Web-kehysten suorituskyky: Flask vs. Django vs. FastAPI -vertailu

Oikean web-kehyksen valinta on ratkaisevan tärkeää tehokkaiden ja skaalautuvien verkkosovellusten rakentamisessa. Python tarjoaa useita erinomaisia vaihtoehtoja, joilla kaikilla on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Tämä artikkeli tarjoaa kattavan vertailun kolmesta suositusta kehyksestä: Flask, Django ja FastAPI. Analysoimme niiden suorituskykyominaisuuksia, resurssien käyttöä ja soveltuvuutta erilaisiin sovellustyyppeihin ottaen huomioon globaalit kehityskäytännöt ja käyttöönottaympäristöt.

Johdanto

Web-kehykset tarjoavat jäsennellyn ympäristön verkkosovellusten rakentamiseen ja hoitavat tehtäviä, kuten reitityksen, pyyntöjen käsittelyn ja tietokantavuorovaikutuksen. Kehyksen valinta vaikuttaa merkittävästi sovelluksen suorituskykyyn, erityisesti raskaan kuormituksen alla. Tämän vertailun tavoitteena on tarjota dataan perustuvia näkemyksiä, jotka auttavat kehittäjiä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.

• Flask: Mikrokehys, joka tarjoaa yksinkertaisuutta ja joustavuutta. Se on hyvä valinta pieniin ja keskisuuriin projekteihin, joissa tarvitaan yksityiskohtaista hallintaa.
• Django: Täysimittainen kehys, joka tarjoaa kattavan valikoiman työkaluja ja ominaisuuksia, kuten ORM:n, mallinnusmoottorin ja hallintaliittymän. Se soveltuu hyvin monimutkaisiin sovelluksiin, jotka vaativat vankkaa ja skaalautuvaa arkkitehtuuria.
• FastAPI: Moderni, suorituskykyinen ASGI:n päälle rakennettu kehys, joka on suunniteltu API-rajapintojen nopeaan ja tehokkaaseen rakentamiseen. Se on erinomainen asynkronisissa operaatioissa ja vahva ehdokas mikropalveluille ja suuren läpimenon sovelluksille.

Vertailun asetukset

Oikeudenmukaisen ja tarkan vertailun varmistamiseksi käytämme standardoitua vertailuasetelmaa. Tämä sisältää:

• Laitteisto: Erillinen palvelin, jolla on yhdenmukaiset määritykset (esim. suoritin, RAM, tallennustila). Tarkat tiedot luetellaan ja pidetään samoina kaikissa testeissä.
• Ohjelmisto: Pythonin, Flaskin, Djangon ja FastAPIn uusimmat vakaat versiot. Käytämme yhdenmukaista Gunicorn- ja Uvicorn-versiota WSGI/ASGI-palvelimille.
• Tietokanta: PostgreSQL, suosittu avoimen lähdekoodin relaatiotietokanta, joka on konfiguroitu optimaaliseen suorituskykyyn.
• Kuormitustestausväline: Locust, Python-pohjainen kuormitustestausväline, jota käytetään simuloimaan samanaikaisia käyttäjiä ja mittaamaan sovelluksen suorituskykyä.
• Valvontatyökalut: Prometheus ja Grafana palvelimen resurssien käytön (suoritin, muisti, verkko) seuraamiseen.
• Testitapaukset: Määrittelemme useita testitapauksia, jotka edustavat yleisiä verkkosovellusten skenaarioita:
• Hello World: Yksinkertainen päätepiste, joka palauttaa staattisen merkkijonon. Tämä testaa kehyksen perusreitityksen ja pyyntöjen käsittelyn yleiskustannukset.
• Tietokannan luku: Päätepiste, joka hakee dataa tietokannasta. Tämä testaa kehyksen ORM-kerroksen (tai tietokantakerroksen) suorituskykyä.
• Tietokannan kirjoitus: Päätepiste, joka kirjoittaa dataa tietokantaan. Tämä testaa kehyksen ORM-kerroksen (tai tietokantakerroksen) suorituskykyä kirjoitusoperaatioiden aikana.
• JSON-sarjallistaminen: Päätepiste, joka sarjallistaa dataa JSON-muotoon. Tämä testaa kehyksen sarjallistamisen suorituskykyä.

