


Ressourcenverbrauch (CPU/Speicher) Benchmarks für typische Golang gegen Python -Webdienste
Jul 03, 2025 am 02:38 AMGolang verbraucht normalerweise weniger CPU und Speicher als Python beim Erstellen von Webdiensten. 1. Golangs Goroutine -Modell ist effizient bei der Planung, verfügt über eine starke Funktionsverarbeitungsfunktionen und eine geringere CPU -Nutzung. 2. GO wird in nativen Code zusammengestellt, beruht w?hrend der Laufzeit nicht auf virtuelle Maschinen und hat einen kleineren Speicherpfunddruck. 3. Python hat eine gr??ere CPU- und Ged?chtnisaufwand in gleichzeitigen Szenarien aufgrund von GIL- und Interpretationsausführungsmechanismus; 4. Obwohl Python eine hohe Entwicklungseffizienz und ein reichhaltiges ?kosystem aufweist, konsumiert es eine hohe Ressource, die für Szenarien mit geringen Parallelit?tsanforderungen geeignet ist.
Wenn Sie den Unterschied in der CPU und im Speicherverbrauch zwischen Golang und Python beim Erstellen von Webdiensten kennen m?chten, ist die direkteste Antwort: Golang erzielt in der Regel eine bessere Ressourceneffizienz, insbesondere in hohen Parallelit?tsszenarien.

Vergleich der CPU -Nutzung unter hoher Parallelit?t
Das Goroutine -Modell von Go (Golang) macht es natürlich zum Umgang mit einer gro?en Anzahl von gleichzeitigen Anfragen geeignet. Jede Goroutine hat einen sehr kleinen Overhead, nur etwa 2 KB Speicherverbrauch und ist sehr effizient in der Planung.

Python ist aufgrund der Existenz globaler Dolmetscherschl?sser (GILS) in der Mehrwertstufe mit Multithread -Parallelit?t stark eingeschr?nkt. W?hrend GIL durch mehrere Prozesse umgangen werden kann, führt dies zu einem h?heren CPU -Kontext -Schaltaufwand und einem gr??eren Speicherausdruck.
Lassen Sie uns ein einfaches Beispiel geben:

