Beobachtetes Signal · 24. Mai 2026 · Benchmark · Quelle: DEV Community · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Neutral
Benchmark-Vergleich: HTTP-Performance von Node.js, Bun und Go im Test
Ein Entwickler hat einen kontrollierten Benchmark veröffentlicht, der die Standard-HTTP-Server von Node.js, Bun und Go über drei Umgebungen hinweg vergleicht: Localhost, ein verschlüsseltes Tailscale-Wi-Fi-Mesh und DigitalOcean Cloud-Droplets. Die Tests liefen in Docker-Containern und maßen die Auslieferung einer einfachen JSON-Antwort. Die Ergebnisse zeigen, dass Bun bei Multi-Core-Cloud-Durchschnitten oft führt (53.446 RPS auf 4 Kernen), während Go eine hohe Single-Process-Latenzeffizienz (37.617 RPS auf 4 Kernen) demonstriert. Node.js benötigt hingegen Clustering, um vergleichbaren Durchsatz zu erreichen (31.025 RPS auf 4 geklasterten Kernen), und weist stellenweise höhere CPU-Auslastungen sowie Latenzausreißer auf. Als entscheidende Faktoren für die Leistungsunterschiede identifiziert der Autor Netzwerkengpässe und spezifische Implementierungsdetails wie die Event-Loop von Bun.
Runtime- und netzwerkbezogene Performance-Benchmarks unterstützen Backend-Infrastruktur-Entscheidungen sowie Kosten-Leistungs-Abwägungen für hochkonkurrente Dienste, wie sie im Ad-Serving benötigt werden. Es handelt sich hierbei jedoch um einen Einzelentwickler-Benchmark und nicht um ein offizielles Plattform-Release.
Marktsignale zu DigitalOcean in Echtzeit verfolgen
Polaris7 erfasst behördliche Registrierungen, Primärquellen, Führungswechsel und Deal-Aktivitäten rund um die Uhr. Erstellen Sie Ihren kostenlosen Explorer-Workspace, um automatisierte Executive Briefings zu erhalten.
Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Veröffentlichungsdatum (Seiten-Metadaten): 24.05.2026
- Cloud-4-Core-Benchmark (30s): Bun-Cluster 53.446 RPS, Go 37.617 RPS, Node.js-Cluster 31.025 RPS
- Cloud-Single-Core-Benchmark: Bun 25.444 RPS, Go 13.935 RPS, Node.js 11.705 RPS
- Tailscale/Wi-Fi (4 Kerne) Durchsatz und Latenz: Bun 12.519 RPS (16,49 ms), Go 12.873 RPS (15,69 ms), Node.js 7.954 RPS (26,79 ms, max. Outlier 864,53 ms)
- Tests wurden in Docker mit Ressourcenbegrenzung ausgeführt; Lastgenerierung erfolgte über wrk in einem separaten Container
Verknüpfte Unternehmen
3 verknüpfte UnternehmenOntologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Bun vs Node.js in 2026: Production Readiness
This technical review compares Bun (tested at v1.2.x) against Node.js 22 LTS on real-world workloads including an Astro + Drizzle + Postgres stack, a Hono API, and a 14-package monorepo. Bun is a single binary runtime built on JavaScriptCore and written in Zig that bundles a package manager, test runner, bundler, and script runner (bun install/test/build/run). Benchmarks show Bun excels at cold package installs, short-script startup time, and synthetic HTTP throughput; real application gains are smaller due to DB drivers and application code dominating hot paths. The article highlights compatibility frictions—native node-gyp modules, subtle process/cluster differences, test-migration edge cases, and workspace tooling assumptions—and recommends using Bun selectively (e.g., for CI installs or greenfield projects) while keeping Node for production on platforms that don’t run Bun. It also notes Node.js 22 has absorbed several developer-experience features previously unique to Bun.
Bun outperforms Node for high-throughput metadata API
An engineer at ViralVidVault benchmarked Bun against Node.js for a read-heavy, stateless batch video metadata endpoint backed by SQLite in WAL mode. The tests (64 concurrent connections, median of five runs) showed Bun delivering roughly 14,800 rps versus Node's ~9,400 rps, with lower median and tail latencies and lower resident memory. Profiling showed SQLite reads were ~2ms, and most latency came from JSON serialization, HTTP framing, and GC in the JavaScript runtime. The author migrated the single hot, read-only metadata endpoint to Bun behind a canary while keeping stateful and write-path services on Node due to native module compatibility, observability, and long-run stability concerns under GDPR obligations.
GoModel veröffentlicht Performance-Benchmark für AI Gateways im direkten Vergleich
Ein technischer Benchmark vergleicht vier AI Gateways — GoModel, LiteLLM, Portkey und Bifrost — hinsichtlich Laufzeit- und Deployment-Overhead. Die reproduzierbaren Tests in Docker auf AWS-Instanzen maßen Latenz, Durchsatz, Speicherauslastung, CPU, Cold Start und Image-Größe über sechs Workloads hinweg. Dabei zeigte GoModel als leichtgewichtige Open-Source-Lösung in Go den geringsten Overhead (p50-Latenz 1,8 ms, p99 6,9 ms), einen minimalen Speicherbedarf von 37 MB, einen schnellen Cold Start von 0,56 s sowie einen Durchsatz von 4.900 req/s. Zum Vergleich verbrauchte LiteLLM rund 2,3 GB RAM, benötigte 25,5 s für den Cold Start und erreichte 324 req/s. Der Benchmark-Harness ist im GoModel-Repository frei verfügbar.
Marktsignale & Strategische Shifts in Echtzeit verfolgen
Erstellen Sie benutzerdefinierte Watchlists, um automatisierte, evidenzbasierte Executive Briefings zu erhalten, sobald wesentliche Signale oder Marktverschiebungen auftreten.