jmeter实测：sanic对比fastapi

好奇fastapi到底有多fast，今天用jmeter实测了一下，不过如此，也就比Flask快点吧，跟sanic是没法比的：

1. jmeter调用本地sanic服务（2个进程），服务器配置：win11，8GB内存，8核，客户端200个线程，100次循环： 平均耗时=32ms，P95=58ms，TPS=4664

 

2. jmeter调用本地fastapi服务（2个进程），服务器配置：win11，8GB内存，8核，客户端200个线程，100次循环： 平均耗时=128ms，P95=185ms，TPS=1405

 

如果把客户端设置为50个线程，100次循环，则更差距加明显：

sanic：平均=1ms，P95=3ms，TPS=4277

fastapi：平均=12ms，P95=21ms，TPS=2158

 

总结：速度 sanic是fastapi的4-10倍，TPS：sanic是fastapi的2-3倍。

sanic服务代码：

from pydantic import BaseModel
from sanic import Sanic,response
from sanic_pydantic import webargs

class RequestModel(BaseModel):
    a: int
    b: int
    c: int

app=Sanic('test')

@app.post('/process')
@webargs(body=RequestModel)
async def process(request,**kwargs):
    # 从 kwargs 中提取参数
    body = kwargs.get("payload")
    a = body.get('a')
    b = body.get('b')
    c = body.get('c')
    return response.json({"message": "Parameters received", "a": a, "b": b, "c": c})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5002,workers=2)

fastapi服务代码：

from fastapi import FastAPI
from uvicorn import run

from pydantic import BaseModel

# 创建 FastAPI 应用
app = FastAPI()

# 定义请求体的 Pydantic 模型
class RequestModel(BaseModel):
    a: int
    b: int
    c: int

# 定义 POST 接口
@app.post("/process")
async def process(request: RequestModel):
    # 从请求体中提取 a, b, c 参数
    a = request.a
    b = request.b
    c = request.c

    # 打印参数值（可选）
    print(f"a: {a}, b: {b}, c: {c}")

    # 返回响应
    return {"message": "Parameters received", "a": a, "b": b, "c": c}

if __name__=='__main__':
    run("fast_api_server:app",host='0.0.0.0',port=5001,workers=2)