- Ein GO-geschriebener HTTP-Service kann die CPU-Verwendung bei rund 30% bei 1000 QPS beibehalten.
- Unter der gleichen Last k?nnen Dienste, die mit Flask oder Django implementiert sind, mehr als 60% der CPU verwenden, insbesondere ohne asynchronen Unterstützung.
Dies bedeutet nicht, dass Python schlecht ist, aber der Sprachmechanismus bestimmt seine Leistungsobergrenze in einigen Szenarien.
Speicherausdruck: Leichtes Gewicht gegenüber Flexibilit?t
Gehen Sie zu nativem Code kompiliert und ben?tigen zur Laufzeit keine zus?tzliche virtuelle Maschine oder Interpreter, sodass es normalerweise eine Fu?abdruck mit geringem Speicher hat. Ein typischer GO -Webdienst kann nur Dutzende von MB Speicher belegen, wenn er im Leerlauf ist.
Python muss Ausführung, dynamische Typen und Laufzeitbibliotheken erkl?ren, auf die sich mehr auf den Start stützt, und die Speicherverwendung ist nach dem Start relativ hoch. Selbst für Anwendungen mit kleinen Fl?chen kann der anf?ngliche Speicher 50 MB bis 100 MB erreichen und mit zunehmender Anzahl von Anforderungen schneller wachsen.
Auf einige tats?chliche Beobachtungsdaten k?nnen verwiesen werden:
- Go Gin Framework: Mit 1000 gleichzeitigen Anfragen nimmt der Speicher etwa 80 MB ein
- Python -Flask (Werkzug): Er kann unter den gleichen Bedingungen 300 MB bis 400 MB erreichen
- Wenn Sie den Gunicorn-Multi-Arbeiter-Modus verwenden, kann der Speicher leicht über 500 MB überschreiten
Natürlich kann die Verwendung asynchroner Frameworks wie Fastapi oder Tornado einige der Probleme lindern, aber insgesamt ist es jedoch immer noch nicht so leicht wie Go.
Der Kompromiss zwischen Entwicklungseffizienz und Leistung
Obwohl Go offensichtliche Leistungsvorteile hat, hat Python immer noch Vorteile, die in Bezug auf Entwicklungseffizienz und ?kologischen Reichtum nicht ignoriert werden k?nnen. Zum Beispiel:
- Schnellprototyping: Python schneller
- Datenverarbeitung, Integration für maschinelles Lernen: Python -?kosystem ist reiferer
- Teamkenntnisse in Teamkenntnissen: Wenn das Team mit Python vertraut ist, ist es teuer, die Sprachen zu ?ndern
Bei der Auswahl einer Sprache sollten Sie daher nicht nur Leistungsindikatoren betrachten, sondern auch Projektbedürfnisse und Teamhintergrund kombinieren.
Wenn Ihre Anwendung keine hohe Parallelit?t erwartet oder nicht empfindlich gegenüber der Reaktionszeit ist, ist Python vollkommen kompetent. Wenn Sie jedoch gro?en Zugriff und Microservice-Architektur unterstützen oder die Serverressourcenausgaben reduzieren m?chten, ist Go eine geeignetere Wahl.
Insgesamt ist Golang in Bezug auf CPU- und Speicherressourcenauslastung effizienter als Python und ist besonders für Webdienste mit hoher Parallelit?t und niedriger Latenz geeignet. Die Vorteile von Python liegen in seiner schnellen Entwicklung und der reichen Bibliotheksunterstützung, ist jedoch im Ressourcenkonsum in der Tat h?her. Welche Sprache zu w?hlen ist, h?ngt vom spezifischen Szenario ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRessourcenverbrauch (CPU/Speicher) Benchmarks für typische Golang gegen Python -Webdienste. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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GolangoffersSuperiorperformance, NativeConcurrencyViagoroutines und efficienionResourceuse, MakingidealforHigh-Travaffic, niedrig-ladencyapis;

Golang wird haupts?chlich für die Back-End-Entwicklung verwendet, kann aber auch eine indirekte Rolle im Front-End-Bereich spielen. Die Konstruktionsziele konzentrieren sich auf leistungsstarke, gleichzeitige Programmierungen und Systeme auf Systemebene und eignen sich zum Erstellen von Back-End-Anwendungen wie API-Servern, Microservices, verteilten Systemen, Datenbankoperationen und CLI-Tools. Obwohl Golang nicht die Mainstream-Sprache für das Web-Front-End ist, kann er über Gopherjs in JavaScript zusammengestellt werden, auf WebAssembly über Tinygo ausgeführt werden oder HTML-Seiten mit einer Vorlagenmotor zur Teilnahme an der Front-End-Entwicklung erzeugen. Die moderne Front-End-Entwicklung muss jedoch noch auf JavaScript/Typecript und sein ?kosystem beruhen. Daher eignet sich Golang besser für die Auswahl der Technologiestapel mit Hochleistungs-Backend als Kern.

Der Schlüssel zur Installation von GO besteht darin, die richtige Version auszuw?hlen, Umgebungsvariablen zu konfigurieren und die Installation zu überprüfen. 1. Gehen Sie zur offiziellen Website, um das Installationspaket des entsprechenden Systems herunterzuladen. Windows verwendet .msi -Dateien, macOS. PKG -Dateien, Linux verwendet .tar.gz -Dateien und entpackt sie in /usr /lokales Verzeichnis. 2. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen, bearbeiten Sie ~/.bashrc oder ~/.zshrc in Linux/macOS, um Pfad und GOPath hinzuzufügen, und Windows -Set -Pfad, um die Systemeigenschaften zu verfolgen. 3.. Verwenden Sie das Regierungsbefehl, um die Installation zu überprüfen, und führen Sie das Testprogramm Hello.go aus, um zu best?tigen, dass die Zusammenstellung und Ausführung normal ist. Pfadeinstellungen und Schleifen w?hrend des gesamten Prozesses

