最近我們試圖從Dubbo遷移到Spring Cloud。為此對二者分別進行了性能測試。為了得出數據量不同的情況下的二者的性能表現，我們分別准備了一個25個屬性pojo對象和一個50個屬性的pojo對象，通過這樣的方式我們也可以間接地了解二者在序列化方面的水平。
以下是測試結果：
25個屬性，10W次：
50個屬性，10W次：
分析：
由於Spring Cloud與Dubbo天生使用的協議層面不一樣，前者是HTTP，后者是TCP(使用的是Netty NIO框架，序列化使用的阿里定制版Hessian2)，導致兩個框架的性能差距略大。基本上是三比一的差距！Dubbo官方TPS是1W左右，這和我們的測試最高值是接近的。在之前我們還進行過一次測試，那次測試是真實的項目測試，包含了對數據庫的訪問，最后二者的結果相差並不是很大。由此也得出，框架的性能可能對一個真實的請求(Request)影響並不是很大，或者說並不起決定性作用，也許真正影響性能的是你的業務代碼，比如數據庫訪問以及IO，當然了，框架的性能在一些對性能要求敏感的應用來說也是要考慮的。
另外根據Dubbo官方說法，Dubbo在小數據量的情況下表現卓越，這和我們的測試也是吻合的，在50個屬性的pojo對象下，Dubbo性能確實下降了。
另外Spring Cloud默認的feigh client是使用jdk的urlconnection來做HTTP的請求，考慮這種做法的性能問題，我們嘗試接入了httpclient包來測試，結果發現httpclient更慢，最后我們引入了開源的okhttp包，綜合發現，okhttp和Spring Cloud的feign client結合是性能最高的。
還有就是我們之前也測試過用RestTemplate進行測試，性能要比用Feigh還要好一些。大概能提升百分之十到十五。
雖然Spring Cloud在性能上與Dubbo有天生的劣勢，但考慮到Spring Cloud作為一套專門的微服務框架，再加上RESTful風格的API的趨勢，從綜合的角度，Spring Cloud無疑是你所在的公司未來微服務化進程中不可缺少的選擇之一！
以上測試僅供參考！
測試環境：
1、微服務服務器：
CPU(s): 12
Free Mem:6G
2、注冊中心服務器：
開發環境機器。
3、客戶機器：
CPU(s): 2
Free Mem:2G
測試工具：
OneTest
版本信息：
Dubbo:2.8.4
Spring Cloud:1.4.3.RELEASE
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