Go vs Node.js vs PHP：哪个框架在速度和效率上优于另一个？

PHP、Go、Node.js 框架综合性能对比

数据来源

本次性能比较的数据来源于https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r18&hw=cl&test=query。本网站提供了丰富、权威的不同编程语言和框架的性能测试数据，为我们的分析提供了有力的支持。

分析指标

1. JSON Serialization 序列化响应：主要衡量框架将数据序列化为 JSON 格式并返回响应时的​​性能。这个过程不涉及具体的数据库操作，重点关注框架自身的数据处理和输出能力。
2. 纯文本简单响应：测试框架返回简单文本响应的速度。同样，它不涉及数据库交互，用于评估框架在最基本的HTTP响应场景下的性能。这种情况在 HTTP OPTIONS 方法中很常见。在函数计算中，网关也可以响应这个请求，以节省运行费用。
3. Single Query 单行查询：检查框架执行单行数据库查询操作并返回结果的性能。这涉及到框架与数据库的交互效率以及查询结果的处理速度。
4. Multiple Queries Multiple-line Query：评估框架在执行多个数据库查询操作时的性能。相比单行查询，更能考验框架在复杂数据查询场景下的处理能力和资源管理能力。
5. 数据更新Data Update：分析框架在数据更新操作时的性能，包括与数据库的交互、数据验证、更新逻辑的执行效率等方面。

分析对象

考虑的解决方案

1. Node.js（函数计算）：利用Node.js的事件驱动和非阻塞I/O模型，在函数计算场景中具有独特的优势。它可以高效处理大量并发请求，并与前端开发共享通用语法，方便前后端协同开发。
2. Go（单机部署）：Go 语言以其高性能并发和轻量级运行环境而闻名。这里的单机部署不仅仅指一台机器，而是不同于“网关函数计算”的部署方式，充分发挥Go语言在独立服务器环境下的性能优势。

具体应用

1. echo (Go)：Go语言的轻量级Web框架，使用简单、性能高、社区支持良好。本次性能对比，将其作为Go语言的典型应用框架进行分析。
2. go - pgx - easyjson：这是 pgx（Go 语言的 PostgreSQL 驱动库）和 easyjson（高效 JSON 序列化和反序列化的库）的组合，旨在充分发挥性能优势Go 语言处理 PostgreSQL 数据库和 JSON 数据的方法。
3. nodejs - postgres (ORM)：基于 Node.js 的应用程序，使用 ORM（对象 - 关系映射）技术来操作 PostgreSQL 数据库。 ORM技术可以简化数据库操作，提高开发效率，但可能对性能有一定影响。
4. php (nginx)：PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，经常与nginx服务器结合使用。 Nginx作为高性能的HTTP和反向代理服务器，可以与PHP配合高效完成网络任务。
5. php - pgsql - raw (nginx)：这是在nginx服务器环境下使用PHP原生的pgsql扩展直接操作PostgreSQL数据库的方式。与使用ORM等框架相比，这种原生操作方式在某些场景下可能会有更高的性能。
6. lumen（nginx、ORM、MySQL）：Lumen是一个基于Laravel的轻量级PHP框架，结合了nginx服务器、ORM技术和MySQL数据库。在提供便捷的开发功能的同时，也需要考虑其与其他框架相比的性能。

本次分析中没有看到 PHP PostgreSQL 组合，与 Golang 的组合大部分是与 PostgreSQL 的组合，这体现了不同语言在数据库选择和应用场景上的一些偏好和特点。

