由於語言設計和並發(fā)模型差異，GO在運行Web服務時使用的內存明顯少於Python。 1。 Go的Goroutines輕巧，堆棧的頭頂最小，可以有效地處理數千個連接。 2。它的垃圾收集器針對低延遲進行了優(yōu)化，從而減少了內存管理開銷3。靜態(tài)二進制方法消除了解釋層，進一步最大程度地減少了內存使用情況。相比之下，Python的線程或Coroutines帶有更多的開銷，動態(tài)鍵入會增加對象內存足跡，而GIL通常需要多個過程，從而增加內存消耗。在高分子下，與Python的100–200MB相比，GO服務可能使用30-50MB。但是，Python的生產率優(yōu)勢可能超過其在較小規(guī)模的應用程序或開發(fā)人員效率至關重要的I/O結合工作負載方面的更高內存使用情況。

當您在Golang和Python之間選擇運行Web服務時，更實際的問題之一是內存使用情況，或通常稱為“內存足跡”。如果您要以兩種語言部署相同的工作負載，那麼差異可能很明顯。

您通常會看到的是：在提供相同類型的工作負載時，GO傾向於使用的內存明顯少於Python。原因植根於語言設計，運行時行為以及每個人如何處理並發(fā)。

為什麼Golang使用較少的內存

GO是考慮到系統(tǒng)編程的設計，並且在其性能特徵上清楚地顯示出來。當您在GO中運行Web服務時：

• goroutines是輕量級的：每個goroutine都從一個小堆棧開始（默認情況下為2kb），並根據需要生長。成千上萬的並發(fā)連接不會像其他語言中線程或過程的方式一樣吞噬記憶。
• 垃圾收集器已針對低潛伏期和效率進行了優(yōu)化：它不像Python的參考計數係統(tǒng)那樣積極地清理，這有助於減少開銷。
• 靜態(tài)二進製文件和最小的運行時依賴關係意味著您的流程頂部沒有解釋器層。

與等效的Python服務相比，當您運行基於GO的Web服務器時，所有這些加起來都更加精簡。

是什麼使Python使用更多的內存

python的簡單性和靈活性在記憶方面付出了代價。在Python中運行相同的邏輯通常會導致更高的內存消耗，因為：

• 每個線程或異步工作者都帶有更多的開銷：無論您是使用Gevent還是Asyncio的Gunicorn，每個連接或Coroutine仍然需要比Goroutine更多的內存。
• 動態(tài)鍵入和對像模型是內存重的：即使是整數或字符串等基本對象，也佔用Python中的空間比在編譯語言中的對象更多。
• 每個過程的解釋器開銷：Python的全局解釋器鎖（GIL）也意味著您通常需要產生多個進程來擴展，從而將內存使用乘以。

如果您曾經在GO Microservice旁邊部署燒瓶或Django應用程序，則您可能已經註意到Python版本在類似的負載下使用10倍甚至100倍的RAM，尤其是當並發(fā)很高時。

現實的比較設置

為了進行公平的比較，人們經常測試：

• 一個簡單的HTTP端點，可做最小的處理（例如返回的JSON）。
• 兩種服務每秒處理相同數量的請求。
• 加載測試工具（例如wrk或ab來模擬流量。
• 通過top或htop測量RSS（居民設置尺寸）或VIRD內存。

例如：

• 使用標準net/http軟件包的GO服務可能會在任何負載之前坐在5–10MB的內存左右。
• 使用Flask Werkzeug的Python服務只需導入框架即可在20-40MB左右開始。

在負載下，間隙擴大。有100個並發(fā)請求：

• GO可能在30–50MB左右達到頂峰。
• Python可能會達到100–200MB或更多，具體取決於有多少工人的運作。

當Python的較高足跡可能無關緊要時

也就是說，Python的記憶開銷並不總是一個破壞交易的人。對於具有適度流量的內部工具，原型或應用程序，與開發(fā)人員的生產率提高相比，額外的RAM使用量可以忽略不計。

也:

• 如果您的服務大部分時間都在等待I/O（例如數據庫或外部API）上，則Python的內存使用情況將不會是瓶頸。
• 您可以使用uvicorn （帶有ASGI）或gunicorn meinheld等工具來優(yōu)化Python應用程序，以減少記憶並改善吞吐量。

但是，如果您要建造需要水平擴展的東西（例如高通量API或微服務），GO的較低內存足跡將成為真正的優(yōu)勢。

是的，當您運行可比較的Web服務時，Go贏得了原始內存效率。 Python可以易於使用和生態(tài)系統(tǒng)來彌補這一點，但是如果您關心保持服務器的成本較低或從有限的資源中擠出更多，那麼Go的精益運行時會使它具有清晰的優(yōu)勢。

基本上就是這樣。

以上是內存足跡比較：在Golang和Python中運行相同的Web服務工作負載的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！