การเปรียบเทียบประสิทธิภาพเว็บเฟรมเวิร์ก: Flask vs Django vs FastAPI

การเลือกเว็บเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพและขยายขนาดได้ ภาษา Python มีตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมหลายตัว ซึ่งแต่ละตัวก็มีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกัน บทความนี้จะนำเสนอการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ (benchmark) ของเฟรมเวิร์กยอดนิยมสามตัว ได้แก่ Flask, Django และ FastAPI เราจะวิเคราะห์คุณลักษณะด้านประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากร และความเหมาะสมกับการใช้งานแอปพลิเคชันประเภทต่างๆ โดยพิจารณาถึงแนวปฏิบัติในการพัฒนาระดับสากลและสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

บทนำ

เว็บเฟรมเวิร์กช่วยจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่มีโครงสร้างสำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน โดยจัดการงานต่างๆ เช่น การกำหนดเส้นทาง (routing) การประมวลผลคำขอ (request processing) และการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล การเลือกเฟรมเวิร์กส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับภาระงานหนัก การเปรียบเทียบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อช่วยให้นักพัฒนาตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

• Flask: ไมโครเฟรมเวิร์กที่ให้ความเรียบง่ายและความยืดหยุ่น เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็กถึงขนาดกลางที่คุณต้องการการควบคุมแบบละเอียด
• Django: เฟรมเวิร์กที่มีฟีเจอร์ครบครัน มาพร้อมชุดเครื่องมือและคุณสมบัติที่ครอบคลุม รวมถึง ORM, template engine และหน้าจัดการสำหรับผู้ดูแลระบบ เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนซึ่งต้องการสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งและขยายขนาดได้
• FastAPI: เฟรมเวิร์กสมัยใหม่ประสิทธิภาพสูงที่สร้างขึ้นบน ASGI ออกแบบมาเพื่อสร้าง API ที่มีความเร็วและประสิทธิภาพสูง โดดเด่นในการทำงานแบบอะซิงโครนัสและเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับสถาปัตยกรรมแบบไมโครเซอร์วิสและแอปพลิเคชันที่ต้องการปริมาณงานสูง

การตั้งค่าการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

เพื่อให้แน่ใจว่าการเปรียบเทียบมีความยุติธรรมและแม่นยำ เราจะใช้การตั้งค่ามาตรฐาน ซึ่งประกอบด้วย:

• ฮาร์ดแวร์: เซิร์ฟเวอร์เฉพาะที่มีคุณสมบัติคงที่ (เช่น CPU, RAM, ที่เก็บข้อมูล) โดยจะระบุสเปกที่แน่นอนและใช้เหมือนกันตลอดการทดสอบ
• ซอฟต์แวร์: Python, Flask, Django และ FastAPI เวอร์ชันเสถียรล่าสุด เราจะใช้ Gunicorn และ Uvicorn เวอร์ชันเดียวกันสำหรับเซิร์ฟเวอร์ WSGI/ASGI
• ฐานข้อมูล: PostgreSQL ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบโอเพนซอร์สยอดนิยม ซึ่งได้รับการตั้งค่าเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
• เครื่องมือทดสอบภาระงาน: Locust เครื่องมือทดสอบภาระงานที่เขียนด้วย Python ใช้เพื่อจำลองผู้ใช้พร้อมกันและวัดประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน
• เครื่องมือติดตาม: Prometheus และ Grafana เพื่อติดตามการใช้ทรัพยากรของเซิร์ฟเวอร์ (CPU, หน่วยความจำ, เครือข่าย)
• กรณีทดสอบ: เราจะกำหนดกรณีทดสอบหลายกรณีซึ่งเป็นสถานการณ์ทั่วไปของเว็บแอปพลิเคชัน:
• Hello World: endpoint ง่ายๆ ที่ส่งคืนข้อความสตริงคงที่ เพื่อทดสอบภาระงานพื้นฐานในการจัดการคำขอและการกำหนดเส้นทางของเฟรมเวิร์ก
• การอ่านฐานข้อมูล: endpoint ที่ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ ORM (หรือเลเยอร์การเชื่อมต่อฐานข้อมูล) ของเฟรมเวิร์ก
• การเขียนฐานข้อมูล: endpoint ที่เขียนข้อมูลลงในฐานข้อมูล เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ ORM (หรือเลเยอร์การเชื่อมต่อฐานข้อมูล) ของเฟรมเวิร์กในระหว่างการดำเนินการเขียน
• การแปลงข้อมูลเป็น JSON (Serialization): endpoint ที่แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบ JSON เพื่อทดสอบประสิทธิภาพในการทำ serialization ของเฟรมเวิร์ก

