C와 C는 정말 그렇게 빠른가요?
그동안 프로그래밍을 하다가 C와 C가 속도의 기준이라는 말을 들었습니다. 가장 빠른 것 중 가장 빠른 것, 어셈블리 코드로 직접 컴파일된 것, 그 어떤 것도 C나 C와 속도 면에서 경쟁할 수 없습니다. 그리고 누구도 그 공통된 믿음에 도전하지 않는 것 같습니다.
컴퓨팅 성능
물론 숫자를 사용한 산술 연산은 다른 언어보다 C에서 훨씬 빠르게 작동해야 합니다. 그런데 그럴까요?
얼마 전 저는 속도 차이가 실제로 얼마나 큰지 확인하기 위해 다양한 언어에 대한 간단한 벤치마크 세트를 작성하기로 결정했습니다.
아이디어는 간단했습니다. 간단한 계산을 사용하여 0부터 시작하여 10억 개의 정수의 합을 구하는 것입니다. 일부 컴파일러(예: rustc)는 이러한 간단한 순환을 수식 표현식으로 대체합니다. 물론 이는 상수 시간에 평가됩니다. 그러한 컴파일러를 사용하면 이를 방지할 수 있습니다. 비트별 또는과 같은 숫자를 사용한 비용 연산에서도 이와 유사한 방식을 사용했습니다.
결과를 받고 나서 정말 놀랐습니다. 내 세계관은 뒤집어졌고, 프로그래밍 언어의 속도에 대해 내가 알고 있던 모든 것을 재고해야 했습니다.
아래 표에서 내 결과를 볼 수 있습니다.
Linux 64비트, 1.1GHz CPU, 4GB 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 |
여기에서 모든 테스트 소스를 찾을 수 있습니다.
https://github.com/Taqmuraz/speed-table
그래서 보시다시피 C는 Java보다 그리 빠르지 않습니다. 차이는 약 3%입니다. 또한 우리는 다른 컴파일된 언어가 산술 연산 성능에서 C와 매우 유사하다는 것을 알 수 있습니다(Rust가 훨씬 더 빠릅니다). JIT 컴파일러로 컴파일된 동적 언어는 더 나쁜 결과를 보여줍니다. 주로 산술 연산이 동적으로 전달되는 함수로 래핑되기 때문입니다.
해석된 동적 언어는 JIT 컴파일러 없이 최악의 성능을 보여줍니다.
메모리 할당 성능
그 참패 이후 C 팬들은 GC를 묻지 않고 시스템에서 직접 할당하기 때문에 C의 메모리 할당이 훨씬 더 빠르다고 말할 것입니다.
이제부터는 상황에 따라 GC 용어를 가비지 수집기와 관리되는 힙으로 모두 사용하겠습니다.
그렇다면 사람들은 왜 GC가 그렇게 느리다고 생각할까요? 실제로 GC에는 미리 할당된 메모리가 있고 할당은 단순히 포인터를 오른쪽으로 이동하는 것입니다. 대부분 GC는 C의 memset과 유사하게 시스템 호출을 사용하여 할당된 메모리를 0으로 채우므로 일정한 시간이 걸립니다. C의 메모리 할당은 시스템과 이미 할당된 메모리에 따라 다르기 때문에 정의되지 않은 시간이 걸립니다.
그러나 이러한 지식을 고려하더라도 Java에서는 다음 표에서 볼 수 있듯이 그렇게 좋은 결과를 기대할 수 없습니다.
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 |
정수 배열 할당
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 |
하나의 정수 필드를 사용하여 Person 클래스의 인스턴스를 할당합니다.
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 |
여기에서 모든 테스트 소스를 찾을 수 있습니다.
https://github.com/Taqmuraz/alloc-table
저는 C, C, Java, Lisp 등 총 4가지 언어를 테스트했습니다. 그리고 GC가 있는 언어는 항상 더 나은 결과를 보여주지만 C와 C보다 훨씬 더 엄격하게 테스트했습니다. 예를 들어 Java에서는 가상 함수 호출을 통해 메모리를 할당하므로 정적으로 최적화되지 않을 수 있으며 Lisp에서는 할당된 배열의 첫 번째 요소를 확인하므로 컴파일러는 할당 호출을 건너뛰지 않습니다.
메모리 해제
C 팬들은 여전히 자신의 신념을 지키려는 의욕이 있기 때문에 "그래, 메모리를 더 빨리 할당하지만 나중에 풀어야 해!"라고 말합니다.
진실. 그리고 갑자기 GC가 C보다 더 빨리 메모리를 해제합니다. 그런데 어떻게요? GC에서 100만 개의 할당을 했는데 나중에 프로그램에서 참조되는 객체가 1000개밖에 없다고 상상해 보세요. 그리고 이러한 개체는 긴 메모리 전체에 분산되어 있다고 가정해 보겠습니다. GC는 스택 추적을 수행하여 1000개의 "살아 있는" 개체를 찾아 이전 세대 힙 피크로 이동하고 마지막 개체 뒤에 힙 피크 포인터를 배치합니다. 그게 다입니다.
그래서 객체를 몇 개 할당하든 GC의 작업 시간은 이후에 얼마나 보관하느냐에 따라 결정됩니다.
그리고 그와 반대로 C에서는 할당된 메모리를 모두 수동으로 해제해야 하므로 메모리를 100만 번 할당했다면 해제 호출도 100만 번을 해야 합니다(그렇지 않으면 메모리 누수가 발생하게 됩니다). 즉, GC의 O(1)-O(n)과 C의 O(n) 또는 더 나쁜을 비교합니다. 여기서 n 이전에 할당된 횟수입니다.
요약
그래서 저는 C와 C에 대한 가비지 수집 언어의 승리를 공고히 하고 싶습니다. 요약표는 다음과 같습니다.
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 |
이제 알 수 있듯이 가비지 수집은 필요악이 아니라 우리가 원할 수 있는 최고의 것입니다. 이는 안전과성능모두을 제공합니다.
C에 대한 찬사
C는 내 테스트에서 더 나쁜 결과를 보였지만 여전히 중요한 언어이며 고유한 응용 분야가 있습니다. 내 글은 C 거부나 말살을 목표로 하지 않습니다. C는 나쁘지 않습니다. 사람들이 생각하는 것만큼 우수하지도 않습니다. 많은 좋은 프로젝트는 일부 사람들이 Java 대신 C를 사용하기로 결정했기 때문에 무너졌습니다. 예를 들어 C는 훨씬 빠르고 Java는 가비지 수집으로 인해 엄청나게 느리다는 말을 들었기 때문입니다. 아주 작고 간단한 프로그램을 작성할 때는 C가 좋습니다. 하지만 C로 복잡한 프로그램이나 게임을 작성하는 것은 결코 권장하지 않습니다.
C는 다르다
C는 단순하지 않고, 유연하지 않으며, 구문이 과부하되고 사양이 너무 복잡합니다. C로 프로그래밍하면 자신의 아이디어를 구현하지 않고 90%의 시간 동안 컴파일러 및 메모리 오류와 싸울 것입니다.
이 기사는 C를 거부하는 것을 목표합니다. 왜냐하면 속도와 성능은 사람들이 소프트웨어 개발에서 이 언어를 사용하는 데 대한 변명일 뿐이기 때문입니다. C를 사용하면 시간, 프로그램 성과 및 정신 건강에 대한 비용을 지불하게 됩니다. 그러니 C와 다른 언어 중 하나를 선택해야 한다면 마지막 언어를 선택하시기 바랍니다.
위 내용은 C와 C는 정말 그렇게 빠른가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.

