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Go 1.15中值得关注的几个变化

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Go 1.15版本在8月12日就正式发布了,给我的感觉就是发布的挺痛快^_^。这种感觉来自与之前版本发布时间的对比:Go 1.13版本发布于当年的9月4日,更早的Go 1.11版本发布于当年的8月25日。

不过这个时间恰与我家二宝出生和老婆月子时期有重叠,每天照顾孩子团团转的我实在抽不出时间研究Go 1.15的变化:(。如今,我逐渐从照顾二宝的工作中脱离出来^_^,于是“Go x.xx版本值得关注的几个变化”系列将继续下去。关注Go语言的演变对掌握和精通Go语言大有裨益,凡是致力于成为一名高级Gopher的读者都应该密切关注Go的演进。
截至写稿时,Go 1.15最新版是Go 1.15.2。Go 1.15一如既往的遵循Go1兼容性承诺语言规范方面没有任何变化。可以说这是一个“面子”上变化较小的一个版本,但“里子”的变化还是不少的,在本文中我就和各位读者一起就重要变化逐一了解一下。

一. 平台移植性

Go 1.15版本不再对darwin/386和darwin/arm两个32位平台提供支持了。Go 1.15及以后版本仅对darwin/amd64和darwin/arm64版本提供支持。并且不再对macOS 10.12版本之前的版本提供支持。

Go 1.14版本中,Go编译器在被传入-race和-msan的情况下,默认会执行-d=checkptr,即对unsafe.Pointer的使用进行合法性检查-d=checkptr主要检查两项内容:

  • 当将unsafe.Pointer转型为*T时,T的内存对齐系数不能高于原地址的;

  • 做完指针算术后,转换后的unsafe.Pointer仍应指向原先Go堆对象

但在Go 1.14中,这个检查并不适用于Windows操作系统。Go 1.15中增加了对windows系统的支持。

对于RISC-V架构,Go社区展现出十分积极的姿态,早在Go 1.11版本,Go就为RISC-V cpu架构预留了GOARCH值:riscv和riscv64。Go 1.14版本则为64bit RISC-V提供了在linux上的实验性支持(GOOS=linux, GOARCH=riscv64)。在Go 1.15版本中,Go在GOOS=linux, GOARCH=riscv64的环境下的稳定性和性能得到持续提升,并且已经可以支持goroutine异步抢占式调度了。

二. 工具链

1. GOPROXY新增以管道符为分隔符的代理列表值

Go 1.13版本中,GOPROXY支持设置为多个proxy的列表,多个proxy之间采用逗号分隔。Go工具链会按顺序尝试列表中的proxy以获取依赖包数据,但是当有proxy server服务不可达或者是返回的http状态码不是404也不是410时,go会终止数据获取。但是当列表中的proxy server返回其他错误时,Go命令不会向GOPROXY列表中的下一个值所代表的的proxy server发起请求,这种行为模式没能让所有gopher满意,很多Gopher认为Go工具链应该向后面的proxy server请求,直到所有proxy server都返回失败。Go 1.15版本满足了Go社区的需求,新增以管道符“|”为分隔符的代理列表值。如果GOPROXY配置的proxy server列表值以管道符分隔,则无论某个proxy server返回什么错误码,Go命令都会向列表中的下一个proxy server发起新的尝试请求。

注:Go 1.15版本中GOPROXY环境变量的默认值依旧为https://proxy.golang.org,direct

2. module cache的存储路径可设置

Go module机制自打在Go 1.11版本中以试验特性的方式引入时就将module的本地缓存默认放在了\$GOPATH/pkg/mod下(如果没有显式设置GOPATH,那么默认值将是~/go;如果GOPATH下面配置了多个路径,那么选择第一个路径),一直到Go 1.14版本,这个位置都是无法配置的。

