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后端程序员一定要看的语言大比拼:Java vs. Go vs. Rust

这是JavaGo和Rust之间的比较。这不是基准测试,更多是对可执行文件大小、内存使用率、CPU使用率、运行时要求等的比较,当然还有一个小的基准测试,可以看到每秒处理的请求数量,我将尝试对这些数字进行有意义的解读。

为了尝试尽可能公平比较,我在此比较中使用每种语言编写了一个Web服务。Web服务非常简单,它提供了三个REST服务端点(endpoint)。


Web服务提供的服务端点

这三个Web服务的代码仓库托管在github上

编译后的二进制文件尺寸

有关如何构建二进制文件的一些信息。对于Java,我使用maven-shade-pluginmvn package命令将所有内容构建到一个大的jar中。对于Go,我使用go build。最后,我使用了cargo build –release构建Rust服务的二进制文件。


每个程序的大小(以兆字节为单位)

编译后的文件大小还取决于所选的库/依赖项,因此,如果依赖项的身躯臃肿,则编译后的程序也将难以幸免。在我的特定情况下,针对我选择的特定库,以上是程序编译后的大小。

在后续的一个单独小节中,我会把这三个程序都构建并打包为docker镜像,并列出它们的大小,以显示每种语言所需的运行时开销。下面有更多详细信息。

内存使用情况

空闲状态


每个应用程序在内存空闲时的内存使用情况

什么?Go和Rust版本显示空闲时内存占用量的条形图在哪里?好了,它们在那里,只有JVM启动的程序在空闲状态时消耗160 MB以上的内存,它什么也没做。Go应用程序仅使用0.86 MB,Rust应用也仅使用了0.36 MB。这是一个巨大的差异!在这里,Java使用的内存比Go和Rust应用使用的内存高出两个数量级,只是空占着内存却什么都不做。那是巨大的资源浪费。

服务REST请求

让我们使用wrk发起访问API的请求,并观察内存和CPU使用情况,以及在我的计算机上三个版本程序的每个端点每秒处理的请求数。

wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/hello
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/greeting/Jane
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/fibonacci/35

上面的wrk命令使用两个线程并在连接池中保持400个打开的连接,并重复调用GET端点,持续30秒。这里我仅使用两个线程,因为wrk和被测程序都在同一台计算机上运行,所以我不希望它们在可用资源(尤其是CPU)上相互竞争(太多)。

每个Web服务都经过单独测试,并且在每次运行之间都重新启动了Web服务。

以下是该程序的每个版本的三个运行中的最佳结果。

  • /hello

该端点返回Hello,World!信息。它分配字符串“ Hello,World!” 并将其序列化并以JSON格式返回。


/hello端点的CPU使用率


/hello端点的内存使用情况


/hello端点处理的每秒请求数

  • /greeting/{name}

该端点接受一个段路径参数{name},然后格式化字符串“Hello,{name}!”,序列化并以JSON格式的问候消息返回。


/greeting端点的CPU使用率


/greeting端点的内存使用情况


/greeting端点处理的每秒请求数

  • /fibonacci/{number}

该端点接受一个段路径参数{number},并返回序列化为JSON格式的斐波纳契数和输入数。

对于这个特定的端点,我选择以递归形式实现它。我毫不怀疑,迭代实现会产生更好的性能结果,并且出于生产目的,应该选择一种迭代形式,但是在生产代码中,有些情况下必须使用递归(并非专门用于计算第n个斐波那契数 )。为此,我希望该实现涉及大量CPU栈分配。


/fibonacci端点的CPU使用率


/fibonacci端点的内存使用情况


/fibonacci端点处理的每秒请求数

在Fibonacci端点测试期间,Java是唯一一个有150个请求超时的实现,如下面wrk的输出所示。


超时时间


/fibonacci端点的延迟

运行时大小

为了模拟现实世界中的云原生应用程序,并避免“它仅可以在我的机器上运行!”,我分别为这三个应用程序创建了一个docker镜像。

Docker文件的源代码包含在代码库相应程序文件夹下。

作为我使用过的Java应用程序的基础镜像,openjdk:8-jre-alpine是已知大小最小的镜像之一,但是,这附带了一些警告,这些警告可能适用于您的应用程序,也可能不适用于您的应用程序,主要是alpine镜像在处理环境变量名称方面不是posix兼容的,因此您不能在Dockerfile中使用ENV中的(点)字符(不过这没什么大不了的),另一个是alpine Linux镜像是使用musl libc而不是glibc编译的,这意味着如果您的应用程序依赖于需要glibc,它可能无法正常工作。不过,在这里,alpine镜像工作是正常的。

