De evolutie van de taal of tool hangt af van de probleemstelling en de vooruitgang van hardware. Met de opkomst van cloud computing zijn maar weinig talen zoals Java, PHP, .NET, Python, JS en hun respectievelijke toolsets in de trend. In dit artikel zullen we ons concentreren op drie technologieën, namelijk Java, Node JS en Python, en een vergelijkende studie ervan bekijken.

De interne werking

Hier wil ik het werkingsprincipe van de drie presenteren. Eén ding is duidelijk, Java is de enige gecompileerde taal, maar Node JS en Python zijn geïnterpreteerde talen.

Voor beginners is dat misschien niet zo erg, maar dit kan het hele discours veranderen. Wanneer we de code compileren, is deze klaar voor gebruik door de hardware, maar wanneer de code wordt geïnterpreteerd, wordt deze tijdens runtime omgezet in bytecode, wat afhankelijk van de situatie een 10x prestatieverbetering kan opleveren.

Hieronder volgt de tabel die de uitvoeringstijd, CPU, geheugengebruik en de codegrootte voor sommige standaardalgoritmen weergeeft. Krediet gaat naar benchmarksgame-team. Voor meer informatie over het apparaat kunt u verwijzen naar: hier.

Onderstaande tabel geeft de vergelijking weer tussen op basis van snelheid, performance, schaalbaarheid en meer:

Speed

Omdat Java is gecompileerd als bytecode en statisch gekoppelde code, zijn de prestaties altijd sneller, in de meeste gevallen tien keer sneller dan de andere twee. Er zijn een paar vreemde gevallen waarin Java niet snel genoeg is. In die gevallen komt het neer op niet-overeenkomende use-cases, legacy-code en verkeerde coderingspraktijken.

De snelheid van NodeJ is beter dan die van Python dankzij de V8-engine. De V8-engine interpreteert de javascript-code naar machinetaal en optimaliseert de oplossing om de laadtijd te verminderen. NodeJs-programma's draaien op een enkele thread. U kunt echter gemakkelijk multi-threaded bibliotheken vinden. De bibliotheken werden gebruikt om een ​​threadpool te maken en gebruikten meerdere CPU-kernen tegelijkertijd op de achtergrond.

Performance

Computerprestaties zijn de hoeveelheid nuttig werk die door het computersysteem wordt verricht. De prestaties van een systeem zijn dus afhankelijk van de juiste soort technologie die voor een bepaalde werklast is gekozen. Java ondersteunt natuurlijk multithreading, dus als een toepassing zware parallelle verwerking uitvoert, zal het echt een goede keuze zijn. Als een applicatie veel netwerken maakt, roept het Node JS aan, die de winnaar zal zijn, omdat het natuurlijk gebeurtenisgestuurd programmeren ondersteunt en dus asynchrone programmering. Python evolueert meestal als een middenweg om fatsoenlijke prestaties te bereiken en het heeft altijd het voordeel dat het een eenvoudige taal is om te leren.

Schaalbaarheid

Kijkend naar de huidige evolutie van cloudinfrastructuur, is het een norm om schaalbaarheid te bereiken met behulp van infrastructuurtrucs voor stateless webapplicaties. De echte uitdaging is om een ​​stateful applicatie te schalen. De schaalbaarheid hangt af van het doel van de applicatie en de technologie die we kiezen.

Node.js is redelijk schaalbaar dankzij microservices, gebeurtenisgestuurde architectuur en niet-blokkerende I/O. Hiermee kunnen microservices en modules worden gemaakt. Telkens wanneer de oplossing wordt uitgebreid, nemen deze microservices en modules hun toevlucht tot dynamische procesuitvoeringen en houden de prestaties en snelheid onder controle.

Omdat Java afval is dat wordt verzameld door de voor bronnen geoptimaliseerde JVM, wordt het een goede keuze om te schalen.

Python is moeilijk te schalen omdat het dynamisch wordt getypt, het is altijd langzamer. Naarmate de code vordert, wordt het systeem ook langzamer en raakt het systeem te verward.

Eenvoud

Het wordt gemeten als de hoeveelheid tijd die iemand nodig heeft om de taal te leren en te gebruiken. Het komt dus neer op bekendheid met syntaxis, uitdrukkingen en concepten. Ook past een ontwikkelaar gemakkelijk een bestaand project aan en begint hij bij te dragen.

Java is objectgeoriënteerd programmeren en het geheugenbeheer wordt verzorgd door de JVM, vandaar dat de leercurve klein is.

Python daarentegen is een taal op hoog niveau en de syntaxis is intuïtiever. Daarom is de leercurve zelfs kleiner dan die van Java en dat is zeker de factor die wordt gebruikt in de meeste niet-software-industrieën zoals datawetenschap en andere.

De leercurve van de NodeJ's is ook eenvoudig, maar de innerlijke werking van de runtime-omgeving, zoals asynchrone programmering, hook en patronen, is moeilijk te begrijpen. 

Gemeenschap

Ze vestigden zich allemaal in hun eigen markten. Zowel Java als Python bestaan ​​al vrij lang en hebben gezonde gemeenschappen. NodeJs is een relatief nieuwe technologie die nog steeds naar de aanpassing kijkt en als open source heeft het een omvangrijke gemeenschap.

Bibliotheek

Alle drie hebben ze een omvangrijke bibliotheek om verschillende functies te ondersteunen en ze zijn goed gedocumenteerd. 

Wanneer u met NodeJs werkt, vindt u NPM (NodeJs Package Manager). Het is een gratis online repository die JavaScript-ontwikkeling stimuleert en vereenvoudigt door NodeJs-pakketten op te slaan.

Kosten

Python wordt geleverd met veel open source-bibliotheken en frameworks die helpen de kosten van python te verlagen. Terwijl Java nu eigendom is van Oracle en gelicentieerd is en om de ondersteuning te krijgen, moeten we de licentiekosten betalen. De kosten voor NodeJ's die de NPM-pakketten gebruiken, zijn gratis, er zijn kosten voor de betaalde bibliotheek voor betalingsgateway en integratie met derden.

Cross-functioneel

Al het bovenstaande werkt naadloos in verschillende omgevingen. Omdat Java eenmalig bedoeld is voor code en het overal zal draaien, is het geschikt voor netwerkapplicaties, parallelle verwerking en ontwikkeling van webapplicaties. Python kan prima draaien zolang de runtime gelijk blijft, het is geschikt voor webapplicaties en data science applicaties. NodeJs werkt voor meerdere besturingssystemen en apparaten en is daarom goed voor webapplicaties en cloudgebaseerde IoT-oplossingen.

Er is geen winnaar of verliezer in deze vergelijkingen, veel factoren zijn afhankelijk van de tools of taal die we gebruiken, het hangt af van het probleem dat we oplossen, de prestatiecriteria, de compatibiliteit met het bestaande raamwerk en toolsets. Eindelijk de leercurve van het team dat dit gaat gebruiken.

Over de auteur:

Manoj is Solution Architect bij Mantra Labs en werkt aan cloud-native oplossingen. Hij volgt graag opkomende trends in softwaretechnologie. Momenteel werkt hij aan Cloud Native tools en technologieën.