Umfassender Leistungsvergleich von PHP, Go und Node.js Frameworks

Datenquelle

Die Daten für diesen Leistungsvergleich stammen von https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r18&hw=cl&test=query. Diese Website bietet umfangreiche und maßgebliche Leistungsprüfungsdaten für verschiedene Programmiersprachen und Frameworks und bietet eine starke Grundlage für unsere Analyse.

Analysierte Metriken

JSON-Serialisierung Serialisierte Antwort: Misst hauptsächlich die Leistung des Frameworks beim Serialisieren von Daten in das JSON-Format und beim Zurückgeben der Antwort. Dieser Prozess beinhaltet keine spezifischen Datenbankoperationen, sondern konzentriert sich auf die eigenen Datenverarbeitungs- und Ausgabefähigkeiten des Frameworks.
Plaintext Einfache Antwort: Testet die Geschwindigkeit, mit der das Framework eine einfache Textantwort zurückgibt. Ebenso beinhaltet dies keine Datenbankinteraktion und wird verwendet, um die Leistung des Frameworks im einfachsten HTTP-Antwortszenario zu bewerten. Dieses Szenario ist üblich in der HTTP OPTIONS-Methode. Bei Function Computing kann das Gateway auch auf diese Anfrage antworten, um Betriebskosten zu sparen.
Single Query Single - line Query: Untersucht die Leistung des Frameworks bei der Ausführung einer einzeiligen Datenbankabfrageoperation und der Rückgabe des Ergebnisses. Dies beinhaltet die Interaktionseffizienz zwischen dem Framework und der Datenbank sowie die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Abfrageergebnisses.
Multiple Queries Multiple - line Query: Bewertet die Leistung des Frameworks bei der Ausführung mehrerer Datenbankabfrageoperationen. Im Vergleich zu einzeiligen Abfragen kann dies die Verarbeitungsfähigkeit und Ressourcenverwaltungsfähigkeit des Frameworks in komplexen Datenabfrageszenarien besser testen.
Data Updates Data Update: Analysiert die Leistung des Frameworks während Datenaktualisierungsoperationen, einschließlich Aspekte wie die Interaktion mit der Datenbank, Datenvalidierung und die Ausführungseffizienz der Aktualisierungslogik.

Analysierte Objekte

Berücksichtigte Lösungen

Node.js (Function Computing): Durch die Nutzung des ereignisgesteuerten und nicht-blockierenden I/O-Modells von Node.js hat es einzigartige Vorteile in Function-Computing-Szenarien. Es kann eine große Anzahl von gleichzeitigen Anfragen effizient verarbeiten und teilt eine gemeinsame Syntax mit der Front-End-Entwicklung, was die kollaborative Front-End- und Back-End-Entwicklung erleichtert.
Go (Single - machine Deployment): Die Go-Sprache ist bekannt für ihre hochleistungsfähige Parallelität und ihre schlanke Laufzeitumgebung. Die Single-Machine-Bereitstellung bezieht sich hier nicht nur auf eine Maschine, sondern unterscheidet sich von der Bereitstellungsmethode "Gateway + Function Computing", wodurch die Leistungsvorteile der Go-Sprache in einer unabhängigen Serverumgebung voll ausgeschöpft werden.

Spezifische Applikationen

echo (Go): Ein schlankes Webframework in der Go-Sprache, das einfach zu bedienen ist, eine hohe Leistung aufweist und eine gute Community-Unterstützung bietet. In diesem Leistungsvergleich wird es als typische Anwendungsframework der Go-Sprache analysiert.
go - pgx - easyjson: Dies ist eine Kombination aus pgx (einer PostgreSQL-Treiberbibliothek für die Go-Sprache) und easyjson (einer Bibliothek für effiziente JSON-Serialisierung und -Deserialisierung), die darauf abzielt, die Leistungsvorteile der Go-Sprache bei der Handhabung von PostgreSQL-Datenbanken und JSON-Daten voll auszuschöpfen.
nodejs - postgres (ORM): Eine Anwendung, die auf Node.js basiert und die ORM-Technologie (Object-Relational Mapping) verwendet, um die PostgreSQL-Datenbank zu bedienen. Die ORM-Technologie kann Datenbankoperationen vereinfachen und die Entwicklungseffizienz verbessern, kann aber einen gewissen Einfluss auf die Leistung haben.
php (nginx): Als weit verbreitete serverseitige Skriptsprache wird PHP oft in Verbindung mit dem Nginx-Server verwendet. Nginx, als hochleistungsfähiger HTTP- und Reverse-Proxy-Server, kann in Koordination mit PHP arbeiten, um Netzwerkaufgaben effizient zu erledigen.
php - pgsql - raw (nginx): Dies ist eine Möglichkeit, die PostgreSQL-Datenbank direkt mit der nativen pgsql-Erweiterung von PHP in der Nginx-Serverumgebung zu bedienen. Im Vergleich zur Verwendung von Frameworks wie ORM kann diese native Operationsmethode in einigen Szenarien eine höhere Leistung aufweisen.
lumen (nginx, ORM, MySQL): Lumen ist ein schlankes PHP-Framework, das auf Laravel basiert, kombiniert mit dem Nginx-Server, der ORM-Technologie und der MySQL-Datenbank. Obwohl es bequeme Entwicklungsfunktionen bietet, muss seine Leistung im Vergleich zu anderen Frameworks ebenfalls berücksichtigt werden.

