Laten we eens analyseren hoeveel gelijktijdige verbindingen er voor elke taal verwerkt kunnen worden.

Gelijktijdige verbindingen bij gebruik op een 8-core, 16-thread co-clocked CPU

Taal/Framework	Verwerkingsmodel	Verzoeken per seconde (RPS)	Aantal doorlopende gelijktijdige gebruikers	karakteristiek
C/C++ (nginx, aangepast)	Gebeurtenislus, epoll	1,5 tot 2 miljoen RPS	200.000 tot 400.000 gelijktijdige gebruikers	De native prestaties zijn het beste en komen het dichtst bij systeemoproepen.
Go (Gin/Vezels, gRPC)	Lichtgewicht threads (goroutines), asynchroon	500.000 tot 1.000.000 RPS	100.000 tot 200.000 gelijktijdige gebruikers	Geheugenefficiënt, zeer gelijktijdig en ideaal voor microservices.
Rust (Actix, Tokio)	async/await, nul kosten	800.000~1,5 miljoen RPS	150.000 tot 250.000 gelijktijdige gebruikers	Veiligheid en prestaties zijn beide belangrijk, maar het vergt enige leertijd.
Java (Spring Boot + Netty)	Threadpool, NIO asynchroon	300.000 tot 600.000 RPS	50.000 tot 100.000 gelijktijdige gebruikers	GC-afstemming vereist, veelgebruikt in grootschalige diensten
Node.js (Express/Fastify)	Enkelvoudige eventlus	150.000 tot 400.000 RPS	30.000 tot 70.000 gelijktijdige gebruikers	Sterk in I/O, zwak in CPU-intensieve taken
PHP (Laravel + PHP-FPM)	Procesgebaseerd, lage gelijktijdigheid	50.000 tot 100.000 RPS	10.000 tot 30.000 gelijktijdige gebruikers	Caching en load balancing zijn essentieel en vormen een knelpunt in DB I/O.
Python (Django/Flask, Gunicorn+Uvicorn)	WSGI/ASGI, multithreading	30.000 tot 80.000 RPS	5.000 tot 20.000 gelijktijdige gebruikers	Webservers zijn inefficiënt voor gegevensverwerking en machine learning.

Talen/runtimes die u moet vermijden of met voorzichtigheid moet gebruiken (nadelig voor gelijktijdige gebruikers van één server)

1. PHP (Laravel/WordPress + PHP-FPM)

• Waarom is het zwak?: Vast proces/werker per aanvraag (poolgrootte = limiet voor gelijktijdige verbindingen), standaard blokkering voor multi-threaded I/O, bootstrap-overhead per aanvraag.
• Supplement: Octane/RoadRunner/Swoole (langlopend), pagina-/API-cache (Cloudflare/Redis), asynchrone wachtrij, pre-render, alleen-lezen API is Edge-cache.

2. Python (Django/Flask WSGI-familie)

• Waarom is het zwak?:WSGI is standaard synchroon/blokkerend, GILBeperkingen van CPU-gebonden gelijktijdigheid, hoge overhead per-req-object/GC.
• Supplement: ASGI (Starlette/FastAPI) + Uvicorn/Hypercorn, alle I/O is asynchroon, CPU-taken zijn gescheiden in Celery/Go/Rust-microservices.

3. Ruby (Rails)

• Waarom is het zwak?: MRI heeft praktische GIL, beperkte multi-threading voordelen → multi-proces uitbreiding is de standaard (geheugen↑), ORM·metaprogrammering overhead is groot.
• Supplement: Puma worker minimalisatie + thread pool tuning, cache op volledige schaal, hot path gescheiden in Go/Rust.

4. Node.js (Express, etc.) — Wanneer CPU-gebonden

• Waarom is het zwak?: Enkele gebeurtenislus CPU-intensieve taken/grote JSON-serialisatie/synchrone codeDe lus is geblokkeerd, waardoor er plotseling minder gelijktijdige gebruikers zijn.
• Supplement: Fastify, volledig asynchroon, werker_threads/ClusterScheid CPU-taken, stream JSON en offload CPU-taken naar Go/Rust.

5. Traditionele blokkerende Java/C#-stijl (thread-per-aanvraag)

• Waarom is het zwak?: Aantal verbindingen↑ = Aantal threads↑ = Context switching/geheugen↑. GC/thread pool-limieten zijn de bovengrens van gelijktijdige verbindingen.
• Supplement: Java is Netty/Undertow, Spring WebFlux(NIO) mij Virtuele draden (Project Loom), C# is async/await + Kestrel Actief gebruik, GC (ZGC/G1) afstemming.

