テラバイトの RAM を搭載した Go 1.5 GC はどれくらい速いですか?
背景:
Java は GC 中断時間 A に直面していますボトルネックが長すぎると、テラバイト単位のメモリを効果的に利用できなくなります。 Go GC は最適化されているため、テラバイト レベルのメモリ環境で十分に短い GC 中断時間を達成できるかどうか疑問に思わずにはいられません。
質問:
- Go 1.5 GC はテラバイトのメモリを処理する準備ができていますか?
- 関連するベンチマークはありますか?
- このような巨大なメモリを管理するために GC を備えた言語を使用することは可能でしょうか?
答え:
ポイント:
- 現在、単一の Go プロセスはテラバイト単位のデータを使用できません。メモリ 。 Linux の最大制限は 512 GB ですが、実際のテストで記録された最大値はわずか 240 GB でした。
- 現在のバックグラウンド GC モードでは、多くの場合、GC ワークロードは GC 割り込み時間よりも重要です。
- GC ワークロードは、ポインターの数 * 割り当て率 / 残りのメモリで表すことができます。大量のメモリを使用するアプリケーションでは、ポインターの数が少ないか、割り当てが少ないアプリケーションのみが GC ワークロードを低く抑えることができます。
詳細:
Go ヒープには 512 GB の制限があり、実際にテストされた最大ヒープ サイズは 240 GB です。
Go 1.5 GC は、GC 作業を削減するのではなく、GC 中断時間を削減するように設計されています。 GC がスタックとグローバル変数のポインターをスキャンしている間、コードは中断されます。
GopherCon 2015 での講演のグラフによると、以下に示すように、1.5 GC は最大 18GB ヒープの GC ベンチマークで停止時間が短くなります。
[グラフ: GC 停止時間とヒープの関係サイズ、バージョン 1.5 での改善を示しています]
実際のアプリケーションでは、元の GC 中断時間の一部が300 ミリ秒だったプロセス レポートは 4 ミリ秒と 20 ミリ秒に低下し、別のアプリケーションでは 95 パーセンタイルの GC 時間が 279 ミリ秒から 10 ミリ秒に報告されました。
Go 1.6 はさらに最適化されており、一部の作業がバックグラウンドで行われます。その結果、次の図に示すように、ヒープ サイズが 200 GB を超えた場合でも、テストの最大割り込み時間は 20 ミリ秒のままです。
[グラフ: 1.6 GC 時間はヒープ サイズに応じて変化し、およそ 20 ミリ秒に達します。 180GB]
バージョン 1.6 では、ヒープ サイズは約 8GB で、アプリケーションは 1 分あたり約 150M を割り当てます。 20 ミリ秒が 3 ~ 4 ミリ秒に短縮されました。
Twitch は Go を使用してチャット サービスを実行しており、バージョン 1.7 では多数のコルーチンを同時に実行する際の一時停止時間が 1ms に短縮されたと報告しています。
1.8 スタック スキャンを stop-the-world フェーズから移動し、ヒープが大きい場合でもほとんどの割り込み時間を 1ms 未満に保ちます。初期のテスト結果は良好な状態を示しています。場合によっては、コルーチンの割り込みを困難にし、他のすべてのスレッドの割り込み時間を事実上延長するコード パターンがアプリケーションに依然として存在することがありますが、全体としては、GC のバックグラウンド作業の方が GC 割り込み時間よりも重要であるのが通常です。
一般的な観察:
- GC の収集頻度はメモリ使用速度に依存します。
- 各 GC コレクションによって実行される作業量は、使用されているポインターの数に部分的に依存します。 (スライス、インターフェイス値、文字列などのポインタを含む)
言い換えると、アプリケーションが大量のメモリにアクセスする場合でも、ポインタの数が少ない場合 (例: [] バイト バッファが比較的少なく、割り当て率が低いため (たとえば、メモリ オーバーフローが最も起こりやすいシナリオでメモリを再利用するために sync.Pool が適用されるため)、GC 問題は存在しない可能性があります。
したがって、数百 GB のヒープを備えた大型コンピューターを検討していて、本質的に GC には適していない場合は、次のオプションを検討することをお勧めします:
- C または類似のものを使用する
- を記述すると、オブジェクト グラフから大量のデータが移動されます (埋め込みデータベースとして管理するなど)。ボルト)を外部データベース サービスに追加するか、データベースよりも多くのキャッシュ機能が必要な場合は、groupcache や memcache などのキャッシュ ツールを使用できます。
- 1 つの大きなプロセスではなく、より小さなヒープを使用する一連のプロセスを実行します。
- メモリの問題を回避するために、慎重にプロトタイプが作成され、テストされ、最適化されています。
以上がGo 1.5 のガベージ コレクターはテラバイト規模のメモリ管理に対応していますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

Golangを選択する理由には、1)高い並行性パフォーマンス、2)静的タイプシステム、3)ガベージ収集メカニズム、4)豊富な標準ライブラリとエコシステムは、効率的で信頼できるソフトウェアを開発するための理想的な選択肢となります。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。

Golangは、コンピレーション時間と同時処理においてより良いパフォーマンスを発揮しますが、Cはランニング速度とメモリ管理においてより多くの利点があります。 1.Golangの編集速度は速く、迅速な発展に適しています。 2.Cは速く実行され、パフォーマンスクリティカルなアプリケーションに適しています。 3. Golangは、同時処理においてシンプルで効率的で、同時プログラミングに適しています。 4.Cマニュアルメモリ管理により、パフォーマンスが高くなりますが、開発の複雑さが向上します。

WebサービスとシステムプログラミングへのGolangのアプリケーションは、主にそのシンプルさ、効率性、並行性に反映されています。 1)Webサービスでは、Golangは、強力なHTTPライブラリと同時処理機能を介して、高性能WebアプリケーションとAPIの作成をサポートしています。 2)システムプログラミングでは、Golangはハードウェアに近い機能とC言語との互換性を使用して、オペレーティングシステムの開発と組み込みシステムに適しています。

GolangとCには、パフォーマンスの比較に独自の利点と欠点があります。1。ゴーランは、高い並行性と迅速な発展に適していますが、ごみ収集はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 2.Cは、パフォーマンスとハードウェア制御を高くしますが、開発の複雑さが高くなります。選択を行うときは、プロジェクトの要件とチームのスキルを包括的な方法で考慮する必要があります。

Golangは、高性能および同時プログラミングシナリオに適していますが、Pythonは迅速な開発とデータ処理に適しています。 1.Golangは、シンプルさと効率性を強調し、バックエンドサービスとマイクロサービスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習に適した簡潔な構文とリッチライブラリで知られています。


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