Бенчмарки - это хорошо, но очень важно понимать что именно там меряли и почему результаты именно такие.
Несколько лет назад я тоже делал бенчмарки Python, PHP, Node, Go.
Для меня были важны две вещи:
1 - скорость ответа сервера/кол-во запросов в секунду
2 - объём сервиса в памяти, т.к. от этого зависит стоимость ресурсов
На тесте, где сервисы не делали запросы в базу - из всех четверых лучше всего отработал Go с приличным отрывом, цифры, к сожалению, уже не помню.
Но вся эта разница сошла на нет, как только добавился всего один простой SQL запрос в базу, в таблицу с 10 строками. И на этом фоне разница по скорости ответа была меньше 10%.
Иными словами если ваш сервис работает с базой - критической разницы по скорости работы между Go/Rust/PHP/Node/Java, особо не будет.
Другое дело если ваш сервис не будет делать запросы в базу, или будет кешировать результаты запросов, тогда вы почувствуете ощутимую разницу.
Еще очень важно понимать сколько ваш скрипт потребляет ресурсов. Это становится критически важным, когда вы имеете дело с большими нагрузками.
Один экземпляр Go занимал в памяти порядка 6мб RAM, при том, что Pytho+Django порядка 60мб.
Node уже не помню сколько, но что-то близкое к Python'у.
Вот тут уже, когда серверов у вас будет много - количество серверов с Go у вас будет в 10 раз меньше, соответственно расходы за эти сервера у вас будут в 10 раз меньше :)
В крупных компаниях, где нужны специалисты по Go - там уже есть высокие нагрузки и переход на Go и поиск специалиста обусловлен необходимостью решить в первую очередь проблему с нагрузками, оптимизировать расходы на оборудование.
Где-то читал статью, что у людей было API на порядка 40 серверов на Node, после переписывания на Go - серверов осталось два, из которых второй запасной :)
