Go vs Node.js vs PHP：哪個框架在速度和效率上優於另一個？

PHP、Go、Node.js 框架綜合效能對比

數據來源

本次效能比較的資料來自https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r18&hw=cl&test=query。本網站提供了豐富、權威的不同程式語言和框架的效能測試數據，為我們的分析提供了有力的支持。

分析指標

1. JSON Serialization 序列化回應：主要衡量框架將資料序列化為 JSON 格式並回傳回應時的效能。這個過程不涉及具體的資料庫操作，重點在於框架本身的資料處理和輸出能力。
2. 純文字簡單回應：測試框架回傳簡單文字回應的速度。同樣，它不涉及資料庫交互，用於評估框架在最基本的HTTP響應場景下的性能。這種情況在 HTTP OPTIONS 方法中很常見。在函數計算中，網關也可以回應這個請求，以節省運行費用。
3. Single Query 單行查詢：檢查框架執行單行資料庫查詢操作並傳回結果的效能。這涉及到框架與資料庫的互動效率以及查詢結果的處理速度。
4. Multiple Queries Multiple-line Query：評估框架在執行多個資料庫查詢操作時的效能。比起單行查詢，更能考驗框架在複雜資料查詢情境下的處理能力與資源管理能力。
5. 資料更新Data Update：分析框架在資料更新操作時的效能，包括與資料庫的互動、資料驗證、更新邏輯的執行效率等面向。

分析對象

考慮的解決方案

1. Node.js（函數計算）：利用Node.js的事件驅動與非阻塞I/O模型，在函數計算場景中具有獨特的優勢。它可以有效率地處理大量並發請求，並與前端開發共享通用語法，方便前後端協同開發。
2. Go（單機部署）：Go 語言以其高效能並發和輕量級運作環境而聞名。這裡的單機部署不僅指一台機器，而是不同於「網關函數運算」的部署方式，充分發揮Go語言在獨立伺服器環境下的效能優勢。

具體應用

1. echo (Go)：Go語言的輕量級Web框架，使用簡單、高效能、社群支援良好。本次效能對比，將其作為Go語言的典型應用框架進行分析。
2. go - pgx - easyjson：這是pgx（Go 語言的PostgreSQL 驅動程式庫）和easyjson（高效能JSON 序列化和反序列化的函式庫）的組合，旨在充分發揮效能優勢Go 語言處理PostgreSQL資料庫和JSON 資料的方法。
3. nodejs - postgres (ORM)：基於 Node.js 的應用程序，使用 ORM（物件 - 關聯映射）技術來操作 PostgreSQL 資料庫。 ORM技術可以簡化資料庫操作，提高開發效率，但可能對效能有一定影響。
4. php (nginx)：PHP作為一種廣泛使用的伺服器端腳本語言，經常與nginx伺服器結合使用。 Nginx作為高效能的HTTP和反向代理伺服器，可以與PHP配合高效完成網路任務。
5. php - pgsql - raw (nginx)：這是在nginx伺服器環境下使用PHP原生的pgsql擴充直接操作PostgreSQL資料庫的方式。與使用ORM等框架相比，這種原生操作方式在某些場景下可能會有更高的效能。
6. lumen（nginx、ORM、MySQL）：Lumen是一個基於Laravel的輕量級PHP框架，結合了nginx伺服器、ORM技術和MySQL資料庫。在提供便利的開發功能的同時，也需要考慮其與其他框架相比的性能。

這次分析中沒有看到 PHP PostgreSQL 組合，與 Golang 的組合大部分是與 PostgreSQL 的組合，這體現了不同語言在資料庫選擇和應用場景上的一些偏好和特點。

分析概述

1. Rust vs. C、C ：Rust 語言在表現方面表現極為出色，甚至超過了傳統的高效能語言 C 和 C。這得益於Rust的記憶體安全機制、高效的編譯最佳化以及底層硬體資源的充分利用。
2. Java 效能與流行度：Java 語言也表現出了相對較快的效能，但目前還不清楚這些 Java 框架在實際應用中的流行程度。 Java因其豐富的類別庫、強大的企業級開發支援以及良好的跨平台性而在許多大型專案中得到廣泛應用，但框架的受歡迎程度在不同的領域和場景下可能會有所不同。
3. PHP效能分析：原生PHP整體效能不慢，但與框架結合時，效能明顯下降。這主要是因為有些框架在提供方便的開發功能的同時，引入了更多的中間層和抽象概念，增加了系統的複雜度和運行開銷。
4. Go 與 Node.js 效能比較：在資料請求處理效能方面，Go 比 Node.js 更快。雖然測試顯示Go的效能是Node.js的3倍以上，但部分效能損失來自於ORM的使用。編寫原生 Go 程式碼的效能基本上與使用 echo 框架相同，說明 echo 框架在設計上很好地保持了 Go 語言的高效能特性。

分析詳情

JSON 序列化 序列化響應

Framework	Performance
echo	32.8%
go	31.9%
go - pgx - easyjson	31.4%
nodejs	23.6%
php	12.5%
lumen	1.1%

在JSON序列化反應效能方面，Go語言相關框架和應用表現良好。 echo、go、go-pgx-easyjson 位居效能榜首，這得益於 Go 語言高效的 JSON 處理函式庫和最佳化的記憶體管理機制。 Node.js 的效能處於中等水平，而 PHP 和 lumen 的效能相對較低，反映出它們的 JSON 序列化處理效率還有提升空間。

明文簡單回應

Framework	Performance
fasthttp	65.3%
nodejs	7.9%
go	6.4%
echo	5.2%
lumen	0.1%

在簡單的文字回應測驗中，fasthttp 以極高的效能脫穎而出。令人驚訝的是，在本節中，Go 比 Node.js 慢。然而，當Go切換到fasthttp第三方函式庫時，它的效能猛增。這說明Go語言本身俱有強大的效能潛力，透過合理選擇和使用第三方函式庫，其在特定場景下的效能可以顯著提升。本次測試中lumen的性能極低，需要進一步優化。

單行查詢 單行查詢

Framework	Performance
echo	46.2%
go - pgx - easyjson	43.1%
nodejs - postgres	13.8%
php - pgsql - raw	13.8%
lumen	1.5%

在單行查詢效能測試中，echo 和 go-pgx-easyjson 再次展現出了良好的效能，與資料庫互動以及返回單行查詢結果的效率很高。 nodejs-postgres和php-pgsql-raw的性能相當，處於中等水平，而lumen的性能相對較差，可能是由於其框架的複雜性以及ORM的使用，導致查詢量下降表演。

多重查詢 多行查詢

Framework	Performance
go - pgx - easyjson	47.8%
echo	44.3%
php - pgsql - raw	30.0%
nodejs - postgres	14.4%
lumen	8.1%

多行查詢場景下，go-pgx-easyjson和echo依然表現良好，可以有效率地處理多個資料庫查詢操作。 php-pgsql-raw的效能也相當可觀，超過了nodejs-postgres。雖然lumen的性能有所提升，但與其他性能優秀的框架相比，仍存在較大差距。

資料更新 資料更新

Framework	Performance
go - pgx - easyjson	35.4%
echo	31.8%
php - pgsql - raw	20.4%
nodejs - postgres	8.2%
lumen	6.9%

在資料更新效能測試中，go-pgx-easyjson和echo表現領先，能夠快速完成資料更新操作。 php-pgsql-raw的效能處於中等水平，而nodejs-postgres和lumen的資料更新效能相對較低，這可能與它們的資料庫操作方式和框架實作機制有關

概括

1. 單機部署方案選擇：如果採用單機部署方式，使用echo作為基礎架構是一個不錯的選擇。 echo 擁有良好的社區支持，開發者可以輕鬆獲得各種資源和幫助。同時，其簡單易用的特性也可以降低開發成本和學習曲線，並且在效能方面表現良好，滿足大多數單機部署場景的需求。
2. echo vs. fasthttp選擇：如果已經決定使用echo框架，則不建議再考慮fasthttp。雖然echo 在版本2 中支持了fasthttp，但echo 的作者在https://github.com/labstack/echo/issues/665 中解釋了放棄的原因，主要是為了保持框架的簡潔性和社區兼容性，以及使用盡可能使用標準函式庫。這使得 echo 能夠更好地融入社區生態系統，同時保持高效能。
3. 函數計算方案選擇：對於函數計算場景，Node.js 是不錯的選擇。性能尚可，能夠滿足函數計算中並發處理和響應速度的要求。同時，Node.js 與前端的通用語法使得前端和後端開發人員能夠更輕鬆地協作，減少了因技術堆疊差異而帶來的溝通成本和開發難度。
4. PHP效能及應用分析：從上面的效能測試來看，PHP本身的效能問題不大，只是它的標準函式庫太舊了。在實際開發中，必須使用框架來提高開發效率。然而使用普通框架會導致效能急劇下降。並且由於歷史原因，PHP需要與Nginx結合才能有效完成網路任務，這使得單機部署步驟相對較多，增加了部署和維護的複雜度。選擇使用PHP進行開發時，需要綜合考慮效能、開發效率、部署成本等多重因素，根據具體的應用情境和需求做出合理的決定。

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