Java曾经著名的座右铭:"一次编写,到处运行",已经很过时了,因为现在我们只想在容器里运行代码。在容器里,一个 "Just in time "的编译器意义不大。
出于这个原因,可能为了更好地适应云计算,Java生态系统正处于转型之中。Oracle 的GraalVm允许将字节码编译成Linux可执行文件(ELF),而Rad Heat的Quarkus以及其他框架,则立志让响应式服务这件事变得更简单。Quarkus以Netty和Vertx.x为核心,可以用来构建非常高效的响应式Web服务。
Java编译成可执行二进制文件,以毫秒级的速度启动,内存占用很小。这样就可以利用Java生态系统,甚至可以用其他JVM语言(如Scala和Kotlin)编写。你可以用online项目生成器玩玩Quarkus,或者用maven插件在本地生成一个项目。
而Golang则是为云而生的,在容器中运行时,没有遗留负担。它被认为是云端的编程语言。生成的二进制可执行文件很小,快速启动,内存占用也很小,而且这是从Go诞生之初就具备的特性。Golang的流行对 Java 世界形成了严峻的挑战。
Java有机会吗,也许只有时间才会告诉我们最终答案。然而,出于好奇,我想从性能和开发体验方面比较一下 Java 和 Golang 的云原生服务。
在这篇文章中,我将使用两种语言来写同样的服务。比较它们的CPU使用率、RAM、延迟和运行速度。这些服务将在容器中启动,资源分配相同,使用ab来测试。
对于我的案例来说,这是一个 "足够好 "的基准,因为我不假设找到最好/最差的基准结果,而是在同一环境下执行运行两个基准测试进行比较。
场景
这两个服务将连接到在另一个容器中运行的MySQL数据库,有一个表和三行数据。
每一个服务都会获取所有记录,将它们转化为对象,然后输出JSON数组。
ab将发出10K请求,并发级别为100,quarkus JVM版本运行两次(用于测试 "冷"/"暖 "JVM)。
Go语言版本
Go语言版本使用gin框架。
- # the service
- package main
- import (
- "database/sql"
- "fmt"
- "github.com/gin-gonic/gin"
- _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
- "net/http"
- )
- type Fruit struct {
- Id int `json:"id"`
- Name string `json:"name"`
- }
- var con *sql.DB
- func init(){
- //opening a mysql connection pool with another container
- db, err := sql.Open("mysql", "root:password@tcp(host.docker.internal:3306)/payments")
- if err != nil {
- panic("failed to open a mysql connection")
- }
- con = db
- }
- func main() {
- r := gin.Default()
- r.GET("/fruits", fruits)
- r.Run() //server up on 8080
- }
- // THE REQUEST HANDLER
- func fruits(c *gin.Context) {
- fruits := getFruits()
- c.JSON(http.StatusOK, fruits)
- }
- func getFruits() []Fruit {
- rows, _ := con.Query("SELECT * FROM fruits")
- fruits := []Fruit{}
- for rows.Next() {
- var r Fruit
- rows.Scan(&r.Id, &r.Name)
- fruits = append(fruits, r)
- }
- return fruits
- }
Golang的MySQL驱动的使用go-sql-driver。golang的代码风格是非常明确的。一种一切都在眼前态度。主函数启动服务器,配置请求处理程序,打开DB连接。
编译本地可执行文件
Kotlin版本
- package org.acme
- import io.vertx.core.json.JsonArray
- import io.vertx.core.json.JsonObject
- import io.vertx.mutiny.mysqlclient.MySQLPool
- import io.vertx.mutiny.sqlclient.Row
- import io.vertx.mutiny.sqlclient.RowSet
- import java.util.concurrent.CompletionStage
- import javax.inject.Inject
- import javax.ws.rs.GET
- import javax.ws.rs.Path
- import javax.ws.rs.Produces
- import javax.ws.rs.core.MediaType
- @Path("/fruits")
- class FruitResource {
- @field:Inject
- lateinit var client: MySQLPool
- @GET
- @Produces(MediaType.APPLICATION_JSON)
- fun listFruits(): CompletionStage<JsonArray> {
- return client.query("SELECT * FROM fruits").execute()
