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2025-07-28 0
有个叫Anton的油管博主做了个性能PK赛,让Java(穿了个叫Quarkus的马甲)和Go(穿着Fiber战袍)两个选手比赛写网站接口。我本来以为Go语言这种编程界的刘翔,肯定能把Java和C#这些带垃圾回收的选手甩开十条街!结果你猜怎么着?Go就比Java快了那么一丢丢,跟我想象的完全不一样啊!
重点来了:
这个Go选手还穿了双"快跑鞋"——用了Fiber这个比Go自带的http工具跑得更快的框架
比赛项目有两个:
我现在正在学Go语言呢,各位大佬快来评论区支支招,告诉Anton还能怎么给Go程序"打鸡血"!虽然我知道这几秒钟的差距对实际工作来说毛用没有...但就是好奇得心里痒痒啊!就像明明知道泡面早泡1分钟也不会更好吃,但就是忍不住想提前开盖!
网友老铁:
1、网络IO比磁盘IO慢,磁盘IO比内存IO慢,内存IO比单纯的数字运算慢。移动数据比CPU运行速度慢,真是让人抓狂。
这通常是为什么 python 非常适合处理大量 HTTP API 的原因,因为等待网络调用解析(数据库等)的时间通常占处理程序执行时间的很大一部分,因此 python 速度极慢的事实相比之下就显得微不足道了。
如果您的瓶颈是网络调用,那么使用 C 或 Rust 或 Go 或 Java 或 Python 或 JavaScript 都没有关系。
2、网络调用之所以不合理,原因比大多数人想象的要多:
简而言之,微服务架构是让应用程序运行速度变慢、难以预测且成本高昂的最佳方法之一。仅在必要时使用它们。
别动不动就想着“优化性能”,除非你明确知道它真的会成为瓶颈。不然就是浪费时间,还不如先把代码写清楚、写稳定。
3、性能这个词毫无意义,关键指标是延迟和吞吐量。
在 IO 场景中,延迟主要受网络延迟的影响。只要网络延迟较大(例如 100 毫秒),大多数语言在进行单次 IO 调用并返回结果时,延迟大致相同。如果网络延迟较小(例如 3 毫秒),5 毫秒的总时间与 4 毫秒的总时间之间的差异在百分比上会相当大,但绝对值上可能并不重要。
另一方面,如果你进行多次调用,延迟下降会立即显现出来,差异也会随之增大。即使使用相同的语言,异步 IO 与非异步 IO 场景下这一点也最为明显。诸如锁、缓存破坏、内存复制等操作在高负载下会开始占据主导地位。
现在我们来谈谈吞吐量。
本质上,吞吐量取决于两个因素:数据源吞吐量(比如数据库)以及调用代码的调用和结果处理性能。本质上,由于更少的 CPU 流水线停顿、更少的页面错误、更低的 GC 暂停等等,你可以在保持相同延迟的情况下,每个 vCore 每秒处理更多请求。
另外,如果你构建一个系统,你可以在延迟和吞吐量之间进行权衡(虽然听起来很奇怪)。你也可以在非常好的 p90(1ms)和糟糕的 p99(10ms)之间进行选择,或者说,稍微差一点的 p90(1.2ms)和非常好的 p99(3ms)。
实际上,这取决于工作量和你的需求。而且人们忘记了 Java 的优化程度相当高,可以生成比 GO 更好的汇编代码。
总之:要关注客户端的延迟,越快越好,同时要关注CPU并发处理量,同时处理的请求越多越好。
CPU负载要加满,客户要秒现。
发动机油门踩到底,一秒加速到100公里。
Go与Java性能PK赛解析 - 极道
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