基本http服務性能測試(Python vs Golang)

最近學習Golang，總想體驗下併發到底有多叼，必我大 python強勢多少。學習了官方教程的http 服務，用性能測試工具wrk測試了下，發現結果很使人驚訝～html

wrk能夠參考個人博客，有基本用法說明：http://blog.yuanzhaoyi.cn/2018/01/12/test.html python

測試命令：wrk -t10 -d1m -c200 http://127.0.0.1:8080web

含義：10線程，併發200連接，持續1分鐘json

http服務均返回基本的: "Hello World"，應該不會有IO阻塞併發

Python 標準庫BaseHTTPRequestHandler實現：app

from http.server import BaseHTTPRequestHandler from urllib import parse class GetHandler(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): message = "Hello World" self.send_response(200) self.end_headers() self.wfile.write(message.encode('utf-8')) if __name__ == '__main__': from http.server import HTTPServer server = HTTPServer(('localhost', 8080), GetHandler) print('Starting server, use <Ctrl-C> to stop') server.serve_forever()

結果：每秒響應數量只有282個，測試時間越長會越低框架

由於是但進程，單線程，這個數據應該不錯了，雖然GIL在io阻塞會釋放線程，但也有一點性能消耗異步

Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080
  10 threads and 200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 2.05ms    6.73ms 265.58ms   98.90% Req/Sec   107.11    103.19     1.05k    84.08%
  16959 requests in 1.00m, 1.65MB read Socket errors: connect 0, read 19024, write 59, timeout 0 Requests/sec:    282.21 Transfer/sec:     28.11KB

異步框架爲了方便，咱們先用基於twisted的事件循環的tornado:async

import tornado.ioloop import tornado.web class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") if __name__ == "__main__": application = tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) application.listen(8080) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

結果：每秒響應數量有1300多個，明顯好不少tornado

Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080
  10 threads and 200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 147.44ms   45.17ms 467.54ms   86.25% Req/Sec   141.40     57.52   202.00     65.17%
  81818 requests in 1.00m, 16.15MB read Socket errors: connect 0, read 1, write 0, timeout 0 Requests/sec:   1361.25 Transfer/sec:    275.17KB

Python3開始支持原生的協程來處理事件循環，雖然tornado也支持，但爲了方便，直接用號稱最快的sanic測試吧

from sanic import Sanic from sanic.response import json app = Sanic() @app.route("/") async def test(request): return json({"hello": "world"}) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", debug=False, port=8080)

結果：每秒響應數量達到4400多了，看起來很不錯了

Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080
  10 threads and 200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 45.59ms   16.91ms 255.88ms   71.70% Req/Sec   443.64    111.85     0.89k    68.56%
  264956 requests in 1.00m, 32.09MB read Socket errors: connect 0, read 67, write 0, timeout 0 Requests/sec:   4408.87 Transfer/sec:    546.80KB

最近學習了GoLang，就基於官方指南的http服務進行了基本測試：

package main import ( "fmt"
    "log"
    "net/http" ) type Hello struct{} func (h Hello) ServeHTTP( w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprint(w, "Hello World!") } func main() { h := Hello{} err := http.ListenAndServe("localhost:8080", h) if err != nil { log.Fatal(err) } }

結果也是讓我大開眼界：每秒響應數量達到了35365，和python服務都不是一個量級

Running 1m test @ http://127.0.0.1:8080
  10 threads and 200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 7.26ms    9.46ms 210.93ms   93.36% Req/Sec     3.56k     1.10k   19.98k    74.96%
  2125366 requests in 1.00m, 261.47MB read Requests/sec:  35365.98 Transfer/sec:      4.35MB

簡單總結下，測試中，內存都沒有明顯增加，一定沒有什麼操做，僅僅返回一個字符串。可是GoLang的CPU使用率明顯增加，Sanic服務也有差很少的增加，其他CPU使用率增加幅度不大，但Python的服務應該都只用了CPU都一核心。但當CPU佔比差很少的時候，GoLang的響應能力明顯要更勝一籌。具體緣由思考，除了CPU的核心使用區別以外，即真正並行的實現外，好像也沒什麼了。Python的異步服務和GoLang的服務應該都基於事件循環實現了協程的調度，固然實現方法確定有很大的不一樣，具體還要繼續學習了。不過GoLang天生併發的支持，的確對此優化的很不錯。

這幾個測試都是基於好奇，比較簡單也不夠嚴謹，但我以爲能夠說明一些區別。若是發現什麼問題，歡迎留言。