C et C sont vraiment si rapides ?
Pendant tout ce temps où je suis engagé dans la programmation, j'entends dire que C et C sont les normes de vitesse. Le plus rapide des plus rapides, compilé directement en code assembleur, rien ne peut rivaliser en vitesse avec C ou C . Et personne ne semble remettre en question cette croyance commune.
Performances informatiques
Les opérations arithmétiques avec des nombres doivent évidemment fonctionner beaucoup plus rapidement en C que dans n'importe quel autre langage. Mais le sont-ils ?
Il y a quelque temps, j'ai décidé d'écrire un ensemble de critères simples pour de nombreuses langues différentes afin de voir quelle est réellement l'importance de la différence de vitesse.
L'idée était simple : trouver la somme d'un milliard de nombres entiers, en partant de zéro, en utilisant le calcul simple. Certains compilateurs (rustc, par exemple) remplacent ces cycles simples par une expression de formule, qui, bien sûr, sera évaluée à temps constant. Pour éviter cela avec de tels compilateurs. J'ai utilisé des opérations de coûts similaires avec des nombres, telles que bit à bit ou.
Après avoir obtenu les résultats, j'ai été très surpris. Ma vision du monde a été bouleversée et j'ai dû reconsidérer tout ce que je savais sur la vitesse des langages de programmation.
Vous pouvez voir mes résultats dans le tableau ci-dessous :
Linux 64 bits, 1,1 GHz CPU, 4 Go RAM
Language | compiler/version/args | time |
---|---|---|
Rust (bitwise or instead of ) | rustc 1.75.0 with -O3 | 167 ms |
C | gcc 11.4.0 with -O3 | 335 ms |
NASM | 2.15.05 | 339 ms |
Go | 1.18.1 | 340 ms |
Java | 17.0.13 | 345 ms |
Common Lisp | SBCL 2.1.11 | 1 sec |
Python 3 | pypy 3.8.13 | 1.6 sec |
Clojure | 1.10.2 | 9 sec |
Python 3 | cpython 3.10.12 | 26 sec |
Ruby | 3.0.2p107 | 38 sec |
Toutes les sources de tests que vous pouvez trouver ici :
https://github.com/Taqmuraz/speed-table
Donc, comme nous pouvons le voir, C n'est pas beaucoup plus rapide que Java, la différence est d'environ 3%. De plus, nous constatons que d'autres langages compilés sont très proches du C en termes de performances d'opérations arithmétiques (Rust est encore plus rapide). Les langages dynamiques, compilés avec le compilateur JIT, affichent de pires résultats, principalement parce que les opérations arithmétiques y sont enveloppées dans des fonctions distribuées dynamiquement.
Les langages dynamiques interprétés sans compilateur JIT affichent les pires performances, ce qui n'est pas une surprise.
Performances d'allocation de mémoire
Après cette défaite écrasante, les fans de C diraient que l'allocation de mémoire en C est beaucoup plus rapide, car vous l'attribuez directement depuis le système, sans demander GC.
Maintenant et après, j'utiliserai le terme GC à la fois comme garbage collector et comme tas géré, selon le contexte.
Alors, pourquoi les gens pensent que GC est si lent ? En fait, GC a une mémoire pré-alloué, et l'allocation consiste déplacer simplement le pointeur vers la droite. La plupart du temps, GC remplit la mémoire allouée par des zéros à l'aide d'un appel système, similaire à memset de C, donc cela prend temps constant. Alors que l'allocation de mémoire en C prend un temps indéfini, car cela dépend du système et de la mémoire déjà allouée.
Mais, même en considérant ces connaissances, je ne pouvais pas m'attendre à d'aussi bons résultats de Java, que vous pouvez voir dans les tableaux suivants :
1.1 GHz 2 cores, 4 GB RAM |
Running tests on single thread. |
Result format : "Xms-Yms ~Z ms" means tests took from X to Y milliseconds, and Z milliseconds in average |
Allocation de tableaux d'entiers
integers array size | times | Java 17.0.13 new[] | C gcc 11.4.0 malloc | Common Lisp SBCL 2.1.11 make-array |
---|---|---|---|---|
16 | 10000 | 0-1ms, ~0.9ms | 1-2ms, ~1.2ms | 0-4ms, ~0.73ms |
32 | 10000 | 1-3ms, ~1.7ms | 1-3ms, ~1.7ms | 0-8ms, ~2.ms |
1024 | 10000 | 6-26ms, ~12ms | 21-46ms, ~26ms | 12-40ms, ~7ms |
2048 | 10000 | 9-53ms, ~22ms | 24-52ms, ~28ms | 12-40ms, ~19ms |
16 | 100000 | 0-9ms, ~2ms | 6-23ms, ~9ms | 4-24ms, ~7ms |
32 | 100000 | 0-14ms, ~3ms | 10-15ms, ~11ms | 3-8ms, ~7ms |
1024 | 100000 | 0-113ms, ~16ms | 234-1156ms, ~654ms | 147-183ms, ~155ms |
2048 | 100000 | 0-223ms, ~26ms | 216-1376ms, ~568ms | 299-339ms, ~307ms |
Allocation d'une instance de la classe Person avec un champ entier.
how many instances | Java 17.0.3 new Person(n) | C g 11.4.0 new Person(n) |
---|---|---|
100000 | 0-6ms, ~1.3ms | 4-8ms, ~5ms |
1 million | 0-11ms, ~2ms | 43-69ms, ~47ms |
1 billion | 22-50ms, ~28ms | process terminated |
Toutes les sources de tests que vous pouvez trouver ici :
https://github.com/Taqmuraz/alloc-table
Là, j'ai testé quatre langages au total : C, C , Java et Lisp. Et les langages avec GC affichent toujours de meilleurs résultats, même si je les ai testés beaucoup plus strictement, que C et C . Par exemple, en Java, j'alloue de la mémoire via l'appel de fonction virtuelle, elle peut donc ne pas être optimisée statiquement, et en Lisp, je vérifie le premier élément du tableau alloué, afin que le compilateur ne saute pas l'appel d'allocation.
Libérer de la mémoire
Les fans de C sont toujours motivés à protéger leurs croyances, alors ils disent "Oui, vous allouez de la mémoire plus rapidement, mais vous devez la libérer après!".
Vrai. Et, du coup, GC libère de la mémoire plus rapidement que C. Mais comment ? Imaginez, nous avons fait 1 million d'allocations depuis GC, mais plus tard nous n'avons que 1000 objets référencés dans notre programme. Et disons que ces objets sont distribués sur toute cette longue période de mémoire. GC effectue le traçage de la pile, trouve ces 1000 objets "vivants", les déplace vers le pic de tas de la génération précédente et place le pointeur de pic de tas après le dernier d'entre eux. C'est tout.
Ainsi, peu importe le nombre d'objets que vous attribuez, le temps de travail de GC est déterminé par le nombre d'objets que vous conservez après.
Et, à l'opposé de cela, en C, vous devez libérer manuellement toute la mémoire allouée, donc, si vous avez alloué de la mémoire 1 million de fois, vous devez également effectuer 1 million d'appels de libération (sinon vous allez avoir des fuites de mémoire). Cela signifie, O(1)-O(n) de GC contre O(n) ou pire de C, où n est le nombre d'allocations effectuées auparavant.
Résumé
Donc, je veux consolider la victoire des langages ramassés sur C et C . Voici le tableau récapitulatif :
demands | languages with GC | C/C |
---|---|---|
arithmetic | fast with JIT | fast |
allocating memory | fast O(1) | slow |
releasing memory | fast O(1) best case, O(n) worst case | O(n) or slower |
memory safe | yes | no |
Maintenant, nous pouvons le constater : le ramassage des déchets n'est pas un mal nécessaire, mais la meilleure chose que nous ne pouvions que souhaiter. Cela nous donne de la sécurité etdes performances les deux.
Hommage à C
Bien que C affiche de moins bons résultats à mes tests, c'est toujours un langage important et il a son propre champ d'application. Mon article ne vise pas le rejet ou l’effacement du C. C'est pas mal, mais ce n'est tout simplement pas aussi supérieur qu'on le pense. De nombreux bons projets se sont effondrés uniquement parce que certaines personnes ont décidé d'utiliser C au lieu de Java, par exemple parce qu'on leur a dit que C est beaucoup plus rapide et que Java est incroyablement lent à cause du garbage collection. C'est bien, quand on écrit des programmes très petits et simples. Mais je ne recommanderais jamais d’écrire des programmes ou des jeux complexes avec C.
C est différent
C n'est pas simple, n'est pas flexible, a une syntaxe surchargée et des spécifications trop compliquées. En programmant avec C, vous ne mettrez pas en œuvre vos propres idées mais vous lutterez contre les erreurs du compilateur et de la mémoire 90 % du temps.
Cet article vise le rejet du C , car la vitesse et les performances ne sont que des excuses que les gens donnent pour utiliser ce langage dans le développement de logiciels. En utilisant C , vous payez avec votre temps, la performance de votre programme et votre santé mentale. Alors, lorsque vous aurez le choix entre le C et n'importe quel autre langage, j'espère que vous choisirez le dernier.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.

Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

L'application de l'analyse statique en C comprend principalement la découverte de problèmes de gestion de la mémoire, la vérification des erreurs de logique de code et l'amélioration de la sécurité du code. 1) L'analyse statique peut identifier des problèmes tels que les fuites de mémoire, les doubles versions et les pointeurs non initialisés. 2) Il peut détecter les variables inutilisées, le code mort et les contradictions logiques. 3) Les outils d'analyse statique tels que la couverture peuvent détecter le débordement de tampon, le débordement entier et les appels API dangereux pour améliorer la sécurité du code.

C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.

L'utilisation de la bibliothèque Chrono en C peut vous permettre de contrôler plus précisément les intervalles de temps et de temps. Explorons le charme de cette bibliothèque. La bibliothèque Chrono de C fait partie de la bibliothèque standard, qui fournit une façon moderne de gérer les intervalles de temps et de temps. Pour les programmeurs qui ont souffert de temps et ctime, Chrono est sans aucun doute une aubaine. Il améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais offre également une précision et une flexibilité plus élevées. Commençons par les bases. La bibliothèque Chrono comprend principalement les composants clés suivants: std :: chrono :: system_clock: représente l'horloge système, utilisée pour obtenir l'heure actuelle. std :: chron

L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.

C isnotdying; il se révolte.1) C reste réévèreurtoitSversatity et effecciation en termes

DMA IN C fait référence à DirectMemoryAccess, une technologie d'accès à la mémoire directe, permettant aux périphériques matériels de transmettre directement les données à la mémoire sans intervention CPU. 1) L'opération DMA dépend fortement des dispositifs matériels et des pilotes, et la méthode d'implémentation varie d'un système à l'autre. 2) L'accès direct à la mémoire peut apporter des risques de sécurité et l'exactitude et la sécurité du code doivent être assurées. 3) Le DMA peut améliorer les performances, mais une mauvaise utilisation peut entraîner une dégradation des performances du système. Grâce à la pratique et à l'apprentissage, nous pouvons maîtriser les compétences de l'utilisation du DMA et maximiser son efficacité dans des scénarios tels que la transmission de données à grande vitesse et le traitement du signal en temps réel.