Go module的引入为去除GOPATH提供了前提,于是module cache的位置也要尽量与GOPATH“脱钩”:Go 1.15提供了GOMODCACHE环境变量用于自定义module cache的存放位置。如果没有显式设置GOMODCACHE,那么module cache的默认存储路径依然是\$GOPATH/pkg/mod

三. 运行时、编译器和链接器

1. panic展现形式变化

在Go 1.15之前,如果传给panic的值是bool, complex64, complex128, float32, float64, int, int8, int16, int32, int64, string, uint, uint8, uint16, uint32, uint64, uintptr等原生类型的值,那么panic在触发时会输出具体的值,比如:

// go1.15-examples/runtime/panic.go

package main

func foo() {
    var i uint32 = 17
    panic(i)
}

func main() {
    foo()
}

使用Go 1.14运行上述代码,得到如下结果:

$go run panic.go
panic: 17

goroutine 1 [running]:
main.foo(...)
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:5
main.main()
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:9 +0x39
exit status 2

Go 1.15版本亦是如此。但是对于派生于上述原生类型的自定义类型而言,Go 1.14只是输出变量地址:

// go1.15-examples/runtime/panic.go

package main

type myint uint32

func bar() {
    var i myint = 27
    panic(i)
}

func main() {
    bar()
}

使用Go 1.14运行上述代码:

$go run panic.go
panic: (main.myint) (0x105fca0,0xc00008e000)

goroutine 1 [running]:
main.bar(...)
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:12
main.main()
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:17 +0x39
exit status 2

Go 1.15针对此情况作了展示优化,即便是派生于这些原生类型的自定义类型变量,panic也可以输出其值。使用Go 1.15运行上述代码的结果如下:

$go run panic.go
panic: main.myint(27)

goroutine 1 [running]:
main.bar(...)
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:12
main.main()
    /Users/tonybai/go/src/github.com/bigwhite/experiments/go1.15-examples/runtime/panic.go:17 +0x39
exit status 2

2. 将小整数([0,255])转换为interface类型值时将不会额外分配内存

Go 1.15在runtime/iface.go中做了一些优化改动:增加一个名为staticuint64s的数组,预先为[0,255]这256个数分配了内存。然后在convT16、convT32等运行时转换函数中判断要转换的整型值是否小于256(len(staticuint64s)),如果小于,则返回staticuint64s数组中对应的值的地址;否则调用mallocgc分配新内存。

$GOROOT/src/runtime/iface.go

// staticuint64s is used to avoid allocating in convTx for small integer values.
var staticuint64s = [...]uint64{
        0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05, 0x06, 0x07,
        0x08, 0x09, 0x0a, 0x0b, 0x0c, 0x0d, 0x0e, 0x0f,
        0x10, 0x11, 0x12, 0x13, 0x14, 0x15, 0x16, 0x17,
        0x18, 0x19, 0x1a, 0x1b, 0x1c, 0x1d, 0x1e, 0x1f,
        0x20, 0x21, 0x22, 0x23, 0x24, 0x25, 0x26, 0x27,
        0x28, 0x29, 0x2a, 0x2b, 0x2c, 0x2d, 0x2e, 0x2f,
        0x30, 0x31, 0x32, 0x33, 0x34, 0x35, 0x36, 0x37,

        ... ...

        0xf0, 0xf1, 0xf2, 0xf3, 0xf4, 0xf5, 0xf6, 0xf7,
        0xf8, 0xf9, 0xfa, 0xfb, 0xfc, 0xfd, 0xfe, 0xff,

}

func convT16(val uint16) (x unsafe.Pointer) {
        if val < uint16(len(staticuint64s)) {
                x = unsafe.Pointer(&staticuint64s[val])
                if sys.BigEndian {
                        x = add(x, 6)
                }
        } else {
                x = mallocgc(2, uint16Type, false)
                *(*uint16)(x) = val
        }
        return
}

func convT32(val uint32) (x unsafe.Pointer) {
        if val < uint32(len(staticuint64s)) {
                x = unsafe.Pointer(&staticuint64s[val])
                if sys.BigEndian {
                        x = add(x, 4)
                }
        } else {
                x = mallocgc(4, uint32Type, false)
                *(*uint32)(x) = val
        }
        return
}