分析概述

1. Rust vs. C、C ：Rust 语言在性能方面表现极其出色，甚至超过了传统的高性能语言 C 和 C。这得益于Rust的内存安全机制、高效的编译优化以及底层硬件资源的充分利用。
2. Java 性能和流行度：Java 语言也表现出了相对较快的性能，但目前还不清楚这些 Java 框架在实际应用中的流行程度。 Java因其丰富的类库、强大的企业级开发支持以及良好的跨平台性而在许多大型项目中得到广泛应用，但框架的受欢迎程度在不同的领域和场景下可能会有所不同。
3. PHP性能分析：原生PHP整体性能不慢，但与框架结合使用时，性能明显下降。这主要是因为有些框架在提供方便的开发功能的同时，引入了更多的中间层和抽象概念，增加了系统的复杂度和运行开销。
4. Go 与 Node.js 性能对比：在数据请求处理性能方面，Go 比 Node.js 更快。虽然测试表明Go的性能是Node.js的3倍以上，但部分性能损失来自于ORM的使用。编写原生 Go 代码的性能与使用 echo 框架基本相同，说明 echo 框架在设计上很好地保持了 Go 语言的高性能特点。

分析详情

JSON 序列化 序列化响应

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

在JSON序列化响应性能方面，Go语言相关框架和应用表现良好。 echo、go、go-pgx-easyjson 位居性能榜首，这得益于 Go 语言高效的 JSON 处理库和优化的内存管理机制。 Node.js 的性能处于中等水平，而 PHP 和 lumen 的性能相对较低，反映出它们的 JSON 序列化处理效率还有提升空间。

明文简单响应

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

在简单的文本响应测试中，fasthttp 以极高的性能脱颖而出。令人惊讶的是，在本节中，Go 比 Node.js 慢。然而，当Go切换到fasthttp第三方库时，它的性能猛增。这说明Go语言本身具有强大的性能潜力，通过合理选择和使用第三方库，其在特定场景下的性能可以得到显着提升。本次测试中lumen的性能极低，需要进一步优化。

单行查询 单行查询

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

在单行查询性能测试中，echo 和 go-pgx-easyjson 再次展现出了良好的性能，与数据库交互以及返回单行查询结果的效率很高。 nodejs-postgres和php-pgsql-raw的性能相当，处于中等水平，而lumen的性能相对较差，可能是由于其框架的复杂性以及ORM的使用，导致查询量下降表演。

多重查询 多行查询

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

多行查询场景下，go-pgx-easyjson和echo依然表现良好，可以高效处理多个数据库查询操作。 php-pgsql-raw的性能也相当可观，超过了nodejs-postgres。虽然lumen的性能有所提升，但与其他性能优秀的框架相比，仍然存在较大差距。

数据更新 数据更新

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

在数据更新性能测试中，go-pgx-easyjson和echo表现领先，能够快速完成数据更新操作。 php-pgsql-raw的性能处于中等水平，而nodejs-postgres和lumen的数据更新性能相对较低，这可能与它们的数据库操作方式和框架实现机制有关

概括

1. 单机部署方案选择：如果采用单机部署方式，使用echo作为基础框架是一个不错的选择。 echo 拥有良好的社区支持，开发者可以轻松获得各种资源和帮助。同时，其简单易用的特性也可以降低开发成本和学习曲线，并且在性能方面表现良好，满足大多数单机部署场景的需求。
2. echo vs. fasthttp选择：如果已经决定使用echo框架，则不建议再考虑fasthttp。虽然 echo 在版本 2 中支持了 fasthttp，但 echo 的作者在 https://github.com/labstack/echo/issues/665 中解释了放弃的原因，主要是为了保持框架的简洁性和社区兼容性，以及使用尽可能使用标准库。这使得 echo 能够更好地融入社区生态系统，同时保持高性能。
3. 函数计算方案选择：对于函数计算场景，Node.js 是一个不错的选择。性能尚可，能够满足函数计算中并发处理和响应速度的要求。同时，Node.js 与前端的通用语法使得前端和后端开发人员能够更轻松地协作，减少了因技术栈差异而带来的沟通成本和开发难度。
4. PHP性能及应用分析：从上面的性能测试来看，PHP本身的性能问题不大，只是它的标准库太旧了。在实际开发中，必须使用框架来提高开发效率。然而使用普通框架会导致性能急剧下降。并且由于历史原因，PHP需要与Nginx结合才能高效完成网络任务，这使得单机部署步骤相对较多，增加了部署和维护的复杂度。选择使用PHP进行开发时，需要综合考虑性能、开发效率、部署成本等多重因素，根据具体的应用场景和需求做出合理的决定。

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