上次的測試見《小測幾種python web server的效能
》。前兩天參加了pycon2012上海站。雖然今年的pycon被各種吐槽，但還是有點收穫的。比如shellxu的元程式設計，賴總的state/message，沈大俠談的pypy等。
回來就想測一下用pypy跑web應用看看效能如何。順便也對上次的測試範圍作了點擴大化。
pycon上談到的pyramid我雖然沒用過，但是前身pylons和turbogears我是用過的，只是現在對這種重量級的東西興趣不大。
輕量級的框架除了上次測試用到的web.py以外，bottle和flask也是很熱的東西，尤其是flask，但是因為它對werkzeug的依賴令我不是很喜歡——我不喜歡名字不好念的東西，除了werkzeug以外還有像django這種。
不過這次還是都拿來測了。軟硬體環境與上次測試相同。測試**功能都是 your ip。bottle和flask的測試**由令狐蟲(友情提供，特此鳴謝。
server都是用的gunicorn default(sync)，單程序。沒有特別精確統計，取近似平均值。
rps測試
wsgi helloworld
web.py yourip
bottle your ip
flask your ip
python
850440
580400
pypy（＊）
1100
8001000
600就這個結果來看，pypy的作用還是比較明顯的。另外flask看上去也一般啊，雖然號稱擴充套件能力強，不知道擴下去效能是不是會影響更大。但bottle的確是很不錯的樣子。
（＊）當然因為pypy是jit方式執行的，所以有乙個「預熱」的過程。請求量過小的時候不但不會更快，反而會慢很多。基本上在「冷」狀態下，pypy環境下的rps只有python環境的一半不到。需要有連續大量請求之後才能達到「熱」狀態。上面的rps資料都是「熱」狀態的結果。
達到「熱」狀態的過程也各不相同。標準wsgi在幾百個請求之後即可達到，bottle大概需要一千多個請求，web.py需要將近一萬個請求，而flask要超過一萬。
另外，就測試的軟硬體環境來說，gunicorn default(sync)單程序最高只能達到130個併發左右，4程序可以達到270個併發左右。因為換用不同的框架結果都是如此，當然標準wsgi會略高一些（單程序170左右），所以主要應該還是gunicorn決定。
換用gunicorn+gevent測試的話，所有框架上到單程序1000併發沒問題，只是rps會有相應下降而已。這個時候就體現出gevent相比sync的優勢所在了——雖然低併發時sync速度比gevent還快，但是在高併發下，sync直接死掉（無響應直至超時），gevent只是速度慢了而已。
同樣換用gunicorn+meinheld，最高併發也只能到260而已，只比sync模式高一倍，但還是遠低於gevent。而且meinheld的表現比較奇怪，一開始還可以接受1000併發的，然後就越來越少。另外，它的表現也與gevent不同，gevent在高併發下是一開始就按比較低rps工作，而meinheld則是仍然以高rps工作，但到後面就會爆掉（客戶端顯示連線被服務端中斷）。
經令狐分析，可能的原因是這樣的：
sync從字面上理解應該是使用執行緒阻塞模式，所以在低併發下可以利用到伺服器的多核，所以rps比gevent要高。但是在高併發下，因為執行緒過多，導致執行緒切換成本過高失去響應。
meinheld應該也是使用了多執行緒（同時使用greenlet的協程），所以效能最好，但是在高併發下同樣會面臨與sync一樣的多執行緒問題。
gevent則勝在輕量，雖然沒有多執行緒利用多核的優勢，但同樣可以用多程序來利用，而且在高併發的時候，處理不了的請求是在排隊中，所以不會爆掉或死掉，只是rps下降而已。當然，在極端高併發的情況下，請求佇列是有可能溢位的，但那已經是比sync/meinheld高得多得多的併發了。
不過之前對meinheld過於樂觀的看法是需要改變了，因為在同樣高併發的情況下，nginx毫無壓力，雖然rps下降不少，但仍然是遠高於gevent，更不用說已經趴下的sync和meinheld……
最後，在測試中還發現了bottle的乙個效能問題：404錯誤的響應比正常頁面慢很多。令狐因此對測試程式作了改進，加了乙個自定義404頁面，這樣404的響應就和正常頁面差不多了。這一點在使用bottle時需要作為乙個注意事項加以考慮。
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