我们可以用下面例子来验证一下:

// go1.15-examples/runtime/tinyint2interface.go

package main

import (
    "math/rand"
)

func convertSmallInteger() interface{} {
    i := rand.Intn(256)
    var j interface{} = i
    return j
}

func main() {
    for i := 0; i < 100000000; i++ {
        convertSmallInteger()
    }
}

我们分别用go 1.14和go 1.15.2编译这个源文件(注意关闭内联等优化,否则很可能看不出效果):

// go 1.14

go build  -gcflags="-N -l" -o tinyint2interface-go14 tinyint2interface.go

// go 1.15.2

go build  -gcflags="-N -l" -o tinyint2interface-go15 tinyint2interface.go

我们使用下面命令输出程序执行时每次GC的信息:

$env GODEBUG=gctrace=1 ./tinyint2interface-go14
gc 1 @0.025s 0%: 0.009+0.18+0.021 ms clock, 0.079+0.079/0/0.20+0.17 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 2 @0.047s 0%: 0.003+0.14+0.013 ms clock, 0.031+0.099/0.064/0.037+0.10 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 3 @0.064s 0%: 0.008+0.20+0.016 ms clock, 0.071+0.071/0.018/0.081+0.13 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 4 @0.081s 0%: 0.005+0.14+0.013 ms clock, 0.047+0.059/0.023/0.032+0.10 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 5 @0.098s 0%: 0.005+0.10+0.017 ms clock, 0.042+0.073/0.027/0.080+0.13 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P

... ...

gc 192 @3.264s 0%: 0.003+0.11+0.013 ms clock, 0.024+0.060/0.005/0.035+0.11 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 193 @3.281s 0%: 0.005+0.13+0.032 ms clock, 0.042+0.075/0.041/0.050+0.25 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 194 @3.298s 0%: 0.004+0.12+0.013 ms clock, 0.033+0.072/0.030/0.033+0.10 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P
gc 195 @3.315s 0%: 0.003+0.17+0.023 ms clock, 0.029+0.062/0.055/0.024+0.18 ms cpu, 4->4->0 MB, 5 MB goal, 8 P

$env GODEBUG=gctrace=1 ./tinyint2interface-go15

我们看到和go 1.14编译的程序不断分配内存,不断导致GC相比,go1.15.2没有输出GC信息,间接证实了小整数转interface变量值时不会触发内存分配。

3. 加入更现代化的链接器(linker)

一个新版的现代化linker正在逐渐加入到Go中,Go 1.15是新版linker的起点。后续若干版本,linker优化会逐步加入进来。在Go 1.15中,对于大型项目,新链接器的性能要提高20%,内存占用减少30%。

4. objdump支持输出GNU汇编语法

go 1.15为objdump工具增加了-gnu选项,以在Go汇编的后面,辅助输出GNU汇编,便于对照

// go 1.14:

$go tool objdump -S tinyint2interface-go15|more
TEXT go.buildid(SB)

  0x1001000             ff20                    JMP 0(AX)
  0x1001002             476f                    OUTSD DS:0(SI), DX
  0x1001004             206275                  ANDB AH, 0x75(DX)
  0x1001007             696c642049443a20        IMULL $0x203a4449, 0x20(SP), BP
... ...

//go 1.15.2:

$go tool objdump  -S -gnu tinyint2interface-go15|more
TEXT go.buildid(SB)

  0x1001000             ff20                    JMP 0(AX)                            // jmpq *(%rax)           

  0x1001002             476f                    OUTSD DS:0(SI), DX                   // rex.RXB outsl %ds:(%rsi),(%dx)
  0x1001004             206275                  ANDB AH, 0x75(DX)                    // and %ah,0x75(%rdx)     

  0x1001007             696c642049443a20        IMULL $0x203a4449, 0x20(SP), BP      // imul $0x203a4449,0x20(%rsp,%riz,2),%ebp

... ...

