عملکرد فریمورک‌های وب: بنچمارک و مقایسه فلسک، جنگو و فست‌ای‌پی‌آی

انتخاب فریمورک وب مناسب برای ساخت برنامه‌های وب کارآمد و مقیاس‌پذیر بسیار حیاتی است. پایتون چندین گزینه عالی ارائه می‌دهد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. این مقاله یک بنچمارک جامع برای مقایسه سه فریمورک محبوب ارائه می‌دهد: فلسک، جنگو و فست‌ای‌پی‌آی. ما ویژگی‌های عملکردی، مصرف منابع و تناسب آن‌ها برای انواع مختلف برنامه‌ها را با در نظر گرفتن شیوه‌های توسعه جهانی و محیط‌های استقرار، تحلیل خواهیم کرد.

مقدمه

فریمورک‌های وب یک محیط ساختاریافته برای ساخت برنامه‌های وب فراهم می‌کنند و وظایفی مانند مسیریابی، پردازش درخواست‌ها و تعامل با پایگاه داده را مدیریت می‌کنند. انتخاب فریمورک به طور قابل توجهی بر عملکرد برنامه، به ویژه تحت بار سنگین، تأثیر می‌گذارد. هدف این بنچمارک ارائه بینش‌های مبتنی بر داده برای کمک به توسعه‌دهندگان در تصمیم‌گیری آگاهانه است.

• فلسک: یک میکروفریمورک که سادگی و انعطاف‌پذیری را ارائه می‌دهد. این یک انتخاب خوب برای پروژه‌های کوچک تا متوسط است که در آن‌ها به کنترل دقیق نیاز دارید.
• جنگو: یک فریمورک کامل که مجموعه‌ای جامع از ابزارها و ویژگی‌ها، از جمله ORM، موتور قالب و پنل ادمین را فراهم می‌کند. این فریمورک برای برنامه‌های پیچیده که به معماری قوی و مقیاس‌پذیر نیاز دارند، بسیار مناسب است.
• فست‌ای‌پی‌آی: یک فریمورک مدرن و با کارایی بالا که بر پایه ASGI ساخته شده و برای ساخت APIها با سرعت و کارایی طراحی شده است. این فریمورک در عملیات ناهمگام برتری دارد و یک رقیب قوی برای میکروسرویس‌ها و برنامه‌های با توان عملیاتی بالا است.

پیکربندی بنچمارک

برای اطمینان از یک مقایسه منصفانه و دقیق، ما از یک پیکربندی بنچمارک استاندارد استفاده خواهیم کرد. این شامل موارد زیر است:

• سخت‌افزار: یک سرور اختصاصی با مشخصات ثابت (مانند CPU، RAM، حافظه). مشخصات دقیق لیست شده و در تمام تست‌ها ثابت نگه داشته می‌شوند.
• نرم‌افزار: آخرین نسخه‌های پایدار پایتون، فلسک، جنگو و فست‌ای‌پی‌آی. ما از یک نسخه ثابت از Gunicorn و Uvicorn برای سرورهای WSGI/ASGI استفاده خواهیم کرد.
• پایگاه داده: PostgreSQL، یک پایگاه داده رابطه‌ای متن‌باز محبوب که برای عملکرد بهینه پیکربندی شده است.
• ابزار تست بار: Locust، یک ابزار تست بار مبتنی بر پایتون که برای شبیه‌سازی کاربران همزمان و اندازه‌گیری عملکرد برنامه استفاده می‌شود.
• ابزارهای نظارت: Prometheus و Grafana برای نظارت بر مصرف منابع سرور (CPU، حافظه، شبکه).
• موارد تست: ما چندین مورد تست را تعریف خواهیم کرد که سناریوهای رایج برنامه‌های وب را نمایندگی می‌کنند:
• Hello World: یک اندپوینت ساده که یک رشته ثابت را برمی‌گرداند. این تست سربار مسیریابی و پردازش درخواست پایه فریمورک را می‌سنجد.
• خواندن از پایگاه داده: یک اندپوینت که داده‌ها را از پایگاه داده بازیابی می‌کند. این تست عملکرد ORM (یا لایه تعامل با پایگاه داده) فریمورک را می‌سنجد.
• نوشتن در پایگاه داده: یک اندپوینت که داده‌ها را در پایگاه داده می‌نویسد. این تست عملکرد ORM (یا لایه تعامل با پایگاه داده) فریمورک را در طول عملیات نوشتن می‌سنجد.
• سریال‌سازی JSON: یک اندپوینت که داده‌ها را به فرمت JSON سریال‌سازی می‌کند. این تست عملکرد سریال‌سازی فریمورک را می‌سنجد.

