java 运行速度和delphi对比 java和c++运行速度

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架构领航员 2024-05-10 12:04:35

文章标签 java 运行速度和delphi对比 JAVA和C++谁快 JAVA和C++执行效率 Java JVM 文章分类 Java 后端开发

不加限定语就说“Java性能已经达到甚至超过C++”纯属耍流氓 >_< 这种对Java性能的过分自信，作为参与过HotSpot VM和Zing VM的实现的俺来说也无法认同。
要是有人跑了benchmark然后说Java的性能比C++好，俺的第一反应也会是：真的么？得看看这benchmark到底测的是什么，有没有错误解读结果。

反之亦然。不加限定语就说C++的性能完胜Java同样属于耍流氓，不过俺遇到这种论调通常都不会试图去争辩，因为对方多半不是有趣的目标听众…

说到底，C++在比Java更底层的位置上，拥有更灵活的操纵接近底层的资源的能力，所以给充分时间做优化的话，无论如何也能比Java写的程序跑得快。所以一旦讨论向着这种不考虑开发时间的方向发展之后，通常就没啥可讨论的了，C++必胜。

有趣的限定语之一就是应用场景。例如说磁盘或网络I/O为主的应用类型，如果用Java实现，并且如果正确使用了Java中此场景下zero-copy的技巧，跟一个同算法用C++实现的版本性能不会有多少差别的。
这就是为什么单纯用C++来重写一次Hadoop（而不改进其设计或算法）的话并不会有显著的性能提升——这样的重写并不会成就一个跟原装MapReduce相同水平的系统。

有趣的限定语之二是microbenchmark。Benchmark可以用来测许多不同的方面，例如应用的启动速度、顶峰速度等。然而一个使用JIT编译或者自适应动态编译的JVM，其性能必然是慢慢提升的；而一个AOT编译的系统（例如C或C++，或者比较少见的JVM），它在代码执行的层面上一开始就已经在最终状态了，启动时就以接近顶峰速度来运行。在这种前提下用写C++的microbenchmark的方式去测Java的顶峰性能，那就是纯打压Java一侧的分数大杀器。
如果要在常见JVM上测Java的顶峰性能，通常需要正确的预热。使用专门用来写microbenchmark的框架，例如jmh，可以有效地在进入测分阶段前正确预热。否则的话请选用一个做AOT编译的JVM。

题主的原问题之一的：

而且教育版的Minecraft为什么要用C++重写呢？

我不知道教育版Minecraft是神马状况，但原版Minecraft可是写得很烂的Java。硬要说的话是Java代码的反面教材（即便它那么流行）。这个就算不用别的语言重写，它的Java版本也早该重写了（1s

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放个半相关的传送门吧：LLVM相比于JVM，有哪些技术优势？ - RednaxelaFX 的回答

像C或者C++，在事先编译（AOT）时可以充分利用closed-world assumption来做优化，而且用户对编译时间的容忍程度通常比较高（特别是对最终的product build的编译时间容忍度更高），所以可以做很多相当耗时的优化，特别是耗时的interprocedural analysis。

我所熟悉的JVM中，JIT编译最缺失的优化就是interprocedural analysis。JVM很可能会选择用非常受限的形式的interprocedural analysis来做优化，例如CHA（Class Hierarchy Analisys）；又或者是借助大量的方法内联（method inlining）来达到部分interprocedural analysis的效果。
即便是上面的传送门举的例子，Zing JVM里基于LLVM写的新JIT编译器，还是只做非常有限的interprocedural analysis的。例如说如果我们可以有whole-program alias analysis的话就无敌了，但是没有…

（有些特化的JVM会在AOT编译时做有趣的interprocedural analysis，例如Oracle Labs的Substrate VM。论文之一可参考 Safe and efficient hybrid memory management for Java ）

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不过反过来，有些C++程序员觉得新奇（其实C++编译器也已经做了很久或者渐渐开始流行起来）的优化，在高性能JVM上倒是稀松平常的事。

一个是PGO，profile-guided optimization。常见的JVM会不断收集运行中的程序的type profile、branch profile、invocation/loop profile等，并将其应用到JIT优化中
一个是LTO，link-time optimization。在常见JVM上运行的Java程序，本来就是做lazy/dynamic linking的，而等到JIT编译的时候正好dynamic linking已经做好了，所以可以完全利用上linking后的状态来做优化。这样，跨模块的优化（例如说跨模块的方法内联）就是稀松平常的事。

