竞争和并行性：Golang 在这方面比 Java 表现更好吗？

Google 创建的语言 Golang（或 Go）的主要优点之一是竞争管理，即能够同时运行多个任务。

每种现代语言都有处理并发的工具。 Go 的与众不同之处在于，运行时为我们抽象了有关线程和并行性的大部分细节，这使得处理变得更加简单。定义如何将 goroutine 分配给操作系统线程以及线程如何与可用 CPU 内核交互的是运行时，而不是操作系统内核。

开发人员可以在Go中同时使用并发（交错执行）和并行（同时执行），甚至可以通过确定程序中同时线程的限制GOMAXPROCS属性来显式地这样做。所以Go可以将goroutine映射到多个核上以获得真正的并行性，并且具有这种架构的机器正在处理。然而，默认情况下，运行时已经为我们进行了这种抽象。

import (
    "runtime"
)

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

其他编程语言也提供并发和并行性工具，但抽象程度和简单性差异很大。例如，在 Java 中，我们有 Concurrent API (java.util.concurrent) 和 Thread、ExecutorService 和 ForkJoinPool 等工具来管理并发和并行性。

但是，开发者需要手动配置线程池或者使用CompletableFuture等特定工具来简化异步操作。

Java 还允许使用线程池在多核机器上并行执行。然而相比之下，Java 中的线程更重，因为它们直接映射到操作系统线程。

运行时 X 内核

操作系统线程由系统内核管理。这意味着创建、销毁、上下文切换和管理线程是内核执行的任务，从而引入了额外的开销。每个操作系统线程都会消耗大量内存（在 Java 中通常约为 1 MB）。当系统在线程之间切换时，需要保存和恢复处理器状态（寄存器、堆栈等），这是一个昂贵的过程。

在 Go 中，是语言运行时执行此管理。 Go 不会为每个 goroutine 创建操作系统线程。相反，Go 运行时在数量少得多的操作系统线程上管理多个 goroutine - 技术上称为 M:N 调度（N 个线程上的 M 个 goroutine）。这允许
数千个具有相同线程数的 goroutine，而不会使操作系统过载。

这就是该语言的“恩典”，使其成为管理高性能分布式系统和实时数据处理应用程序的最爱。

但是，需要强调的是，任何现代语言都能够处理并发和并行性。

区别在于亮度和加工成本。

这样，我们就不需要停留在 FlaxFlu 语言中。每种语言都有其魔力、优点和缺点。

为了展示任何语言如何执行这些任务，我将在 Go 和 Java 中举例说明同一程序是如何编码的，每个程序都有自己的特殊性。这个想法很简单：模拟以并发和并行执行的任务，并打印两种情况下的执行时间和内存使用情况（每个机器的数字各不相同）。

为了让比较更加“豁免”，我让chatgpt生成代码，如下：

戈兰

import (
    "runtime"
)

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

执行时间：141.886206ms
使用内存：43909120 字节

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 


执行时间：10238 ms

使用内存：106732888 字节

无论如何，我们可以清楚地用两种语言执行完全相同的任务。每个人都将他们的库用于适当的目的。值得注意的是，Go 的执行速度提高了 98.61%，内存使用量减少了 58.86%。 


但是没有比另一种语言更好的了。 


我们只需要了解每种语言的优缺点，然后选择哪种语言可以帮助我们解决项目中遇到的问题。每个项目都有其需要解决的特定和独特的问题。

  
  
  Java 优化


当然，可以使用策略来尝试提高上面提供的 Java 代码的性能。

我再次要求chatgpt将一些技巧融入到初始代码中：

import (
    "runtime"
)

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





为了减少内存消耗，我们使用了 ForkJoinPool，具有更多的线程数（100）以更好地处理高并发。这取代了默认的线程池，确保更多任务可以同时运行。我们还调用了submit和join来确保在结束程序之前所有任务都完成。

通过这些更改，内存分配减少了 56.21%：

执行时间：11877 ms

使用内存：46733064 字节

优化这段代码是一个有趣的挑战。我们邀请您使用 Java 做得更好，这总是有可能的，因为我们知道，无论任何细节，这种语言都很棒。


          

            
        

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