جزئیات پیکربندی برای محیط بنچمارک

• پردازنده: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• رم: 16GB DDR3
• حافظه: 256GB SSD
• سیستم‌عامل: Ubuntu 20.04
• پایتون: 3.9.7
• فلسک: 2.0.1
• جنگو: 3.2.8
• فست‌ای‌پی‌آی: 0.68.1
• Uvicorn: 0.15.0
• Gunicorn: 20.1.0
• PostgreSQL: 13.4

سطوح همزمانی: برای ارزیابی کامل عملکرد، ما هر فریمورک را تحت سطوح مختلف همزمانی، از ۱۰ تا ۵۰۰ کاربر همزمان، تست خواهیم کرد. این به ما امکان می‌دهد تا نحوه مقیاس‌پذیری هر فریمورک را تحت بار فزاینده مشاهده کنیم.

پیاده‌سازی‌های فریمورک

برای هر فریمورک، ما یک برنامه ساده ایجاد خواهیم کرد که موارد تست توصیف شده در بالا را پیاده‌سازی می‌کند.

فلسک

فلسک از جعبه‌ابزار Werkzeug WSGI استفاده می‌کند. برای تعامل با پایگاه داده، ما از SQLAlchemy، یک ORM محبوب، استفاده خواهیم کرد. در اینجا یک مثال ساده آورده شده است:

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)

جنگو

جنگو از ORM و موتور قالب داخلی خود استفاده می‌کند. در اینجا یک مثال ساده آورده شده است:

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})

فست‌ای‌پی‌آی

فست‌ای‌پی‌آی بر پایه ASGI ساخته شده و از Pydantic برای اعتبارسنجی داده‌ها استفاده می‌کند. ما از SQLAlchemy برای تعامل با پایگاه داده استفاده خواهیم کرد. این فریمورک به طور بومی از پردازش ناهمگام درخواست‌ها پشتیبانی می‌کند.

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

نتایج بنچمارک

جداول زیر نتایج بنچمارک را برای هر مورد تست خلاصه می‌کنند. نتایج بر حسب درخواست در ثانیه (RPS) و میانگین تأخیر (بر حسب میلی‌ثانیه) ارائه شده‌اند.

Hello World

فریمورک	همزمانی	RPS	تأخیر (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

خواندن از پایگاه داده

فریمورک	همزمانی	RPS	تأخیر (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

نوشتن در پایگاه داده

فریمورک	همزمانی	RPS	تأخیر (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

سریال‌سازی JSON

فریمورک	همزمانی	RPS	تأخیر (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

توجه: مقادیر جایگزین (X، Y، A، B، و غیره) را با نتایج واقعی بنچمارک که از اجرای تست‌ها به دست می‌آیند، جایگزین کنید. این نتایج پس از اجرای تست‌ها با استفاده از Locust و سایر ابزارهای نظارتی پر خواهند شد.

تحلیل و تفسیر نتایج

بر اساس نتایج بنچمارک (جایگزین‌ها را با داده‌های واقعی خود جایگزین کنید)، می‌توانیم نتایج زیر را استخراج کنیم:

• فست‌ای‌پی‌آی به طور کلی از فلسک و جنگو عملکرد بهتری دارد از نظر RPS و تأخیر، به ویژه تحت همزمانی بالا. این به دلیل ماهیت ناهمگام و اعتبارسنجی بهینه داده با استفاده از Pydantic است.
• فلسک تعادل خوبی بین عملکرد و انعطاف‌پذیری فراهم می‌کند. این یک انتخاب مناسب برای پروژه‌های کوچکتر یا زمانی است که به کنترل دقیق بر معماری برنامه نیاز دارید.
• جنگو، با وجود اینکه یک فریمورک کامل است، ممکن است عملکرد پایین‌تری داشته باشد در مقایسه با فست‌ای‌پی‌آی، به ویژه برای برنامه‌های سنگین API. با این حال، مجموعه‌ای غنی از ویژگی‌ها و ابزارها را ارائه می‌دهد که می‌تواند توسعه پروژه‌های پیچیده را ساده‌تر کند.
• تعاملات با پایگاه داده می‌تواند یک گلوگاه باشد، صرف نظر از فریمورک. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده و استفاده از مکانیزم‌های کش می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد را بهبود بخشد.
• سربار سریال‌سازی JSON می‌تواند بر عملکرد تأثیر بگذارد، به ویژه برای اندپوینت‌هایی که مقادیر زیادی داده برمی‌گردانند. استفاده از کتابخانه‌ها و تکنیک‌های سریال‌سازی کارآمد می‌تواند به کاهش این مشکل کمک کند.

