A Performance and Scalability Evaluation of Monolithic (Django) vs. Microservice (FastAPI) Architectures for Asynchronous API Workloads in Python

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco67619.2026.11488798
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

As few empirical performance comparisons of modern Python web frameworks exist, it is hard to choose an appropriate architecture under real I/O-bound workloads. This study compares a monolithic back-end implemented with Django, a popular framework implementing the model-view-template software design pattern, with a microservice back-end built using FastAPI. Running load tests using Apache JMeter inside a Docker container indicated a several-fold improvement in performance with the microservice architecture. FastAPI, in a microservice architecture, yielded more than 6 times the throughput of the monolithic Django architecture: 67.8 req/sec versus 10.1 req/sec. Additionally, FastAPI had a significantly lower average latency with the same 0.00% error rate. The empirical results of this work show that for I/O-bound applications, a modern asynchronous microservice architecture can provide much better performance and scalability than a customary monolithic architecture.