);
    }
  });
  readable.pipe(res);
});

import fastJson from 'fast-json-stringify';

import { createPool } from 'pg';

import { Readable } from 'stream';

const stringify = fastJson({

title: 'User',

type: 'object',

properties: {

id: { type: 'integer' },

name: { type: 'string' }

}

});

const pool = createPool({ max: 20, connectionString: process.env.DATABASE_URL });

app.get('/users/:id', async (req, res) => {

const { rows } = await pool.query('SELECT * FROM users WHERE id=$1', [req.params.id]);

res.setHeader('Content-Type', 'application/json');

const readable = new Readable({

read() {

this.push(stringify(rows[0]));

this.push(null);

}

});

readable.pipe(res);

});

5‑2. WebSocket リアルタイム処理

ライブラリ	特徴（初心者向け）
ws	純粋な JavaScript 実装。導入が簡単だが CPU 負荷はやや高め。
uWebSockets.js	C++ コアとゼロコピー I/O を採用。接続 20 k 時に 30 % の CPU 削減が報告されている（[benchmark 2026‑04]）。
bun:websocket	Bun 標準で提供される軽量実装。スタートアップが速く、サーバーレス向き。

// uWebSockets.js の例（Node.js）
const uWS = require('uWebSockets.js');

uWS.App()
  .ws('/*', {
    maxPayloadLength: 16 * 1024,
    idleTimeout: 30,
    open: ws =&gt; console.log('client connected'),
    message: (ws, msg, isBinary) =&gt; ws.publish('room', msg, isBinary)
  })
  .listen(3000, token =&gt; {
    if (token) console.log('Listening on :3000');
  });

// uWebSockets.js の例（Node.js）

const uWS = require('uWebSockets.js');

uWS.App()

.ws('/*', {

maxPayloadLength: 16 * 1024,

idleTimeout: 30,

open: ws => console.log('client connected'),

message: (ws, msg, isBinary) => ws.publish('room', msg, isBinary)

})

.listen(3000, token => {

if (token) console.log('Listening on :3000');

});

5‑3. バッチ処理のマルチコア活用

方法	説明
worker_threads（Node.js）	同一プロセス内で複数の V8 インスタンスを立ち上げ、CPU バウンドなタスクを分散。`postMessage` でデータ受け渡しが可能。
bun:thread（Bun）	`Thread` クラスでシンプルにスレッド化できるが、API が限定的。現時点では数値計算系のジョブに向く。

// main.js (Node.js)
const { Worker } = require('worker_threads');
const path = require('path');

function runTask(data) {
  return new Promise((resolve, reject) =&gt; {
    const worker = new Worker(path.resolve(__dirname, 'task.js'), { workerData: data });
    worker.on('message', resolve);
    worker.on('error', reject);
  });
}

// 複数タスクを同時実行
Promise.all([
  runTask({ start: 0, end: 1e7 }),
  runTask({ start: 1e7, end: 2e7 })
]).then(results =&gt; console.log('Completed', results));

// main.js (Node.js)

const { Worker } = require('worker_threads');

const path = require('path');

function runTask(data) {

return new Promise((resolve, reject) => {

const worker = new Worker(path.resolve(__dirname, 'task.js'), { workerData: data });

worker.on('message', resolve);

worker.on('error', reject);

});

}

// 複数タスクを同時実行

Promise.all([

runTask({ start: 0, end: 1e7 }),

runTask({ start: 1e7, end: 2e7 })

]).then(results => console.log('Completed', results));

効果：CPU バウンドジョブの実行時間が 約 1.8 倍 に短縮（Node.js v20 の公式ベンチマーク参照）。

5‑4. パッケージマネージャー選択がパフォーマンスに与える影響

マネージャー	インストール時間 (平均)	ディスク使用量削減率
pnpm（v8）	12.8 s（npm ci 18.3 s と比較）	45 % の重複排除
npm (9.x)	18.3 s	-
Yarn Berry (4)	15.6 s	30 % 削減

pnpm は ハードリンク + コンテンツアドレス方式 を採用し、CI/CD パイプラインのキャッシュヒット率を向上させます（[pnpm benchmark 2026]）。

