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目次
導(dǎo)入
基本的な知識(shí)のレビュー
コアコンセプトまたは関數(shù)分析
ゴランの並行性
cの元の速度
使用の例
Golangの同時(shí)実行の例
cの元の速度の例
一般的なエラーとデバッグのヒント
パフォーマンスの最適化とベストプラクティス
Golangのパフォーマンス最適化
cのパフォーマンス最適化
ベストプラクティス
結(jié)論は
ホームページ バックエンド開発 Golang Golang and C:Concurrency vs. Raw Speed

Golang and C:Concurrency vs. Raw Speed

Apr 21, 2025 am 12:16 AM
golang c++

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

Golang and C:Concurrency vs. Raw Speed

導(dǎo)入

プログラミングの世界では、GolangとCは2つの巨人であり、それぞれ異なる分野で獨(dú)自の利點(diǎn)を示しています。今日私たちが探求しようとしているのは、同時(shí)性と元の速度でのGolangとCの比較です。この記事を通して、これら2つの言語が同時(shí)タスクの処理と高性能の追求においてどのように機(jī)能するか、およびそれぞれの利點(diǎn)と短所を?qū)Wびます。あなたが初心者であろうと経験豊富な開発者であろうと、そこからいくつかの新しい洞察と考えを得ることができます。

基本的な知識(shí)のレビュー

GolangはGoと呼ばれる一般的に知られていますが、Googleが開発した最新のプログラミング言語です。その元の設(shè)計(jì)は、同時(shí)プログラミングを簡素化することです。その並行性モデルは、CSP(シーケンシャルプロセスの通信)に基づいており、GoroutineとChannelを使用して効率的な並行性処理を?qū)g現(xiàn)します。一方、Cは、高性能と密接なハードウェア制御で知られる成熟したプログラミング言語です。 Cの同時(shí)プログラミングは、主に標(biāo)準(zhǔn)ライブラリのスレッドおよびロックメカニズムに依存しています。

並行性と生の速度について説明する前に、いくつかの基本的な概念を理解する必要があります。並行性とは、プログラムが複數(shù)のタスクを同時(shí)に処理する能力を指しますが、元の速度は、同時(shí)性を考慮せずにプログラムのシングルスレッド実行の効率を指します。

コアコンセプトまたは関數(shù)分析

ゴランの並行性

Golangの同時(shí)性モデルは、そのハイライトの1つです。 GoroutineとChannelを使用すると、開発者は簡単に同時(shí)コードを簡単に書き込むことができます。 Goroutineは、スタートアップとスイッチング用の非常に小さなオーバーヘッドを備えた軽量のスレッドです。一方、チャネルはゴルチン間の通信メカニズムを提供し、従來のスレッド化モデルの一般的な人種條件とデッドロックの問題を回避します。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    "時(shí)間"
))

funcは言う(s string){
    i:= 0; I <5;私 {
        time.sleep(100 * time.millisecond)
        fmt.println(s)
    }
}

func main(){
    ゴー(「世界」)
    Say(「こんにちは」)
}

この簡単な例は、Goroutineを使用して2つの機(jī)能を同時(shí)に実行する方法を示しています。 Golangの同時(shí)性モデルは、使いやすいだけでなく、多數(shù)の同時(shí)タスクを扱うときにも優(yōu)れたパフォーマンスを発揮します。

cの元の速度

Cは、特にハードウェアを直接操作してコードを最適化する必要がある場合に、高性能で知られています。 Cコンパイラはさまざまな最適化を?qū)g行できるため、実行時(shí)にコードが非常に高い効率を達(dá)成できます。 Cの標(biāo)準(zhǔn)ライブラリは、豊富な種類のコンテナとアルゴリズムを提供し、開発者はニーズに応じて最も適切な実裝を選択できます。

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

int main(){
    std :: vector <int> numbers = {3、1、4、1、5、9、2、6、5、3};
    std :: sort(numbers.begin()、numbers.end());
    for(int num:numbers){
        std :: cout << num << "";
    }
    0を返します。
}

この例は、データを処理する際のCの効率性を示しています。標(biāo)準(zhǔn)ライブラリでstd::sortを使用すると、ベクトルをすばやく並べ替えることができます。

使用の例

Golangの同時(shí)実行の例

Golangの同時(shí)プログラミングは非常に直感的です。 GoroutineとChannelを使用して単純な同時(shí)サーバーを?qū)g裝する、より複雑な例を見てみましょう。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    「net/http」
    「同期」
))

var wg sync.waitgroup

funcハンドラー(w http.responsewriter、r *http.request){
    fmt.fprintf(w、 "hello、%s!"、r.url.path [1:])
    wg.done()
}

func main(){
    http.handlefunc( "/"、ハンドラー)
    サーバー:=&http.server {addr: ":8080"}
    go func(){
        wg.add(1)
        server.listenandserve()
    }()
    wg.wait()
}

この例は、Goroutineを使用してHTTPサーバーを起動(dòng)し、 sync.WaitGroupを介してサーバーがシャットダウンするのを待つ方法を示しています。

cの元の速度の例

c元の速度を追求する場合、さまざまな最適化手法を使用してパフォーマンスを向上させることができます。 Cを使用して高速マトリックスの乗算を?qū)g裝する例を見てみましょう。