Vertailuympäristön konfiguraatiotiedot

• Suoritin: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• RAM: 16GB DDR3
• Tallennustila: 256GB SSD
• Käyttöjärjestelmä: 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

Samanaikaisuustasot: Suorituskyvyn perusteelliseksi arvioimiseksi testaamme kutakin kehystä eri samanaikaisuustasoilla, vaihdellen 10:stä 500:aan samanaikaiseen käyttäjään. Tämä antaa meille mahdollisuuden nähdä, miten kukin kehys skaalautuu kasvavan kuormituksen alla.

Kehysten toteutukset

Jokaiselle kehykselle luomme yksinkertaisen sovelluksen, joka toteuttaa yllä kuvatut testitapaukset.

Flask

Flask käyttää Werkzeug WSGI -työkalupakkia. Tietokantavuorovaikutukseen käytämme SQLAlchemy:tä, suosittua ORM:ää. Tässä on yksinkertaistettu esimerkki:

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 käyttää sisäänrakennettua ORM:ää ja mallinnusmoottoria. Tässä on yksinkertaistettu esimerkki:

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 rakennettu ASGI:n päälle ja käyttää Pydanticia datan validointiin. Käytämme SQLAlchemy:tä tietokantavuorovaikutukseen. Se tukee natiivisti asynkronista pyyntöjen käsittelyä.

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

Vertailun tulokset

Seuraavat taulukot tiivistävät vertailun tulokset kullekin testitapaukselle. Tulokset esitetään pyyntöinä sekunnissa (RPS) ja keskimääräisenä viiveenä (millisekunneissa).

Hello World

Kehys	Samanaikaisuus	RPS	Viive (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

Tietokannan luku

Kehys	Samanaikaisuus	RPS	Viive (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

Tietokannan kirjoitus

Kehys	Samanaikaisuus	RPS	Viive (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-sarjallistaminen

Kehys	Samanaikaisuus	RPS	Viive (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

Huomautus: Korvaa paikkamerkkien arvot (X, Y, A, B, jne.) testeistä saaduilla todellisilla tuloksilla. Nämä tulokset täytettäisiin ajamalla testit locustilla ja muilla valvontatyökaluilla.

Analyysi ja tulkinta

Vertailun tulosten perusteella (korvaa paikkamerkit todellisilla tiedoillasi) voimme tehdä seuraavat johtopäätökset:

• FastAPI suoriutuu yleensä paremmin kuin Flask ja Django RPS:n ja viiveen osalta, erityisesti suuren samanaikaisuuden alla. Tämä johtuu sen asynkronisesta luonteesta ja optimoidusta datan validoinnista Pydanticin avulla.
• Flask tarjoaa hyvän tasapainon suorituskyvyn ja joustavuuden välillä. Se on sopiva valinta pienempiin projekteihin tai kun tarvitset yksityiskohtaista hallintaa sovellusarkkitehtuurista.
• Django, vaikka onkin täysimittainen kehys, saattaa osoittaa heikompaa suorituskykyä verrattuna FastAPI:hin, erityisesti API-painotteisissa sovelluksissa. Se tarjoaa kuitenkin runsaasti ominaisuuksia ja työkaluja, jotka voivat yksinkertaistaa kehitystä monimutkaisissa projekteissa.
• Tietokantavuorovaikutus voi olla pullonkaula kehyksestä riippumatta. Tietokantakyselyjen optimointi ja välimuistimekanismien käyttö voivat parantaa suorituskykyä merkittävästi.
• JSON-sarjallistamisen yleiskustannukset voivat vaikuttaa suorituskykyyn, erityisesti päätepisteissä, jotka palauttavat suuria määriä dataa. Tehokkaiden sarjallistamiskirjastojen ja -tekniikoiden käyttö voi auttaa lieventämään tätä.

