最近我们试图从Dubbo迁移到Spring Cloud。为此对二者分别进行了性能测试。为了得出数据量不同的情况下的二者的性能表现，我们分别准备了一个25个属性pojo对象和一个50个属性的pojo对象，通过这样的方式我们也可以间接地了解二者在序列化方面的水平。
以下是测试结果：
25个属性，10W次：
50个属性，10W次：
分析：
由于Spring Cloud与Dubbo天生使用的协议层面不一样，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)，导致两个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，这和我们的测试最高值是接近的。在之前我们还进行过一次测试，那次测试是真实的项目测试，包含了对数据库的访问，最后二者的结果相差并不是很大。由此也得出，框架的性能可能对一个真实的请求(Request)影响并不是很大，或者说并不起决定性作用，也许真正影响性能的是你的业务代码，比如数据库访问以及IO，当然了，框架的性能在一些对性能要求敏感的应用来说也是要考虑的。
另外根据Dubbo官方说法，Dubbo在小数据量的情况下表现卓越，这和我们的测试也是吻合的，在50个属性的pojo对象下，Dubbo性能确实下降了。
另外Spring Cloud默认的feigh client是使用jdk的urlconnection来做HTTP的请求，考虑这种做法的性能问题，我们尝试接入了httpclient包来测试，结果发现httpclient更慢，最后我们引入了开源的okhttp包，综合发现，okhttp和Spring Cloud的feign client结合是性能最高的。
还有就是我们之前也测试过用RestTemplate进行测试，性能要比用Feigh还要好一些。大概能提升百分之十到十五。
虽然Spring Cloud在性能上与Dubbo有天生的劣势，但考虑到Spring Cloud作为一套专门的微服务框架，再加上RESTful风格的API的趋势，从综合的角度，Spring Cloud无疑是你所在的公司未来微服务化进程中不可缺少的选择之一！
以上测试仅供参考！
测试环境：
1、微服务服务器：
CPU(s): 12
Free Mem:6G
2、注册中心服务器：
开发环境机器。
3、客户机器：
CPU(s): 2
Free Mem:2G
测试工具：
OneTest
版本信息：
Dubbo:2.8.4
Spring Cloud:1.4.3.RELEASE
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