รายละเอียดการกำหนดค่าสำหรับสภาพแวดล้อมการทดสอบ

• CPU: Intel Xeon E3-1231 v3 @ 3.40GHz
• RAM: 16GB DDR3
• Storage: 256GB SSD
• Operating System: 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

ระดับการทำงานพร้อมกัน (Concurrency Levels): เพื่อประเมินประสิทธิภาพอย่างละเอียด เราจะทดสอบแต่ละเฟรมเวิร์กภายใต้ระดับการทำงานพร้อมกันต่างๆ ตั้งแต่ 10 ถึง 500 ผู้ใช้พร้อมกัน ซึ่งจะช่วยให้เราสังเกตได้ว่าแต่ละเฟรมเวิร์กขยายขนาดอย่างไรเมื่อมีภาระงานเพิ่มขึ้น

การนำเฟรมเวิร์กไปใช้งาน

สำหรับแต่ละเฟรมเวิร์ก เราจะสร้างแอปพลิเคชันอย่างง่ายที่นำกรณีทดสอบที่อธิบายไว้ข้างต้นไปใช้งาน

Flask

Flask ใช้ Werkzeug WSGI toolkit สำหรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล เราจะใช้ SQLAlchemy ซึ่งเป็น ORM ที่ได้รับความนิยม นี่คือตัวอย่างแบบย่อ:

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 ใช้ ORM และ template engine ที่มาพร้อมกับตัวเฟรมเวิร์ก นี่คือตัวอย่างแบบย่อ:

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 สร้างขึ้นบน ASGI และใช้ Pydantic สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เราจะใช้ SQLAlchemy สำหรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล และรองรับการจัดการคำขอแบบอะซิงโครนัส (asynchronous) โดยกำเนิด

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

ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

ตารางต่อไปนี้สรุปผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพสำหรับแต่ละกรณีทดสอบ ผลลัพธ์จะแสดงในหน่วยของคำขอต่อวินาที (RPS) และค่าความหน่วงเฉลี่ย (latency) (ในหน่วยมิลลิวินาที)

Hello World

เฟรมเวิร์ก	ผู้ใช้พร้อมกัน	RPS	ความหน่วง (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

การอ่านฐานข้อมูล

เฟรมเวิร์ก	ผู้ใช้พร้อมกัน	RPS	ความหน่วง (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

การเขียนฐานข้อมูล

เฟรมเวิร์ก	ผู้ใช้พร้อมกัน	RPS	ความหน่วง (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

การแปลงข้อมูลเป็น JSON

เฟรมเวิร์ก	ผู้ใช้พร้อมกัน	RPS	ความหน่วง (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

หมายเหตุ: โปรดแทนที่ค่าตัวยึดตำแหน่ง (X, Y, A, B, ฯลฯ) ด้วยผลการทดสอบจริงที่ได้จากการรันการทดสอบ ผลลัพธ์เหล่านี้จะถูกเติมลงไปหลังจากทำการทดสอบโดยใช้ locust และเครื่องมือติดตามอื่นๆ

การวิเคราะห์และตีความผล

จากผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ (แทนที่ตัวยึดตำแหน่งด้วยข้อมูลจริงของคุณ) เราสามารถสรุปได้ดังนี้:

• โดยทั่วไป FastAPI มีประสิทธิภาพสูงกว่า Flask และ Django ในแง่ของ RPS และค่าความหน่วง โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้การทำงานพร้อมกันสูง นี่เป็นเพราะลักษณะการทำงานแบบอะซิงโครนัสและการตรวจสอบข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมโดยใช้ Pydantic
• Flask ให้ความสมดุลที่ดีระหว่างประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็ก หรือเมื่อคุณต้องการการควบคุมสถาปัตยกรรมของแอปพลิเคชันอย่างละเอียด
• Django แม้จะเป็นเฟรมเวิร์กที่มีฟีเจอร์ครบครัน แต่อาจมีประสิทธิภาพต่ำกว่า เมื่อเทียบกับ FastAPI โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้น API อย่างไรก็ตาม Django มีชุดฟีเจอร์และเครื่องมือมากมายที่สามารถทำให้การพัฒนาโปรเจกต์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้น
• การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลอาจเป็นคอขวดได้ โดยไม่คำนึงถึงเฟรมเวิร์กที่ใช้ การปรับปรุงประสิทธิภาพของคำสั่งคิวรีฐานข้อมูลและการใช้กลไกแคช (caching) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก
• ภาระงานในการแปลงข้อมูลเป็น JSON อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ โดยเฉพาะสำหรับ endpoint ที่ส่งคืนข้อมูลจำนวนมาก การใช้ไลบรารีและเทคนิคการทำ serialization ที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยลดผลกระทบนี้ได้