# CI 用例（GitHub Actions）
curl -fsSL https://get.pnpm.io/install.sh | sh -
pnpm install --frozen-lockfile   # 平均 12.8 秒で完了

# CI 用例（GitHub Actions）

curl -fsSL https://get.pnpm.io/install.sh | sh -

pnpm install --frozen-lockfile # 平均 12.8 秒で完了

6. 導入時のリスクとチェックリスト

項目	主なリスク	推奨対策
互換性	Bun/Deno が npm パッケージをそのまま実行できないケースが多数	`bun test` / `deno task test` で CI に組み込み、代替ライブラリを事前に調査
CI/CD 変更	Docker イメージサイズやビルドステップの差分	マルチステージ Dockerfile（例：`node:20-alpine` → `bun:latest`）で統一管理
運用コスト	新ランタイム導入時の学習曲線とモニタリング設定	社内勉強会を開催し、`clinic doctor` を標準ツール化
セキュリティ	Deno の権限モデルは安全だが、既存コードに許可フラグ追加が必要	最小権限 (`--allow-net`, `--allow-read`) を IaC（Terraform/Ansible）で管理
エコシステム成熟度	Bun は新興のためサードパーティライブラリが不足	必要機能は Node.js 互換レイヤー (`bun:compat`) で代替可能か確認

7. 結論と選択指針

評価軸	Node.js v20 系列	Bun 1.0	Deno 2
スループット	★★★★☆（安定）	★★★★★（+10 %）	★★★☆☆（‑10 %）
スタートアップ速度	★★☆☆☆	★★★★★（0.35 s）	★★☆☆☆
I/O スループット	★★★★★（1.15 GB/s）	★★★★☆	★★★☆☆
エコシステム / パッケージ	★★★★★（2M+）	★★★★☆（npm 互換あり）	★★★★☆（標準ライブラリ中心）
安全性・権限管理	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★★★★

マイクロサービス／サーバーレスでインスタンス起動が頻繁に発生する場合 → Bun が最適。
大容量ストリームや既存 npm エコシステムを活かしたいレガシーアプリ → Node.js が依然有利。
セキュリティ重視・TypeScript ファーストの開発体験が必要なプロジェクト → Deno 2 を選択。

最終的なランタイム選定は、「性能」＋「運用コスト」＋「チームスキル」の３軸で総合評価することを推奨します。

本稿の数値・リンクはすべて 2026 年 4 月時点の公式レポートまたは信頼できる公開ベンチマークに基づいています。実際の導入前には、対象システム固有のワークロードで再測定を行ってください。

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Node.js vs Bun vs Deno 2026 パフォーマンス比較と最適化ガイド

1. 最新ベンチマーク概況

1‑1. ベンチマークの条件と出典

1‑2. ランタイム別主要指標

補足：ベンチマーク結果の解釈

2. Node.js v20 系列の内部改良

2‑1. V8 12.0 の主な変更点

2‑2. パフォーマンスへの具体的効果

3. Bun と Deno 2 の特徴とトレードオフ

3‑1. CPU 使用率・スタートアップ比較

3‑2. I/O スループットとエコシステム

4. 実務で使えるプロファイリング＆ベンチマーク手法

4‑1. ツール概要（初心者向け解説）

4‑2. 実際の使用例

5. ユースケース別最適化テクニック

5‑1. REST API の高速化

5‑2. WebSocket リアルタイム処理

5‑3. バッチ処理のマルチコア活用

5‑4. パッケージマネージャー選択がパフォーマンスに与える影響

6. 導入時のリスクとチェックリスト

7. 結論と選択指針

2. Node.js v20 系列の内部改良

2‑1. V8 12.0 の主な変更点

3. Bun と Deno 2 の特徴とトレードオフ