На диаграммах ниже приведены результаты простейшего Apache Benchmark’a для фреймворков Django версии 3.1, Flask 1.1 и AIOHTTP 3.7. AIOHTTP работает в «штатном» однопоточном асинхронном режиме, Django и Flask обслуживаются синхронным WSGI сервером Gunicorn с числом потоков, равным числу доступных ядер процессора * 2. ASGI в тесте не участвовал.
SELECT r.id, r.auth_user_id, r.status, r.updated, r.label, r.content, u.username,
ARRAY_AGG(t.tag) tag, COUNT(*) OVER() cnt,
(
SELECT COUNT(*) FROM record r2
WHERE
r2.parent_id IS NOT NULL
AND r2.parent_id = r.id
AND r2.status = 'new'
) AS parts
FROM record r
JOIN auth_user u ON u.id = r.auth_user_id
LEFT JOIN tag t ON t.kind_id = r.id AND t.kind = 'rec'
WHERE r.parent_id IS NULL AND r.status = 'new'
GROUP BY r.id, u.username
ORDER BY r.updated DESC
LIMIT 10 OFFSET 0
Этот запрос получает список корневых записей из основной таблицы приложения, число прямых потомков для каждой строки, данные владельца записи, список тегов и общее число строк выборки.
AIOHTTP использует пулл соединений с БД и драйвер asyncpg, Django и Flask — SQLAlchemy без ORM (для чистоты эксперимента) и psycopg2.
Приложение Django создано стандартными средствами фреймворка (django-admin startproject, manage.py startapp и т. д.), вывод тестовой страницы через ListView. Установки Flask и AIOHTTP построены на канонических веб приложениях «Hello, world», взятых из документации.
Результаты запуска теста на локальной машине (4 ядра CPU):
UPD: как справедливо пишут в комментариях, для честного сравнения следовало либо запустить AIOHTTP за Gunicorn'ом, либо уменьшить число воркеров до 1.
Тот же тест на реальном однопроцессорном VDS (пинг около 45 ms):
Во время теста AIOHTTP использовал 100% одного ядра CPU, Flask и Django — 100% всех доступных ядер.
Выводы
На самом деле, сравнение асинхронных и многопоточных приложений не совсем корректно — они решают разные задачи. Поэтому, результат выглядит довольно логичным: в локальном тесте у AIOHTTP просто оказалось меньше ресурсов, при равных условиях производительность нивелируется.
А вот скромный результат Flask’а с трудом поддается объяснению, «разогнать» этот фреймворк у меня не получилось.
arthuriantech
Где исходники? Какой драйвер PostgreSQL использовался? С какими аргументами вызывался ab? Почему у Gunicorn не выставили количество воркеров в 1 для честного сравнения?
vladpen Автор
ab -n 10000 -c 100 host:port/
Задача стояла замерить только максимальную производительность. По-хорошему, нужно было бы честно строить графики зависимости от числа одновременных соединений, воркеров, загрузки процессора и т.д. Но это уже тянет на серьёзную статью и требует врмени. А так — вы правы, с одим воркером асинхронное приложение выигрывает по производительности.
arthuriantech
Попробуйте добавить
-k
. К слову сказать, asyncpg должен заметно уделывать psycopg2 по производительностиvladpen Автор
Попробовал.
KeepAlive никак не повлиял на Gunicorn, а вот число запросов AIOHTTP подросло процентов на 25 локально, спасибо за информацию.