- .map { rows: RowSet<Row> ->
- rows.fold(JsonArray()) { array, row ->
- array.add(JsonObject()
- .put("id", row.getLong("id"))
- .put("name", row.getString("name")))
- }
- }.subscribeAsCompletionStage()
- }
- }
数据库连接使用Quarkus React Mysql 扩展。
与Go版本相比,代码有很大不同,比如CDI依赖注入,使用javax注释的声明式路由,自动配置解析,以及数据源/连接创建/服务器引导。这是使用框架的代价,它为你完成了繁重的工作,并决定了做事方式。不过,它比go版本代码要简短很多。
这里使用Netty响应式web服务器,由Vert.x多事件循环包装,还有一个Vert.x响应式MySQL驱动,这样可以用一个线程处理多个DB连接。
另外,我可以使用Kotlin的集合库的fold函数,这种函数还没有通用的Go版本。
编译Java版本的可执行文件
我已经弄清楚构建过程中发生了什么,其核心是SubstrateVM。它被设计在AOT过程中的可嵌入虚拟机,它会链接到我们的代码,并作为一个单元进行编译。然而根据Oracle的说法,SubstrateVM的优化比HotSpot Vm少,垃圾收集器也比较简单。
该AOT编译器被称为 "Graal",它是语言不相关的。java字节码需要被翻译成一种中间表示法(Truffle语言)。这在这篇文章【1】中可以找到关于Graal和Truffle的相关论述。
构建一个 Java 本地可执行文件看起来更复杂,编译得更慢,它产生的二进制文件几乎是Go版本两倍大小。然而一个35M的可执行二进制文件和Java FatJar相比,还是小D多了。35MB甚至可以让你使用aws lambda运行。
压力测试
我在本机运行所有测试,设置如下。
- MacBook Pro(15英寸,2017年
- 2.9 GHz英特尔酷睿i7(8个核心)。
- 16 GB 2133 MHz LPDDR3
使用cAdvisor的工具来监控容器的统计数据。
场景
- Quarkus JVM hotspot
- Quarkus Java native
- Golang
上述的每种情况都在以下三种配置上测试
- 100MB / 0.5 CPU | 200MB / 1 CPU | 300MB / 2 CPU
我主要关注:
- cpu/ram利用率(多核的利用率)
- cpu/ram峰值
- cpu/ram空余
- 启动时间
- 响应延迟avg/max
- 吞吐量(每秒请求数)
测试结果
看起来Quarkus已经为生产环境做好准备了,它允许简单的JVM/原生发布/开发 模式,并允许在本地运行原生测试。只要你不使用反射或JNI,根据GraalVM的配置就是可行的。否则,你将不得不自己配置graal编译器,然而现在也有解决方案。
延迟和吞吐量
Golang 和原生 Java 的测试结果比较接近,虽然平均来说 Golang 版本的测试结果略好一些。不过,Java Native版本的测试结果更稳定。Golang服务有时在1.25μs内完成响应,也有一部分需要7s才能完成。
"预热 "后的JVM版本结果也不差,但比Native或Go版本稍逊一筹。
CPU利用率
使用0.5核的时候,Go和native-java在负载下似乎都表现不佳,而用2核启动时,也没有明显改善。这可能是因为工作负载的瓶颈是IO。或者是因为gin/Netty的默认配置没有考虑到多核的问题。
而JVM版本则利用了所有给定的核心,并在各个维度上提升了性能。
内存使用率
在压力下,Java native 使用40MB,Golang 使用24MB。两种情况下都还不错,虽然Golang版本使用的内存几乎少了一倍。
JVM使用了140MB。和Quarkus官方的统计完全一样。对于JVM来说还不错,但比Golang版本多了近6倍。
启动时间
Golang和cloud-native java都能立即启动,然而JVM版本需要几秒钟(取决于分配的CPU),并且在启动时产生CPU峰值。如果配置不当,会导致k8s HPA发飙,并增加pods。
开发体验
这与其说是一个实际问题,不如说是一个宗教问题。Quarkus 使用了在 Java 世界中很常见的抽象(比如基于注解的DI)。它为你启动服务并创建连接池。它可以使用丰富的集合标准库和generics。然而,这可能感觉有点像黑魔法,一旦有些组件不工作,你会感觉很无助。此外,将 Java 代码编译成原生二进制并不是那么简单,有一些限制和注意事项是你必须知道的,并非每个Java库都能兼容原生编译。一旦使用一个不兼容的库(比如Guice),你就需要自己配置Graal VM。
Quarkus 和 Graal VM "相对 "较新。所以可能会有一些问题。但由于双模式(JVM或原生)。在原生版本的某些组件停止工作的情况下,总是有一个后备方案,这对任何新问题来说都是很好的变通方法。
另一方面,Golang 在成立10年后才承认它需要generics。而且它肯定不喜欢框架使用很多魔法操作。这在很多方面既是好事也是坏事。此外,尽管 Go 社区做的非常好,然而可用的工具和库还是相对较少。然而它的编译和构建过程更快/更简单。而且兼容每个Golang的包,没有java-native平台带来的限制。
结论
Java已经为云原生做好了准备,Golang并没有大幅度领先。相信未来Cloud Native Java会被大规模使用。
原文地址:https://medium.com/swlh/cloud-native-java-vs-golang-2a72c0531b05
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