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Benchmark 2025: JavaScript (Node.js) gegen die Konkurrenz – wer ist schneller?
Die Entwickler-Community teilt sich traditionell in zwei Lager: Die einen halten Node.js für eine langsame „Spielzeug“-Sprache, die anderen für einen industriellen Standard im Backend. Um mit den Mythen aufzuräumen, hat das Team von PythonLib Anfang 2025 eine Reihe von Tests durchgeführt. Am Start waren: Node.js 22, Go 1.23, Rust 1.80, Python 3.13 und Java 21 (GraalVM).
Die Tests fanden auf einem Server mit AMD EPYC 9654 (96 Kerne), 256 GB DDR5 und NVMe SSD statt. Es wurden drei Szenarien verwendet:
- HTTP-Server (100.000 Anfragen mit keep-alive, JSON-Antwort)
- Berechnungen (Generierung von 10 Millionen Primzahlen)
- Datenbankarbeit (100.000 SELECT + INSERT in PostgreSQL)
Ergebnisse: Wer liegt vorn?
Im HTTP-Server-Szenario erreichte Node.js 98.000 req/s und lag damit nur hinter Rust (126.000) und Go (112.000). Java und Python bildeten mit 85.000 bzw. 32.000 das Schlusslicht. Das Geheimnis von Node.js: die asynchrone Event-Schleife und die schnelle V8-Engine.
Im Berechnungstest sah das Bild anders aus: Rust (1,2 Sek.) und Go (1,8 Sek.) ließen Node.js (4,5 Sek.) weit hinter sich. Python benötigte 12,3 Sek. Allerdings holte Node.js bei I/O-Operationen auf: Datei- und Netzwerkoperationen waren 15 % schneller als bei Go.
Warum ist Node.js kein „Bremsschuh“?
Viele kritisieren JavaScript für seine Single-Thread-Architektur, aber im Jahr 2025 ermöglichen Worker Threads und Clustering die Nutzung aller CPU-Kerne. Im Test mit PostgreSQL verarbeitete Node.js (mit dem Treiber pg-pool) 89.000 Operationen/Sek. – fast so viel wie Go (93.000). Python mit asyncpg erreichte nur 41.000.
- Das Haupt-Ass von Node.js ist das npm-Ökosystem und die Entwicklungsgeschwindigkeit. Rust und Go sind schneller, aber das Schreiben von Microservices in diesen Sprachen dauert 2-3 Mal länger.
- Wo ist Node.js schwach? Schwere CPU-Aufgaben sollten besser über FFI oder WebAssembly an Rust ausgelagert werden.
- Trend 2025 – hybride Architekturen: Node.js für APIs und BFF, Rust für kritische Berechnungen.
Benchmark-Fazit
Wenn Sie einen schnellen Prototypen oder hochlastfähiges I/O benötigen, bleibt Node.js die beste Wahl. Für Low-Latency-Finanzsysteme wählen Sie Rust. Go ist der goldene Mittelweg zwischen Geschwindigkeit und Einfachheit. Python ist weiterhin gut für ML-Backends, aber nicht für Produktionslasten geeignet.
Die vollständigen Testergebnisse und der Quellcode sind in unserem GitHub-Repository verfügbar. Bleiben Sie auf dem Laufenden auf PythonLib – wir testen weiterhin neue Versionen von Sprachen und Bibliotheken.