Veelvoorkomende patronen die gelijktijdige gebruikers 'opeten' (vermijd ze, ongeacht de taal)

• I/O blokkeren(DB/Externe API) + Lage connectiepool → Workers wachten gewoon
• N+1 query's/zware ORM(Overmatig vertraagd laden)
• Grote JSON-serialisatie/deserialisatie(laad het geheugen direct)
• Synchrone log-/bestand-I/O(Schijf leegmaken bij elke aanvraag)
• Sessies synchroniseren met DB(Rockwedstrijd)
• Regex-explosie/dubbele sjabloonweergave
• TLS-handshakeverzoek(Keep-Alive/HTTP/2 niet gebruikt)
• Contant geld niet gebruikt(Betreft alleen de originele server zonder CDN/Redis)

Een ‘overlevingsset’ voor wanneer je geen andere keus hebt dan hem te gebruiken.

• Edge-cache #1: Cloudflare-cache, Stale-While-Revalidate, API-resultaatcache (schuivende TTL)
• Scheiding lezen/schrijven: Lezen is asynchroon ten opzichte van cache/replica, schrijven is asynchroon ten opzichte van wachtrij
• Hotpass-scheiding: Uploaden/afbeelding formaat wijzigen/aanbevelen/zoeken, etc. Ga/Roest Opsplitsen in microservices
• Continue serververwerking: PHP is Octaan/RoadRunner, Python is ASGIals
• Schema/Query-dieet: N+1-eliminatie, index/dekking, minimalisatie van joins, minimalisatie van kolomselectie
• Streamen: JSON/bestanden zijn streams, gecomprimeerd/gefragmenteerd, HTTP/2
• Observeerbaarheid: p99 Vertraging/Wachtrij/Poolgebruik Monitoring → Onmiddellijk Cache/Isolatie Knelpunt

Aanbevolen configuratie (8 cores, 16 threads, geoptimaliseerd voor gelijktijdige gebruikers)

• API/Realtime: Go (Gin/Fiber) of Rust (Actix/Tokio)
• Webservering/statisch: nginx/Caddy + Cloudflare
• Snelle WebSocket/Chat: Elixir (Phoenix)/Go
• Backoffice/Inhoud: PHP (Laravel/Filament) is mogelijk Cache-wachtrijpremisse
• Bij het kiezen van Java: Netty/WebFlux of Weefgetouw (virtueel garen) Basis + ZGC-afstemming

Top aanbevelingen (kern-API's/meeste microservices)

Ga (Gin/Fiber, gRPC, net/http2)

• Waarom: Lichtgewicht threads (goroutines) + asynchrone I/O → Hoogste gelijktijdige efficiëntie op dezelfde hardware, kleine geheugenvoetafdruk, eenvoudige implementatie.
• gevoel voor schaal(Uitgaande van 8 cores/16 threads, tuning + cache): Continue gelijktijdige gebruikers: 100.000 tot 200.000 / Honderdduizenden RPS mogelijk.
• waar: API's met veel leesbewerkingen, BFF's, handlers voor het uploaden van afbeeldingen, betalings-callbacks, aanbevelings-/zoekgateways en andere 'hot paths' in het algemeen.

Secties met ultrahoge prestaties/latentiegevoeligheid

Rust (Actix/Tokio)

• Waarom: abstractie zonder kosten, async/await, geheugenveiligheid + prestaties op native niveau.
• gevoel voor schaal: Continue gelijktijdige gebruikers: 150.000 tot 250.000, sterk in het minimaliseren van p95-vertraging.
• waar: CPU-/geheugengevoelige gebieden zoals aanbevelingen/rangschikking, JSON-/Protobuf-conversie met grote capaciteit, beeldverwerking en realtime feedaggregatie.

Realtime/Chat/Bulk WebSocket

Elixer (Phoenix, BEAM)

• Waarom: Lichtgewicht gelijktijdigheid met miljoenen processen, uitstekende foutbestendigheid.
• gevoel voor schaal: WS-kanaal 100.000-200.000 gelijktijdige sessies/server Veel praktische referenties.
• waar: Chat, Notificatiehub, Live wedstrijd-/veilinguitzending, Aanwezigheid.

