Warum ist Go trotz der Produktion von nativem Code langsamer als Java?

Go-Leistung vs. Java: Untersuchung der Diskrepanz

Das Computer Language Benchmarks Game im Jahr 2010 ergab, dass Go deutlich langsamer ist als C und Java. Wie ist das möglich, wenn man bedenkt, dass Go nativen Code produziert?

Einige haben die intrinsische Langsamkeit der Go-Sprache abgetan und das Leistungsproblem auf unausgereifte Compiler zurückgeführt. Eine eingehendere Untersuchung zeigt jedoch, dass die Compiler selbst die Leistungslücke nicht vollständig erklären können.

Die im Benchmark verwendeten 6g- und 8g-Compiler sind nicht besonders optimierend, was zu Code führt, dem es an Geschwindigkeit mangelt. Im Gegensatz dazu nutzt gccgo die erweiterten Optimierungsschritte von GCC und bietet möglicherweise einen faireren Vergleich mit C. Allerdings bleibt es hinsichtlich der Funktionen unvollständig.

Letztendlich hängen Benchmark-Zahlen stark von der Implementierungsqualität ab. Obwohl sie nicht direkt die Sprache selbst widerspiegeln, weisen sie darauf hin, dass die Go-Implementierung möglicherweise Laufzeitressourcen zur Unterstützung von Funktionen zuweist, die für Benchmarks nicht unbedingt erforderlich sind. Die Optimierung von Compilern kann theoretisch diesen unnötigen Overhead beseitigen, aber dieser Ansatz kann sich in realen Szenarien als unpraktisch erweisen.

Im Fall von Java beispielsweise kann JIT-kompilierter Code unnötige Codepfade effektiv eliminieren. Dieses Kunststück ist jedoch nicht ohne Herausforderungen, da die Aufrechterhaltung dieser optimierten Pfade komplex sein kann.

Empirische Tests haben gezeigt, dass gccgo Code erzeugt, der mit C vergleichbar ist, der mit -O2 optimiert wurde. Dies deutet darauf hin, dass Go nicht von Natur aus langsam ist, sondern dass die aktuellen Compiler nicht in der Lage sind, seinen Code vollständig zu optimieren. Mit zunehmender Reife des Go-Ökosystems und Weiterentwicklung der Compiler wird erwartet, dass sich die Leistungslücke verringert, was Go zu einer attraktiveren Wahl für Anwendungen macht, die Geschwindigkeit und Effizienz erfordern.

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