至于应用程序的Go版本和Rust版本,我已经对其进行了静态编译,这意味着它们不希望在运行时镜像中存在libc(glibc,musl…等),这也意味着它们不需要运行OS的基本镜像。因此,我使用了scratch docker镜像,这是一个no-op镜像,以零开销托管已编译的可执行文件。

我使用的Docker镜像的命名约定为{lang}/webservice。该应用程序的Java,Go和Rust版本的镜像大小分别为113、8.68和4.24 MB。


最终Docker镜像大小

结论


三种语言的比较

在得出任何结论之前,我想指出这三种语言之间的关系。Java和Go都是支持垃圾回收的语言,但是Java会提前编译为在JVM上运行的字节码。启动Java应用程序时,JIT编译器会被调用以通过将字节码编译为本地代码来优化字节码,以提高应用程序的性能。

Go和Rust都提前编译为本地代码,并且在运行时不会进行进一步的优化。

Java和Go都是支持垃圾收集的语言,具有STW(停止世界)的副作用。这意味着,每当垃圾收集器运行时,它将停止应用程序,进行垃圾收集,并在完成后从停止的地方恢复应用程序。大多数垃圾收集器需要停止运行,但是有些实现似乎不需要这样做。

当Java语言在90年代创建时,其最大的卖点之一是一次编写,可在任何地方运行。当时这非常好,因为市场上没有很多虚拟化解决方案。如今,大多数CPU支持虚拟化,这种虚拟化抵消了使用某种语言进行开发的诱惑(该语言承诺可以运行在任何平台上)。Docker和其他解决方案以更为低廉的代价提供虚拟化。

在整个测试中,应用程序的Java版本比Go或Rust对应版本消耗了更多的内存,在前两个测试中,Java使用的内存大约增加了8000%。这意味着对于实际应用程序,Java应用程序的运行成本会更高。

对于前两个测试,Go应用程序使用的CPU比Java少20%,同时处理比java版多出38%的请求。另一方面,Rust版本使用的CPU比Go减少了57%,而处理的请求却增加了13%。

第三次测试在设计上是占用大量CPU的资源,因此我想从中挤出CPU的每一分。Go和Rust都比Java多使用了1%的CPU。而且我认为,如果wrk不是在同一台计算机上运行,那么这三个版本都会使CPU达到100%的上限值。在内存方面,Java使用的内存比Go和Rust多2000%。Java可以处理的请求比Go多出20%,而Rust可以处理的请求比Java多出15%。

在撰写本文时,Java编程语言已经存在了将近30年,这使得在市场上寻找Java开发人员变得相对容易。另一方面,Go和Rust都是相对较新的语言,因此与Java相比,自然而然的开发人员的数量更少些。不过,Go和Rust都拥有很大的吸引力,许多开发人员正在将它们用于新项目,并且有许多使用Go和Rust的生产中正在运行的项目,因为简单地说,就资源而言,它们比Java更有效。

在编写本文的程序时,我同时学习了Go和Rust。就我而言,Go的学习曲线很短,因为它是一种相对容易掌握的语言,并且与其他语言相比语法很小。我只用了几天就用Go编写了程序。关于Go需要注意的一件事是编译速度,我不得不承认,与Java/C/C++/Rust等其他语言相比,它的速度非常快。该程序的Rust版本花了我大约一个星期的时间来完成,我不得不说,大部分时间都花在弄清borrow checker向我要什么上。Rust具有严格的所有权规则,但是一旦掌握了Rust的所有权和借用概念,编译器错误消息就会突然变得更加有意义。违反借阅检查规则时,Rust编译器对您大吼的原因是因为编译器希望在编译时证明已分配内存的寿命和所有权。这样做可以保证程序的安全性(例如:没有悬挂的指针,除非使用了不安全(unsafe)的代码逃离检查),并且在编译时确定了释放位置,从而消除了垃圾收集器的需求和运行时成本。当然,这是以学习Rust的所有权系统为代价的。