Een alternatief wanneer uw team over sterke Java-capaciteiten beschikt.

Java (Netty/Undertow, Spring WebFlux of Loom)

• Waarom: Uitstekende gelijktijdige schaalbaarheid bij gebruik van een volwassen ecosysteem + NIO (of virtuele threads).
• gevoel voor schaal: Continue gelijktijdige gebruikers: 50.000 tot 100.000(Kan hoger zijn, afhankelijk van de aard van de dienst).
• waar: Complex domein, grote organisatiestandaardisatieomgeving.

Hulp-/randgebruik (niet aanbevolen voor “hot passes”)

• Node.js:Beperkt tot asynchrone adapters, BFF en SSR (Next.js). CPU-intensieve taken worden onderverdeeld in workers/afzonderlijke services.
• PHP (Laravel): Beheer/Backoffice/CMS Voor exclusief gebruik. Tijdens gebruik Octane/RoadRunner + Redis-cache stelling.
• Python: Exclusief het aanvraagpad. Batch/ML-pijplijn/datawerkerRomeins.

Samenvatting van de aanbevolen architectuur op één pagina

• Rand/Cache: Cloudflare (cache regels, Stale-While-Revalidate)
• Poort: Nginx/Envoy + HTTP/2 (gRPC/REST gemengd)
• Kern-API: Gaan Allereerst het ultra-high performance gedeelte Roest
• Realtime: Elixir (Phoenix Channels)
• Backoffice/Inhoud: Laravel(+Octaan) of Headless CMS
• gegevens: Postgres (+lees replica), Redis, Meilisearch/Elastic, ClickHouse (logs/aggregaties)
• Bericht/Wachtrij: NATS/Kafka, taakwachtrij is Go/Rust-werker
• MediaMicroservice voor beeldconversie (Go/Rust) + S3/R2
• Observeerbaarheid: p95/p99, verbindingenpool, GC (in de relevante taal) dashboard continue monitoring

Selectiecriteria (Praktische checklist)

1. Hotpass is Go/RustBegin met (vastgesteld in de initiële ontwerpfase)
2. Realtime Als de vraag groot is, kunt u Elixir in een apart domein onderbrengen.
3. Management/operationele productiviteitDeze prioriteitsbackoffice is Laravel (+Octane)
4. Knooppuntis geminimaliseerd voor webrendering/BFF/gateway
5. Als u grote teamstandaarden/legacy-integratie nodig hebt Java WebFlux/Loom overweging

(Gelijktijdig gebruikersdoel gebaseerd op één 8C16T-server)

• Ga naar API: Continue gelijktijdige gebruikers 100.000 tot 200.000(Leesgericht), p95 < 50 ms
• Roest Hotpass(Aanbevolen/geaggregeerd): p95 < 20 ms, stabiel CPU-gebruik
• Elixir Realtime: WS-sessie 100.000+ Handhaaf de stabiliteit
• Laravel-beheerder: Octane + Redis-cache als uitgangspunt, externe API/DB gescheiden in asynchrone wachtrijen

divisie	Taal/Framework	Continue gelijktijdige verwerkingscapaciteit	verdienste	Geschikt voor gebruik
Topprioriteit	Go (Gin/Vezels, gRPC)	100.000 tot 200.000	Lichtgewicht threads, hoge I/O-efficiëntie en eenvoudige implementatie.	Kern-API, BFF, uploaden, betalings-callback
Ultrahoge prestaties	Rust (Actix/Tokio)	150.000 tot 250.000	Prestaties en veiligheid van natuurlijke kwaliteit	Aanbeveling/rangschikking, afbeelding/gegevensverwerking
Realtime	Elixer (Phoenix)	100.000 tot 200.000 WS-sessies	Ultrahoge gelijktijdigheid en veerkracht	Chat, meldingen en live-uitzendingen
Vriendelijk voor grote bedrijven	Java (WebFlux, Loom)	50.000 tot 100.000	Volwassen ecosysteem, NIO/virtuele threads	Complexe domeinen, grootschalige systemen
Extra	Node.js	30.000 tot 70.000	Snelle ontwikkeling, asynchrone I/O	SSR, BFF, lichtgewicht API
Extra	PHP (Laravel+Octane)	10.000 tot 30.000	Productiviteit, rijk ecosysteem	Backoffice, CMS, administratie
Extra	Python (ASGI)	0,5~20.000	Sterke punten van data/ML	Batch, gegevenspijplijn