四. 标准库

和以往发布的版本一样,标准库有大量小改动,这里挑出几个笔者感兴趣的和大家一起看一下。

1. 增加tzdata包

Go time包中很多方法依赖时区数据,但不是所有平台上都自带时区数据。Go time包会以下面顺序搜寻时区数据:

- ZONEINFO环境变量指示的路径中

- 在类Unix系统中一些常见的存放时区数据的路径(zoneinfo_unix.go中的zoneSources数组变量中存放这些常见路径):

    "/usr/share/zoneinfo/",
    "/usr/share/lib/zoneinfo/",
    "/usr/lib/locale/TZ/"

- 如果平台没有,则尝试使用$GOROOT/lib/time/zoneinfo.zip这个随着go发布包一起发布的时区数据。但在应用部署的环境中,很大可能不会进行go安装。

如果go应用找不到时区数据,那么go应用运行将会受到影响,就如下面这个例子:

// go1.15-examples/stdlib/tzdata.go

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func main() {
    loc, err := time.LoadLocation("America/New_York")
    if err != nil {
        fmt.Println("LoadLocation error:", err)
        return
    }
    fmt.Println("LoadLocation is:", loc)
}

我们移除系统的时区数据(比如将/usr/share/zoneinfo改名)和Go安装包自带的zoneinfo.zip(改个名)后,在Go 1.15.2下运行该示例:

$ go run tzdata.go
LoadLocation error: unknown time zone America/New_York

为此,Go 1.15提供了一个将时区数据嵌入到Go应用二进制文件中的方法:导入time/tzdata包

// go1.15-examples/stdlib/tzdata.go

package main

import (
    "fmt"
    "time"
    _ "time/tzdata"
)

func main() {
    loc, err := time.LoadLocation("America/New_York")
    if err != nil {
        fmt.Println("LoadLocation error:", err)
        return
    }
    fmt.Println("LoadLocation is:", loc)
}

我们再用go 1.15.2运行一下上述导入tzdata包的例子:

$go run testtimezone.go
LoadLocation is: America/New_York

不过由于附带tzdata数据,应用二进制文件的size会增大大约800k,下面是在ubuntu下的实测值:

-rwxr-xr-x 1 root root 2.0M Oct 11 02:42 tzdata-withouttzdata*
-rwxr-xr-x 1 root root 2.8M Oct 11 02:42 tzdata-withtzdata*

2. 增加json解码限制

json包是日常使用最多的go标准库包之一,在Go 1.15中,go按照json规范的要求,为json的解码增加了一层限制:

// json规范要求

//https://tools.ietf.org/html/rfc7159#section-9

A JSON parser transforms a JSON text into another representation.  A
   JSON parser MUST accept all texts that conform to the JSON grammar.
   A JSON parser MAY accept non-JSON forms or extensions.

   An implementation may set limits on the size of texts that it
   accepts.  An implementation may set limits on the maximum depth of
   nesting.  An implementation may set limits on the range and precision
   of numbers.  An implementation may set limits on the length and
   character contents of strings.

这个限制就是增加了一个对json文本最大缩进深度值:

// $GOROOT/src/encoding/json/scanner.go

// This limits the max nesting depth to prevent stack overflow.
// This is permitted by https://tools.ietf.org/html/rfc7159#section-9
const maxNestingDepth = 10000

如果一旦传入的json文本数据缩进深度超过maxNestingDepth,那json包就会panic。当然,绝大多数情况下,我们是碰不到缩进10000层的超大json文本的。因此,该limit对于99.9999%的gopher都没啥影响。

3. reflect包

Go 1.15版本之前reflect包存在一处行为不一致的问题,我们看下面例子(例子来源于https://play.golang.org/p/Jnga2_6Rmdf):

