Go verwendet einen deutlich weniger Speicher als Python, wenn Sie Webdienste aufgrund von Unterschieden mit Sprachdesign und Parallelit?tsmodell ausführen.1. Die Goroutinen von GO sind leicht mit minimalem Stapelaufwand, was eine effiziente Behandlung von Tausenden von Verbindungen erm?glicht.2. Sein Müllsammler ist für eine geringe Latenz optimiert und reduziert das übergang des Speichermanagements.3. Statische Bin?rdateien beseitigen Interpreterschichten und minimieren die Speicherverwendung weiter. Im Gegensatz dazu tragen Pythons Threads oder Coroutinen mehr Overhead, dynamisches Tippen erh?ht den Fu?speicher -Fu?abdruck des Objektspeichers und das GIL ben?tigt h?ufig mehrere Prozesse, wodurch der Speicherverbrauch multipliziert wird. Unter hoher Genauigkeit kann ein GO -Service im Vergleich zu Pythons 100–200 MB 30 bis 50 MB verwenden. Die Produktivit?tsvorteile von Python k?nnen jedoch die h?here Speicherverwendung für Anwendungen im Bereich kleiner Ma?st?be oder I/O/O/O-gebundene Workloads überwiegen, bei denen die Effizienz der Entwickler von entscheidender Bedeutung ist.

Wenn Sie zwischen Golang und Python für die Ausführung eines Webdienstes w?hlen, ist eines der praktischsten Bedenken, die Speicherverwendung - oder "Speicherpflichtzdruck", wie es oft genannt wird. Wenn Sie in beiden Sprachen identische Workloads bereitstellen, k?nnen die Unterschiede ziemlich stark sein.

Hier ist, was Sie normalerweise sehen werden: Go verwendet tendenziell einen deutlich weniger Speicher als Python, wenn Sie dieselbe Art von Arbeitsbelastung bedienen. Die Gründe basieren auf Sprachdesign, Laufzeitverhalten und wie jede Parallelit?t behandelt.

Warum Golang weniger Speicher verwendet

GO wurde mit berücksichtigter Systemprogrammierung entwickelt, und das zeigt sich deutlich in seinen Leistungseigenschaften. Wenn Sie einen Webdienst in Go ausführen:

• Goroutinen sind leicht : Jede Goroutine beginnt mit einem kleinen Stapel (standardm??ig 2 KB) und w?chst bei Bedarf. Tausende von gleichzeitigen Verbindungen fressen den Speicher nicht wie Threads oder Prozesse in anderen Sprachen.
• Der Garbage Collector ist für niedrige Latenz und Effizienz optimiert : Er bereinigt nicht so aggressiv wie das Referenzz?hlsystem von Python, das dazu beitr?gt, den Overhead zu verringern.
• Statische Bin?rdateien und minimale Laufzeitabh?ngigkeiten bedeuten, dass sich keine Interpreter -Schicht über Ihrem Prozess befindet.

All dies ergibt einen viel schlechten Prozess, wenn Sie einen GO-basierten Webserver im Vergleich zu einem ?quivalenten Python-Dienst ausführen.

Was bringt Python dazu, mehr Speicher zu verwenden

Die Einfachheit und Flexibilit?t von Python sind für den Ged?chtnis kosten. Das Ausführen der gleichen Logik in Python führt normalerweise zu einem h?heren Speicherverbrauch, da:

• Jeder Thread- oder Async -Arbeiter tr?gt mehr Overhead : Unabh?ngig davon, ob Sie Gunicorn mit Gevent oder Asyncio verwenden, ben?tigt jede Verbindung oder Coroutine noch mehr Speicher als eine Goroutine.
• Dynamisches Typing und Objektmodell sind ma?geschneiderte : Selbst grundlegende Objekte wie Ganzzahlen oder Saiten nehmen in Python mehr Platz ein als ihre Gegenstücke in kompilierten Sprachen.
• Interpreter -Overhead pro Prozess : Python's Global Interpreter Lock (GIL) bedeutet auch, dass Sie h?ufig mehrere Prozesse zum Ma?stab ausl?sen müssen, was die Speicherverwendung multipliziert.

Wenn Sie jemals eine Flasche oder eine Django -App bereitgestellt haben, die neben einem Go Microservice das Gleiche tun, haben Sie m?glicherweise bemerkt, dass die Python -Version 10x oder sogar 100 -fache mehr RAM unter ?hnlicher Last verwendet - insbesondere wenn die Parallelit?t hoch ist.

Realistische Vergleichssetup

Um einen fairen Vergleich zu erhalten, testen Menschen oft:

• Ein einfacher HTTP -Endpunkt, der eine minimale Verarbeitung durchführt (wie die Rückgabe von JSON).
• Beide Dienste bearbeiten die gleiche Anzahl von Anfragen pro Sekunde.
• Laden Sie Testwerkzeuge wie wrk oder ab , um den Verkehr zu simulieren.
• Messung von RSS (Resident Set Size) oder Virt Memory über top oder htop .

Zum Beispiel:

• Ein GO -Service mit dem Standard net/http -Paket kann vor der Last etwa 5–10 MB Speicher liegen.
• Ein Python -Service mit Flask Reikzug kann etwa 20 bis 40 MB mit dem Import des Frameworks beginnen.

Unter Last erweitert sich die Lücke. Mit 100 gleichzeitigen Anfragen:

• Go k?nnte um 30–50 MB ihren H?hepunkt erreichen.
• Python k?nnte 100–200 MB oder mehr erreichen, je nachdem, wie viele Arbeiter ausgeführt werden.

Wenn Pythons h?herer Fu?abdruck m?glicherweise keine Rolle spielt

Trotzdem ist Pythons Ged?chtnisaufwand nicht immer ein Dealbreaker. Bei internen Tools, Prototypen oder Apps mit bescheidenem Verkehr ist die zus?tzliche RAM -Verwendung im Vergleich zu den Produktivit?tsgewinnen im Entwickler vernachl?ssigbar.

Auch:

• Wenn Ihr Dienst die meiste Zeit damit verbringt, auf I/A (wie Datenbanken oder externe APIs) zu warten, ist Pythons Speicherverbrauch kein Engpass.
• Sie k?nnen Python -Apps mit Tools wie uvicorn (mit ASGI) oder gunicorn meinheld optimieren, um den Speicher zu verringern und den Durchsatz zu verbessern.

Aber wenn Sie etwas bauen, das horizontal skalieren muss-wie eine Hochdurchsatz-API oder eine Microservice-, wird Go's niedrigerer Speicher-Fu?abdruck zu einem echten Vorteil.

Also ja, Go gewinnt zweifellos die Effizienz von Rohspeicher, wenn Sie vergleichbare Webdienste ausführen. Python macht es in Benutzerfreundlichkeit und ?kosystem wieder wett, aber wenn Sie Ihre Server kostet oder mehr aus begrenzten Ressourcen herausquetschen, bietet die Lean Runtime von Go einen klaren Vorteil.

Und das ist es im Grunde genommen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVergleich des Speicherpfotenpunkts: Ausführen identischer Webdienst -Workloads in Golang und Python ausführen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!