C# 및 C 및 개발자 경험의 학습 곡선에는 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 학습 곡선은 비교적 평평하며 빠른 개발 및 기업 수준의 응용 프로그램에 적합합니다. 2) C의 학습 곡선은 가파르고 고성능 및 저수준 제어 시나리오에 적합합니다.

C에서 정적 분석의 적용에는 주로 메모리 관리 문제 발견, 코드 로직 오류 확인 및 코드 보안 개선이 포함됩니다. 1) 정적 분석은 메모리 누출, 이중 릴리스 및 초기화되지 않은 포인터와 같은 문제를 식별 할 수 있습니다. 2) 사용하지 않은 변수, 데드 코드 및 논리적 모순을 감지 할 수 있습니다. 3) Coverity와 같은 정적 분석 도구는 버퍼 오버플로, 정수 오버플로 및 안전하지 않은 API 호출을 감지하여 코드 보안을 개선 할 수 있습니다.

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C에서 Chrono 라이브러리를 사용하면 시간과 시간 간격을보다 정확하게 제어 할 수 있습니다. 이 도서관의 매력을 탐구합시다. C의 크로노 라이브러리는 표준 라이브러리의 일부로 시간과 시간 간격을 다루는 현대적인 방법을 제공합니다. 시간과 C 시간으로 고통받는 프로그래머에게는 Chrono가 의심 할 여지없이 혜택입니다. 코드의 가독성과 유지 가능성을 향상시킬뿐만 아니라 더 높은 정확도와 유연성을 제공합니다. 기본부터 시작합시다. Chrono 라이브러리에는 주로 다음 주요 구성 요소가 포함됩니다. std :: Chrono :: System_Clock : 현재 시간을 얻는 데 사용되는 시스템 클럭을 나타냅니다. STD :: 크론

C의 미래는 병렬 컴퓨팅, 보안, 모듈화 및 AI/기계 학습에 중점을 둘 것입니다. 1) 병렬 컴퓨팅은 코 루틴과 같은 기능을 통해 향상 될 것입니다. 2)보다 엄격한 유형 검사 및 메모리 관리 메커니즘을 통해 보안이 향상 될 것입니다. 3) 변조는 코드 구성 및 편집을 단순화합니다. 4) AI 및 머신 러닝은 C가 수치 컴퓨팅 및 GPU 프로그래밍 지원과 같은 새로운 요구에 적응하도록 촉구합니다.

c is nontdying; it'sevolving.1) c COMINGDUETOITSTIONTIVENICICICICINICE INPERFORMICALEPPLICATION.2) thelugageIscontinuousUllyUpdated, witcentfeatureslikemodulesandCoroutinestoimproveusActionalance.3) despitechallen

C의 DMA는 직접 메모리 액세스 기술인 DirectMemoryAccess를 말하며 하드웨어 장치는 CPU 개입없이 데이터를 메모리로 직접 전송할 수 있습니다. 1) DMA 운영은 하드웨어 장치 및 드라이버에 크게 의존하며 구현 방법은 시스템마다 다릅니다. 2) 메모리에 직접 액세스하면 보안 위험이 발생할 수 있으며 코드의 정확성과 보안이 보장되어야합니다. 3) DMA는 성능을 향상시킬 수 있지만 부적절하게 사용하면 시스템 성능이 저하 될 수 있습니다. 실습과 학습을 통해 우리는 DMA 사용 기술을 습득하고 고속 데이터 전송 및 실시간 신호 처리와 같은 시나리오에서 효과를 극대화 할 수 있습니다.
