Влияние асинхронных и многопоточных моделей обработки запросов на производительность серверных веб-приложений

Макаров Игорь Сергеевич ORCID: 0009-0004-8734-2667 кандидат технических наук зав. кафедрой; кафедра прикладной информатики (ПИ); Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, Россия, Самарская обл., г. Самара, Самарский р-н, ул. Льва Толстого, д. 23 Makarov Igor Sergeevich PhD in Technical Science Head of the Department; Department of Applied Informatics (PI); Volga State University of Telecommunications and Informatics 23 Lva Tolstogo str., Samara region, 443010, Russia igor-psati@yandex.ru Ларин Денис Вячеславович ORCID: 0009-0000-1904-7210 студент; кафедра информатики и вычислительной техники (ИВТ); Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, Россия, Самарская область, г. Самара, ул. Льва Толстого, 23 Larin Denis Vyacheslavovich Student; Department of Computer Science and Computer Engineering; Volga Region State University of Telecommunications and Informatics 23 Lva Tolstogo str., Samara, Samara region, 443010, Russia denlar1989@gmail.com Воробьева Евгения Григорьевна ORCID: 0009-0008-8225-7091 студент; кафедра информатики и вычислительной техники (ИВТ); Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, Россия, Самарская обл., г. Самара, Самарский р-н, ул. Льва Толстого, д. 23 Vorobeva Evgeniia Grigor'evna Student; Department of Computer Science and Computer Engineering; Volga Region State University of Telecommunications and Informatics 23 Lva Tolstogo str., Samara region, 443010, Russia vorobeva.g2004@gmail.com Емелин Даниил Павлович студент; кафедра информатики и вычислительной техники (ИВТ); Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, Россия, Самарская область, г. Самара, ул. Льва Толстого, 23 Emelin Daniil Pavlovich Student; Department of Computer Science and Computer Engineering; Volga Region State University of Telecommunications and Informatics 23 Lva Tolstogo str., Samara, Samara region, 443010, Russia demelin163@gmail.com

Карташов Дмитрий Александрович студент; кафедра информатики и вычислительной техники (ИВТ); Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики 443010, Россия, Самарская обл., г. Самара, Самарский р-н, ул. Льва Толстого, д. 23 Kartashov Dmitry Aleksandrovich Student; Department of Computer Science and Computer Engineering; Volga Region State University of Telecommunications and Informatics 23 Lva Tolstogo str., Samara region, 443010, Russia tawerka40@gmail.com

Введение

Современные серверные веб-приложения сталкиваются с растущими требованиями к обработке большого количества одновременных запросов. С увеличением числа пользователей и сложностью операций, особенно в приложениях, работающих с API, базами данных и внешними сервисами, производительность серверной части становится критически важной. В этом контексте выбор между асинхронными и многопоточными подходами приобретает большое значение.

Асинхронные технологии, такие как Node.js (цикл событий), Python Asyncio (параллелизм, управляемые события), Go (горутины), Kotlin Coroutines, предлагают возможности для улучшения производительности за счёт неблокирующих операций ввода-вывода и лёгкости управления большим числом одновременных соединений. С другой стороны, многопоточные модели, такие как Java Threading и Python Threading, обеспечивают надёжность и простоту логики, но могут иметь накладные расходы при создании большого числа потоков. ^{[1, c.93-95],[2]}

В данной статье рассматривается исследование производительности серверных веб-приложений с использованием асинхронных и многопоточных подходов.

2. Обзор технологий и подходов

Асинхронный цикл событий.

Асинхронный цикл событий представлен такими технологиями, как Node.js и Python Asyncio. Данный подход предполагает использование одного потока для управления большим количеством запросов через неблокирующий ввод-вывод. Это позволяет достичь высокой производительности при операциях ввода-вывода, однако усложняет отладку и требует использования асинхронных библиотек. ^[5]

Горутины и корутины.

Go и Kotlin Coroutines используют легковесные потоки, управляемые рантаймом языка. Они обеспечивают высокую параллельность и особенно эффективны в ресурсоемких задачах. Однако разработчику необходимо явно указывать конкурентные вычисления. ^{[3, c.260-261],[4]}

Многопоточное программирование.

Многопоточная модель (Java, Python Threading) выделяет отдельный поток для каждого запроса или использует пул потоков. Этот подход полезен для задач, требующих параллельной обработки, однако она требует внимательного подхода к проектированию и синхронизации, чтобы избежать ошибок и потерь производительности. ^{[1, c.93-95]}

Ниже приведена сравнительная таблица 2.1 данных технологий:

Таблица 2.1 – сравнение технологий и подходов

3. Методология исследования

Для проведения исследования было разработано серверное приложение с API на трёх языках: Java (многопоточное), Node.js (асинхронное), Go (горутины). API-эндпоинт выполняет обработку входящего запроса, чтение данных из базы (эмуляция задержки) и отправку ответа. Нагрузочные тесты проводились с разным количеством одновременных запросов (50, 100, 500, 1000, 5000). Оценивались среднее время ответа, пропускная способность и использование ресурсов сервера (CPU, RAM).