Globaalit näkökohdat ja käyttöönotto

Kun otat verkkosovelluksia käyttöön maailmanlaajuisesti, ota huomioon seuraavat tekijät:

• Maantieteellinen jakelu: Käytä sisällönjakeluverkkoa (CDN) staattisten resurssien välimuistiin ja viiveen pienentämiseksi eri alueilla oleville käyttäjille.
• Tietokannan sijainti: Valitse tietokannan sijainti, joka on maantieteellisesti lähellä suurinta osaa käyttäjistäsi.
• Aikavyöhykkeet: Käsittele aikavyöhykkeet oikein varmistaaksesi, että päivämäärät ja ajat näytetään tarkasti eri alueilla oleville käyttäjille. Kirjastot, kuten pytz, ovat välttämättömiä.
• Lokalisointi ja kansainvälistäminen: Toteuta lokalisointi ja kansainvälistäminen (i18n/l10n) tukemaan useita kieliä ja kulttuureja. Djangolla on sisäänrakennettu tuki, ja Flaskille on olemassa laajennuksia, kuten Flask-Babel.
• Valuuttojen käsittely: Varmista, että käsittelet eri valuutat oikein, mukaan lukien muotoilu ja muuntokurssit.
• Tietosuoja-asetukset: Noudata tietosuoja-asetuksia, kuten GDPR (Eurooppa), CCPA (Kalifornia) ja muita, riippuen kohdeyleisöstäsi.
• Skaalautuvuus: Suunnittele sovelluksesi skaalautumaan horisontaalisesti käsittelemään kasvavaa liikennettä eri alueilta. Kontitus (Docker) ja orkestrointi (Kubernetes) ovat yleisiä tekniikoita.
• Valvonta ja lokitus: Toteuta kattava valvonta ja lokitus sovelluksen suorituskyvyn seuraamiseksi ja ongelmien tunnistamiseksi eri alueilla.

Esimerkiksi Saksassa sijaitseva yritys, joka palvelee asiakkaita sekä Euroopassa että Pohjois-Amerikassa, tulisi harkita CDN:n käyttöä, jolla on reunapalvelimia molemmilla alueilla. Heidän tulisi sijoittaa tietokantansa maantieteellisesti keskeiselle alueelle käyttäjäkuntaansa nähden (esim. Irlanti tai Yhdysvaltain itärannikko) ja toteuttaa i18n/l10n tukemaan englantia ja saksaa. Heidän tulisi myös varmistaa, että heidän sovelluksensa noudattaa GDPR:ää ja sovellettavia Yhdysvaltain osavaltioiden tietosuojalakeja.

Yhteenveto

Web-kehyksen valinta riippuu projektisi erityisvaatimuksista. FastAPI tarjoaa erinomaista suorituskykyä API-painotteisille sovelluksille, kun taas Flask tarjoaa joustavuutta ja yksinkertaisuutta. Django on vankka, täysimittainen kehys, joka soveltuu monimutkaisiin projekteihin. Arvioi projektisi vaatimukset perusteellisesti ja harkitse tässä artikkelissa esitettyjä vertailutuloksia tehdässäsi tietoon perustuvan päätöksen.

Käytännön toimenpiteet

• Aja omat vertailusi: Mukauta nämä testit omiin käyttötapauksiisi ja infrastruktuuriisi.
• Harkitse asynkronisia tehtäviä: Jos sinulla on pitkäkestoisia tehtäviä, käytä asynkronisia tehtäväjonoja, kuten Celery.
• Optimoi tietokantakyselyt: Käytä indeksointia, välimuistia ja tehokasta kyselysuunnittelua.
• Profiloi sovelluksesi: Käytä profilointityökaluja pullonkaulojen tunnistamiseen.
• Valvo suorituskykyä: Seuraa säännöllisesti sovelluksesi suorituskykyä tuotannossa.

Lisälukemista

• Flask-dokumentaatio
• Django-dokumentaatio
• FastAPI-dokumentaatio
• Uvicorn-dokumentaatio
• Gunicorn-dokumentaatio
• Locust-dokumentaatio