Veebiraamistike jõudlus: Flask vs Django vs FastAPI võrdlustest

Õige veebiraamistiku valimine on tõhusate ja skaleeritavate veebirakenduste loomisel ülioluline. Python pakub mitmeid suurepäraseid valikuid, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. See artikkel pakub põhjalikku võrdlustesti, võrreldes kolme populaarset raamistikku: Flask, Django ja FastAPI. Analüüsime nende jõudlusomadusi, ressursikasutust ja sobivust erinevatele rakendustüüpidele, arvestades globaalseid arenduspraktikaid ja juurutuskeskkondi.

Sissejuhatus

Veebiraamistikud pakuvad struktureeritud keskkonda veebirakenduste ehitamiseks, tegeledes selliste ülesannetega nagu marsruutimine, päringute töötlemine ja andmebaasi interaktsioon. Raamistiku valik mõjutab oluliselt rakenduse jõudlust, eriti suure koormuse korral. Selle võrdlustesti eesmärk on pakkuda andmepõhiseid teadmisi, et aidata arendajatel teha teadlikke otsuseid.

• Flask: Mikroraamistik, mis pakub lihtsust ja paindlikkust. See on hea valik väikestele ja keskmise suurusega projektidele, kus vajate täpset kontrolli.
• Django: Täisfunktsionaalne raamistik, mis pakub laia valikut tööriistu ja funktsioone, sealhulgas ORM-i, mallimootorit ja administraatoriliidest. See sobib hästi keerukatele rakendustele, mis nõuavad robustset ja skaleeritavat arhitektuuri.
• FastAPI: Kaasaegne, suure jõudlusega raamistik, mis on ehitatud ASGI-le ja mõeldud API-de kiireks ja tõhusaks loomiseks. See paistab silma asünkroonsete operatsioonidega ja on tugev kandidaat mikroteenuste ja suure läbilaskevõimega rakenduste jaoks.

Võrdlustesti seadistus

Õiglase ja täpse võrdluse tagamiseks kasutame standardiseeritud võrdlustesti seadistust. See hõlmab:

• Riistvara: Spetsiaalne server järjepidevate spetsifikatsioonidega (nt protsessor, RAM, salvestusruum). Täpsed spetsifikatsioonid on loetletud ja jäävad testide lõikes samaks.
• Tarkvara: Pythoni, Flask'i, Django ja FastAPI uusimad stabiilsed versioonid. Kasutame Gunicorni ja Uvicorni järjepidevat versiooni WSGI/ASGI serverite jaoks.
• Andmebaas: PostgreSQL, populaarne avatud lähtekoodiga relatsiooniline andmebaas, mis on konfigureeritud optimaalseks jõudluseks.
• Koormustestimise tööriist: Locust, Pythonil põhinev koormustestimise tööriist, mida kasutatakse samaaegsete kasutajate simuleerimiseks ja rakenduse jõudluse mõõtmiseks.
• Monitooringu tööriistad: Prometheus ja Grafana serveri ressursikasutuse (protsessor, mälu, võrk) jälgimiseks.
• Testjuhud: Määratleme mitu testjuhtu, mis esindavad tavalisi veebirakenduste stsenaariume:
• Hello World: Lihtne lõpp-punkt, mis tagastab staatilise stringi. See testib raamistiku põhilist marsruutimise ja päringute käsitlemise lisakulu.
• Andmebaasist lugemine: Lõpp-punkt, mis hangib andmeid andmebaasist. See testib raamistiku ORM-i (või andmebaasi interaktsioonikihi) jõudlust.
• Andmebaasi kirjutamine: Lõpp-punkt, mis kirjutab andmeid andmebaasi. See testib raamistiku ORM-i (või andmebaasi interaktsioonikihi) jõudlust kirjutamisoperatsioonide ajal.
• JSON-serialiseerimine: Lõpp-punkt, mis serialiseerib andmeid JSON-vormingusse. See testib raamistiku serialiseerimise jõudlust.

Võrdlustesti keskkonna konfiguratsiooni üksikasjad

• Protsessor: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• RAM: 16GB DDR3
• Salvestusruum: 256GB SSD
• Operatsioonisüsteem: Ubuntu 20.04
• Python: 3.9.7
• Flask: 2.0.1
• Django: 3.2.8
• FastAPI: 0.68.1
• Uvicorn: 0.15.0
• Gunicorn: 20.1.0
• PostgreSQL: 13.4

Samaaegsuse tasemed: Et jõudlust põhjalikult hinnata, testime iga raamistikku erinevatel samaaegsuse tasemetel, alates 10 kuni 500 samaaegse kasutajani. See võimaldab meil jälgida, kuidas iga raamistik suureneva koormuse all skaleerub.

