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Encore.ts — ElysiaJS 및 Hono보다 빠릅니다.

Linda Hamilton
Linda Hamilton원래의
2024-10-01 22:21:03547검색

몇 달 전 우리는 TypeScript용 오픈 소스 백엔드 프레임워크인 Encore.ts를 출시했습니다.

이미 시중에 나와 있는 프레임워크가 많기 때문에 우리는 우리가 내린 흔하지 않은 디자인 결정과 그것이 어떻게 놀라운 성능 수치로 이어지는지 공유하고 싶었습니다.

성능 벤치마크

저희는 이전에 Encore.ts가 어떻게 Express보다 9배 빠르고 Fastify보다 2배 빠른지 보여주는 벤치마크를 게시한 적이 있습니다.

이번에는 두 가지 최신 고성능 TypeScript 프레임워크인 ElysiaJS 및 Hono에 대해 Encore.ts를 벤치마킹했습니다.

저희는 ElsyiaJS 및 Hono에서 유효성 검사를 위해 TypeBox를 사용하여 스키마 유효성 검사 유무에 관계없이 각 프레임워크를 벤치마킹했습니다. 이는 해당 프레임워크에 대해 기본적으로 지원되는 유효성 검사 라이브러리이기 때문입니다. (Encore.ts에는 엔드 투 엔드로 작동하는 자체 유형 유효성 검사 기능이 내장되어 있습니다.)

각 벤치마크에서 5번의 실행 중 가장 좋은 결과를 얻었습니다. 각 실행은 10개 이상의 동시 작업자 150명을 대상으로 최대한 많은 요청을 수행하여 수행되었습니다. 로드 생성은 Rust 및 Tokio 기반 HTTP 로드 테스트 도구인 oha를 사용하여 수행되었습니다.

말은 이쯤하고, 숫자로 봅시다!

초당 요청 수: 유형 유효성 검사를 사용할 때 Encore.ts는 ElysiaJS 및 Hono보다 3배 빠릅니다.

Encore.ts — faster than ElysiaJS & Hono

(GitHub에서 벤치마크 코드를 확인하세요.)

성능 외에도 Encore.ts는 Node.js와의 100% 호환성을 유지하면서 이를 달성합니다.

작동 방식: 이상치 설계 결정

어떻게 이것이 가능합니까? 테스트를 통해 Encore.ts의 내부 작동 방식과 관련된 세 가지 주요 성능 소스를 확인했습니다.

1. Encore.ts는 다중 스레드이며 Rust 런타임으로 구동됩니다.

Node.js는 단일 스레드 이벤트 루프를 사용하여 JavaScript 코드를 실행합니다. 단일 스레드 특성에도 불구하고 이는 비차단 I/O 작업을 사용하고 기본 V8 JavaScript 엔진(또한 Chrome을 지원함)이 매우 최적화되어 있기 때문에 실제로 확장성이 뛰어납니다.

하지만 단일 스레드 이벤트 루프보다 빠른 것이 무엇인지 아시나요? 멀티스레드입니다.

Encore.ts는 두 부분으로 구성됩니다.

  1. Encore.ts를 사용하여 백엔드를 작성할 때 사용하는 TypeScript SDK

  2. Rust(Tokio 및 Hyper 사용)로 작성된 멀티 스레드, 비동기 이벤트 루프를 갖춘 고성능 런타임.

Encore 런타임은 들어오는 HTTP 요청 수락 및 처리와 같은 모든 I/O를 처리합니다. 이는 기본 하드웨어가 지원하는 만큼의 스레드를 활용하는 완전히 독립적인 이벤트 루프로 실행됩니다.

요청이 완전히 처리되고 디코딩되면 Node.js 이벤트 루프로 전달된 다음 API 핸들러에서 응답을 받아 클라이언트에 다시 씁니다.

(말하기 전에: 예, 이벤트 루프에 이벤트 루프를 삽입하므로 이벤트 루프를 수행하는 동안에도 이벤트 루프를 수행할 수 있습니다.)

Encore.ts — faster than ElysiaJS & Hono

2. Encore.ts는 요청 스키마를 미리 계산합니다.

Encore.ts는 이름에서 알 수 있듯이 처음부터 TypeScript용으로 설계되었습니다. 하지만 실제로 TypeScript를 실행할 수는 없습니다. 먼저 모든 유형 정보를 제거하여 JavaScript로 컴파일해야 합니다. 이는 런타임 유형 안전성을 달성하기가 훨씬 더 어렵다는 것을 의미하며, 이로 인해 들어오는 요청의 유효성을 검사하는 등의 작업이 어려워지고, 대신 Zod와 같은 솔루션이 런타임에 API 스키마를 정의하는 데 인기를 얻게 됩니다.