在竞争方面,我认为Go是Java(通常是JVM语言)的直接竞争对手,但不是Rust的竞争对手。另一方面,Rust是Java,Go,C和C ++的重要竞争对手。

由于他们的效率,我看到了自己将会在Go和Rust中编写更多的程序,但是很可能在Rust中编写更多的程序。两者都非常适合Web服务,CLI,系统程序(..etc)开发。但是,Rust比Go具有根本优势。它不是垃圾收集的语言,与C和C++相比,它可以安全地编写代码。例如,Go并不是特别适合用于编写OS内核,而这里又是Rust的亮点,并与C/C ++竞争,因为它们是使用OS编写的长期存在和事实上的语言。Rust与C/C++竞争的另一种方式在嵌入式世界中,我将继续进行讨论。

感谢您的阅读!

本文翻译自《Comparison between Java, Go, and Rust》


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追求极简:Docker镜像构建演化史

本文首发于CSDN《程序员》杂志2017.12期,这里是原文地址

本文为《程序员》杂志授权转载,谢绝其他转载。全文如下:

自从2013年dotCloud公司(现已改名为Docker Inc)发布Docker容器技术以来,到目前为止已经有四年多的时间了。这期间Docker技术飞速发展,并催生出一个生机勃勃的、以轻量级容器技术为基础的庞大的容器平台生态圈。作为Docker三大核心技术之一的镜像技术在Docker的快速发展之路上可谓功不可没:镜像让容器真正插上了翅膀,实现了容器自身的重用和标准化传播,使得开发、交付、运维流水线上的各个角色真正围绕同一交付物,“test what you write, ship what you test”成为现实。

对于已经接纳和使用Docker技术在日常开发工作中的开发者而言,构建Docker镜像已经是家常便饭。但如何更高效地构建以及构建出Size更小的镜像却是很多Docker技术初学者心中常见的疑问,甚至是一些老手都未曾细致考量过的问题。本文将从一个Docker用户角度来阐述Docker镜像构建的演化史,希望能起到一定的解惑作用。

一、镜像:继承中的创新

谈镜像构建之前,我们先来简要说下镜像

Docker技术本质上并不是新技术,而是将已有技术进行了更好地整合和包装。内核容器技术以一种完整形态最早出现在Sun公司Solaris操作系统上,Solaris是当时最先进的服务器操作系统。2005年Sun发布了Solaris Container技术,从此开启了内核容器之门。

2008年,以Google公司开发人员为主导实现的Linux Container(即LXC)功能在被merge到Linux内核中。LXC是一种内核级虚拟化技术,主要基于NamespacesCgroups技术,实现共享一个操作系统内核前提下的进程资源隔离,为进程提供独立的虚拟执行环境,这样的一个虚拟的执行环境就是一个容器。本质上说,LXC容器与现在的Docker所提供容器是一样的。Docker也是基于Namespaces和Cgroups技术之上实现的,Docker的创新之处在于其基于Union File System技术定义了一套容器打包规范,真正将容器中的应用及其运行的所有依赖都封装到一种特定格式的文件中去,而这种文件就被称为镜像(即image),原理见下图(引自Docker官网):

img{512x368}
图1:Docker镜像原理

镜像是容器的“序列化”标准,这一创新为容器的存储、重用和传输奠定了基础。并且“坐上了巨轮”的容器镜像可以传播到世界每一个角落,这无疑助力了容器技术的飞速发展。

Solaris Container、LXC等早期内核容器技术不同,Docker为开发者提供了开发者体验良好的工具集,这其中就包括了用于镜像构建的Dockerfile以及一种用于编写Dockerfile领域特定语言。采用Dockerfile方式构建成为镜像构建的标准方法,其可重复、可自动化、可维护以及分层精确控制等特点是采用传统采用docker commit命令提交的镜像所不能比拟的。

