Переписывание сервиса Node.js на Go: производительность проекта выросла в 5 раз, а объем памяти уменьшился на 40%
Переписывание сервиса Node.js на Go: производительность проекта выросла в 5 раз, а объем памяти уменьшился на 40%

1 Введение

Hasura Storage — это служба с открытым исходным кодом, которая добавляет службу хранения поверх Hasura и любой службы хранения, совместимой с s3. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность использовать службы облачного хранения, а также использовать функции Hasura, такие как API-интерфейс Graphql, разрешения, действия, настройки и т. д.

2 требования

В связи с потребностями развития бизнеса команда Hasura Storage недавно переписала свои сервисы, изначально написанные на Node.js, на Golang. «Этот сервис, написанный на Node.js, хорошо служил нам в течение некоторого времени, но по мере того, как компания росла и число пользователей значительно увеличивалось, производительность начала становиться проблемой. Хотя Node.js может иметь множество атрибутов, но отличная производительность и масштабируемость не входят в их число».

В Hasura Storage рассказали, что после переписывания на Golang количество сервисных запросов, которые она может обработать, увеличилось в 5 раз, а потребление памяти сократилось вдвое. Согласно введению, причины, по которым они выбрали Go:

Система управления зависимостями и система сборки языка делают его хорошо подходящим для облака.

Команда имеет большой опыт работы с Golang.

Хотя Go — очень многословный язык (особенно по сравнению с Node.js), его очень легко выучить и быстро писать.

Отличная производительность

После завершения перезаписи команда Hasura Storage провела несколько тестов с версиями сервиса Node.js и Golang. Использовал k6 и разработал следующие тесты:

  • Когда тест запускается, он увеличивает количество рабочих с 1 до TARGET в течение первых 10 секунд.
  • Затем он продолжается еще 60 секунд, прежде чем закончится.
  • Работники запрашивают услугу как можно быстрее
  • Запустите следующие тесты:
Язык кода:javascript
копировать
download_small_file
download_medium_file
download_large_file
download_image
download_image_manipulated
  • ЦП ограничен 10% от общей мощности системы.
  • ОЗУ не ограничено

Hasura Storage заранее заявила, что окончательные результаты не следует принимать за чистую монету: «Системы, использованные для тестов, имели очень ограниченную мощность ЦП, поскольку мы хотели подвергнуть обе службы нагрузке и посмотреть, как они работают в условиях нагрузки, что нас и интересует». дело не в цифрах, а в различиях между двумя версиями».

Результаты тестирования показали, что Hasura Storage добилась значительного увеличения количества запросов, которые она могла обработать в каждом случае, причем эффект был более значительным для файлов меньшего размера (в 5 раз).

При этом удалось существенно улучшить потребление оперативной памяти во всех случаях, особенно при загрузке больших файлов. Стоит отметить, что при этом количество запросов обслуживается в 5 раз больше.

Еще одним важным показателем является время отклика, и Hasura Storage предоставляет две цифры: минимальное время отклика, которое в открытом исходном коде сообщает нам время отклика, когда система не находится в состоянии стресса, и P95, который в открытом исходном коде сообщает нам, какое максимальное время ответа; большинство пользователей (в том числе, когда система находится в состоянии стресса).

Во-первых, минимальное время ответа. Результаты тестового примера download_small_file нелегко проверить визуально по рисунку, но Hasura Storage утверждает, что улучшила время отклика сценария с 29 мс для варианта использования Node.js до 7 мс для варианта использования Golang. За исключением примерно двукратного улучшения в download_image_manipulated, во всех остальных сценариях достигается четырехкратное улучшение.

Еще есть P95. В большинстве случаев достигается четырехкратное улучшение, за исключением download_image_manipulated и download_large_file. Hasura Storage объясняет, что в обоих случаях наблюдаются существенные улучшения, хотя и не такие существенные, как в других случаях. «Это имеет смысл, поскольку загрузка больших файлов связана с сетью ввода-вывода, а обработка изображений — с процессором. Но даже в этом случае мы рады видеть это существенное улучшение».

Кроме того, произошли улучшения в обработке изображений.

После того как сервис был переписан и протестирован, Hasura Storage развернула его в рабочей среде, и начали проявляться некоторые преимущества переписывания. Как показано на изображении ниже (использование оперативной памяти в одном узле кластера), объем памяти сократился почти на 40%. «Это значительное улучшение, которое позволит нам обслуживать больше пользователей и трафика без увеличения общих расходов на инфраструктуру».

Hasura Storage заявила, что решила переписать сервис, чтобы улучшить показатели производительности, и после проведения параллельных тестов двух сервисов они могут с уверенностью утверждать, что им удалось значительно улучшить все показатели; «Мы надеемся, что сможем обслуживать больше запросов, используя меньше ресурсов, а также сокращая время ответа для наших пользователей, что, я уверен, им понравится».

Источник: Сообщество открытого исходного кода OSC (ID: oschina2013).

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose