ביצועי Web Frameworks: השוואת ביצועים (Benchmark) בין Flask, Django ו-FastAPI

בחירת סביבת העבודה (framework) הנכונה היא קריטית לבניית יישומי ווב יעילים וניתנים להרחבה (scalable). פייתון מציעה מספר אפשרויות מצוינות, כל אחת עם נקודות החוזק והחולשה שלה. מאמר זה מספק השוואת ביצועים מקיפה בין שלוש סביבות עבודה פופולריות: Flask, Django ו-FastAPI. ננתח את מאפייני הביצועים שלהן, השימוש במשאבים והתאמתן לסוגי יישומים שונים, תוך התחשבות בשיטות פיתוח גלובליות וסביבות פריסה.

מבוא

סביבות עבודה ווב מספקות סביבה מובנית לבניית יישומי ווב, ומטפלות במשימות כמו ניתוב (routing), עיבוד בקשות ואינטראקציה עם מסדי נתונים. בחירת ה-framework משפיעה באופן משמעותי על ביצועי היישום, במיוחד תחת עומס כבד. השוואה זו נועדה לספק תובנות מבוססות נתונים כדי לסייע למפתחים לקבל החלטות מושכלות.

• Flask: מיקרו-framework המציע פשטות וגמישות. זוהי בחירה טובה לפרויקטים קטנים עד בינוניים שבהם נדרשת שליטה מדויקת.
• Django: סביבת עבודה מלאה (full-featured) המספקת סט מקיף של כלים ותכונות, כולל ORM, מנוע תבניות (template engine) וממשק ניהול. היא מתאימה היטב ליישומים מורכבים הדורשים ארכיטקטורה חזקה וסקיילבילית.
• FastAPI: סביבת עבודה מודרנית ובעלת ביצועים גבוהים הבנויה על ASGI, המיועדת לבניית ממשקי API במהירות וביעילות. היא מצטיינת בפעולות אסינכרוניות ומהווה מתחרה חזקה עבור מיקרו-שירותים ויישומים בעלי תפוקה גבוהה.

הגדרות מערך הבדיקה (Benchmark Setup)

כדי להבטיח השוואה הוגנת ומדויקת, נשתמש במערך בדיקה סטנדרטי. זה כולל:

• חומרה: שרת ייעודי עם מפרט עקבי (למשל, CPU, RAM, אחסון). המפרט המדויק יצוין ויישאר קבוע בכל הבדיקות.
• תוכנה: הגרסאות היציבות האחרונות של Python, Flask, Django ו-FastAPI. נשתמש בגרסה עקבית של Gunicorn ו-Uvicorn עבור שרתי WSGI/ASGI.
• מסד נתונים: PostgreSQL, מסד נתונים יחסי פופולרי בקוד פתוח, שהוגדר לביצועים אופטימליים.
• כלי לבדיקת עומסים: Locust, כלי לבדיקת עומסים מבוסס פייתון, שישמש להדמיית משתמשים בו-זמניים ולמדידת ביצועי היישום.
• כלי ניטור: Prometheus ו-Grafana לניטור השימוש במשאבי השרת (CPU, זיכרון, רשת).
• מקרי בדיקה: נגדיר מספר מקרי בדיקה המייצגים תרחישים נפוצים ביישומי ווב:
• Hello World: נקודת קצה (endpoint) פשוטה שמחזירה מחרוזת סטטית. בודק את התקורה הבסיסית של ה-framework בניתוב וטיפול בבקשות.
• קריאה ממסד הנתונים: נקודת קצה ששולפת נתונים ממסד הנתונים. בודק את ביצועי ה-ORM (או שכבת האינטראקציה עם מסד הנתונים) של ה-framework.
• כתיבה למסד הנתונים: נקודת קצה שכותבת נתונים למסד הנתונים. בודק את ביצועי ה-ORM (או שכבת האינטראקציה עם מסד הנתונים) של ה-framework בפעולות כתיבה.
• סריאליזציה ל-JSON: נקודת קצה שמבצעת סריאליזציה של נתונים לפורמט JSON. בודק את ביצועי הסריאליזציה של ה-framework.