二、“镜像是个筐”:初学者的认知

“镜像是个筐,什么都往里面装” – 这句俏皮话可能是大部分Docker初学者对镜像最初认知的真实写照。这里我们用一个例子来生动地展示一下。我们将httpserver.go这个源文件编译为httpd程序并通过镜像发布,考虑到被编译的源码并非本文重点,这里使用了一个极简的demo代码:

//httpserver.go

package main

import (
        "fmt"
        "net/http"
)

func main() {
        fmt.Println("http daemon start")
        fmt.Println("  -> listen on port:8080")
        http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

接下来,我们来编写一个用于构建目标image的Dockerfile:

From ubuntu:14.04

RUN apt-get update \
      && apt-get install -y software-properties-common \
      && add-apt-repository ppa:gophers/archive \
      && apt-get update \
      && apt-get install -y golang-1.9-go \
                            git \
      && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ENV GOPATH /root/go
ENV GOROOT /usr/lib/go-1.9
ENV PATH="/usr/lib/go-1.9/bin:${PATH}"

COPY ./httpserver.go /root/httpserver.go
RUN go build -o /root/httpd /root/httpserver.go \
      && chmod +x /root/httpd

WORKDIR /root
ENTRYPOINT ["/root/httpd"]

构建这个Image:

# docker build -t repodemo/httpd:latest .
//...构建输出这里省略...

# docker images
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
repodemo/httpd                   latest              183dbef8eba6        2 minutes ago       550MB
ubuntu                           14.04               dea1945146b9        2 months ago        188MB

整个镜像的构建过程因环境而定。如果您的网络速度一般,这个构建过程可能会花费你10多分钟甚至更多。最终如我们所愿,基于repodemo/httpd:latest这个镜像的容器可以正常运行:

# docker run repodemo/httpd
http daemon start
  -> listen on port:8080

一个Dockerfile最终生产出一个镜像。Dockerfile由若干Command组成,每个Command执行结果都会单独形成一个layer。我们来探索一下构建出来的镜像:

# docker history 183dbef8eba6
IMAGE               CREATED             CREATED BY                                      SIZE                COMMENT
183dbef8eba6        21 minutes ago      /bin/sh -c #(nop)  ENTRYPOINT ["/root/httpd"]   0B
27aa721c6f6b        21 minutes ago      /bin/sh -c #(nop) WORKDIR /root                 0B
a9d968c704f7        21 minutes ago      /bin/sh -c go build -o /root/httpd /root/h...   6.14MB
... ...
aef7700a9036        30 minutes ago      /bin/sh -c apt-get update       && apt-get...   356MB
.... ...
<missing>           2 months ago        /bin/sh -c #(nop) ADD file:8f997234193c2f5...   188MB

我们去除掉那些Size为0或很小的layer,我们看到三个size占比较大的layer,见下图:

img{512x368}
图2:Docker镜像分层探索

虽然Docker引擎利用r缓存机制可以让同主机下非首次的镜像构建执行得很快,但是在Docker技术热情催化下的这种构建思路让docker镜像在存储和传输方面的优势荡然无存,要知道一个ubuntu-server 16.04的虚拟机ISO文件的大小也就不过600多MB而已。

三、”理性的回归”:builder模式的崛起

Docker使用者在新技术接触初期的热情“冷却”之后迎来了“理性的回归”。根据上面分层镜像的图示,我们发现最终镜像中包含构建环境是多余的,我们只需要在最终镜像中包含足够支撑httpd运行的运行环境即可,而base image自身就可以满足。于是我们应该去除不必要的中间层:

img{512x368}
图3:去除不必要的分层

现在问题来了!如果不在同一镜像中完成应用构建,那么在哪里、由谁来构建应用呢?至少有两种方法:

