Vertx为何比Spring WebFlux具备更优的流量处理能力？

代码示例 #

Vertx 实现 #

workerExecutor = vertx.createSharedWorkerExecutor("test-worker-pool", 200, 30, TimeUnit.SECONDS);
router.get("/test").handler(context ->{
            workerExecutor.executeBlocking(future -> {
                try {
                    Thread.sleep(3);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                future.complete("Successful");
            }, false ,asyncResult -> {
                if (asyncResult.succeeded()) {
                    sendSuccess(context.response());
                } else {
                    sendError(asyncResult.cause().getMessage(), context.response());
                }
            });
        });

Spring WebFlux 实现 #

private Scheduler scheduler = Schedulers.newBoundedElastic(200, 10, "MyThreadGroup");

    @GetMapping()
    public Mono<String> getEmployeeById() {
        return Mono.fromCallable(this::handleFile).subscribeOn(scheduler);
    }

    private String handleFile(){
        try {
            Thread.sleep(3);
            return "Successful";
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

JMeter 分钟级压测结果 #

测试计划 #

采用JMeter进行分钟级压测，具体配置参考对应测试计划图

Vertx 压测数据 #

Total request: 726320 req/min Throughput: 11194 req/s

Spring WebFlux 压测数据 #

Total request: 584532 req/min Throughput: 9564 req/s

为什么 Vertx 流量处理能力更优？ #

• 线程调度更轻量化：Vertx 的 Worker Pool 基于 Netty 事件循环直接扩展，任务调度逻辑简单直接，没有 Reactor 调度器的额外封装开销。Spring WebFlux 使用的 newBoundedElastic 调度器需要处理订阅上下文传递、信号转换等逻辑，增加了任务调度的损耗。
• 框架设计更简洁：Vertx 是专注于异步 IO 的底层框架，没有 Spring 生态带来的容器管理、AOP、自动装配等额外开销。Spring WebFlux 构建在 Spring 框架之上，即便采用响应式编程，依然会携带这些框架层面的运行成本，高并发下会累积影响吞吐量。
• 阻塞任务处理效率更高：测试用例中的阻塞任务（Thread.sleep），Vertx 的 worker 线程池直接分发任务，上下文切换和任务管理的成本更低；而 Spring WebFlux 的 Reactor 链路在处理阻塞任务时，多了一层响应式信号的处理逻辑，每个任务的处理耗时被放大，最终体现为吞吐量差距。
• Netty 集成更紧密：Vertx 完全基于 Netty 构建，从 IO 层到业务处理的链路没有中间转换环节，适配成本极低。Spring WebFlux 虽然依赖 Netty，但请求需要经过 Spring 的分发、解析等适配层，这些环节会带来额外的处理开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者namnt