性能比拼: Elixir vs Go(第二轮)

本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra Elixir vs Go (Golang) Performance Benchmark (Round 2) 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

这是第二轮关于 Elixir 和 Go 的对比测试。我收到了一份来自 Elixir 创作者的 Pull Request ，并且我认为有必要分享他所做的一些改进。他还表示，在 Kubernetes 环境下比较这两种语言是没问题的，我只需要为应用程序分配整个 VM（虚拟机）。因此，我使用了 Tolerations（容忍度）和 Affinity（亲和性）来实现这一点。

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第一轮测试

在第一轮测试中，我们的目标是返回硬编码的对象给客户端，并测量 P90（90% 分位数）的延迟。同时，我们还会通过每秒请求数（Requests per Second，简称 RPS）的指标来衡量吞吐量，并记录以下关键数据：

• CPU 使用率
• 内存使用率
• 可用性（错误率）
• CPU 限流（Throttling）

由于我们会将这两个应用程序部署到 AWS 上的生产级 Kubernetes 集群，因此这些指标至关重要。这次 Pull Request 带来了一些改进，我建议你也可以与之前的基准测试进行对比。

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第二轮测试

第二轮测试模拟了一个更接近实际应用场景的案例：

• 当应用程序接收到 POST 请求时，它会解析请求体，并将记录插入到关系型数据库中，然后返回数据库生成的 ID 给客户端。
• 除了前述的性能指标，我们还会额外测量：
  • 数据库操作的延迟（通过内部监测每个应用程序）
  • 数据库的 CPU 使用率（使用 Node Exporter 进行监测）
  • 应用程序创建的数据库连接池大小（使用 Postgres Prometheus Exporter 监测）

所有的基准测试都在 AWS 上运行。在本次测试中，我使用了一台 存储优化型 Graviton2 xlarge 实例 作为数据库服务器。不过，我认为未来可能需要升级它。此外，我还创建了一个 EKS 集群，其中：

• 计算优化型节点 用于 Prometheus、Grafana 和 客户端 生成负载。
• M7A Large 实例 用于运行应用程序，每个应用程序都部署在自己的 EC2 实例上。

AWS 并不便宜，为了支持我的频道，我提供 一对一咨询服务。如果你感兴趣，可以在视频描述中找到更多信息。

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开始执行第一轮测试

整个测试持续 1.5 小时，但我会将其压缩到 1.5 分钟 的展示时间。此外，你可以在此处找到 完整的源代码。

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第一轮测试结果

1. 每秒请求数（Requests per Second, RPS）

• Elixir 处理了 20,000 RPS，比之前的基准测试提升了 2,000 RPS，可以看到一定的性能提升。
• Go 预期达到了 60,000 RPS，依然领先。

2. 客户端延迟

• Elixir 的延迟相比之前的基准测试略有降低，延迟越低越好。
• 但它仍然远远落后于 Go 的性能。

3. CPU 使用率

• CPU 使用率越高，吞吐量越低，延迟越高，这并不意外。
• Elixir 在这个测试中表现不如 Go，至少在这个特定的工作负载下。

4. 可用性（错误率）

• 可用性 通过每秒错误数来衡量，错误数越低，代表系统越稳定。
• 这个图表展示的是每秒错误数，错误数越高，代表可用性下降。

5. 内存使用情况

• 之前已经预料到，在 Go 崩溃之前，它的内存使用率会不断上升。

6. CPU 限流（CPU Throttling）

• Elixir 的 CPU Throttling 现象更严重，因为它更早达到 CPU 使用率的上限，相比之下 Go 应用程序的 CPU 资源管理更高效。

这一轮静态测试的结果可以作为后续测试的基准。

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开始执行第二轮测试

这轮测试的展示时间同样压缩到了 1.5 分钟。

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第二轮测试结果

1. 每秒请求数（Requests per Second, RPS）

• 这次测试中，相较于之前的基准测试，并没有明显的提升，甚至可以说有轻微的下降。
• Go 在两次测试中都稳定在 22,000 RPS。

2. POST 请求延迟

• Elixir 的延迟相比之前的测试有所降低，表现略有提升，但仍然不及 Go。

3. 数据库插入延迟

• 大部分请求的延迟都来自数据库操作，这在预期之内。
• 我按照建议创建了 4 个数据库连接池，每个池有 125 个连接。

4. CPU 使用率

• 这里没有太多意外的发现。
• 未来我可能需要增加数据库连接池的大小，以便让 CPU 资源利用率达到更高水平。
• 数据库连接池大小 和 网络 I/O 通常是瓶颈，连接数越多，吞吐量越大。但同时，也需要监控数据库本身的健康状况，确保它不会成为新的瓶颈。

5. 可用性

• 这次测试中，我将超时时间增加到 5 秒，因此没有看到错误。

6. PostgreSQL 数据库的 CPU 使用

• 上一次测试 使用的是 AMD 处理器，这次测试采用的是 Graviton4 第四代处理器。

7. 数据库连接池大小

• Elixir 应用在启动时会立即创建 500 个数据库连接。
• Go 则会根据负载逐步增加连接数。
• 我认为未来可能需要将连接数增加至 1,000，以进一步优化性能。
• 值得一提的是，Amazon RDS 默认的最大连接数是 5,000，所以应该不会有太大问题。

8. 内存使用情况

• 如果你有更好的优化方案，欢迎提交 Pull Request！
• 我总是愿意承认自己的错误，并在合理的情况下重新运行测试。

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