Node.js vs. Spring Boot:Hello World 性能对决,谁更快一点?

原创
2023/09/14 09:04
阅读数 171

前言:

Spring Boot 在 Java 生态中备受欢迎,它是一款基于 Java 构建的轻量级服务端框架,主要用于 Web 服务。Spring Boot 的应用使得创建各类基于 Spring 的企业级应用变得异常简单。Node.js作为一种基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境,在服务端上运行JavaScript代码。它以其独特的特性为我们提供了极其便捷的开发方式,今天我们就对比一下Spring Boot与Node.js之间的性能差异。

运行环境:

硬件:MacBook Pro M1 16g

测试工具:Bombardier

测试并发数:50、100、200

版本:

Node.js v19.6.0

Spring Boot v3.0.2

Java17

Node.js 测试代码:

import http from "node:http";

 http.createServer((req, resp) => {
  try {
   if (req.method !== "GET") {
    return resp.writeHead(405).end();
   }
   if (req.url !== "/") {
    return resp.writeHead(404).end();
   }
   resp.writeHead(200, {
    "content-type": "text/plain",
   });
   resp.end("Hello world");
  } catch (e) {
   resp.writeHead(500).end();
  }
 }).listen(3000);

Spring Boot测试代码:

package com.example.demo;

 import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.Spring BootApplication;
 import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
 import org.springframework.http.ResponseEntity;
 import org.springframework.http.HttpStatus;
 import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

 @Spring BootApplication
 @RestController
 public class DemoApplication {

   public static void main(String[] args) {
     SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
   }

   @GetMapping("/")
   public String handleRequest() {
     return "Hello World!";
   }
 }

测试时,每个并发执行500万请求,对比如下性能指标:

  • 耗时
  • 每秒处理请求数
  • 延迟:平均值、中值、q25、q75、q90、最大值(以毫秒为单位)
  • 资源占用情况:CPU和内存平均使用率

测试结果:

经过对比测试,绘制了如下图表(延迟以毫秒为单位):

测试结果分析:

资源占用方面,Spring/Java 是一个资源密集型应用,在一个简单的“Hello World”案例中,200并发情况下,Spring 使用了约190%的 CPU 和 470M 的内存。相比之下,Node.js 使用了 95% 的 CPU 和 82M 的内存。

延迟方面,在q75之前,Spring 的延迟低于 Node.js。Spring在最大延迟达到了几秒钟,而Node.js的最大延迟仅 123ms。Spring 的延迟中位数(0.6ms)优于 Node.js(2.5ms)。

总结来看,Node.js 在使用显著较少的系统资源的情况下”吞吐量“(RPS/每秒请求数)更高。

原文链接:https://medium.com/deno-the-complete-reference/node-js-vs-springboot-hello-world-performance-comparison-59b4d461526c

扩展链接:

扩展链接:

ChatGPT赋能低代码开发:打造智能应用的双重引擎

窗口函数大揭秘!轻松计算数据累计占比,玩转数据分析的绝佳利器

3D模型+BI分析,打造全新的交互式3D可视化大屏开发方案

展开阅读全文
加载中
点击引领话题📣 发布并加入讨论🔥
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部