競爭與並行性：Golang 在這方面比 Java 表現更好嗎？

Google 建立的語言 Golang（或 Go）的主要優點之一是競爭管理，即能夠同時執行多個任務。

每種現代語言都有處理並發的工具。 Go 的與眾不同之處在於，運行時為我們抽象化了有關執行緒和並行性的大部分細節，這使得處理變得更加簡單。定義如何將 goroutine 指派給作業系統執行緒以及執行緒如何與可用 CPU 核心互動的是運行時，而不是作業系統核心。

開發人員可以在Go中同時使用並發（交錯執行）和並行（同時執行），甚至可以透過確定程式中同時執行緒的限制GOMAXPROCS屬性來明確地這樣做。所以Go可以將goroutine映射到多個核心以獲得真正的並行性，並且具有這種架構的機器正在處理。然而，預設情況下，運行時已經為我們進行了這種抽象。

import (
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(4) // Permitir até 4 threads para paralelismo
}

其他程式語言也提供並發和平行工具，但抽象程度和簡單性差異很大。例如，在 Java 中，我們有 Concurrent API (java.util.concurrent) 和 Thread、ExecutorService 和 ForkJoinPool 等工具來管理並行和平行性。

但是，開發者需要手動設定執行緒池或使用CompletableFuture等特定工具來簡化非同步操作。

Java 也允許使用執行緒池在多核心機器上並行執行。然而相較之下，Java 中的執行緒更重，因為它們直接對應到作業系統執行緒。

運行時 X 內核

作業系統執行緒由系統核心管理。這意味著創建、銷毀、上下文切換和管理執行緒是核心執行的任務，從而引入了額外的開銷。每個作業系統執行緒都會消耗大量記憶體（在 Java 中通常約為 1 MB）。當系統在執行緒之間切換時，需要保存和恢復處理器狀態（暫存器、堆疊等），這是一個昂貴的過程。

在 Go 中，是語言執行時期執行此管理。 Go 不會為每個 goroutine 建立作業系統線程。相反，Go 運行時在數量少得多的作業系統執行緒上管理多個 goroutine - 技術上稱為 M:N 調度（N 個執行緒上的 M 個 goroutine）。這允許
數千個具有相同線程數的 goroutine，而不會使作業系統過載。

這就是該語言的“恩典”，使其成為管理高效能分散式系統和即時資料處理應用程式的最愛。

但是，需要強調的是，任何現代語言都能夠處理並發和並行性。

差別在於亮度和加工成本。

這樣，我們就不需要停留在 FlaxFlu 語言中。每種語言都有其魔力、優點和缺點。

為了展示任何語言如何執行這些任務，我將在 Go 和 Java 中舉例說明同一程式是如何編碼的，每個程式都有自己的特殊性。這個想法很簡單：模擬以並行和並行執行的任務，並列印兩種情況下的執行時間和記憶體使用情況（每個機器的數字各不相同）。

為了讓比較更“豁免”，我讓chatgpt產生程式碼，如下：

戈蘭

import (
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(4) // Permitir até 4 threads para paralelismo
}

執行時間：141.886206ms
使用記憶體：43909120 位元組

爪哇

package main

import (
    "fmt"
    "runtime"
    "sync"
    "time"
)

func tarefa(id int) {
    // Simula algum processamento leve
    time.Sleep(10 * time.Millisecond)
}

func main() {
    // Configura a quantidade de tarefas
    numTarefas := 100000

    // Medindo o tempo de execução
    start := time.Now()

    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(numTarefas)

    // Calculando a quantidade de memória usada
    var m runtime.MemStats
    runtime.ReadMemStats(&m)
    initialMemory := m.Sys

    // Criando as goroutines para simular o trabalho
    for i := 0; i 


執行時間：10238 ms

使用記憶體：106732888 位元組

無論如何，我們可以清楚地用兩種語言執行完全相同的任務。每個人都將他們的庫用於適當的目的。值得注意的是，Go 的執行速度提高了 98.61%，記憶體使用量減少了 58.86%。 


但是沒有比另一種語言更好的了。 


我們只需要了解每種語言的優缺點，然後選擇哪種語言可以幫助我們解決專案中遇到的問題。每個項目都有其需要解決的特定和獨特的問題。 

  
  
  Java 優化


當然，可以使用策略來嘗試提高上面提供的 Java 程式碼的效能。 

我再次要求chatgpt將一些技巧融入初始程式碼：

import (
    "runtime"
)

func main() {
    runtime.GOMAXPROCS(4) // Permitir até 4 threads para paralelismo
}





為了減少記憶體消耗，我們使用了 ForkJoinPool，具有更多的線程數（100）以更好地處理高並發。這取代了預設的執行緒池，確保更多任務可以同時運行。我們也呼叫了submit和join來確保在結束程式之前所有任務都完成。 

透過這些更改，記憶體分配減少了 56.21%：

執行時間：11877 ms

使用記憶體：46733064 位元組

優化這段程式碼是一個有趣的挑戰。我們邀請您使用 Java 做得更好，這總是有可能的，因為我們知道，無論任何細節，這種語言都很棒。 


          

            
        

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