Golang 및 C : 동시성 대 원시 속도

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C는 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

소개

프로그래밍 세계에서 Golang과 C는 두 명의 거인이며, 각각은 다른 분야에서 독특한 장점을 보여줍니다. 오늘 우리가 탐구 할 것은 동시성과 원래 속도에서 골란과 C의 비교입니다. 이 기사를 통해이 두 언어가 동시 작업을 처리하고 고성능을 추구하는 방법과 각각의 장점과 단점을 배우게됩니다. 초보자이든 숙련 된 개발자이든, 새로운 통찰력과 생각을 얻을 수 있습니다.

기본 지식 검토

일반적으로 Go로 알려진 Golang은 Google에서 개발 한 최신 프로그래밍 언어입니다. 원래 디자인은 동시 프로그래밍을 단순화하는 것입니다. 동시성 모델은 CSP (통신 순차적 프로세스)를 기반으로하며, Goroutine과 채널을 사용하여 효율적인 동시성 처리를 달성합니다. 반면에 C는 고성능과 긴밀한 하드웨어 제어로 알려진 성숙한 프로그래밍 언어입니다. C의 동시 프로그래밍은 주로 표준 라이브러리의 스레딩 및 잠금 메커니즘에 의존합니다.

동시성과 원시 속도에 대해 논의하기 전에 몇 가지 기본 개념을 이해해야합니다. 동시성은 프로그램이 여러 작업을 동시에 처리 할 수있는 능력을 나타냅니다. 원래 속도는 동시성을 고려하지 않고 프로그램의 단일 스레드 실행의 효율성을 나타냅니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

골랑의 동시성

Golang의 동시성 모델은 하이라이트 중 하나입니다. Goroutine 및 Channel을 사용하면 개발자가 동시 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다. Goroutine은 시작 및 전환을위한 오버 헤드가 매우 작은 경량 스레드이며 Channel은 Goroutine 간의 통신 메커니즘을 제공하여 일반적인 스레딩 모델의 일반적인 레이스 조건과 교착 문제를 피합니다.

 패키지 메인

수입 (수입)
    "FMT"
    "시간"
))

func says (s string) {
    i : = 0; I <5; 나 {
        Time.sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (들)
    }
}

func main () {
    Go는 말한다 ( "World")
    말하기 ( "안녕하세요")
}

이 간단한 예는 Goroutine을 사용하여 두 기능을 동시에 실행하는 방법을 보여줍니다. Golang의 동시성 모델은 사용하기 쉽뿐만 아니라 많은 동시 작업을 처리 할 때도 훌륭하게 수행됩니다.

C의 원래 속도

C는 특히 하드웨어를 직접 작동하고 코드를 최적화 해야하는 경우 고성능으로 유명합니다. C 컴파일러는 다양한 최적화를 수행 할 수 있으므로 실행할 때 코드가 매우 높은 효율을 달성 할 수 있습니다. C의 표준 라이브러리는 다양한 컨테이너와 알고리즘을 제공하며 개발자는 요구에 따라 가장 적합한 구현을 선택할 수 있습니다.

 #include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

int main () {
    std :: vector <int> 숫자 = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3};
    std :: sort (numbers.begin (), 숫자.end ());
    for (int num : 숫자) {
        std :: cout << num << "";
    }
    반환 0;
}

이 예는 데이터를 처리 할 때 C가 얼마나 효율적인지를 보여줍니다. 표준 라이브러리에서 std::sort 하면 벡터를 빠르게 정렬 할 수 있습니다.

사용의 예

골랑의 동시 예

Golang의 동시 프로그래밍은 매우 직관적입니다. 간단한 동시 서버를 구현하기 위해 Goroutine과 Channel을 사용하여보다 복잡한 예를 살펴 보겠습니다.

 패키지 메인

수입 (수입)
    "FMT"
    "net/http"
    "동조"
))

var wg sync.waitgroup

func handler (w http.responsewriter, r *http.request) {
    fmt.fprintf (w, "hello, %s!", r.url.path [1 :])
    wg.done ()
}

func main () {
    http.handlefunc ( "/", 핸들러)
    서버 : = & http.server {addr : ": 8080"}
    go func () {
        wg.add (1)
        Server.ListenAndServe ()
    } ()
    wg.wait ()
}

이 예제는 Goroutine을 사용하여 HTTP 서버를 시작하고 sync.WaitGroup 통해 서버가 종료 될 때까지 기다리는 방법을 보여줍니다.

c에 대한 원래 속도의 예

C 원래 속도를 추구 할 때 다양한 최적화 기술을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. C를 사용하여 빠른 행렬 곱셈을 구현하는 예를 살펴 보겠습니다.

 #include <iostream>
#include <vector>

void matrixmultiply (const std :: vector <std :: vector <int >> & a, const std :: vector <std :: vector <int >> & b, std :: vector <std :: vector <int >> & result) {
    int n = a.size ();
    for (int i = 0; i <n; i) {
        for (int j = 0; j <n; j) {
            결과 [i] [J] = 0;
            for (int k = 0; k <n; k) {
                결과 [i] [j] = a [i] [k] * b [k] [j];
            }
        }
    }
}

int main () {
    int n = 3;
    std :: vector <std :: vector <int >> a = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
    std :: vector <std :: vector <int >> b = {{9, 8, 7}, {6, 5, 4}, {3, 2, 1}};
    std :: vector <std :: vector <int >> result (n, std :: vector <int> (n));

    Matrixmultiply (A, B, 결과);

    for (int i = 0; i <n; i) {
        for (int j = 0; j <n; j) {
            std :: cout << 결과 [i] [j] << "";
        }
        std :: cout << std :: endl;
    }

