性能比拼: gRPC vs REST vs GraphQL

本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra gRPC vs REST vs GraphQL: Comparison & Performance 内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准

在本视频中,我们将比较 REST API 、GraphQL 和 gRPC 。我们会将这些应用程序部署到 Kubernetes 集群 中(在 AWS 上),并通过 吞吐量(Throughput) 、延迟(Latency) 以及 资源占用(Saturation) 来衡量它们的性能。


开始测试

现在让我们开始测试!整个测试过程花费了大约 2 小时,但我通常会在编辑时将其压缩到几分钟。

对于任何面向客户端的应用程序来说,最重要的指标之一就是 延迟(Latency) ,我们使用 P90 百分位数(90% Percentile) 来测量它。在测试的前几分钟,你可能会注意到 gRPC 在没有任何负载的情况下比其他应用程序稍慢。这可以用 RPC 消息的序列化和反序列化开销 来解释,但这种情况很快就会发生变化。

当请求量达到 10,000 次/秒 时,你会发现 GraphQL 的性能开始下降 。GraphQL 本质上是一个 带有查询引擎的 REST API ,因此它的速度比普通的 REST API 要慢是可以预期的。

在右侧的监控面板中,你可以看到 应用程序的 CPU 使用率、内存使用率,以及最重要的---网络使用情况 。从 网络流量图 中可以清楚地看到,gRPC 客户端的网络使用量要少得多 ,这将直接影响你在 AWS 或 Azure 上的账单成本。


性能瓶颈

当请求量达到 24,000 次/秒 时,GraphQL 应用开始失败 ,于是我决定 将其从接下来的图表中移除,直到测试结束。

此时,真正的竞争是在 JSON API 和 gRPC 之间 ,你会发现它们的性能在几秒钟内发生翻转。让我再运行测试 一分钟,看看情况如何。


吞吐量(Throughput)

首先,我们来看 吞吐量 ,即 每秒可以处理的请求数量:

  • GraphQL 只能处理 32,000 次/秒。
  • JSON API 能够处理 66,000 次/秒,这个数值与我之前的测试结果非常接近。
  • gRPC 达到了 90,000 次/秒 ,这 是一个非常优秀的结果 ,可以与 Rust 和高性能 REST API 相媲美。

你可以将这次测试与 之前在虚拟机(VM)和 Kubernetes 上运行相同应用的测试 进行比较,以了解 Kubernetes 为你的工作负载增加了多少额外开销。


延迟(Latency)

如预期的那样,由于 GraphQL 需要解析查询 ,它会增加额外的延迟。而 gRPC 和 REST API 在测试的前半部分表现相当:

  • 当 CPU 使用率低于 40% 时,REST API 的延迟更低;

  • 但当负载增加时,gRPC 的延迟更加稳定 ,这正是微服务架构所需要的特性。


CPU 使用率

到测试结束时,gRPC 和 REST API 的 CPU 使用率趋于一致。


网络使用率

  • GraphQL 的网络使用量较低 ,但这只是因为它 无法处理相同数量的请求。
  • REST API 在测试结束时的网络使用量也有所下降,原因同上。
  • gRPC 的网络使用效率明显更高 ,这在高流量情况下会大幅降低你的 云服务成本。

内存使用

内存使用在本次测试中 并没有起到决定性作用 ,但你仍然可以看到 gRPC 的内存占用明显更小。


总结:如何选择合适的 API?

  • 如果你需要为 Web 应用程序提供 API ,REST API 是最佳选择。
  • 如果你的应用是移动端,并且可以使用 gRPC ,它会 显著提高延迟性能 ,从而 改善用户体验。
  • 如果是微服务之间的通信 ,强烈建议使用 gRPC ,因为它的 稳定性、吞吐量和网络效率都更优秀。
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