Rust vs. Go vs. C: Leistungsbenchmarks für Datenbank- und IoT-Anwendungen

Rust: Eine Leistungs- und Sicherheitsanalyse anhand von Datenbank- und IoT-Anwendungen

Rust, das für seine Mischung aus Sicherheit und Geschwindigkeit gelobt wird [1], erweist sich als professionelle Sprache zunehmend als vielversprechend [3, 8]. In der Umfrage von 2021 [3] wurde jedoch die Branchenakzeptanz als Hauptanliegen hervorgehoben (38 %), trotz eines deutlichen Anstiegs der Arbeitsplatznutzung (42 % auf 59 %). Diese Studie befasst sich direkt mit diesem Problem, indem sie die praktische Implementierung von Rust mit C und Go in zwei wichtigen Anwendungsdomänen vergleicht: Datenbanken (Redis) und IoT (ECHONET Lite).

Methodik: Wir haben zwei Anwendungen erstellt, die Spezifikationen in C und Go widerspiegeln, um die Effizienz und Leistung von Rust zu bewerten. Die Datenbankanwendung nutzte Redis [19], wobei Vergleiche mit inoffiziellen Rust- [21] und Go-Implementierungen [23] durchgeführt wurden. Die IoT-Anwendung umfasste die Implementierung des ECHONET Lite-Protokolls [9] und den Vergleich der Implementierungen von C [11], Go [13], Rust [12] und Python [14].

Bewertung 1: Datenbankanwendung (Redis)

Diese Evaluierung verwendete redis-benchmark, um SET/GET-Befehle auf der offiziellen C-Redis-Implementierung [19], einer Rust-Teilmenge (mini-redis) [21] und einer Go-Beispielimplementierung (go-redis-server) zu testen. 23]. Benchmarks wurden mit 50 Threads und 10.000 Iterationen pro Lauf ausgeführt. Aufgrund der eingeschränkten Funktionalität von Mini-Redis konzentrierte sich die Bewertung ausschließlich auf die Leistung, wobei das 99. Perzentil (p99) als Schlüsselmetrik verwendet wurde.

Leistungsranking: C > Gehen Sie > Rost

Die Ergebnisse (unten grafisch dargestellt) zeigen deutlich die überlegene Leistung von C, etwa dreimal schneller als Go und Rust. Während sowohl Go- als auch Rust-Implementierungen Teilmengen waren, zeigt die Diskrepanz Bereiche mit potenzieller Optimierung auf.

Rust-Leistungsanalyse: Die SET- und GET-Befehle von Rust waren 28 % bzw. 41 % langsamer als C und deutlich langsamer als Go (78 % bzw. 88 % langsamer). Dies kann auf die unvollständige Optimierung der Tokio-Bibliothek [20] zurückgeführt werden, die Mini-Redis nutzt. Darüber hinaus könnte sich die Abhängigkeit von Standardbibliothekskomponenten wie HashMap [17] auf die Leistung ausgewirkt haben.

Go-Leistungsanalyse: Gos go-redis schnitt überraschend gut ab, übertraf die Leistung von Rust deutlich und blieb gleichzeitig mit C konkurrenzfähig. Die Einfachheit der go-redis-server-Implementierung, die ausschließlich auf der Standardbibliothek basiert, lässt auf Potenzial für weitere Optimierung schließen.

Bewertung 2: IoT-Anwendung (ECHONET Lite)

Diese Bewertung verglich die Implementierungseffizienz und Leistung von ECHONET Lite [9] Client-Server-Implementierungen in C, Go, Rust und Python. Die Implementierungen hatten ein gemeinsames Design mit einigen funktionalen Variationen zwischen den Sprachen (siehe Abbildung unten).

Implementierungseffizienz (LOC): Python > Rust ≈ Go > C

Die Analyse von Codezeilen (LOC) mit Tokei [16] zeigte die Effizienz von Python, dicht gefolgt von Rust und Go, wobei C den meisten Code benötigt. (Hinweis: Automatisch generierter Code wurde ausgeschlossen.)

Rust-Implementierungsanalyse: Die LOC-Anzahl von Rust, vergleichbar mit Go, spiegelt die inhärente Komplexität der Sprache und die Herausforderungen wider, denen Entwickler mit dem Compiler und seiner strengen Semantik gegenüberstehen [5]. Einschränkungen bei der Handhabung von Eigenschaften und Lebensdauer führten zu Designkompromissen.

C-Implementierungsanalyse: Die hohe LOC-Anzahl von C ist auf die Einbeziehung eigenständiger Bibliotheken und Wrapper für die Portabilität zurückzuführen.

Go-Implementierungsanalyse: Die Effizienz von Go wird auf seine unkomplizierte Implementierung und umfangreiche Standardbibliothek zurückgeführt, die eine direkte Übersetzung des C-Designs ermöglicht.

Python-Implementierungsanalyse: Der niedrige LOC von Python spiegelt die Flexibilität und Prägnanz der Sprache wider.

Leistungsranking: Go > C > Rost > Python

Die Leistung wurde mit dem Befehl time gemessen, wobei 10.000 Iterationen der ECHONET Lite-Controller-Objekt-Interaktion ausgeführt wurden. Go zeigte eine überlegene Leistung und übertraf C, Rust und Python deutlich.

Rust-Leistungsanalyse: Die Leistung von Rust blieb hinter Go und C zurück, möglicherweise aufgrund von Einschränkungen von Standardbibliothekskomponenten wie HashMap und Mutex und Einschränkungen durch UDPSocket.

C-Leistungsanalyse: Während C in der Benutzerzeit herausragte, war seine Systemzeit deutlich höher als die von Go und Rust, was auf potenzielle Optimierungsmöglichkeiten hindeutet.

Go-Leistungsanalyse: Die überlegene Leistung von Go unterstreicht seine Effizienz bei der Handhabung asynchroner UDP-Kommunikation.

Python-Leistungsanalyse: Die Leistung von Python war deutlich geringer als bei anderen Sprachen.

Fazit

Aus der „Better C“-Perspektive erweist sich Go als starker Nachfolger, der möglicherweise sogar Objective-C übertrifft. Rust bietet zwar Sicherheit und Geschwindigkeit, stellt jedoch Herausforderungen in Bezug auf Produktivität, Interoperabilität und Programmierflexibilität dar. Seine Compiler-intensive Natur und Einschränkungen bei der Nutzung vorhandener Ressourcen behindern seine Einführung. Die Implementierungseffizienz und die stabile Leistung von Go machen es zu einer robusten Wahl für allgemeine Anwendungen. Eine weitere Untersuchung der in Rust, C und Go festgestellten Leistungsengpässe ist erforderlich.

[1] - [27]: Referenzen wie im Originaltext angegeben.

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