    반환 0;
}

이 예는 C를 사용하여 효율적인 행렬 곱셈 알고리즘을 구현하는 방법을 보여줍니다. 직접 메모리 조작 및 루프 확장 사용과 같은 기술을 통해 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

일반적인 오류 및 디버깅 팁

골랑의 일반적인 동시성 오류에는 고루 틴 누출 및 채널 교착 상태가 포함됩니다. 고루 틴 누출은 Goroutine이 올바르게 닫히지 않는 것을 말해서 자원을 해제 할 수 없게됩니다. Channel Deadlock은 서로의 운영을 기다리는 여러 고루틴을 말해서 프로그램이 계속 실행할 수 없게됩니다. 이러한 문제를 피하기 위해 개발자는 각 Goroutine에 명확한 최종 조건이 있고 채널 버퍼가 올바르게 사용되도록해야합니다.

C에서 일반적인 성능 문제에는 메모리 누출 및 불필요한 복사가 포함됩니다. 메모리 누출은 작동 중에 할당 된 메모리를 올바르게 해제하지 못하는 프로그램이 메모리 사용량을 지속적으로 증가시키는 것을 의미합니다. 불필요한 복사는 매개 변수 또는 반환 값을 전달할 때 객체의 불필요한 복사를 의미하므로 프로그램의 성능이 줄어 듭니다. 이러한 문제를 피하기 위해 개발자는 스마트 포인터를 사용하여 메모리를 관리하고 참조를 사용하거나 의미론을 사용하여 사본을 줄여야합니다.

성능 최적화 및 모범 사례

Golang의 성능 최적화

Golang의 성능 최적화는 주로 동시 작업의 스케줄링 및 리소스 관리에 중점을 둡니다. Goroutine과 채널을 합리적으로 사용함으로써 프로그램의 동시성 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 성능에 영향을 미칩니다. 개발자는 쓰레기 수집 매개 변수를 조정하여 프로그램의 운영 효율성을 최적화 할 수 있습니다.

 패키지 메인

수입 (수입)
    "FMT"
    "실행 시간"
    "동조"
))

func main () {
    runtime.gomaxprocs (4) // 최대 동시성 번호 설정 var wg sync.waitgroup
    i : = 0; I <1000; 나 {
        wg.add (1)
        go func (i int) {
            WG.Done을 ​​연기 ()
            fmt.printf ( "Goroutine %d \ n", i)
        }(나)
    }
    wg.wait ()
}

이 예제는 GOMAXPROCS 설정하여 Golang의 동시성 성능을 최적화하는 방법을 보여줍니다.

c의 성능 최적화

C의 성능 최적화는 더 복잡하며 개발자는 하드웨어 및 컴파일러에 대한 심층적 인 이해를 가져야합니다. 일반적인 최적화 기술에는 루프 확장, 캐시 친화 성, SIMD 명령 등이 포함됩니다. 이러한 기술을 통해 개발자는 C 프로그램의 원래 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

 #include <iostream>
#include <vector>

void OptimizedMatrixMultiply (const std :: vector <std :: vector <int >> & a, const std :: vector <std :: vector <int >> & b, std :: vector <std :: vector <int >> & result) {
    int n = a.size ();
    for (int i = 0; i <n; i) {
        for (int j = 0; j <n; j) {
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k <n; k) {
                sum = a [i] [k] * b [k] [j];
            }
            결과 [i] [J] = 합;
        }
    }
}

int main () {
    int n = 3;
    std :: vector <std :: vector <int >> a = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
    std :: vector <std :: vector <int >> b = {{9, 8, 7}, {6, 5, 4}, {3, 2, 1}};
    std :: vector <std :: vector <int >> result (n, std :: vector <int> (n));

    최적화 된 mattrixmultiply (a, b, result);

    for (int i = 0; i <n; i) {
        for (int j = 0; j <n; j) {
            std :: cout << 결과 [i] [j] << "";
        }
        std :: cout << std :: endl;
    }

    반환 0;
}

이 예제는 루프 확장 및 캐시 친근감을 통해 C의 행렬 곱셈 알고리즘을 최적화하는 방법을 보여줍니다.

모범 사례

Golang이든 C이든, 효율적인 코드 작성을위한 모범 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 코드 가독성 : 코드를 이해하고 유지 관리하기 쉽고 코드를 읽기 어렵게 만드는 과도한 최적화를 피하십시오.
• 모듈 식 설계 : 테스트 및 재사용을 위해 코드를 독립 모듈로 나누십시오.
• 성능 테스트 : 성능 테스트를 정기적으로 수행하여 최적화 측정이 실제로 효과적인지 확인하십시오.
• 문서 및 의견 : 자세한 문서 및 의견은 다른 개발자가 코드의 의도 및 구현 원칙을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 통해 개발자는 효율적이고 유지 관리가 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.

결론적으로

Golang과 C는 동시성과 원시 속도에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 간단한 동시성 모델과 효율적인 고 로틴 메커니즘을 통해 Golang은 많은 동시 작업을 처리 해야하는 응용 프로그램을 개발하는 데 적합합니다. C는 긴밀한 하드웨어 제어 및 고성능을 갖춘 C는 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션을 개발하는 데 적합합니다. 선택할 언어는 특정 요구 사항 및 프로젝트 목표에 따라 다릅니다. 이 기사 가이 두 언어의 특성을 더 잘 이해하고 실제 개발에서 현명한 선택을하는 데 도움이되기를 바랍니다.

위 내용은 Golang 및 C : 동시성 대 원시 속도의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!