פרטי התצורה של סביבת הבדיקה

• מעבד: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• זיכרון: 16GB DDR3
• אחסון: 256GB SSD
• מערכת הפעלה: 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

רמות מקביליות (Concurrency): כדי להעריך את הביצועים באופן יסודי, נבדוק כל framework תחת רמות מקביליות שונות, החל מ-10 ועד 500 משתמשים בו-זמניים. זה יאפשר לנו לראות כיצד כל framework מתמודד עם עומס גובר.

מימושי ה-Frameworks

עבור כל framework, ניצור יישום פשוט המממש את מקרי הבדיקה שתוארו לעיל.

Flask

פלאסק משתמש ב-Werkzeug WSGI toolkit. לאינטראקציה עם מסד הנתונים, נשתמש ב-SQLAlchemy, ORM פופולרי. הנה דוגמה פשוטה:

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

ג'אנגו משתמש ב-ORM ובמנוע התבניות המובנים שלו. הנה דוגמה פשוטה:

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 בנוי על ASGI ומשתמש ב-Pydantic לאימות נתונים. נשתמש ב-SQLAlchemy לאינטראקציה עם מסד הנתונים. הוא תומך באופן טבעי בטיפול אסינכרוני בבקשות.

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

תוצאות הבדיקה

הטבלאות הבאות מסכמות את תוצאות הבדיקה עבור כל מקרה בדיקה. התוצאות מוצגות במונחים של בקשות לשנייה (RPS) וזמן השהיה ממוצע (במילישניות).

Hello World

Framework	מקביליות	RPS	זמן השהיה (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

קריאה ממסד הנתונים

Framework	מקביליות	RPS	זמן השהיה (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

כתיבה למסד הנתונים

Framework	מקביליות	RPS	זמן השהיה (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

סריאליזציה ל-JSON

Framework	מקביליות	RPS	זמן השהיה (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

הערה: יש להחליף את ערכי מצייני המיקום (X, Y, A, B וכו') בתוצאות הבדיקה האמיתיות שיתקבלו מהרצת הבדיקות. תוצאות אלו יתקבלו לאחר הרצת הבדיקות באמצעות Locust וכלי ניטור אחרים.

ניתוח ופרשנות

בהתבסס על תוצאות הבדיקה (החליפו את מצייני המיקום בנתונים האמיתיים שלכם), אנו יכולים להסיק את המסקנות הבאות:

• FastAPI בדרך כלל מציג ביצועים טובים יותר מ-Flask ו-Django מבחינת RPS וזמן השהיה, במיוחד תחת מקביליות גבוהה. זאת בשל אופיו האסינכרוני ואימות הנתונים הממוטב באמצעות Pydantic.
• Flask מספק איזון טוב בין ביצועים לגמישות. הוא בחירה מתאימה לפרויקטים קטנים יותר או כאשר נדרשת שליטה מדויקת על ארכיטקטורת היישום.
• Django, למרות היותו framework מלא, עשוי להפגין ביצועים נמוכים יותר בהשוואה ל-FastAPI, במיוחד ביישומים עתירי API. עם זאת, הוא מציע סט עשיר של תכונות וכלים שיכולים לפשט את הפיתוח בפרויקטים מורכבים.
• אינטראקציות עם מסד הנתונים יכולות להוות צוואר בקבוק, ללא קשר ל-framework. אופטימיזציה של שאילתות מסד נתונים ושימוש במנגנוני מטמון (caching) יכולים לשפר משמעותית את הביצועים.
• התקורה של סריאליזציית JSON יכולה להשפיע על הביצועים, במיוחד בנקודות קצה המחזירות כמויות גדולות של נתונים. שימוש בספריות וטכניקות סריאליזציה יעילות יכול לעזור למתן זאת.

