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性能比拼: Deno vs. Node.js vs. Bun (2025版)

news 来源：原创 2025/8/9 15:42:58

本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra Deno vs. Node.js vs. Bun: Performance Comparison 2025 内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准

在本视频中，我们将使用当前可用的最新版本对 Node.js、Bun 和 Deno 进行比较。我决定更新本视频，以包含 Bun 提供的原生 API，例如 Postgres、S3 等。

在第一个基础测试中，我们将测量每个应用程序的延迟（latency）、吞吐量（throughput）、可用性（availability）以及资源饱和度（saturation）。

第二个测试更具吸引力，我引入了 Postgres 数据库，并使用了 Bun 提供的最新原生 Postgres API 进行测试。

所有测试均在 AWS 上运行，并使用了与 真实生产环境 相同的基础设施，即这些应用实际上可以服务于真实用户。

第一个测试：静态请求处理

好了，让我们开始第一个静态测试。

在这个测试中，服务器仅在收到 GET 请求（/api/users 端点） 时返回硬编码的对象。

你可以在我的 GitHub 公开仓库 中找到该测试的源代码。

整个测试持续了大约 1.5 小时，但在编辑时，我将其压缩到几分钟。

在本测试中，我们测量了以下指标：

  • P90 延迟（Latency）：GET 请求的 90% 百分位延迟。
  • 吞吐量（Throughput）：每个应用每秒可处理的请求数。
  • CPU 使用率（CPU Usage）：计算的是 运行每个应用程序的两个 Pod 的平均 CPU 使用率。
  • 内存使用率（Memory Usage）。
  • 可用性（Availability）：即错误率。
  • CPU 限流（CPU Throttling）：由于应用运行在 Kubernetes 中，我们需要测量 Pod 试图使用超出其分配 CPU 资源的情况。

此外，我使用 Node.js 的标准库 创建了 Web 服务器，并对 Bun 和 Deno 也做了相同的处理，以确保所有应用在本次测试中返回完全相同的硬编码对象。

现在，让我们再运行 1 分钟，然后逐个分析测试结果。

吞吐量（Requests Per Second）
  • Node.js：48,000 次请求/秒
  • Deno：62,000 次请求/秒
  • Bun：85,000 次请求/秒

💡 小提醒：

  • Bun 基于 Zig 语言。
  • Deno 基于 Rust。
  • Node.js 基于 V8 JavaScript 引擎。
延迟（Latency）

  • 延迟越低，性能越好。
  • Node.js 的延迟最高，而 Bun 在本次测试中表现最佳。
  • 由于我在本次测试中使用了 原生库，Deno 和 Bun 可以利用其运行时进行优化，因此它们的性能更佳。
CPU 使用率（CPU Usage）

CPU 资源的利用率符合预期，Bun 在本次测试中表现优异。

内存使用率（Memory Usage）

请注意 Bun 的内存使用情况，在本次测试中，它占用最少的内存，但这将在下一个测试中发生变化。

可用性（Availability）

所有应用程序的可用性保持在较高水平，没有出现重大错误率。

CPU 限流（CPU Throttling）

CPU 限流情况表明 Bun 在高负载下的资源管理较为高效。

第一个测试结论

在第一个测试中，Bun 的性能明显优于其他应用，无论是吞吐量、延迟、CPU 使用率还是资源优化，它都表现最佳。

现在，让我们看看当引入数据库时会发生什么。

第二个测试：PostgreSQL 数据库

在第二个测试中，客户端向每个应用程序发送 POST 请求，然后应用程序解析请求体并将数据保存到关系型数据库（PostgreSQL 17.2）。

本视频的灵感来源于 Bun 声称提供 Postgres、S3 等操作的原生 API。因此，我使用了 Bun 最新的原生 Postgres API 进行测试。

💡 但这里遇到了一个问题：

  • Bun 的 Postgres 原生 API 文档并不完善，甚至官方示例代码都无法正常运行。
  • 我最终是在 GitHub 讨论帖 中找到了解决方案。
  • 虽然这个 Postgres 驱动仍处于早期阶段，但我仍然希望测试它的性能。
S3 上传测试

实际上，我还测试了 Bun 的原生 S3 驱动，用于上传图片到 S3 存储桶。

  • Bun 的 S3 原生 API 明显优于 AWS SDK v3，在性能上有很大的提升。
数据库连接池
  • Bun 的 Postgres 驱动目前无法手动调整连接池大小，并且默认硬编码为 10 个连接/实例。
  • 在本次测试中，我部署了 2 个实例，因此 总共 20 个数据库连接（10 连接/实例）。
  • 其他应用程序根据负载动态调整连接池大小，我为每个实例设置了 250 连接的上限，总共 500 连接。
测试结果

  • Bun 在本次测试中的吞吐量仍然表现优异，达到了 18,000 次请求/秒。
  • 由于 Bun 采用 JavaScript + Zig 封装，并且我使用了 Bun 的原生 API，它能够比其他使用第三方库的应用程序优化得更好。
POST 请求延迟（Latency）

  • Bun 仍然具有最低的 POST 请求延迟。
数据库延迟（Database Latency）

  • 数据库访问延迟表现良好。
内存使用情况（Memory Usage）

💡 问题来了！

  • Bun 的原生 Postgres 实现存在内存泄漏（Memory Leak）。
  • 在测试过程中，应用程序多次达到内存上限，导致 Kubernetes 触发 OOMKill 事件并重启实例。

最终结论

  • Bun 提供的原生 API（如 Postgres、S3）在性能上有巨大优势，但它们目前还不适用于生产环境。
  • 由于这些 API 直接集成在 Bun 运行时，它们始终会缺少一些外部数据库和对象存储提供的新特性。
  • 但这也是 优化 JavaScript 运行时 的唯一方式。

💡 Deno 的问题：

  • 如果 Deno 使用未针对 Rust 进行优化的第三方库，它的性能甚至比标准 Node.js 运行时还要慢。

💡 JavaScript 运行时的发展方向？

  • 这些 JavaScript 运行时是否能长期维持维护这些原生 API？
  • 他们是否必须开发和维护自己的原生 API 才能超越 Node.js？

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