截至2020年,Java仍然是构建Web应用程序的最流行的编程语言之一,尽管它必须面对来自Go,Python和TypeScript等新型语言的激烈竞争。
在Java世界内部,Spring框架已成为微服务开发的事实上的标准,通过诸如Spring Boot和Spring Data之类的库,该框架易于使用,并且可以进行高效且大部分情况下轻松进行开发。
但是,近年来,已经引入了新的框架,声称可以缩短Java应用程序的启动时间并减少其内存占用。由于我目前正在使用Java开发基于微服务的大型应用程序,因此我想测试哪种Java框架最适合这种架构。
因此,我的主要重点是开发的易用性以及微服务的资源消耗两个方面。
对于资源消耗方面,Spring一直都被人诟病,尤其是在涉及单个流程所需的资源开销。在应用程序服务器时代,由于实例数量很少,因此这并不是主要问题。但是,随着微服务架构及其大量小型实例的兴起,这个问题变得越来越明显。正如Christian Lusardi最近所说的那样:
“我发现使用Spring Boot运行的基本Java应用程序至少需要1GB的RAM,开发中间件应用程序没关系,但是在微服务体系结构中,这非常糟糕!”
为了解决早期Java Enterprise的复杂性,Spring于2003年应运而生。Spring核心是依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP),后来衍生出易于使用的Spring MVC等Web应用框架。通过其良好的文档,全面的各方面整合类库,Spring使开发人员可以有效地创建和维护应用程序,并提供平坦的学习曲线。
Spring在运行时使用反射执行DI。因此,当启动spring应用程序时,将在类路径中扫描带注解的类。基于此,实例化并链接到具体对象。这种做法非常灵活且对开发人员很友好,但它可能使得启动过程缓慢并占用大量内存。另外,将这种机制迁移到GraalVM非常困难,因为GraalVM不支持反射。
Micronaut是比较新的全栈微服务框架,由Grails框架的创建者于2018年引入。
Micronaut提供了构建功能全面的微服务应用程序所需的所有工具。同时,它旨在提供快速启动并减少内存占用。通过使用Java注解处理器执行DI,创建面向切面的代理(而不是运行时)配置应用程序,可以实现此目标。
Micronaut中的许多API均受Spring和Grails的启发。这无可厚非,毕竟这样有助于快速吸引Spring及Grails的开发人员。Micronaut提供了诸如Micronaut HTTP,数据,安全性和各种其他技术的连接器之类的模块。但是,这些库的成熟度仍落后于Spring的同类库。
Quarkus是Red Hat在2019年引入的Kubernetes原生Java框架。它基于MicroProfile,Vert.x,Netty和Hibernate等标准构建。
Quarkus的目标是通过在容器编排平台中允许更快的启动,较低的内存消耗和近乎即时的扩展来使Java成为Kubernetes中的领先平台。Quarkus通过使用自定义的Maven插件在编译时而不是在构建时执行尽可能多的工作来达到此目的(在Quarkus中,这也称为编译时启动)。
Quarkus使用了大多数现有的标准技术,而且还支持扩展。但是,由于该项目仅在一年之前才开始,所以这些扩展的成熟度和兼容性并不总是很清楚。随着平台的发展,这种情况将来可能会改变。
MicroProfile项目立项于2016年,与其前身JEE一样,MicroProfile是可以由各种供应商实施的规范。到目前为止,MicroProfile规范已经提出了多种实现方式,最著名的是Payara Micro和Helidon MP。
Payara是从GlassFish派生的Jakarte EE服务器,而Payara Micro是其MicroProfile实现。Helidon是Oracle在2018年启动的运行时,提供了自己的MicroProfile规范实现。
由于它们是从JEE派生的,因此MicroProfile规范已经很成熟并且有据可查。但是,缺少用于现代技术的连接器或替代诸如Spring Data和Spring Security之类的库的方法。
此外,由于同时开始了Jakarta EE(也在Eclipse Foundation中)的开发,MicroProfile的未来尚不清楚。因此,似乎两个项目将来可能会合并。
为了比较上述4个微服务框架,我已经使用它们实现了一个简单的应用程序。该示例应用程序包括一个用于创建,读取,更新和删除对象的REST接口,以及将这些对象存储到表中的接口。我使用OpenJDK Docker映像运行了所有应用程序。如果该框架支持生成本机GraalVM映像,我也比较了它们的性能。
我在以下几个方面对比了它们的性能:
我在具有四个Intel Haswell CPU和15 GB内存且运行Ubuntu 19.01的Google Cloud Platform虚拟机上执行了所有测试。所有测量均已重复多次,以避免干扰因素。您可以在GitHub上找到使用的脚本以及原始数据。
