这三个都是Python WSGI的web开发框架,到底用哪个呢?单纯从性能的角度而言,可能哪个快就用哪个,但是这也不是绝对的。比如我就比较喜欢webpy的router配置放在一个文件中,而flask和bottle的配置分散到各个文件中,从开发角度,写在哪里无所谓,但是从阅读的角度,webpy就比较方便了。因为在工作中本着拿来主义的角度使用了webpy,但是看起来flask也很火,而bottle据说更是一个精简的文件,所以本文简单测试了三者的性能,供参考。

测试方法:用三者分别写一个URL API,这个API直接返回“hello world!”字符串,用uwsgi启动python应用。客户端采用apache benchmark工具:ab,对server执行500000次请求,并发为1000,然后比较ab的测试结果,同时用统计机器的CPU消耗。

测试脚本http://pan.baidu.com/s/1URGJ0,提取密码:6thp

测试结果

CPU曲线图(测试顺序:webpy,sleep 120秒,flask,sleep 120秒,bottle)

ab的测试结果:

  • webpy
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 655654 $>
……
Completed 50000 requests
Completed …… requests
Finished 500000 requests
……
Server Port: 8010
Document Path: /
Document Length: 12 bytes Concurrency Level: 1000
Time taken for tests: 1533.489 seconds
Complete requests: 500000
Failed requests: 24246
(Connect: 0, Receive: 0, Length: 24246, Exceptions: 0)
Write errors: 0
Total transferred: 14748374 bytes
HTML transferred: 5709048 bytes
Requests per second: 326.05 [#/sec] (mean)
Time per request: 3066.978 [ms] (mean)
Time per request: 3.067 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 9.39 [Kbytes/sec] received Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 1 10.1 1 3000
Processing: 111 2962 7581.0 645 69933
Waiting: 0 1629 3949.2 642 68942
Total: 218 2963 7581.6 646 69933 Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 646
......
100% 69933 (longest request)
  • flask
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 655654 $>
......
Completed 50000 requests
......
Completed 500000 requests
Finished 500000 requests
......
Server Port: 8020 Document Path: /
Document Length: 12 bytes Concurrency Level: 1000
Time taken for tests: 862.997 seconds
Complete requests: 500000
Failed requests: 17067
(Connect: 0, Receive: 0, Length: 17067, Exceptions: 0)
Write errors: 0
Total transferred: 43946903 bytes
HTML transferred: 5795196 bytes
Requests per second: 579.38 [#/sec] (mean)
Time per request: 1725.993 [ms] (mean)
Time per request: 1.726 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 49.73 [Kbytes/sec] received Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 2 42.4 1 3002
Processing: 40 1635 6311.8 196 69819
Waiting: 0 725 3301.8 195 69030
Total: 71 1636 6312.6 197 69819 Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 197
......
100% 69819 (longest request)
  • bottle
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 655654 $>
......
Completed 50000 requests
......
Completed 500000 requests
Finished 500000 requests
......
Server Port: 8030 Document Path: /
Document Length: 12 bytes Concurrency Level: 1000
Time taken for tests: 419.576 seconds
Complete requests: 500000
Failed requests: 4111
(Connect: 0, Receive: 0, Length: 4111, Exceptions: 0)
Write errors: 0
Total transferred: 45125899 bytes
HTML transferred: 5950668 bytes
Requests per second: 1191.68 [#/sec] (mean)
Time per request: 839.153 [ms] (mean)
Time per request: 0.839 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 105.03 [Kbytes/sec] received Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 21 256.5 1 9015
Processing: 9 709 3949.7 117 69845
Waiting: 0 460 2441.9 116 67652
Total: 29 730 3957.6 119 69846 Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 119
......
100% 69846 (longest request)

结果分析

(1)从平均的response time:bottle(0.839) < flask(1.726) < webpy(3.067)

(2)从TPS:bottle(1191.68) > flask(579.38) > webpy(326.05)

(3)从Failed请求数:bottle(1191.68) > flask(579.38) > webpy(326.05)

[注]:为什么会有fail?从uwsgi的log看来,报了一些(Write IO Error),这个错误的原因是当uwsgi处理完请求返回结果时,发现客户端已经断开了连接,结果无处可送,则Writer IO Error。一般情况下,这是由于客户端响应太慢,导致了客户端timeout所致。看起来响应还是足够快的,并且并发只有1000,这里为何会timeout,不是十分确定根本原因。

(4)从CPU:

  • webpy最耗CPU,其中黄色部分是(CPU system time),看起来系统调用比其余两个高很多。
  • bottle比flask略高一些,总体是上,相差不算过大。

结论性能排序结果为webpy < flask < bottle

那是不是就意味着应该选性能最好的bottle?这也不应太绝对,因为在开发项目时,不同的人可能对不同的项目的熟悉程度不一样,另外flask可能有广泛的插件支持,所以选择最适合自己的,而不是一昧追求性能最快。

说明:本文试图比较三者之间的性能,而不是测试三个模块的性能极限(例如我都没有说明测试机的配置,因为这里测试的是同一配置下的相对值)。如果测试三个模块的性能极限,可能server配置、以及uwsgi的配置均需要根据测试进行优化,在这里不是重点,不再赘述。

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