ملاحظات جهانی و استقرار

هنگام استقرار برنامه‌های وب در سطح جهانی، عوامل زیر را در نظر بگیرید:

• توزیع جغرافیایی: از یک شبکه توزیع محتوا (CDN) برای کش کردن دارایی‌های ثابت و کاهش تأخیر برای کاربران در مناطق مختلف استفاده کنید.
• مکان پایگاه داده: مکانی برای پایگاه داده انتخاب کنید که از نظر جغرافیایی به اکثر کاربران شما نزدیک باشد.
• مناطق زمانی: مناطق زمانی را به درستی مدیریت کنید تا اطمینان حاصل شود که تاریخ‌ها و زمان‌ها برای کاربران در مناطق مختلف به درستی نمایش داده می‌شوند. کتابخانه‌هایی مانند pytz ضروری هستند.
• بومی‌سازی و بین‌المللی‌سازی: بومی‌سازی و بین‌المللی‌سازی (i18n/l10n) را برای پشتیبانی از چندین زبان و فرهنگ پیاده‌سازی کنید. جنگو پشتیبانی داخلی دارد و فلسک اکستنشن‌هایی مانند Flask-Babel دارد.
• مدیریت ارز: اطمینان حاصل کنید که ارزهای مختلف را به درستی مدیریت می‌کنید، از جمله قالب‌بندی و نرخ‌های تبدیل.
• مقررات حریم خصوصی داده‌ها: با مقررات حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR (اروپا)، CCPA (کالیفرنیا) و سایر موارد، بسته به مخاطبان هدف خود، مطابقت داشته باشید.
• مقیاس‌پذیری: برنامه خود را طوری طراحی کنید که به صورت افقی مقیاس‌پذیر باشد تا بتواند ترافیک فزاینده از مناطق مختلف را مدیریت کند. کانتینرسازی (داکر) و ارکستراسیون (کوبرنتیز) تکنیک‌های رایجی هستند.
• نظارت و لاگ‌گیری: نظارت و لاگ‌گیری جامع را برای ردیابی عملکرد برنامه و شناسایی مشکلات در مناطق مختلف پیاده‌سازی کنید.

به عنوان مثال، شرکتی مستقر در آلمان که به مشتریان در اروپا و آمریکای شمالی خدمات ارائه می‌دهد، باید استفاده از یک CDN با مکان‌های لبه (edge locations) در هر دو منطقه، میزبانی پایگاه داده خود در منطقه‌ای که از نظر جغرافیایی به پایگاه کاربری آن‌ها نزدیک است (مانند ایرلند یا ساحل شرقی آمریکا) و پیاده‌سازی i18n/l10n برای پشتیبانی از زبان‌های انگلیسی و آلمانی را در نظر بگیرد. آن‌ها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که برنامه آن‌ها با GDPR و هر قانون حریم خصوصی ایالتی قابل اجرا در ایالات متحده مطابقت دارد.

نتیجه‌گیری

انتخاب فریمورک وب به نیازمندی‌های خاص پروژه شما بستگی دارد. فست‌ای‌پی‌آی عملکرد عالی برای برنامه‌های سنگین API ارائه می‌دهد، در حالی که فلسک انعطاف‌پذیری و سادگی را فراهم می‌کند. جنگو یک فریمورک کامل و قوی است که برای پروژه‌های پیچیده مناسب است. نیازمندی‌های پروژه خود را به طور کامل ارزیابی کرده و نتایج بنچمارک ارائه شده در این مقاله را برای تصمیم‌گیری آگاهانه در نظر بگیرید.

اقدامات عملی

• بنچمارک‌های خود را اجرا کنید: این تست‌ها را با موارد استفاده و زیرساخت خاص خود تطبیق دهید.
• وظایف ناهمگام را در نظر بگیرید: اگر وظایف طولانی‌مدت دارید، از صف‌های وظایف ناهمگام مانند Celery استفاده کنید.
• کوئری‌های پایگاه داده را بهینه کنید: از ایندکس‌گذاری، کش و طراحی کوئری کارآمد استفاده کنید.
• برنامه خود را پروفایل کنید: از ابزارهای پروفایل‌سازی برای شناسایی گلوگاه‌ها استفاده کنید.
• عملکرد را نظارت کنید: به طور منظم عملکرد برنامه خود را در محیط تولید نظارت کنید.

مطالعه بیشتر

• مستندات فلسک
• مستندات جنگو
• مستندات فست‌ای‌پی‌آی
• مستندات Uvicorn
• مستندات Gunicorn
• مستندات Locust