// go1.15-examples/stdlib/reflect.go

package main

import "reflect"

type u struct{}

func (u) M() { println("M") }

type t struct {
    u
    u2 u
}

func call(v reflect.Value) {
    defer func() {
        if err := recover(); err != nil {
            println(err.(string))
        }
    }()
    v.Method(0).Call(nil)
}

func main() {
    v := reflect.ValueOf(t{}) // v := t{}
    call(v)                   // v.M()
    call(v.Field(0))          // v.u.M()
    call(v.Field(1))          // v.u2.M()
}

我们使用Go 1.14版本运行该示例:

$go run reflect.go
M
M
reflect: reflect.flag.mustBeExported using value obtained using unexported field

我们看到同为类型t中的非导出字段(field)的u和u2(u是以嵌入类型方式称为类型t的字段的),通过reflect包可以调用字段u的导出方法(如输出中的第二行的M),却无法调用非导出字段u2的导出方法(如输出中的第三行的panic信息)。

这种不一致在Go 1.15版本中被修复,我们使用Go 1.15.2运行上述示例:

$go run reflect.go
M
reflect: reflect.Value.Call using value obtained using unexported field
reflect: reflect.Value.Call using value obtained using unexported field

我们看到reflect无法调用非导出字段u和u2的导出方法了。但是reflect依然可以通过提升到类型t的方法来间接使用u的导出方法,正如运行结果中的第一行输出。
这一改动可能会影响到遗留代码中使用reflect调用以类型嵌入形式存在的非导出字段方法的代码,如果你的代码中存在这样的问题,可以直接通过提升(promote)到包裹类型(如例子中的t)中的方法(如例子中的call(v))来替代之前的方式。

五. 小结

由于Go 1.15删除了一些GC元数据和一些无用的类型元数据,Go 1.15编译出的二进制文件size会减少5%左右。我用一个中等规模的go项目实测了一下:

-rwxr-xr-x   1 tonybai  staff    23M 10 10 16:54 yunxind*
-rwxr-xr-x   1 tonybai  staff    24M  9 30 11:20 yunxind-go14*

二进制文件size的确有变小,大约4%-5%。

如果你还没有升级到Go 1.15,那么现在正是时候

本文中涉及的代码可以在这里下载。https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/go1.15-examples


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后端程序员一定要看的语言大比拼:Java vs. Go vs. Rust

这是JavaGo和Rust之间的比较。这不是基准测试,更多是对可执行文件大小、内存使用率、CPU使用率、运行时要求等的比较,当然还有一个小的基准测试,可以看到每秒处理的请求数量,我将尝试对这些数字进行有意义的解读。

为了尝试尽可能公平比较,我在此比较中使用每种语言编写了一个Web服务。Web服务非常简单,它提供了三个REST服务端点(endpoint)。


Web服务提供的服务端点

这三个Web服务的代码仓库托管在github上

编译后的二进制文件尺寸

有关如何构建二进制文件的一些信息。对于Java,我使用maven-shade-pluginmvn package命令将所有内容构建到一个大的jar中。对于Go,我使用go build。最后,我使用了cargo build –release构建Rust服务的二进制文件。


每个程序的大小(以兆字节为单位)

编译后的文件大小还取决于所选的库/依赖项,因此,如果依赖项的身躯臃肿,则编译后的程序也将难以幸免。在我的特定情况下,针对我选择的特定库,以上是程序编译后的大小。

在后续的一个单独小节中,我会把这三个程序都构建并打包为docker镜像,并列出它们的大小,以显示每种语言所需的运行时开销。下面有更多详细信息。

内存使用情况

空闲状态


每个应用程序在内存空闲时的内存使用情况

什么?Go和Rust版本显示空闲时内存占用量的条形图在哪里?好了,它们在那里,只有JVM启动的程序在空闲状态时消耗160 MB以上的内存,它什么也没做。Go应用程序仅使用0.86 MB,Rust应用也仅使用了0.36 MB。这是一个巨大的差异!在这里,Java使用的内存比Go和Rust应用使用的内存高出两个数量级,只是空占着内存却什么都不做。那是巨大的资源浪费。

