🍚 😭 🕑 जावा बनाम जीओ। बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं द्वारा परीक्षण 🍊 🤟 🏤

प्रेरणा

जब आप REST एपी सेवाओं को लिखते हैं तो माइक्रोसॉर्स्क आर्किटेक्चर आपको प्रौद्योगिकियों और प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच चयन करने देता है। एक ही हार्डवेयर पर त्वरित और स्थिर उत्तर के साथ अधिक से अधिक उपयोगकर्ताओं को प्रदान करने के लिए REST एपीआई एप्लिकेशन लिखते समय कौन सी भाषा चुनना बेहतर है? इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, जावा और जीओ में लिखे एक ही आवेदन के प्रदर्शन में अंतर देखना अच्छा होगा।

त्याग

इस प्रयोग में प्रस्तुत सभी परिणाम जावा और जीओ के उपयोग का एक विशेष उदाहरण हैं और इन भाषाओं के प्रदर्शन का अन्य स्थितियों में वर्णन करने के लिए उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

नियम / शर्तें

उत्पादकता बढ़ाने के लिए कोई अतिरिक्त सेटिंग्स नहीं। डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ फ्रेमवर्क और लाइब्रेरीज़ का उपयोग किया जाना चाहिए।
कोई ORM रूपरेखा नहीं। दोनों अनुप्रयोगों में केवल डेटाबेस ड्राइवर और समान क्वेरी।

योजना

चलिए एक पोस्टग्रेक्यूएल डेटाबेस के साथ जावा और जीओ में दो सरल रीस्ट एप एप्लिकेशन बनाएं
Jmeter के साथ लोड टेस्ट बनाएं
प्रत्येक एप्लिकेशन, डेटाबेस और परीक्षण को अलग-अलग AWS इंस्टेंस पर चलाएं
परीक्षण चलाएं और परिणाम एकत्र करें

परीक्षण आवेदन

परीक्षण के लिए एक प्रणाली के रूप में, मैंने दो एप्लिकेशन बनाए: बैंक-जावा और बैंक-गो । यह शायद दुनिया का सबसे सरल बैंक एप्लिकेशन है। सभी ऐसा कर सकते हैं कि नए ग्राहकों को एक प्रारंभिक शेष राशि के साथ एक ग्राहक से दूसरे में धनराशि स्थानांतरित करें और शेष राशि दिखाएं।
एपीआई:

पोस्ट / क्लाइंट / नया / {बैलेंस} - एक ग्राहक जो शुरुआती बैलेंस रखता है
पोस्ट / ट्रांजेक्शन - एक क्लाइंट से दूसरे में फंड ट्रांसफर करता है
Get / client / {id} / balance - संतुलन दिखाता है

चौखटे और पुस्तकालय

उन ढेरों को चुनते समय, मैंने आवश्यक कार्यक्षमता को जल्दी से जल्दी लागू करने के लिए सबसे नए, सबसे लोकप्रिय और सरल चौखटे और पुस्तकालयों का उपयोग किया।
बैंक-जावा: जावा 11, स्प्रिंग बूट 2.0.4, स्प्रिंग-वेब 5.0.8, पोस्टग्रेसीक्यू जेडडीबीसी 4.2.4
बैंक-गो: गो १.-, गोरिल्ला / मक्स, github.com/lib/pq

पर्यावरण का परीक्षण करें

AWS का उपयोग परीक्षण वातावरण के रूप में किया गया था।

निम्नलिखित EC2 उदाहरण बनाए गए थे:

बैंक-गो t2.micro (वैरिएबल ECUs, 1 vCPUs, 2.5 GHz, Intel Xeon Family, 1 GiB मेमोरी, EBS केवल)
बैंक-जावा t2.micro (परिवर्तनीय ECUs, 1 vCPUs, 2.5 GHz, Intel Xeon परिवार, 1 GiB मेमोरी, EBS केवल)
D2.xlarge (14 ECU, 4 vCPUs, 2.4 GHz, Intel Xeon E52676v3, 30.5 GiB मेमोरी, 3 x 2048 GiB स्टोरेज क्षमता)
बैंक-परीक्षण t2.2xlarge (परिवर्तनीय ECUs, 8 vCPUs, 2.3 GHz, इंटेल ब्रॉडवेल E5-2686v4, 32 GiB मेमोरी, EBS केवल)

सभी उदाहरण उबंटू सर्वर 18.04 एलटीएस (एचवीएम), एसएसडी वॉल्यूम प्रकार का उपयोग करते हैं

परीक्षण परियोजना

जेमीटर परीक्षण ऊपर दी गई सूची से प्रत्येक एपीआई को कॉल करता है, जांचता है कि प्रतिक्रिया की स्थिति 200 है और प्रतिक्रिया शरीर में आईडी है। प्रत्येक एप्लिकेशन के लिए, मैंने इसे एक साथ 1000, 2000 आदि उपयोगकर्ताओं की संख्या के साथ लॉन्च किया। 10,000 तक।

परिणामों का एक पूर्ण लॉग यहां पाया जा सकता है ।

एकत्रित परिणाम

परिणामों का विवरण

दोनों एप्लिकेशन 1000 उपयोगकर्ताओं की संख्या के साथ पूरी तरह से काम करते हैं। 2000 GO से शुरू होने पर, एप्लिकेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण रूप से कम होने लगता है और स्थिरता में थोड़ा कम हो जाता है। जावा में, यह रेखा 3000 से शुरू होती है।

निष्कर्ष

एक ही REST एपीआई हार्डवेयर का उपयोग करते हुए, एक जावा एप्लिकेशन कई * समवर्ती उपयोगकर्ताओं को पोस्टग्रेसीक्यूएल डेटाबेस के साथ GO एप्लिकेशन के रूप में दो बार समर्थन कर सकता है।

* यह आंकड़ा केवल तभी सही है जब इस प्रयोग में परीक्षण की शर्तों का उपयोग किया जाए।

जावा बनाम जीओ। बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं द्वारा परीक्षण