是时候考虑Spring非阻塞编程模式？R2DBC pk JDBC 和 WebFlux pk Web MVC 评测数据

Posted 2021-05-01 高可用架构

导读：Spring框架中，同时存在WebFlux和R2DBC这样的响应式模块，也存在Web MVC和JDBC这样的阻塞框架。应该在什么情况下使用不同技术栈，可能会困扰很多技术人。本文作者对这两种技术栈做了详细的对比和压力测试，为技术选型提供支持。

2017年9月发布的Spring Framework 5中，引入了Spring WebFlux。WebFlux是完全响应式的技术栈。2019年12月发布了Spring Data R2DBC，这是一个使用响应式的数据库驱动。在本文中，我将证明在高并发下，WebFlux和R2DBC表现更好。该组合的响应时间和吞吐量都更好。并且在处理每个请求时使用更少的内存和CPU，而且你的Fat JAR会变得更小。在高并发的时候，使用WebFlux和R2DBC（如果你不需要JPA的话）是个好主意。

测试方法

本文中，我们尝试了如下四种组合：

• Spring Web MVC + JDBC 数据库驱动

• Spring Web MVC + R2DBC 数据库驱动

• Spring WebFlux + JDBC 数据库驱动

• Spring WebFlux + R2DBC 数据库驱动

我已经将并行请求数以50个为单位从4增加到500，分别为负载生成器和服务分配4个核心（我的笔记本有12个核心）。我将所有的连接池都配置为100。为什么要固定核数和连接池的大小？因为在之前对JDBC和R2DBC的测试中，改变这些因素并没有提供更多的数据，所以我决定在这个测试中保持固定的变量，以减少测试需要运行的时间。

我在服务上模拟一个GET请求。该服务从数据库中获取了10条记录，并以JSON形式返回。首先，我对服务进行了2秒预热。接下来，我开始了1分钟的基准测试。我把每个场景运行5次（依次运行，而非5次之后再运行其他测试），并计算结果的平均值。我只统计了那些没有错误的测试。当我将并发数增加到1000以上时，所有的实现都无一例外地有失败。

我使用了Postgres（12.2）作为数据库。并且使用wrk来进行基准测试。我用下面的方法解析wrk的输出。主要测量：

• 响应时间—来自Wrk测试报告

• 吞吐量（请求数）— 来自Wrk测试报告

• 进程CPU的使用情况—用户和内核时间(基于/proc/PID/Stat)

• 内存使用量—私有和共享进程内存（基于/proc/PID/maps）

你可以在这里查看所使用的测试脚本[1]。你可以在这里查看所使用的代码[2]。

测试结果

你可以在这里查看我在图表中使用的原始数据[3]。

响应时间

很显然在高并发下，Spring Web MVC + JDBC可能不是你的最佳选择。显然在更高的并发下，R2DBC可以提供更好的响应时间。Spring Web MVC和Spring WebFlux也有类似的趋势。

吞吐量

与响应时间类似，使用JDBC+Spring Web MVC在高并发下表现得更差。同样的，R2DBC显然表现的更胜一筹。如果你的后端仍然使用JDBC，那么从Spring Web MVC转移到Spring WebFlux也并不是一个好主意。在低并发时，Spring Web MVC + JDBC 表现最好。

CPU

CPU是指整个运行过程中的CPU时间，即进程用户和内核时间之和。

使用JDBC+Web MVC的方案在高并发时消耗的CPU最高。JDBC+WebFlux的方案使用的CPU时间最少，但吞吐量也最低。当你查看平均每请求所使用的CPU时，你就可以衡量各种方式的CPU使用效率。

与JDBC相比，R2DBC平均每个请求使用的CPU更少。使用JDBC+WebFlux似乎不是一个好主意。JDBC+Web MVC在高并发量的情况下更加糟糕，而其他至少有一个非阻塞组件的实现更稳定。然而在低并发时，Web MVC + JDBC可以最有效地利用CPU。

内存

我们测量在运行结束时进程私有内存作为内存消耗量。内存使用情况取决于垃圾回收。我们使用JDK 11.0.6和G1GC。Xms 设置为 0.5 Gb (默认是我可用内存32 Gb 的 1/64)。Xmx 设置为 8 Gb (默认是我可用内存 32 Gb 的 1/4)。

与Web MVC相比，WebFlux的内存使用量似乎更稳定，而WebMVC在高并发时的内存使用量更大。当使用WebFlux+R2DBC时，在高并发情况下，内存使用量最少。在低并发时，Web MVC + JDBC内存使用较低，但在高并发时，WebFlux + R2DB平均每个请求处理中使用的内存最少。

Fat Jar大小

下图中JPA占用了大头。如果你使用R2DBC的情况下不使用它，那么Fat JAR大小就会下降到15Mb左右!

总结

R2DBC+WebFlux是高并发时的好主意!

• 在高并发时，使用R2DBC代替JDBC和使WebFlux代替Web MVC的好处显而易见。

• 处理单个请求所需的CPU更少。

• 处理单个请求所需的内存更少。

• 高并发时的响应时间更低。

• 高并发时的吞吐量更好

• Fat JAR较小（不使用JPA）。

• 当只使用阻塞组件时，在高并发时，内存和CPU的使用效率会降低。

• JDBC+WebFlux似乎不是一个好主意。R2DBC+Web MVC在高并发时比JDBC+Web MVC效果更好。

• 你不需要使用完全无阻塞的堆栈来获得使用R2DBC的优势。但是，如果是使用Spring，最好将其与WebFlux结合起来。

• 在低并发量（200个并发请求以下）时，使用Web MVC和JDBC可能会有更好的效果。通过测试来确定平衡点。

使用R2DBC时的一些挑战

• JPA无法处理像Spring Data R2DBC提供响应式功能。这意味着在使用R2DBC时，你将不得不手动做更多工作。

• 还有其他响应式驱动，例如Quarkus Reactive Postgres客户端（使用Vert.x）。他们不使用R2DBC，并且有不同的性能特性。

• 有限的可用性

• 不是所有的关系型数据库都有响应式的驱动程序。例如，Oracle还没有R2DBC实现。

• 应用服务器仍然依赖于JDBC。在这个Kubernetes时代，人们还在使用那些上古功能吗？

• 当Java Fibers推出的时候（Project Loom，可能是Java 15），数据库驱动的格局可能会再次发生变化，R2DBC可能不会成为JDBC的继任者。

https://technology.amis.nl/2020/04/10/spring-blocking-vs-non-blocking-r2dbc-vs-jdbc-and-webflux-vs-web-mvc/

文中链接：

[1]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/blob/r2dbc/test_scripts/run_test.py

[2]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/tree/r2dbc/test_apps

[3]https://github.com/MaartenSmeets/db_perftest/blob/r2dbc/test_scripts/restotal.txt

参考阅读：

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