服务REST请求

让我们使用wrk发起访问API的请求,并观察内存和CPU使用情况,以及在我的计算机上三个版本程序的每个端点每秒处理的请求数。

wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/hello
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/greeting/Jane
wrk -t2 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/fibonacci/35

上面的wrk命令使用两个线程并在连接池中保持400个打开的连接,并重复调用GET端点,持续30秒。这里我仅使用两个线程,因为wrk和被测程序都在同一台计算机上运行,所以我不希望它们在可用资源(尤其是CPU)上相互竞争(太多)。

每个Web服务都经过单独测试,并且在每次运行之间都重新启动了Web服务。

以下是该程序的每个版本的三个运行中的最佳结果。

  • /hello

该端点返回Hello,World!信息。它分配字符串“ Hello,World!” 并将其序列化并以JSON格式返回。


/hello端点的CPU使用率


/hello端点的内存使用情况


/hello端点处理的每秒请求数

  • /greeting/{name}

该端点接受一个段路径参数{name},然后格式化字符串“Hello,{name}!”,序列化并以JSON格式的问候消息返回。


/greeting端点的CPU使用率


/greeting端点的内存使用情况


/greeting端点处理的每秒请求数

  • /fibonacci/{number}

该端点接受一个段路径参数{number},并返回序列化为JSON格式的斐波纳契数和输入数。

对于这个特定的端点,我选择以递归形式实现它。我毫不怀疑,迭代实现会产生更好的性能结果,并且出于生产目的,应该选择一种迭代形式,但是在生产代码中,有些情况下必须使用递归(并非专门用于计算第n个斐波那契数 )。为此,我希望该实现涉及大量CPU栈分配。


/fibonacci端点的CPU使用率


/fibonacci端点的内存使用情况


/fibonacci端点处理的每秒请求数

在Fibonacci端点测试期间,Java是唯一一个有150个请求超时的实现,如下面wrk的输出所示。


超时时间


/fibonacci端点的延迟

运行时大小

为了模拟现实世界中的云原生应用程序,并避免“它仅可以在我的机器上运行!”,我分别为这三个应用程序创建了一个docker镜像。

Docker文件的源代码包含在代码库相应程序文件夹下。

作为我使用过的Java应用程序的基础镜像,openjdk:8-jre-alpine是已知大小最小的镜像之一,但是,这附带了一些警告,这些警告可能适用于您的应用程序,也可能不适用于您的应用程序,主要是alpine镜像在处理环境变量名称方面不是posix兼容的,因此您不能在Dockerfile中使用ENV中的(点)字符(不过这没什么大不了的),另一个是alpine Linux镜像是使用musl libc而不是glibc编译的,这意味着如果您的应用程序依赖于需要glibc,它可能无法正常工作。不过,在这里,alpine镜像工作是正常的。

至于应用程序的Go版本和Rust版本,我已经对其进行了静态编译,这意味着它们不希望在运行时镜像中存在libc(glibc,musl…等),这也意味着它们不需要运行OS的基本镜像。因此,我使用了scratch docker镜像,这是一个no-op镜像,以零开销托管已编译的可执行文件。

我使用的Docker镜像的命名约定为{lang}/webservice。该应用程序的Java,Go和Rust版本的镜像大小分别为113、8.68和4.24 MB。


最终Docker镜像大小

结论


三种语言的比较

在得出任何结论之前,我想指出这三种语言之间的关系。Java和Go都是支持垃圾回收的语言,但是Java会提前编译为在JVM上运行的字节码。启动Java应用程序时,JIT编译器会被调用以通过将字节码编译为本地代码来优化字节码,以提高应用程序的性能。

