Python使用FastApi测试；Node.JS使用Fastify；Rust则使用Actix。

选择的Python和Node框架，是在搜索 “最快的<某语言>api “时得到的最高结果；Rust的Actix是一直高度维护的。

测试的基础很简单；在我的MacBook Pro M1上，每个框架处理来自网络服务器的5000个基本 “Hello, World “响应需要多长时间？

我用来运行测试的代码非常简单，显然，我们只关心速度：

Python

客户端代码：

import requests

from requests.adapters import HTTPAdapter

from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

MAX_RETIES = 3

def create_retriable_session():

s = requests.Session()

retries = Retry(

total=MAX_RETIES,

)

s.mount(‘http://’, HTTPAdapter(max_retries=retries))

s.mount(‘https://’, HTTPAdapter(max_retries=retries))

return s

def main():

s = create_retriable_session()

for _ in range(0, 5000):

s.get(”http://127.0.0.1:8000/”)

服务器端，使用fastapi：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get(”/”)

async def root():

return {”message”: ”Hello World”}

运行服务器：

uvicorn main:app

测试结果：

5.22 s ± 221 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

下面是使用另外一个框架Fastfy使用 异步 后的代码：

const fastify = require(‘fastify’)({logger: false})

const PORT = 8000;

fastify.get(‘/’, async (request, reply) => {

return {message: ‘Hello World’}

})

const start = async () => {

try {

await fastify.listen(PORT)

} catch (err) {

fastify.log.error(err)

process.exit(1)

}

}

start()

再次测试结果：

4.49 s ± 84.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

比较结果：

FastApi每秒处理约957.85次，Fastfy每秒处理1113.59次。

Rust

use actix_web::{App, get, HttpResponse, HttpServer, Responder};

#[get(”/”)]

async fn hello() -> impl Responder {

HttpResponse::Ok().body(”{\”message\”: \”Hello World\”}”)

}

#[actix_web::main]

async fn main() -> std::io::Result<()> {

HttpServer::new(|| {

App::new()

.serb> express = require(‘express’)

const app = express()

const port = 8000

app.get(‘/’, (req, res) => {

res.json({message: ”Hello World”})

})

app.listen(port, () => {

console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`)

})

测试结果：

4.88 s ± 152 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)Rust

use actix_web::{App, get, HttpResponse, HttpServer, Responder};

#[get(”/”)]

async fn hello() -> impl Responder {

HttpResponse::Ok().body(”{\”message\”: \”Hello World\”}”)

}

#[actix_web::main]

async fn main() -> std::io::Result<()> {

HttpServer::new(|| {

App::new()

.service(hello)

})

.bind(”127.0.0.1:8000″)?

.run()

.await

}

测试结果：

4.32 s ± 58.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

比较结果：

我们再次看到，Rust比python快，也比Fastify快，Rust能够每秒处理1157.41个请求，每秒比Fastify快44个请求，比FastApi每秒快200个请求。

Node.js

只是为了好玩，Express是最常见的节点框架，所以我也想测试一下，Express比fastify的功能更全面，所以我估计它也会更慢。

const express = require(‘express’)

const app = express()

const port = 8000

app.get(‘/’, (req, res) => {

res.json({message: ”Hello World”})

})

app.listen(port, () => {

console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`)

})

测试结果：

4.88 s ± 152 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

而且确实比fastify要慢。

结论

Rust绝对是最快的选择，但它是最好的吗？我不确定我是否能回答这个问题，因为98%的情况下这要取决于。你的团队知道什么？该框架有你需要的功能吗？如果没有，你能建立它吗？如果你没有一个专家团队，学习起来有多容易？该框架在4-5年内存在的可能性有多大？

这些测试有一些注意事项，它们是在Python中运行的，所以它们只能以Python发出请求的速度运行，而且它们不是多线程的，所以框架也可能不会使用多线程来响应，这取决于Python请求库中的会话工作方式。另外，一般来说，node是单线程的，node用队列来伪造并发，但是有一种方法可以解决这个问题，那就是用workers，它允许你在不同的线程上运行多个服务器，这取决于CPU有多少逻辑核心，这在生产中非常有用，因为它有巨大的性能提升，但同样，这些测试不能从中受益。

这篇文章的重点不是让你转到Actix/Rust的生产服务器上，重点是展示我在学习新东西时喜欢的一种简单的方法，并希望展示测试并不总是要严肃或复杂。