  1. 在本地构建并COPY到镜像中;
  2. 借助构建者镜像(builder image)构建。

不过方法1本地构建有很多局限性,比如:本地环境无法复用、无法很好融入持续集成/持续交付流水线等。借助builder image进行构建已经成为Docker社区的一个最佳实践,Docker官方为此也推出了各种主流编程语言的官方base image,比如:gojava、node、python以及ruby等。借助builder image进行镜像构建的流程原理如下图:

img{512x368}
图4:借助builder image进行镜像构建的流程图

通过原理图,我们可以看到整个目标镜像的构建被分为了两个阶段:

  1. 第一阶段:构建负责编译源码的构建者镜像;
  2. 第二阶段:将第一阶段的输出作为输入,构建出最终的目标镜像。

我们选择golang:1.9.2作为builder base image,构建者镜像的Dockerfile.build如下:

// Dockerfile.build

FROM golang:1.9.2

WORKDIR /go/src
COPY ./httpserver.go .

RUN go build -o httpd ./httpserver.go

执行构建:

# docker build -t repodemo/httpd-builder:latest -f Dockerfile.build .

构建好的应用程序httpd放在了镜像repodemo/httpd-builder中的/go/src目录下,我们需要一些“胶水”命令来连接两个构建阶段,这些命令将httpd从构建者镜像中取出并作为下一阶段构建的输入:

# docker create --name extract-httpserver repodemo/httpd-builder
# docker cp extract-httpserver:/go/src/httpd ./httpd
# docker rm -f extract-httpserver
# docker rmi repodemo/httpd-builder

通过上面的命令,我们将编译好的httpd程序拷贝到了本地。下面是目标镜像的Dockerfile:

//Dockerfile.target
From ubuntu:14.04

COPY ./httpd /root/httpd
RUN chmod +x /root/httpd

WORKDIR /root
ENTRYPOINT ["/root/httpd"]

接下来我们来构建目标镜像:

# docker build -t repodemo/httpd:latest -f Dockerfile.target .

我们来看看这个镜像的“体格”:

# docker images
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
repodemo/httpd                   latest              e3d009d6e919        12 seconds ago      200MB

200MB!目标镜像的Size降为原来的 1/2 还多。

四、“像赛车那样减去所有不必要的东西”:追求最小镜像

前面我们构建出的镜像的Size已经缩小到200MB,但这还不够。200MB的“体格”在我们的网络环境下缓存和传输仍然很难令人满意。我们要为镜像进一步减重,减到尽可能的小,就像赛车那样,为了能减轻重量将所有不必要的东西都拆除掉:我们仅保留能支撑我们的应用运行的必要库、命令,其余的一律不纳入目标镜像。当然不仅仅是Size上的原因,小镜像还有额外的好处,比如:内存占用小,启动速度快,更加高效;不会因其他不必要的工具、库的漏洞而被攻击,减少了“攻击面”,更加安全。

img{512x368}
图5:目标镜像还能更小些吗?

一般应用开发者不会从scratch镜像从头构建自己的base image以及目标镜像的,开发者会挑选适合的base image。一些“蝇量级”甚至是“草量级”的官方base image的出现为这种情况提供了条件。

img{512x368}
图6:一些base image的Size比较(来自imagelayers.io截图)

从图中看,我们有两个选择:busyboxalpine

单从image的size上来说,busybox更小。不过busybox默认的libc实现是uClibc,而我们通常运行环境使用的libc实现都是glibc,因此我们要么选择静态编译程序,要么使用busybox:glibc镜像作为base image。

而 alpine image 是另外一种蝇量级 base image,它使用了比 glibc 更小更安全的 musl libc 库。 不过和 busybox image 相比,alpine image 体积还是略大。除了因为 musl比uClibc 大一些之外,alpine还在镜像中添加了自己的包管理系统apk,开发者可以使用apk在基于alpine的镜像中添 加需要的包或工具。因此,对于普通开发者而言,alpine image显然是更佳的选择。不过alpine使用的libc实现为musl,与基于glibc上编译出来的应用程序不兼容。如果直接将前面构建出的httpd应用塞入alpine,在容器启动时会遇到下面错误,因为加载器找不到glibc这个动态共享库文件:

standard_init_linux.go:185: exec user process caused "no such file or directory"