Go和Rust都提前编译为本地代码,并且在运行时不会进行进一步的优化。

Java和Go都是支持垃圾收集的语言,具有STW(停止世界)的副作用。这意味着,每当垃圾收集器运行时,它将停止应用程序,进行垃圾收集,并在完成后从停止的地方恢复应用程序。大多数垃圾收集器需要停止运行,但是有些实现似乎不需要这样做。

当Java语言在90年代创建时,其最大的卖点之一是一次编写,可在任何地方运行。当时这非常好,因为市场上没有很多虚拟化解决方案。如今,大多数CPU支持虚拟化,这种虚拟化抵消了使用某种语言进行开发的诱惑(该语言承诺可以运行在任何平台上)。Docker和其他解决方案以更为低廉的代价提供虚拟化。

在整个测试中,应用程序的Java版本比Go或Rust对应版本消耗了更多的内存,在前两个测试中,Java使用的内存大约增加了8000%。这意味着对于实际应用程序,Java应用程序的运行成本会更高。

对于前两个测试,Go应用程序使用的CPU比Java少20%,同时处理比java版多出38%的请求。另一方面,Rust版本使用的CPU比Go减少了57%,而处理的请求却增加了13%。

第三次测试在设计上是占用大量CPU的资源,因此我想从中挤出CPU的每一分。Go和Rust都比Java多使用了1%的CPU。而且我认为,如果wrk不是在同一台计算机上运行,那么这三个版本都会使CPU达到100%的上限值。在内存方面,Java使用的内存比Go和Rust多2000%。Java可以处理的请求比Go多出20%,而Rust可以处理的请求比Java多出15%。

在撰写本文时,Java编程语言已经存在了将近30年,这使得在市场上寻找Java开发人员变得相对容易。另一方面,Go和Rust都是相对较新的语言,因此与Java相比,自然而然的开发人员的数量更少些。不过,Go和Rust都拥有很大的吸引力,许多开发人员正在将它们用于新项目,并且有许多使用Go和Rust的生产中正在运行的项目,因为简单地说,就资源而言,它们比Java更有效。

在编写本文的程序时,我同时学习了Go和Rust。就我而言,Go的学习曲线很短,因为它是一种相对容易掌握的语言,并且与其他语言相比语法很小。我只用了几天就用Go编写了程序。关于Go需要注意的一件事是编译速度,我不得不承认,与Java/C/C++/Rust等其他语言相比,它的速度非常快。该程序的Rust版本花了我大约一个星期的时间来完成,我不得不说,大部分时间都花在弄清borrow checker向我要什么上。Rust具有严格的所有权规则,但是一旦掌握了Rust的所有权和借用概念,编译器错误消息就会突然变得更加有意义。违反借阅检查规则时,Rust编译器对您大吼的原因是因为编译器希望在编译时证明已分配内存的寿命和所有权。这样做可以保证程序的安全性(例如:没有悬挂的指针,除非使用了不安全(unsafe)的代码逃离检查),并且在编译时确定了释放位置,从而消除了垃圾收集器的需求和运行时成本。当然,这是以学习Rust的所有权系统为代价的。

在竞争方面,我认为Go是Java(通常是JVM语言)的直接竞争对手,但不是Rust的竞争对手。另一方面,Rust是Java,Go,C和C ++的重要竞争对手。

由于他们的效率,我看到了自己将会在Go和Rust中编写更多的程序,但是很可能在Rust中编写更多的程序。两者都非常适合Web服务,CLI,系统程序(..etc)开发。但是,Rust比Go具有根本优势。它不是垃圾收集的语言,与C和C++相比,它可以安全地编写代码。例如,Go并不是特别适合用于编写OS内核,而这里又是Rust的亮点,并与C/C ++竞争,因为它们是使用OS编写的长期存在和事实上的语言。Rust与C/C++竞争的另一种方式在嵌入式世界中,我将继续进行讨论。

感谢您的阅读!

本文翻译自《Comparison between Java, Go, and Rust》


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