fastapi nodejs 性能比较

Posted 2023-04-28

参考技术A

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，基于标准 Python 类型提示，使用 Python 3.6+ 构建 API。

主要特征是：

高速：与NodeJS和Go相当，拥有高性能。 现有最快的Python框架之一。

快速编码：将功能开发速度提高约200％至300％。

更少的Bug：减少约40％的人为（开发人员）导致的错误。

直观：更好的编辑支持。补全任何地方。更少的调试时间。

简单：方便使用和学习。减少阅读文档的时间。

简介：最小化代码重复。每个参数声明的多个要素。更少的错误。

健壮：获取便于生产的代码。带自动交互式文档。

基于标准：基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和 JSON Schema。



作者：星轨无尽
链接：https://www.jianshu.com/p/0ab64419744c
来源：简书
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flask与fastapi性能测试

flask与fastapi性能测试

背景

sy项目通过MQ接受业务系统的业务数据，通过运行开发者开发的python脚本执行业务系统与财务系统数据的一致性校验。
sy系统需要每天运行大量的python脚本。目前使用falsk日运行6W+次python脚本，由于性能存在瓶颈，需要引入
新的fastapi框架，来解决cpu、内存性能压榨不够及目前的性能瓶颈。本文目标给出两者的性能测试报告。
给出选择哪个框架的性能数据支撑。

apache ab介绍

apache ab性能测试

安装

    yum -y install httpd-tools

部分参数说明

-n  执行的请求总数

-c 并发数, 同时执行的数量, c不能大于n
-p post请求指定的文件
-T header Content-type值，默认为 'text/plain'

测试get请求

ab -c 10  http://127.0.0.1:8081/cppla

测试post请求

ab -n 100 -c 10 -T 'application/json' -p httpjson.txt  http://127.0.0.1:8081/cppla1  

// httpjson.txt的内容
"recordId": 123

测试计划

模拟真实每次请求调用脚本，分别对每一个数量级的请求量进行测试。

请求总数	每次并发数	每次并发数	每次并发数
100	10	100	1000
1000	10	100	1000
10000	10	100	1000
20000	10	100	1000
30000	10	100	1000
40000	10	100	1000
50000	10	100	1000
60000	10	100	1000
80000	10	100	1000

测试代码

处理post请求，延时3s返回结果。flask启动20个进程。fastapi启动一个进程。

## flask 代码
# coding: utf-8
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import requests

import datetime
import os
from multiprocessing import cpu_count, Process
from flask import Flask, jsonify,request
import json
import traceback

import importlib
from loguru import logger
import time


app = Flask(__name__)

# 执行run方法
@app.route("/cppla1", methods=['POST', 'GET'])
def cppla1():
    data = request.json
    time.sleep(3)
    return data
# 启动监听ip、端口
def run(MULTI_PROCESS):
    if MULTI_PROCESS == False:
        WSGIServer(('0.0.0.0', 8081), app).serve_forever()
    else:
        mulserver = WSGIServer(('0.0.0.0', 8081), app)
        mulserver.start()

        def server_forever():
            mulserver.start_accepting()
            mulserver._stop_event.wait()


       # for i in range(cpu_count()):
        for i in range(20):
            logger.info('启动进程第几个:', i)
            p = Process(target=server_forever)
            p.start()

if __name__ == "__main__":
    # 单进程 + 协程
    # run(False)
    # 多进程 + 协程
    log_init()
    run(True)

## fastapi
# coding: utf-8

# https://www.javazhiyin.com/80750.html
# import web framework
from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from fastapi.responses import JSONResponse


# import base lib
import datetime
import os
import requests
import json
import traceback
import importlib
from loguru import logger
import time

app = FastAPI()

@app.post("/cppla1")
def function_benchmark(data:dict):
    time.sleep(3)
    return "item": data

# 启动监听ip、端口
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8081)

测试结果

框架类型	请求总数	每次并发数	耗时(s)	每次并发数	耗时(s)	每次并发数	耗时(s)
fastapi	100	10	33.119	100	12.148	1000	ab命令不支持
flask	100	10	45.088	100	81.106	1000	ab命令不支持
fastapi	1000	10	304.057	100	78.283	1000	78.631
flask	1000	10	327.472	100	198.273	1000	303.442
fastapi	10000	10	x	100	754.296	1000	757.719
flask	10000	10	x	100	1550.119	1000	1970.427
fastapi	20000	10	x	100	x	1000	x
flask	20000	10	x	100	x	1000	x
fastapi	30000	10	x	100	x	1000	x
flask	30000	10	x	100	x	1000	x
fastapi	40000	10	x	100	x	1000	x
flask	40000	10	x	100	x	1000	x
fastapi	50000	10	x	100	x	1000	x
flask	50000	10	x	100	x	1000	x
fastapi	60000	10	x	100	x	1000	x
flask	60000	10	x	100	x	1000	x
fastapi	80000	10	x	100	x	1000	x
flask	80000	10	x	100	x	1000	x

结论

fastapi是flask性能的3倍，推荐使用fastap。