ข้อควรพิจารณาในระดับสากลและการนำไปใช้งาน

เมื่อนำเว็บแอปพลิเคชันไปใช้งานในระดับโลก ควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้:

• การกระจายตามภูมิศาสตร์: ใช้ Content Delivery Network (CDN) เพื่อแคชเนื้อหาคงที่ (static assets) และลดค่าความหน่วงสำหรับผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ
• ตำแหน่งที่ตั้งฐานข้อมูล: เลือกตำแหน่งที่ตั้งของฐานข้อมูลที่อยู่ใกล้กับผู้ใช้ส่วนใหญ่ของคุณตามหลักภูมิศาสตร์
• เขตเวลา (Time Zones): จัดการเขตเวลาให้ถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่าวันที่และเวลาแสดงผลอย่างแม่นยำสำหรับผู้ใช้ในภูมิภาคต่างๆ ไลบรารีอย่าง pytz เป็นสิ่งจำเป็น
• การปรับให้เข้ากับท้องถิ่นและสากล (Localization and Internationalization): นำ i18n/l10n มาใช้เพื่อรองรับหลายภาษาและวัฒนธรรม Django มีการสนับสนุนในตัว และ Flask มีส่วนขยายอย่าง Flask-Babel
• การจัดการสกุลเงิน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจัดการสกุลเงินต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง รวมถึงการจัดรูปแบบและอัตราการแปลงค่า
• กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น GDPR (ยุโรป), CCPA (แคลิฟอร์เนีย) และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับกลุ่มเป้าหมายของคุณ
• การขยายขนาด (Scalability): ออกแบบแอปพลิเคชันของคุณให้สามารถขยายขนาดในแนวนอน (scale horizontally) เพื่อรองรับปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นจากภูมิภาคต่างๆ เทคนิคทั่วไปคือการใช้ Containerization (Docker) และ Orchestration (Kubernetes)
• การติดตามและการบันทึกข้อมูล (Monitoring and Logging): นำระบบติดตามและบันทึกข้อมูลที่ครอบคลุมมาใช้เพื่อติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและระบุปัญหาในภูมิภาคต่างๆ

ตัวอย่างเช่น บริษัทในเยอรมนีที่ให้บริการลูกค้าทั้งในยุโรปและอเมริกาเหนือควรพิจารณาใช้ CDN ที่มี edge location ในทั้งสองภูมิภาค, โฮสต์ฐานข้อมูลในภูมิภาคที่อยู่ใกล้ศูนย์กลางทางภูมิศาสตร์ของฐานผู้ใช้ (เช่น ไอร์แลนด์ หรือชายฝั่งตะวันออกของสหรัฐอเมริกา), และนำ i18n/l10n มาใช้เพื่อรองรับภาษาอังกฤษและเยอรมัน นอกจากนี้ พวกเขาควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของตนเป็นไปตาม GDPR และกฎหมายความเป็นส่วนตัวของรัฐในสหรัฐอเมริกาที่เกี่ยวข้อง

สรุป

การเลือกเว็บเฟรมเวิร์กขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโปรเจกต์ของคุณ FastAPI มอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้น API ในขณะที่ Flask ให้ความยืดหยุ่นและความเรียบง่าย ส่วน Django เป็นเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งและมีฟีเจอร์ครบครัน เหมาะสำหรับโปรเจกต์ที่ซับซ้อน ควรประเมินความต้องการของโปรเจกต์อย่างละเอียดและพิจารณาผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่นำเสนอในบทความนี้เพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

ข้อเสนอแนะที่นำไปปฏิบัติได้

• ทำการเปรียบเทียบด้วยตนเอง: ปรับการทดสอบเหล่านี้ให้เข้ากับกรณีการใช้งานและโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะของคุณ
• พิจารณาใช้งานแบบอะซิงโครนัส: หากคุณมีงานที่ใช้เวลานาน ให้ใช้คิวงานแบบอะซิงโครนัส เช่น Celery
• ปรับปรุงประสิทธิภาพคิวรีฐานข้อมูล: ใช้การทำดัชนี (indexing), การแคช (caching) และการออกแบบคิวรีที่มีประสิทธิภาพ
• วิเคราะห์โปรไฟล์แอปพลิเคชันของคุณ: ใช้เครื่องมือวิเคราะห์โปรไฟล์เพื่อระบุคอขวด
• ติดตามประสิทธิภาพ: ติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันของคุณในสภาพแวดล้อมจริงอย่างสม่ำเสมอ

อ่านเพิ่มเติม

• เอกสารประกอบ Flask
• เอกสารประกอบ Django
• เอกสารประกอบ FastAPI
• เอกสารประกอบ Uvicorn
• เอกสารประกอบ Gunicorn
• เอกสารประกอบ Locust