 #include <iostream>
#include <vector>

void matrixmultiply(const std :: vector <std :: vector <int >>&a、const std :: vector <std :: vector <int>
    int n = a.size();
    for(int i = 0; i <n; i){
        for(int j = 0; j <n; j){
            結(jié)果[i] [j] = 0;
            for(int k = 0; k <n; k){
                result [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、result);

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

    0を返します。
}

この例は、Cを使用して効率的なマトリックス乗算アルゴリズムを?qū)g裝する方法を示しています。直接メモリ操作やループ拡張の使用などの手法により、パフォーマンスを大幅に改善できます。

一般的なエラーとデバッグのヒント

Golangの一般的な並行性エラーには、Goroutine LeaksとChannel Deadocksが含まれます。ゴロウチンの漏れとは、ゴルチンが正しく閉じられていないことを指し、リソースをリリースできません。チャンネルデッドロックとは、お互いの操作を待っている複數(shù)のゴルチンを指し、プログラムが実行を継続できなくなります。これらの問題を回避するために、開発者は各ゴルウチンに明確なエンド條件があり、チャネルのバッファーが正しく使用されていることを確認(rèn)する必要があります。

Cでは、一般的なパフォーマンスの問題には、メモリリークと不必要なコピーが含まれます。メモリリークとは、操作中に割り當(dāng)てられたメモリを適切に放出できないプログラムを指し、その結(jié)果、メモリ使用量が継続的に増加します。不要なコピーとは、パラメーターまたは返品値を渡すときのオブジェクトの不必要なコピーを指し、プログラムのパフォーマンスを低下させます。これらの問題を回避するために、開発者はスマートポインターを使用してメモリを管理し、參照セマンティクスを使用してコピーを削減しようとする必要があります。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

Golangのパフォーマンス最適化

Golangのパフォーマンス最適化は、主に同時(shí)タスクのスケジューリングとリソース管理に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。 GoroutineとChannelを合理的に使用することにより、プログラムの並行性パフォーマンスを大幅に改善できます。さらに、Golangのごみ収集メカニズムもパフォーマンスに特定の影響を與えます。開発者は、ガベージ収集パラメーターを調(diào)整することにより、プログラムの運(yùn)用効率を最適化できます。

パッケージメイン

輸入 (
    「FMT」
    "ランタイム"
    「同期」
))

func main(){
    runtime.gomaxprocs(4)//最大並行性番號(hào)var wg sync.waitgroupを設(shè)定する
    i:= 0; I <1000;私 {
        wg.add(1)
        go func(i int){
            wg.done()を延期する
            fmt.printf( "goroutine%d \ n"、i)
        }(私)
    }
    wg.wait()
}

この例は、 GOMAXPROCSをセットアップすることにより、Golangの並行性パフォーマンスを最適化する方法を示しています。

cのパフォーマンス最適化

Cのパフォーマンスの最適化はより複雑であり、開発者はハードウェアとコンパイラを深く理解する必要があります。一般的な最適化手法には、ループの拡張、キャッシュフレンドリー、SIMD命令などが含まれます。これらのテクニックにより、開発者はCプログラムの元の速度を大幅に向上させることができます。

 #include <iostream>
#include <vector>

void OptimizedMatrixMultiply(const std :: vector <std :: vector <int >>&a、const std :: vector <std :: vector <int >>&b、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];
            }
            結(jié)果[i] [j] = sum;
        }
    }
}

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));

    optizedMatrixMultiply(a、b、result);

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

    0を返します。
}

この例は、ループ拡張とキャッシュの親しみやすさを通じて、Cのマトリックス乗算アルゴリズムを最適化する方法を示しています。

ベストプラクティス

GolangであろうとCであろうと、効率的なコードを作成するためのベストプラクティスには、以下が含まれます。

  • コードの読みやすさ:コードが理解して維持しやすく、コードの読み取りを困難にする過剰な最適化を避けてください。
  • モジュラー設(shè)計(jì):コードを獨(dú)立したモジュールに分割して、簡単にテストして再利用します。
  • パフォーマンステスト:パフォーマンステストを定期的に実行して、最適化測定が実際に効果的であることを確認(rèn)します。
  • ドキュメントとコメント:詳細(xì)なドキュメントとコメントは、他の開発者がコードの意図と実裝の原則を理解するのに役立ちます。

これらのベストプラクティスを通じて、開発者は効率的で維持が簡単なコードを作成できます。

結(jié)論は

GolangとCには、並行性と原始速度に獨(dú)自の利點(diǎn)があります。シンプルな並行性モデルと効率的なゴルウチンメカニズムにより、Golangは多數(shù)の同時(shí)タスクを処理する必要があるアプリケーションの開発に適しています。 Cは、密接なハードウェア制御と高性能を備えたもので、極端な最適化が必要なアプリケーションの開発に適しています。選択する言語は、特定の要件とプロジェクトの目標(biāo)に依存します。うまくいけば、この記事がこれら2つの言語の特性をよりよく理解し、実際の開発で賢明な選択をするのに役立つことを願(yuàn)っています。

以上がGolang and C:Concurrency vs. Raw Speedの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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