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Go 与 FastAPI 性能对比：哪个更适合你的高并发应用

随着互联网应用的快速发展，性能成为了开发者在选择后端框架和语言时的重要考量因素。Go 和 FastAPI 都是近年来备受关注的后端技术。Go 是由 Google 开发的编程语言，因其简洁、并发处理能力强而广受欢迎。而 FastAPI 是一个现代化的 Python Web 框架，专为构建高性能 API 设计，基于 Starlette 和 Pydantic 构建，提供异步处理和自动化文档生成等特性。两者各有优势，今天我们将通过一些性能测试对比，帮助你决定在高并发环境下，哪个框架更适合你的需求。

Go：高并发和内存管理的优势

Go 语言的并发模型是其最大优势之一。Go 使用轻量级的协程（goroutines）来处理并发，能够在相同的内存资源下处理大量并发任务。这使得 Go 在高并发请求的场景下表现非常出色。Go 本身也具备内存管理和垃圾回收的优化，确保其高效性。

Go的优势：

• 并发处理：Go 通过 goroutines 实现并发处理，能够轻松处理大量并发请求。
• 内存管理：Go 有自动垃圾回收机制，能够有效管理内存资源。
• 性能稳定：Go 的性能稳定，适合高并发场景。
• 低延时：Go 的 GC 策略能够保证低延时，适合实时性要求高的应用。

Web服务器示例代码：

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
)

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	fmt.Fprintf(w, "Hello, world!")
}

func main() {
	http.HandleFunc("/", handler)
	fmt.Println("Starting server on :8080...")
	if err := http.ListenAndServe(":8080", nil); err != nil {
		fmt.Println("Error starting server:", err)
	}
}

运行代码：

go run main.go

FastAPI：异步支持和开发效率的平衡

FastAPI 是 Python 世界中的佼佼者，尤其在处理高 I/O 密集型任务时非常高效。FastAPI 的设计基于 Starlette，它原生支持异步请求处理。通过利用 Python 的 async 和 await 机制，FastAPI 能在 I/O 密集型操作中表现出色，特别是在访问数据库、外部 API 等场景中。FastAPI 还提供了自动化文档生成、数据验证等功能，能够提高开发效率。

FastAPI的优势：

• 异步支持：FastAPI 基于 Starlette，原生支持异步请求处理。
• 自动化文档： FastAPI 能自动生成 OpenAPI 和 Swagger 文档，这对于开发和调试非常方便。
• 快速开发： FastAPI 强调开发效率和类型安全，能够显著提高开发速度，适用于快速迭代和原型设计。
• Python 生态： 作为 Python 框架，FastAPI 能很好地与 Python 生态系统中的其他库（如数据库驱动、数据分析库等）兼容，特别适合需要快速开发和灵活处理的数据密集型应用。

Web服务器示例代码：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello,World!"}

运行代码：

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8080

性能对比测试

为了对比 Go 和 FastAPI 的性能，我们使用 ab(Apache Bench) 工具进行压力测试。Windows安装地址：Apache Lounge

测试环境：

• 操作系统：Windows 11
• 处理器：Intel Core i7-10750H
• 内存：16GB
• Go 版本：1.23.3
• FastAPI 版本：0.109.2
• ab 版本：2.4.63

测试参数：

.abs.exe -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/

• Go 测试结果：

• FastAPI 测试结果：

测试结论

从响应时间、平均吞吐量等指标来看，Go的性能要优于FastAPI。在高并发场景下，Go的并发处理能力和内存管理优势能够更好地发挥作用，适合对性能要求较高的应用。