Golang verbraucht normalerweise weniger CPU und Speicher als Python beim Erstellen von Webdiensten. 1. Golangs Goroutine -Modell ist effizient bei der Planung, verfügt über eine starke Funktionsverarbeitungsfunktionen und eine geringere CPU -Nutzung. 2. GO wird in nativen Code kompiliert, beruht w?hrend der Laufzeit nicht auf virtuelle Maschinen und hat eine geringere Speicherverwendung. 3. Python hat aufgrund des GIL- und Interpretationsausführungsmechanismus eine gr??ere CPU- und Ged?chtnisaufwand in gleichzeitigen Szenarien; 4. Obwohl Python eine hohe Entwicklungseffizienz und ein reichhaltiges ?kosystem aufweist, verbraucht es eine hohe Ressource, die für Szenarien mit geringen Parallelit?tsanforderungen geeignet ist.

Um ein GraphQLAPI in Go zu erstellen, wird empfohlen, die GQLGen -Bibliothek zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz zu verwenden. 1. W?hlen Sie zun?chst die entsprechende Bibliothek wie GQLGen aus, die die automatische Codegenerierung basierend auf dem Schema unterstützt. 2. Definieren Sie dann GraphQlSchema, beschreiben Sie das API -Struktur und das Abfrageportal, z. B. das Definieren von Post -Typen und Abfragemethoden; 3. Initialisieren Sie dann das Projekt und generieren Sie grundlegende Code, um die Gesch?ftslogik in Resolver zu implementieren. 4. Schlie?lich verbinden Sie GraphQlHandler mit HTTPServer und testen Sie die API über den integrierten Spielplatz. Zu den Anmerkungen geh?ren Feldnamenspezifikationen, Fehlerbehandlung, Leistungsoptimierung und Sicherheitseinstellungen, um die Projektwartung sicherzustellen

Die Auswahl des MicroService -Frameworks sollte auf der Grundlage der Projektanforderungen, der Teamtechnologie -Stack und der Leistungserwartungen ermittelt werden. 1. Angesichts der leistungsstarken Anforderungen ist Kitex oder Gomicro von GO Priorit?t, insbesondere Kitex eignet sich für komplexe Service-Governance und gro? angelegte Systeme. 2. Fastapi oder Flask of Python ist flexibler in schnellen Entwicklungs- und Iterationsszenarien, geeignet für kleine Teams und MVP -Projekte. 3. Die F?higkeiten des Teams wirken sich direkt auf die Auswahlkosten aus, und wenn bereits eine GO -Ansammlung vorliegt, wird es weiterhin effizienter sein. Die Ausschlagkonvertierung des Python -Teams kann die Effizienz beeintr?chtigen. V. 5. Eine hybride Architektur kann nach dem Modul übernommen werden, ohne sich an eine einzelne Sprache oder einen einzelnen Framework halten zu müssen.

Sync.waitGroup wird verwendet, um auf eine Gruppe von Goroutinen zu warten, um die Aufgabe zu erledigen. Sein Kern besteht darin, drei Methoden zusammenzuarbeiten: hinzufügen, fertig und warten. 1.Add (n) Stellen Sie die Anzahl der Goroutiner fest, um zu warten; 2.Done () wird am Ende jeder Goroutine bezeichnet, und die Anzahl wird um eins reduziert; 3.wait () blockiert die Hauptkorutine, bis alle Aufgaben erledigt sind. Beachten Sie bitte, dass Sie bei der Verwendung au?erhalb der Goroutine doppelte Warten vermeiden, und stellen Sie sicher, dass der Don aufgerufen wird. Es wird empfohlen, es mit Aufhebung zu verwenden. Es ist h?ufig bei der gleichzeitigen Krabbeln von Webseiten, der Stapeldatenverarbeitung und anderer Szenarien und kann den Parallelit?tsprozess effektiv steuern.
