從測試資料來看Node.js和Java EE的效能區別

　　本文作者Marc Fasel是一名高階顧問、架構師、軟體開發者。他有著18年的構建大規模、高效能企業App的經驗。在這篇文章裡，他通過做測試的方式（在Node.js App上和Java伺服器App上分別進行效能測試），一步步將測試過程、結果、結論寫出來，分析兩者的效能區別。（以下是編譯內容）

　　本文是通過從CouchDB上讀取JSON資料來比較Node.js和Java EE之間的效能的。究竟誰的效能更好些？為了回答這一問題，只有在一系列的效能測試下執行Node.js App和Java EE App，才能得出最終結果來。

　　準備階段

　　首先是在Node.js App上和Java伺服器App上分別進行了效能測試。每個App上都是用了相同的後端作為初始Node.js App：CouchDB。除此還使用了CouchBase Single Server版本1.1.3。創造出一萬份大小4KB的隨機文字樣本檔案。測試機器是配備2.4 GHZ、Intel Core 2 Duo、4 GB RAM和Mac OS X的iMac。另外，在一個獨立的機器上使用Apache JMeter作為測試驅動器。

　　Java EE

　　Java伺服器是執行在一個版本為7.0.21的Apache Tomcat上的，預設配置執行在Java 1.6上。資料庫驅動程式是版本0.30的CouchDB4J，驅動程式沒有快取選項，所以，沒有完成任何配置。

　　接下來的這個Java程式碼是一個伺服器的程式碼，可以通過CouchDB獲取文件，將資料作為一個JSON物件來處理。

　　通過使用JMeter測試驅動器來測試伺服器在不同的併發性基礎之上，下面的表格數字就展現出不同的併發需求——平均的響應時間，和每秒相應的所對應的回覆。

　　從表格裡就可以看出，當並行需求在增加的時候，響應時間就會有所變化。每10個並行需求的響應時間平均起來是23毫秒，100個並行需求的響應時間平均起來就是243毫秒。

　　比較有趣的部分是，響應時間的平均數和並行需求的數量有著線性相關關係，所以，並行需求增長十倍就會導致每個需求的響應時間增長十倍。這使得在每秒鐘處理需求數量是相當恆定的，不管有10個併發請求或150個併發請求，都無所謂。在所有觀察到的併發服務請求數量大約為每秒420。

　　Node.js

　　Node.js App 使用Cradle CouchDB驅動程式0.57版本，執行在Node.js 0.10.20，為了給驅動程式創造相等的條件，執行時的快取必須要關閉的。

　　接下來的資料顯示Node.js程式通過一個給定的ID從CouchDB裡傳遞同樣的JSON文件：

　　Node.js系統數目如下：

　　正如前面所說的一樣，平均的響應時間和並行需求數量呈線性相關關係，每秒鐘處理需求數量是相當恆定的。Node.js相對較快20%，例如，在10個並行需求裡，509個需求/秒VS.422需求/每秒。

　　結論

　　Node.js解決問題的速度比Java EE快20%，這的確有點出乎意料——一種解釋語言和一種編譯語言在一個VM中的速度是一樣快的，這沒有多年的優化過程是絕對達不到的。

　　其實，Node.js和Java EE規模超出正常的伺服器需求。每秒400-500的請求數量可以說是相當不錯。谷歌是世界上最大的網站，每天有大約50億個請求，如果換算成秒的話，也就是57870個請求/秒。這也是谷歌域名在世界範圍內的需求數量，所以如果你有一個執行在一臺機器上的、400需求/秒的網站的話，那你的這個網站可以說是相當的大了。平均每天100萬個需求也就意味著11.5需求/秒。這是一個很重要的數字。

　　在這個效能測試裡，在單執行緒的Node.js和多執行緒的Java EE之間的採用不同的併發模型對最後的結果是沒有影響的。如果想要在更高併發水平裡測試Node.js的效能，就必須要考慮到開放檔案數量這一問題。

　　原文：DZone