对于Go应用来说,我们可以采用静态编译的程序,但一旦采用静态编译,也就意味着我们将失去一些libc提供的原生能力,比如:在linux上,你无法使用系统提供的DNS解析能力,只能使用Go自实现的DNS解析器。

我们还可以采用基于alpine的builder image,golang base image就提供了alpine 版本。 我们就用这种方式构建出一个基于alpine base image的极小目标镜像。

img{512x368}
图7:借助 alpine builder image 进行镜像构建的流程图

我们新建两个用于 alpine 版本目标镜像构建的 Dockerfile:Dockerfile.build.alpine 和Dockerfile.target.alpine:

//Dockerfile.build.alpine
FROM golang:alpine

WORKDIR /go/src
COPY ./httpserver.go .

RUN go build -o httpd ./httpserver.go

// Dockerfile.target.alpine
From alpine

COPY ./httpd /root/httpd
RUN chmod +x /root/httpd

WORKDIR /root
ENTRYPOINT ["/root/httpd"]

构建builder镜像:

#  docker build -t repodemo/httpd-alpine-builder:latest -f Dockerfile.build.alpine .

# docker images
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED              SIZE
repodemo/httpd-alpine-builder    latest              d5b5f8813d77        About a minute ago   275MB

执行“胶水”命令:

# docker create --name extract-httpserver repodemo/httpd-alpine-builder
# docker cp extract-httpserver:/go/src/httpd ./httpd
# docker rm -f extract-httpserver
# docker rmi repodemo/httpd-alpine-builder

构建目标镜像:

# docker build -t repodemo/httpd-alpine -f Dockerfile.target.alpine .

# docker images
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
repodemo/httpd-alpine            latest              895de7f785dd        13 seconds ago      16.2MB

16.2MB!目标镜像的Size降为不到原来的十分之一。我们得到了预期的结果。

五、“要有光,于是便有了光”:对多阶段构建的支持

至此,虽然我们实现了目标Image的最小化,但是整个构建过程却是十分繁琐,我们需要准备两个Dockerfile、需要准备“胶水”命令、需要清理中间产物等。作为Docker用户,我们希望用一个Dockerfile就能解决所有问题,于是就有了Docker引擎对多阶段构建(multi-stage build)的支持。注意:这个特性非常新,只有Docker 17.05.0-ce及以后的版本才能支持。

现在我们就按照“多阶段构建”的语法将上面的Dockerfile.build.alpine和Dockerfile.target.alpine合并到一个Dockerfile中:

//Dockerfile

FROM golang:alpine as builder

WORKDIR /go/src
COPY httpserver.go .

RUN go build -o httpd ./httpserver.go

From alpine:latest

WORKDIR /root/
COPY --from=builder /go/src/httpd .
RUN chmod +x /root/httpd

ENTRYPOINT ["/root/httpd"]

Dockerfile的语法还是很简明和易理解的。即使是你第一次看到这个语法也能大致猜出六成含义。与之前Dockefile最大的不同在于在支持多阶段构建的Dockerfile中我们可以写多个“From baseimage”的语句了,每个From语句开启一个构建阶段,并且可以通过“as”语法为此阶段构建命名(比如这里的builder)。我们还可以通过COPY命令在两个阶段构建产物之间传递数据,比如这里传递的httpd应用,这个工作之前我们是使用“胶水”代码完成的。

构建目标镜像:

# docker build -t repodemo/httpd-multi-stage .

# docker images
REPOSITORY                       TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
repodemo/httpd-multi-stage       latest              35e494aa5c6f        2 minutes ago       16.2MB

我们看到通过多阶段构建特性构建的Docker Image与我们之前通过builder模式构建的镜像在效果上是等价的。

六、来到现实

沿着时间的轨迹,Docker 镜像构建走到了今天。追求又快又小的镜像已成为了 Docker 社区 的共识。社区在自创 builder 镜像构建的最佳实践后终于迎来了多阶段构建这柄利器,从此构建 出极简的镜像将不再困难。


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