Python 和 PHP 的 Web 服务器性能测试
原始出处：keakon的涂鸦馆
这几天一直在玩虚拟机，测了几种Python和PHP的Web服务器的性能，顺便记录下来。
测试环境：
宿主：MacBook Pro MC700
操作系统：Mac OS X 10.6.8
CPU: 2.3GHz Intel Core i5（双核）
内存：4 GB
虚拟机：Virtual Box
操作系统：Linux version 2.6.32-5-686 (Debian 2.6.32-35)
CPU: 限制到40%宿主CPU，单核（2.3 * 40% = 0.92GHz）
内存：128 MB
数据库：MySQL 5.5.15（基本上是用small配置，禁用了InnoDB以节省内存）
Python：2.6.6
gevent：1.0a2
uWSGI：0.9.9.1
Tornado：2.0
amysql (for gevent)：2011-09-02（无版本号，只能按更新日期来算。支持MySQL 5.1，MySQL 5.5不能完全通过所有测试，但本文所用的测试没问题。）
MySQL for Python：1.2.3
PHP：5.3.8-1
spawn-fcgi：1.6.3
nginx：1.0.6
Hello world就不列出了，4个都差不多，大致是PHP > uWSGI > gevent > Tornado。
这里主要模拟比较现实的使用。
准备一个数据表，引擎为MyISAM，字段为id（主键），value（浮点数），随机生成100万条数据插入。
访问前执行“SET GLOBAL query_cache_size = 0;”，禁用查询缓存。
每次访问时生成1～999990之间的随机数r，查询id为r～r+10之间的行，将value相加。重复这个操作10次，即访问10次数据库。最后把这个结果输出，值应该在50左右。
因为是单CPU，所以都只采用1个处理进程。
在宿主上用ab -c 100 -n 1000来测试（100并发，共1000请求）。
数据库启动后约剩80MB内存，执行完一次测试后剩40MB，有60多MB缓存。
先是gevent，用amysql的同步方式查询：
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import amysql
from random import randint
con = amysql.Connection()
con.connect ('127.0.0.1', 3306, 'root', '123', 'test')
con.query('SET GLOBAL query_cache_size = 0;')
def application(env, start_response):
sum = 0
for i in xrange(10):
r = randint(1, 1000000 - 10)
rs = con.query('SELECT value FROM test WHERE id >= %s LIMIT 10;', (r,))
for j in rs.rows:
sum += j[0]
start_response('200 OK', [('Content-Type','text/plain')])
return ['%6f' % sum]
if __name__ == '__main__':
WSGIServer(('', 8089), application).serve_forever()
启动占用6.8MB内存，测试完占用8.3MB。
结果为154 QPS（每秒处理154个请求），无失败请求。
gevent + amysql的异步方式：
import gevent
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import amysql
from random import randint
con = amysql.Connection()
con.connect ('127.0.0.1', 3306, 'root', '123', 'test')
con.query('SET GLOBAL query_cache_size = 0;')
def query(r):
return con.query('SELECT value FROM test WHERE id >= %s LIMIT 10;', (r,))
def application(env, start_response):
sum = 0
queries = []
for i in xrange(10):
r = randint(1, 1000000 - 10)
queries.append(gevent.spawn(query, r))
for q in queries:
rs = q.get()
for j in rs.rows:
sum += j[0]
pass
start_response('200 OK', [('Content-Type','text/plain')])
return ['%6f' % sum]
if __name__ == '__main__':
WSGIServer(('', 8088), application).serve_forever()
结果为149 QPS，无失败请求。看来在并发足够多时，异步没有帮助，反而因为要执行更多代码而变慢了。
gevent + MySQL for Python：
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import MySQLdb
from random import randint
con = MySQLdb.connect(user='root', passwd='123', db='test')
cu = con.cursor()
cu.execute('SET GLOBAL query_cache_size = 0;')
def application(env, start_response):
sum = 0
for i in xrange(10):
r = randint(1, 1000000 - 10)
cu.execute('SELECT value FROM test WHERE id >= %s LIMIT 10;', (r,))
for j in cu.fetchall():
sum += j[0]
start_response('200 OK', [('Content-Type','text/plain')])
return ['%6f' % sum]
if __name__ == '__main__':
WSGIServer(('', 8087), application).serve_forever()
结果为122 QPS，无失败请求。这个库已经有1年多没更新了，看来已经不够给力了。
虽然测试是用的很快的主键查询，但我主要是测试访问数据库和处理响应的速度，数据库的性能不是我关注的重点。
可以看出amysql的同步方式是最好的，所以下面就只用它来测试。
uWSGI：
自带了HTTP服务器，因此直接运行“uwsgi -l 1000 --http :9090 --wsgi-file test.py &”即可。
因为数据库连接和生成application的代码都和第一个例子相同，只是无需运行server，就不重复列出了。
共2个进程，启动占用6.1+2MB，测试完占用6.2+2MB。
结果为134 QPS，无失败请求。很奇怪它的表现比hello world差很多，但内存控制还算不错，而且命令很方便。
Tornado：
import tornado.ioloop
import tornado.web
import amysql
from random import randint
con = amysql.Connection()
con.connect ('127.0.0.1', 3306, 'root', '123', 'test')
con.query('SET GLOBAL query_cache_size = 0;')
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
sum = 0
for i in xrange(10):
r = randint(1, 1000000 - 10)
rs = con.query('SELECT value FROM test WHERE id >= %s LIMIT 10;', (r,))
for j in rs.rows:
sum += j[0]
self.write('%6f' % sum)
application = tornado.web.Application([
补充：Web开发 , Python ,