看看常见的C++环境中，跨越动态链接库的边界会不会做函数内联？这事情不是完全不能做，但是要做就得把一个优化器带在运行时库里动态去做，对很多C++程序员来说这是不可思议的（再次强调，这不是不能做，只是很多人不习惯这种做法）

一个是虚函数内联，inlining of virtual method invocations。很多C++程序员会说C++的虚函数通过多态指针去调用的话无法内联，一说起虚函数调用就想到vtable。这个当然也是误解，其实C++编译器可以实现若干技巧来实现虚函数的内联，并非一定要通过vtable去调用。但在高性能JVM里如果不能高效地内联虚方法的话，性能就彻底完蛋了，所以不得不使用各种技巧来内联。

对于我们做编译器优化的人来说，Java相比C++最爽（适合优化）的一点就是指针的类型安全：Java里，一个引用（底下由直接指针实现）声明是什么类型的，就可以相信它一定是什么类型的；而在C++的优化编译器里，指针类型通常被认为是不可信的，只有在非常高优化级别用尽一切可压榨的信息来优化时才会相信它。
这意味着，在Java里，下面的方法：

static int foo(int[] a, byte[] b) {
  // ...
}

可以直接通过类型信息就靠谱地得到a与b不会alias的结论，因为a与b的静态类型不兼容，运行时肯定不会指向同一对象。而相似的C或C++代码：

int foo(int* a, char* b) {
  // ...
}

则不能单纯通过类型信息而得到a与b一定不alias的结论。

此外，Java的引用只可能引用对象的固定位置（例如说对象的起始位置），而不像C或C++的指针可以指向到对象的任意位置（例如任意指向到对象的内部）。所以通过一个Java引用去访问不同的offset，也足以确定这两个offset是不会alias的。
这就是说，在Java里，下面的方法：

static int foo(int[] a, int[] b) {
  a[0] = b[1];
  // ...
}

虽然a和b的静态类型都是int[]，无法通过类型信息来判断a与b不alias，但接下来访问a[0]与b[1]肯定不会alias。
而相似的C或C++代码：

int foo(int* a, int* b) {
  a[0] = b[1];
  // ...
}

不但a与b是否alias无法确定，a[0]与b[1]是否alias也无法确定。

至于alias analysis对优化有多重要，相信同行们会会心一笑。在HotSpot VM的Server Compiler（C2）里，基于type + offset结合memory slicing做的alias analysis还是颇为有效的。

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有些关于Java性能比C++好的几种常见误解点，这里也想稍微讨论一下。

0、用Java程序的性能跟GCC / Clang的-O0、-O1来比性能。
答：这不是自取其辱么。像HotSpot VM、IBM J9 VM里的JIT编译器，在其顶层编译的时候，默认自带的优化程度至少是跟GCC -O2在同一水平的——或者说那是目标。如果通过抑制对比的对方的优化程度来做比较，那有啥意思了。

1、JVM通过JIT编译可以更好的利用CPU的特定指令，比C++事先编译（AOT）的模型好。
答：并不是。看情况。有很多情况会影响这种说法在现实中的有效性。

其一是某个具体的JIT编译器到底有没有针对某些CPU的新指令做优化。如果没有，那说啥都是白说。而像GCC、LLVM这些主流编译器架构背后都有很多大厂支持，对新指令的跟进是非常快的——至少比HotSpot VM的JIT编译器对x86的新指令的跟进要快和全面。如果本机用的程序自己在本机上-march=native来编译，那便是对自己机器的CPU特性的最好利用。
而像Intel的icc所带的库，很多都是对各种不同的Intel CPU事先编译出了不同的版本，一股脑带在发布包里，到程序启动时检测CPU特性来选择对应最匹配的版本的库动态链接上，这样也可以充分利用CPU的特性。

总之不要以为用了JIT编译器就比AOT编译器能更充分地使用CPU特性了…这没有必然的因果关系。

2、JIT在运行时编译可以更好地利用profile-guided optimization。
答：也不一定。
看前面一个关于JIT和自适应动态编译的传送门，例如说CLR的JIT编译器就用不上PGO，因为它的编译时机太早了，还没来得及收集profile。
而对于AOT编译的模型，也可以通过training run收集profile来做offline PGO，同样可以得到PGO的好处。这种AOT编译利用PGO的模型，跟JIT在运行时收集profile并做PGO的模型相比，最大的好处是AOT编译是offline的，各种传统优化可以做得更彻底；而缺点是如果training program跟实际应用的profile匹配度不高，或者实际应用在运行时行为有phase shift，那这种offline的做法就无法很好的应对了。不过说真的，能高效应对phase shift的JIT系统也不多…

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最后纯娱乐一下，放个截图：

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