Encore.ts는 다르게 작동합니다. Encore에서는 기본 TypeScript 유형을 사용하여 유형이 안전한 API를 정의합니다.

import { api } from "encore.dev/api";

interface BlogPost {
    id:    number;
    title: string;
    body:  string;
    likes: number;
}

export const getBlogPost = api(
    { method: "GET", path: "/blog/:id", expose: true },
    async ({ id }: { id: number }) => Promise<BlogPost> {
        // ...
    },
);

Encore.ts는 소스 코드를 구문 분석하여 HTTP 헤더, 쿼리 매개변수 등을 포함하여 각 API 엔드포인트에서 기대하는 요청 및 응답 스키마를 이해합니다. 그런 다음 스키마는 처리, 최적화 및 Protobuf 파일로 저장됩니다.

Encore Runtime이 시작되면 이 Protobuf 파일을 읽고 각 API 엔드포인트가 기대하는 정확한 유형 정의를 사용하여 각 API 엔드포인트에 최적화된 요청 디코더와 응답 인코더를 미리 계산합니다. 실제로 Encore.ts는 Rust에서 요청 검증을 직접 처리하여 유효하지 않은 요청이 JS 레이어에 닿지 않도록 하여 많은 서비스 거부 공격을 완화합니다.

요청 스키마에 대한 Encore의 이해는 성능 측면에서도 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. Deno 및 Bun과 같은 JavaScript 런타임은 Encore의 Rust 기반 런타임과 유사한 아키텍처를 사용하지만(사실 Deno는 Rust Tokio Hyper도 사용함) 요청 스키마에 대한 Encore의 이해가 부족합니다. 결과적으로 실행을 위해 처리되지 않은 HTTP 요청을 단일 스레드 JavaScript 엔진에 넘겨야 합니다.

Encore.ts, on the other hand, handles much more of the request processing inside Rust, and only hands over the decoded request objects. By handling much more of the request life-cycle in multi-threaded Rust, the JavaScript event-loop is freed up to focus on executing application business logic instead of parsing HTTP requests, yielding an even greater performance boost.

3. Encore.ts integrates with infrastructure

Careful readers might have noticed a trend: the key to performance is to off-load as much work from the single-threaded JavaScript event-loop as possible.

We've already looked at how Encore.ts off-loads most of the request/response lifecycle to Rust. So what more is there to do?

Well, backend applications are like sandwiches. You have the crusty top-layer, where you handle incoming requests. In the center you have your delicious toppings (that is, your business logic, of course). At the bottom you have your crusty data access layer, where you query databases, call other API endpoints, and so on.

We can't do much about the business logic — we want to write that in TypeScript, after all! — but there's not much point in having all the data access operations hogging our JS event-loop. If we moved those to Rust we'd further free up the event loop to be able to focus on executing our application code.

So that's what we did.

With Encore.ts, you can declare infrastructure resources directly in your source code.

For example, to define a Pub/Sub topic:

import { Topic } from "encore.dev/pubsub";

interface UserSignupEvent {
    userID: string;
    email:  string;
}

export const UserSignups = new Topic<UserSignupEvent>("user-signups", {
    deliveryGuarantee: "at-least-once",
});

// To publish:
await UserSignups.publish({ userID: "123", email: "hello@example.com" });

"So which Pub/Sub technology does it use?"
— All of them!

The Encore Rust runtime includes implementations for most common Pub/Sub technologies, including AWS SQS+SNS, GCP Pub/Sub, and NSQ, with more planned (Kafka, NATS, Azure Service Bus, etc.). You can specify the implementation on a per-resource basis in the runtime configuration when the application boots up, or let Encore's Cloud DevOps automation handle it for you.

Beyond Pub/Sub, Encore.ts includes infrastructure integrations for PostgreSQL databases, Secrets, Cron Jobs, and more.

All of these infrastructure integrations are implemented in the Encore.ts Rust Runtime.

This means that as soon as you call .publish(), the payload is handed over to Rust which takes care to publish the message, retrying if necessary, and so on. Same thing goes with database queries, subscribing to Pub/Sub messages, and more.

The end result is that with Encore.ts, virtually all non-business-logic is off-loaded from the JS event loop.

Encore.ts — faster than ElysiaJS & Hono

In essence, with Encore.ts you get a truly multi-threaded backend "for free", while still being able to write all your business logic in TypeScript.

Conclusion

Whether or not this performance is important depends on your use case. If you're building a tiny hobby project, it's largely academic. But if you're shipping a production backend to the cloud, it can have a pretty large impact.

Lower latency has a direct impact on user experience. To state the obvious: A faster backend means a snappier frontend, which means happier users.

Higher throughput means you can serve the same number of users with fewer servers, which directly corresponds to lower cloud bills. Or, conversely, you can serve more users with the same number of servers, ensuring you can scale further without encountering performance bottlenecks.

While we're biased, we think Encore offers a pretty excellent, best-of-all-worlds solution for building high-performance backends in TypeScript. It's fast, it's type-safe, and it's compatible with the entire Node.js ecosystem.

And it's all Open Source, so you can check out the code and contribute on GitHub.

Or just give it a try and let us know what you think!

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