In dieser Analyse wurde die PHP + PostgreSQL-Kombination nicht gesehen, und die meisten Kombinationen mit Golang erfolgten mit PostgreSQL, was einige Präferenzen und Merkmale verschiedener Sprachen bei der Datenbankauswahl und den Anwendungsszenarien widerspiegelt.

Analyseübersicht

Rust vs. C, C++: Die Rust-Sprache schneidet in Bezug auf die Leistung extrem gut ab und übertrifft sogar die traditionellen Hochleistungssprachen C und C++. Dies profitiert von Rusts Memory-Safety-Mechanismus, der effizienten Kompilierungsoptimierung und der vollen Nutzung der zugrunde liegenden Hardwareressourcen.
Java-Leistung und -Popularität: Die Java-Sprache zeigt ebenfalls eine relativ schnelle Leistung, aber es ist derzeit unklar, wie beliebt diese Java-Frameworks in tatsächlichen Anwendungen sind. Java wird aufgrund seiner umfangreichen Klassenbibliotheken, der starken Unterstützung für die Entwicklung auf Unternehmensebene und seiner guten Cross-Plattform-Eigenschaften in vielen großen Projekten eingesetzt, aber die Popularität der Frameworks kann in verschiedenen Bereichen und Szenarien variieren.
PHP-Leistungsanalyse: Die Gesamtleistung von nativem PHP ist nicht langsam, aber in Kombination mit Frameworks sinkt die Leistung deutlich. Dies liegt hauptsächlich daran, dass einige Frameworks zwar bequeme Entwicklungsfunktionen bieten, aber mehr Zwischenschichten und abstrakte Konzepte einführen, was die Komplexität und den Betriebsaufwand des Systems erhöht.
Go vs. Node.js Leistungsvergleich: In Bezug auf die Datenanforderungsverarbeitungsleistung ist Go schneller als Node.js. Obwohl der Test zeigt, dass die Leistung von Go mehr als dreimal so hoch ist wie die von Node.js, stammt ein Teil des Leistungsverlusts aus der Verwendung von ORM. Die Leistung beim Schreiben von nativem Go-Code ist im Wesentlichen die gleiche wie bei der Verwendung des Echo-Frameworks, was darauf hindeutet, dass das Echo-Framework die hochleistungsfähigen Eigenschaften der Go-Sprache in seinem Design gut beibehalten hat.

Analysedetails

JSON-Serialisierung Serialisierte Antwort

Framework	Leistung
echo	32.8%
go	31.9%
go - pgx - easyjson	31.4%
nodejs	23.6%
php	12.5%
lumen	1.1%

In Bezug auf die JSON-Serialisierungsantwortleistung schneiden die Go-Sprach-bezogenen Frameworks und Anwendungen gut ab. Echo, Go und Go - pgx - easyjson stehen an der Spitze der Leistungsliste, was von den effizienten JSON-Verarbeitungsbibliotheken und optimierten Speichermanagementmechanismen der Go-Sprache profitiert. Die Leistung von Node.js liegt auf einem mittleren Niveau, während die Leistung von PHP und Lumen relativ gering ist, was widerspiegelt, dass es noch Raum für Verbesserungen bei ihrer JSON-Serialisierungsverarbeitungseffizienz gibt.

Plaintext Einfache Antwort

Framework	Leistung
fasthttp	65.3%
nodejs	7.9%
go	6.4%
echo	5.2%
lumen	0.1%

Im einfachen Textantworttest sticht fasthttp mit extrem hoher Leistung hervor. Überraschenderweise ist Go in diesem Abschnitt langsamer als Node.js. Wenn Go jedoch zur fasthttp-Drittanbieterbibliothek wechselt, steigt die Leistung sprunghaft an. Dies zeigt, dass die Go-Sprache selbst ein starkes Leistungspotenzial hat und durch die sinnvolle Auswahl und Verwendung von Drittanbieterbibliotheken ihre Leistung in bestimmten Szenarien deutlich verbessert werden kann. Die Leistung von Lumen ist in diesem Test extrem niedrig und muss weiter optimiert werden.