https://github.com/lizzyTheLizard/medium-java-framework-compare/tree/master/compare
由于我以前就有Spring Boot的知识,所以这是一个不公平的比较。但是,在查询文档以及可用的信息和示例时,Spring确实是迄今为止使用起来最简单的框架。
Micronaut的文档做得很好,并且具有与Spring和Grail类似的API。因此,Spring开发人员很容易开始使用它。
我认为,Quarkus的学习曲线较为陡峭,因为与Spring和Micronaut相比,库和API的成熟度较低。我特别缺少简单的数据库访问权限。
在我看来,Helidon显然是最后一名,因为我为应用程序运行付出了很大的努力。
所有框架,使用OpenJDK时的编译时间都非常相似,并且在6.98秒(使用JDBC的Spring)和10.7秒(Quarkus)之间。
但是,原始GraalVM映像的生成非常耗时,花费了231.2秒(使用JDBC的Micronaut)和351.7秒(使用JPA的Micronaut)之间。这使得本机映像对于开发基本上毫无用处,因为等待四分钟来编译一个简单的应用程序实在太多了。
使用Spring Data的Spring Boot应用程序平均花了8.16秒来启动。删除JPA和Spring Data可以将其减少到5.8秒。
正如官方所说,Micronaut(使用JPA的时间为5.08秒,使用JDBC的时间为3.8秒)和Quarkus(5.7秒)都保证了缩短启动时间的承诺。
Helidon MP甚至比Spring慢-平均耗时为8.27秒。
但是,真正的赢家是GraalVM。本机映像的启动时间在1.39秒(Quarkus)和1.46秒(使用JDBC的Micronaut)之间,比OpenJDK实现要快得多。
所有框架运行时使用的内存使用情况非常相似。Spring分配了420 MB内存(使用Spring Data)和261 MB(使用JDBC)。使用JPA时Micronaut的内存为262 MB,使用JDBC时为178 MB。197 MB的Quarkus表现更好。Helidon MP耗时414 MB,与Spring Boot类似。
同样,仅使用7 MB(Quarkus)和27 MB(Micronaut使用JPA)的内存,原生GraalVM映像的表现大大优于OpenJDK。
在负载下,Spring Boot表现出色,能够处理每秒342(使用Spring Data)和216(JDBC)请求(r/s),并使用581 MB(Spring Data)和484 MB(JDBC)内存。Helidon显然是最后一名,只能提供175 r/s的速度,同时分配超过1 GB的内存。
其他框架能够在400 r/s(Quarkus作为本机映像运行)和197 r/s(OpenJDK上的Quarkus)之间提供服务。各种Micronaut实现介于两者之间,与JDBC相比,JPA和本机映像比OpenJDK略有优势。
在内存使用方面,OpenJDK上的Quarkus表现出色,仅消耗255 MB内存。这甚至比同一个应用程序作为本机映像运行要少得多,该应用程序平均花费368 MB的内存。
但是,Micronaut却非常浪费。在OpenJDK中运行的JPA实现平均使用880 MB,比Spring的内存使用量高50%以上。但是,使用JDBC和本机映像有助于Micronaut将其内存占用空间减少到367.8 MB。
与Spring和MicroProfile之类的现有框架相比,新的Java框架Micronaut和Quarkus保证了更快的启动时间和更低的内存占用。
他们的确兑现了这一诺言-但只有在闲置或负载很小的情况下才可以。在这里,它们的性能优于Spring,特别是将它们与本地GraalVM图像结合使用时。但是,在高负载下,它们即使在作为本机映像运行时也无法提供太多优势。
到目前为止,Spring在开发上给Java开发者最佳体验,而且我认为它也仍然是最适合微服务应用程序的Java框架(即使启动时的性能比较差)。
让我感到惊讶的是,使用Hibernate / JPA / Spring Data的成本非常高。即使对于这个非常简单的应用程序,在内存(以及r/s)方面的开销也是巨大的。在这里,我特别喜欢Micronaut Data的解决方案,该解决方案无需JPA即可自动生成Dao代码。我认为Micronaut Data以后可以添加到Spring Data方案中。
事实证明,本机GraalVM映像在启动时具有令人难以置信的快速性和内存效率,但是在负载下,它们并没有明显的优势。由于本机GraalVM的生成会带来一些额外的困难,并且编译时间会急剧增加,因此该技术目前仅在需要快速启动时才有用。例如在Serviceless架构中。
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