Raamistike implementatsioonid

Iga raamistiku jaoks loome lihtsa rakenduse, mis implementeerib ülaltoodud testjuhud.

Flask

Flask kasutab Werkzeug WSGI tööriistakomplekti. Andmebaasi interaktsiooniks kasutame SQLAlchemy'd, populaarset ORM-i. Siin on lihtsustatud näide:

from flask import Flask, jsonify
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

app = Flask(__name__)

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = 'items'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

@app.route('/hello')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/item/')
def get_item(item_id):
    item = session.query(Item).get(item_id)
    if item:
        return jsonify({'id': item.id, 'name': item.name})
    else:
        return 'Item not found', 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Django

Django kasutab oma sisseehitatud ORM-i ja mallimootorit. Siin on lihtsustatud näide:

from django.http import JsonResponse, HttpResponse
from django.shortcuts import get_object_or_404
from django.db import models

class Item(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

def hello_world(request):
    return HttpResponse('Hello, World!')

def get_item(request, item_id):
    item = get_object_or_404(Item, pk=item_id)
    return JsonResponse({'id': item.id, 'name': item.name})

FastAPI

FastAPI on ehitatud ASGI-le ja kasutab andmete valideerimiseks Pydanticut. Andmebaasi interaktsiooniks kasutame SQLAlchemy'd. See toetab loomulikult asünkroonset päringute käsitlemist.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

app = FastAPI()

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = 'items'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

class ItemSchema(BaseModel):
    id: int
    name: str

@app.get('/hello')
async def hello_world():
    return 'Hello, World!'

@app.get('/item/{item_id}', response_model=ItemSchema)
async def read_item(item_id: int, db: SessionLocal = Depends(get_db)):
    item = db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
    if item is None:
        raise HTTPException(status_code=404, detail='Item not found')
    return item

Võrdlustesti tulemused

Järgmised tabelid võtavad kokku iga testjuhu võrdlustesti tulemused. Tulemused on esitatud päringute arvu sekundis (RPS) ja keskmise latentsusajana (millisekundites).

Hello World

Raamistik	Samaaegsus	RPS	Latentsusaeg (ms)
Flask	100	X	Y
Django	100	A	B
FastAPI	100	P	Q
Flask	500	Z	W
Django	500	C	D
FastAPI	500	R	S

Andmebaasist lugemine

Raamistik	Samaaegsus	RPS	Latentsusaeg (ms)
Flask	100	U	V
Django	100	E	F
FastAPI	100	T	U
Flask	500	NN	OO
Django	500	G	H
FastAPI	500	VV	XX

Andmebaasi kirjutamine

Raamistik	Samaaegsus	RPS	Latentsusaeg (ms)
Flask	100	KK	LL
Django	100	I	J
FastAPI	100	YY	ZZ
Flask	500	MMM	PPP
Django	500	K	L
FastAPI	500	AAA	BBB

JSON-serialiseerimine

Raamistik	Samaaegsus	RPS	Latentsusaeg (ms)
Flask	100	QQ	RR
Django	100	M	N
FastAPI	100	CCC	DDD
Flask	500	SSS	TTT
Django	500	O	P
FastAPI	500	EEE	FFF

Märkus: Asendage kohatäite väärtused (X, Y, A, B jne) tegelike võrdlustesti tulemustega, mis on saadud testide käivitamisel. Need tulemused täidetakse pärast testide läbiviimist Locusti ja teiste monitooringu tööriistadega.

Analüüs ja tõlgendamine

Võrdlustesti tulemuste põhjal (asendage kohatäited tegelike andmetega) saame teha järgmised järeldused:

• FastAPI ületab üldiselt Flaski ja Django jõudluse RPS-i ja latentsusaja poolest, eriti suure samaaegsuse korral. See on tingitud selle asünkroonsest olemusest ja Pydanticu abil optimeeritud andmete valideerimisest.
• Flask pakub head tasakaalu jõudluse ja paindlikkuse vahel. See on sobiv valik väiksemate projektide jaoks või kui vajate rakenduse arhitektuuri üle täpset kontrolli.
• Django, olles küll täisfunktsionaalne raamistik, võib näidata madalamat jõudlust võrreldes FastAPI-ga, eriti API-mahukate rakenduste puhul. Siiski pakub see rikkalikku funktsioonide ja tööriistade komplekti, mis võivad keerukate projektide arendust lihtsustada.
• Andmebaasi interaktsioonid võivad olla kitsaskohaks, sõltumata raamistikust. Andmebaasi päringute optimeerimine ja vahemälumehhanismide kasutamine võivad jõudlust oluliselt parandada.
• JSON-serialiseerimise lisakulu võib jõudlust mõjutada, eriti lõpp-punktide puhul, mis tagastavad suuri andmemahtusid. Tõhusate serialiseerimisteekide ja -tehnikate kasutamine aitab seda leevendada.