Single Query Single - line Query

Framework	Leistung
echo	46.2%
go - pgx - easyjson	43.1%
nodejs - postgres	13.8%
php - pgsql - raw	13.8%
lumen	1.5%

Im Single-Line-Query-Leistungstest zeigen Echo und Go - pgx - easyjson erneut eine gute Leistung mit hoher Effizienz bei der Interaktion mit der Datenbank und der Rückgabe von Single-Line-Query-Ergebnissen. Die Leistung von nodejs - postgres und php - pgsql - raw ist vergleichbar und auf einem mittleren Niveau, während die Leistung von Lumen relativ schlecht ist, möglicherweise aufgrund der Komplexität seines Frameworks und der Verwendung von ORM, die zu einem Rückgang der Query-Leistung führt.

Multiple Queries Multiple - line Query

Framework	Leistung
go - pgx - easyjson	47.8%
echo	44.3%
php - pgsql - raw	30.0%
nodejs - postgres	14.4%
lumen	8.1%

Im Multiple-Line-Query-Szenario schneiden go - pgx - easyjson und echo weiterhin gut ab und können mehrere Datenbankabfrageoperationen effizient verarbeiten. Die Leistung von php - pgsql - raw ist ebenfalls beträchtlich und übertrifft die von nodejs - postgres. Obwohl sich die Leistung von Lumen verbessert hat, besteht immer noch eine große Lücke im Vergleich zu anderen hervorragend performenden Frameworks.

Data Updates Data Update

Framework	Leistung
go - pgx - easyjson	35.4%
echo	31.8%
php - pgsql - raw	20.4%
nodejs - postgres	8.2%
lumen	6.9%

Im Data-Update-Leistungstest schneiden go - pgx - easyjson und echo führend ab und können Datenaktualisierungsoperationen schnell abschließen. Die Leistung von php - pgsql - raw liegt auf einem mittleren Niveau, während die Datenaktualisierungsleistung von nodejs - postgres und Lumen relativ gering ist, was mit ihren Datenbankoperationsmethoden und Framework-Implementierungsmechanismen zusammenhängen kann.

Zusammenfassung

Single - machine Deployment Solution Selection: Wenn die Single-Machine-Bereitstellungsmethode angewendet wird, ist die Verwendung von Echo als Basis-Framework eine gute Wahl. Echo hat eine gute Community-Unterstützung, und Entwickler können problemlos verschiedene Ressourcen und Unterstützung erhalten. Gleichzeitig können seine einfachen und benutzerfreundlichen Eigenschaften auch die Entwicklungskosten und die Lernkurve reduzieren, und es schneidet in Bezug auf die Leistung gut ab, wodurch die Anforderungen der meisten Single-Machine-Bereitstellungsszenarien erfüllt werden.
echo vs. fasthttp Selection: Wenn beschlossen wurde, das Echo-Framework zu verwenden, wird nicht empfohlen, fasthttp weiter zu berücksichtigen. Obwohl Echo fasthttp in Version 2 unterstützte, erklärte der Autor von Echo die Gründe für die Aufgabe unter https://github.com/labstack/echo/issues/665, hauptsächlich um die Einfachheit des Frameworks und die Community-Kompatibilität aufrechtzuerhalten und die Standardbibliothek so weit wie möglich zu verwenden. Dies ermöglicht es Echo, sich besser in das Community-Ökosystem zu integrieren und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
Function Computing Solution Selection: Für Function-Computing-Szenarien ist Node.js eine gute Wahl. Es hat eine akzeptable Leistung und kann die Anforderungen an die Parallelverarbeitung und die Antwortgeschwindigkeit im Function Computing erfüllen. Gleichzeitig ermöglicht die gemeinsame Syntax von Node.js und dem Front-End Front-End- und Back-End-Entwicklern, leichter zusammenzuarbeiten, wodurch Kommunikationskosten und Entwicklungsschwierigkeiten aufgrund von Unterschieden in den Technologie-Stacks reduziert werden.
PHP-Leistungs- und Anwendungsanalyse: Nach den obigen Leistungstests zu urteilen, ist die Leistung von PHP selbst kein großes Problem, aber seine Standardbibliothek ist zu alt. In der tatsächlichen Entwicklung müssen Frameworks verwendet werden, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern. Die Verwendung gewöhnlicher Frameworks führt jedoch zu einem starken Leistungsabfall. Und aus historischen Gründen muss PHP mit Nginx kombiniert werden, um Netzwerkaufgaben effizient zu erledigen, was die Single-Machine-Bereitstellungsschritte relativ erhöht und die Komplexität der Bereitstellung und Wartung erhöht. Bei der Entscheidung, PHP für die Entwicklung zu verwenden, müssen mehrere Faktoren wie Leistung, Entwicklungseffizienz und Bereitstellungskosten umfassend berücksichtigt werden, und eine vernünftige Entscheidung sollte je nach spezifischen Anwendungsszenarien und Anforderungen getroffen werden.

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