שיקולים גלובליים ופריסה (Deployment)

בעת פריסת יישומי ווב באופן גלובלי, יש לקחת בחשבון את הגורמים הבאים:

• פיזור גיאוגרפי: השתמשו ברשת להעברת תוכן (CDN) כדי לשמור במטמון נכסים סטטיים ולהפחית את זמן ההשהיה עבור משתמשים באזורים שונים.
• מיקום מסד הנתונים: בחרו מיקום מסד נתונים הקרוב גיאוגרפית לרוב המשתמשים שלכם.
• אזורי זמן: טפלו נכון באזורי זמן כדי להבטיח שתאריכים ושעות יוצגו במדויק למשתמשים באזורים שונים. ספריות כמו pytz חיוניות.
• לוקליזציה ובינאום: הטמיעו לוקליזציה ובינאום (i18n/l10n) כדי לתמוך במספר שפות ותרבויות. ל-Django יש תמיכה מובנית, ול-Flask יש הרחבות כמו Flask-Babel.
• טיפול במטבעות: ודאו שאתם מטפלים נכון במטבעות שונים, כולל עיצוב ושערי המרה.
• תקנות פרטיות נתונים: צייתו לתקנות פרטיות נתונים כמו GDPR (אירופה), CCPA (קליפורניה) ואחרות, בהתאם לקהל היעד שלכם.
• סקיילביליות: תכננו את היישום שלכם כך שיוכל להתרחב אופקית (scale horizontally) כדי להתמודד עם תעבורה גוברת מאזורים שונים. קונטיינריזציה (Docker) ותזמור (Kubernetes) הן טכניקות נפוצות.
• ניטור ורישום לוגים: הטמיעו ניטור ורישום לוגים מקיפים כדי לעקוב אחר ביצועי היישום ולזהות בעיות באזורים שונים.

לדוגמה, חברה הממוקמת בגרמניה ומשרתת לקוחות באירופה ובצפון אמריקה צריכה לשקול שימוש ב-CDN עם מיקומי קצה (edge locations) בשני האזורים, לארח את מסד הנתונים שלה באזור מרכזי גיאוגרפית לבסיס המשתמשים שלה (למשל, אירלנד או החוף המזרחי של ארה"ב), ולהטמיע i18n/l10n כדי לתמוך באנגלית ובגרמנית. עליהם גם לוודא שהיישום שלהם עומד ב-GDPR ובכל חוקי פרטיות מדינתיים רלוונטיים בארה"ב.

סיכום

בחירת סביבת העבודה תלויה בדרישות הספציפיות של הפרויקט שלכם. FastAPI מציע ביצועים מצוינים ליישומים עתירי API, בעוד ש-Flask מספק גמישות ופשטות. Django הוא framework מלא וחזק המתאים לפרויקטים מורכבים. העריכו ביסודיות את דרישות הפרויקט שלכם ושקלו את תוצאות הבדיקה המוצגות במאמר זה כדי לקבל החלטה מושכלת.

תובנות מעשיות

• הריצו בדיקות ביצועים משלכם: התאימו את הבדיקות הללו למקרי השימוש והתשתית הספציפיים שלכם.
• שקלו משימות אסינכרוניות: אם יש לכם משימות ארוכות, השתמשו בתורי משימות אסינכרוניים כמו Celery.
• בצעו אופטימיזציה לשאילתות מסד הנתונים: השתמשו באינדקסים, מטמון ועיצוב שאילתות יעיל.
• בצעו פרופיילינג ליישום שלכם: השתמשו בכלי פרופיילינג לזיהוי צווארי בקבוק.
• נטרו ביצועים: נטרו באופן קבוע את ביצועי היישום שלכם בסביבת הייצור (production).

לקריאה נוספת

• תיעוד Flask
• תיעוד Django
• תיעוד FastAPI
• תיעוד Uvicorn
• תיעוד Gunicorn
• תיעוד Locust