Globaalsed kaalutlused ja juurutamine

Veebirakenduste globaalsel juurutamisel arvestage järgmiste teguritega:

• Geograafiline jaotus: Kasutage sisuedastusvõrku (CDN) staatiliste varade vahemällu salvestamiseks ja latentsusaja vähendamiseks eri piirkondade kasutajate jaoks.
• Andmebaasi asukoht: Valige andmebaasi asukoht, mis on geograafiliselt lähedal enamikule teie kasutajatest.
• Ajavööndid: Käsitlege ajavööndeid korrektselt, et tagada kuupäevade ja kellaaegade täpne kuvamine eri piirkondade kasutajatele. Teegid nagu pytz on hädavajalikud.
• Lokaliseerimine ja rahvusvahelistamine: Rakendage lokaliseerimist ja rahvusvahelistamist (i18n/l10n), et toetada mitut keelt ja kultuuri. Djangol on sisseehitatud tugi ja Flaskil on laiendusi nagu Flask-Babel.
• Valuutade käsitlemine: Veenduge, et käsitlete erinevaid valuutasid korrektselt, sealhulgas vormindamist ja konversioonikursse.
• Andmekaitsemäärused: Järgige andmekaitsemäärusi nagu GDPR (Euroopa), CCPA (California) ja teisi, sõltuvalt teie sihtrühmast.
• Skaleeritavus: Projekteerige oma rakendus horisontaalselt skaleeritavaks, et tulla toime kasvava liiklusega eri piirkondadest. Konteineriseerimine (Docker) ja orkestreerimine (Kubernetes) on levinud tehnikad.
• Monitooring ja logimine: Rakendage põhjalikku monitooringut ja logimist, et jälgida rakenduse jõudlust ja tuvastada probleeme eri piirkondades.

Näiteks peaks Saksamaal asuv ettevõte, mis teenindab kliente nii Euroopas kui ka Põhja-Ameerikas, kaaluma CDN-i kasutamist, millel on servaasukohti mõlemas piirkonnas, oma andmebaasi hostimist kasutajaskonnale geograafiliselt keskses piirkonnas (nt Iirimaa või USA idarannik) ning i18n/l10n rakendamist inglise ja saksa keele toetamiseks. Samuti peaksid nad tagama, et nende rakendus vastab GDPR-ile ja kõigile kohaldatavatele USA osariikide privaatsusseadustele.

Kokkuvõte

Veebiraamistiku valik sõltub teie projekti konkreetsetest nõuetest. FastAPI pakub suurepärast jõudlust API-mahukate rakenduste jaoks, samas kui Flask pakub paindlikkust ja lihtsust. Django on robustne täisfunktsionaalne raamistik, mis sobib keerukate projektide jaoks. Hinnake põhjalikult oma projekti nõudeid ja kaaluge selles artiklis esitatud võrdlustesti tulemusi, et teha teadlik otsus.

Praktilised soovitused

• Tehke oma võrdlustestid: Kohandage need testid oma konkreetsetele kasutusjuhtudele ja infrastruktuurile.
• Kaaluge asünkroonseid ülesandeid: Kui teil on pikaajalisi ülesandeid, kasutage asünkroonseid ülesannete järjekordi nagu Celery.
• Optimeerige andmebaasi päringuid: Kasutage indekseerimist, vahemälu ja tõhusat päringute disaini.
• Profileerige oma rakendust: Kasutage profileerimisvahendeid kitsaskohtade tuvastamiseks.
• Jälgige jõudlust: Jälgige regulaarselt oma rakenduse jõudlust tootmiskeskkonnas.

Lisalugemist

• Flask Dokumentatsioon
• Django Dokumentatsioon
• FastAPI Dokumentatsioon
• Uvicorn Dokumentatsioon
• Gunicorn Dokumentatsioon
• Locust Dokumentatsioon