4. Реализация

Нагрузочные тесты проводились для разных уровней нагрузки: 50, 100, 500, 1000 и 5000 одновременных запросов, что позволило выявить, как каждый подход справляется с увеличением нагрузки. Для каждого сценария тестирования мы замеряли следующие параметры:

Среднее время ответа — среднее время, которое прошло с момента получения запроса сервером до отправки ответа клиенту. Важный показатель для оценки отзывчивости приложения (таблица 4.1).

Таблица 4.1 – среднее время ответа

Node.js и Go имеют более низкую латентность под высокой нагрузкой благодаря асинхронной обработке и лёгкости создания новых задач.

Пропускная способность (RPS) — количество запросов, которые сервер способен обработать за единицу времени (таблица 4.2).

Таблица 4.2 – пропускная способность

Go лидирует из-за лёгкости горутин и быстрого планировщика, за ним идёт Node.js. Java замедляется из-за затрат на управление потоками и переключение контекста.

Для проведения нагрузочного тестирования нами была использована утилита hey.

hey — это современный инструмент для нагрузочного тестирования HTTP-серверов, написанный на языке Go. Его можно считать современным аналогом таких утилит, как ApacheBench или wrk, но с рядом преимуществ:

- Лёгкость и эффективность: hey позволяет быстро эмулировать тысячи одновременных запросов, что идеально подходит для проверки масштабируемости системы в условиях реальной нагрузки.

- Простота использования: для запуска теста достаточно указать общее число запросов и число одновременных соединений.

Интеграция утилиты hey в процесс нагрузочного тестирования позволила получить глубокое понимание поведения сервера под различными уровнями нагрузки, что является ключевым моментом при оптимизации веб-приложений и обеспечении их стабильной работы даже в условиях пиковых нагрузок.^[6]

Использование CPU и RAM — сколько вычислительных ресурсов потребляет сервер при обработке запросов. Для их исследование была использована утилита Process Explorer (и также встроеного мониторинга PowerShell для конкретного процесса Get-Process | Where-Object { $_.ProcessName -like "java" } | Select-Object Name, CPU, WS). Этот инструмент показывает использование CPU, RAM и другую системную информацию для выбранного процесса (таблица 4.3). ^[7]

Process Explorer — это продвинутая утилита от Microsoft (Sysinternals), которая позволяет детально отслеживать активные процессы и анализировать их использование системных ресурсов, включая CPU (центральный процессор) и RAM (оперативная память). ^[7]

Таблица 4.3 – использование CPU и RAM

Go потребляет меньше всего памяти благодаря экономным горутинам. Node.js держится в пределах нормы, а Java требует больше памяти из-за тяжёлой модели потоков и работы JVM

Исходя из проведенных тестов, можно сделать вывод, что Java подходит для корпоративных приложений с комплексной логикой, но проигрывает по потреблению ресурсов и латентности при очень высокой нагрузке. Node.js отличен для I/O-зависимых задач и быстрой разработки. Лучшая производительность при средних нагрузках. Go идеален для высоконагруженных систем и требует меньше ресурсов. Выигрывает при большом количестве запросов.

Заключение

Исследование показало важность выбора подходящей модели обработки запросов для серверных веб-приложений в зависимости от специфики нагрузки. Асинхронные технологии, такие как Node.js и Go, продемонстрировали высокую эффективность при решении задач, связанных с интенсивным использованием ввода-вывода (I/O), обеспечивая стабильную производительность даже при высоких нагрузках. Эти технологии оказались более предпочтительными в сценариях с большим количеством одновременных запросов, где важно минимизировать задержки и ресурсоёмкость.

Многопоточные модели, такие как Java Threading и Python Threading, лучше подходят для вычислительно сложных задач, однако они сталкиваются с проблемами при высоких нагрузках из-за накладных расходов на создание и синхронизацию потоков. Это ограничивает их производительность в сценариях с большим количеством одновременных запросов.

Основные выводы исследования сводятся к следующим рекомендациям для разработки серверных приложений: для высоконагруженных I/O задач следует использовать асинхронные подходы, такие как Node.js и Go, в то время как для вычислительно интенсивных сценариев предпочтительнее использовать многопоточность. Также важно учитывать, что в некоторых случаях асинхронные и многопоточные модели могут дополнять друг друга, обеспечивая оптимальную производительность для различных типов нагрузки.

Особое внимание уделено управлению ресурсами сервера при масштабируемых нагрузках, что является ключевым аспектом для достижения высокой производительности и отказоустойчивости приложений. Использование правильных технологий и подходов в соответствии с типом задач позволит разработчикам более эффективно оптимизировать серверные приложения и повысить их безопасность.