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Table des matières
Comparaison de l'utilisation du processeur sous une grande concurrence
Empreinte de la mémoire: léger vs flexibilité
Le compromis entre l'efficacité du développement et la performance
Maison développement back-end Golang Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python

Jul 03, 2025 am 02:38 AM

Golang consomme généralement moins de processeur et de mémoire que Python lors de la création de services Web. 1. Le modèle Goroutine de Golang est efficace dans la planification, a de solides capacités de traitement des demandes simultanées et a une utilisation plus faible de CPU; 2. GO est compilé en code natif, ne s'appuie pas sur des machines virtuelles pendant l'exécution et a une empreinte mémoire plus petite; 3. Python a un CPU et des frais généraux de mémoire plus élevés dans des scénarios simultanés en raison du GIL et du mécanisme d'exécution de l'interprétation; 4. Bien que Python ait une efficacité de développement élevée et un écosystème riche, il consomme une ressource élevée, qui convient aux scénarios avec des exigences de faible concurrence.

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python

Si vous voulez conna?tre la différence de consommation de processeur et de mémoire entre Golang et Python lors de la création de services Web, la réponse la plus directe est: Golang fonctionne généralement mieux dans l'efficacité des ressources, en particulier dans les scénarios de concurrence élevés.

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python

Comparaison de l'utilisation du processeur sous une grande concurrence

Le modèle Goroutine de Go (Golang) le rend naturellement adapté pour gérer un grand nombre de demandes simultanées. Chaque goroutine a de très petites frais généraux, seulement environ 2 Ko d'utilisation de la mémoire, et est très efficace dans la planification.

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python

Python est très restreint dans la concurrence multithread en raison de l'existence de verrous d'interprètes mondiaux (GILS). Bien que GIL puisse être contourné par plusieurs processus, cela conduit à une surcharge de commutation de contexte CPU plus élevée et à une plus grande empreinte mémoire.

Donnons un exemple simple:

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python
  • Un service HTTP réécrit peut maintenir l'utilisation du processeur à environ 30% à 1000 QPS.
  • Dans la même charge, les services implémentés avec Flask ou Django peuvent utiliser plus de 60% du CPU, en particulier sans support asynchrone.

Cela ne veut pas dire que Python est mauvais, mais le mécanisme du langage détermine son plafond de performance dans certains scénarios.


Empreinte de la mémoire: léger vs flexibilité

GO compile en code natif et ne nécessite pas une machine virtuelle ou un interprète supplémentaire lors de l'exécution, il a donc généralement une empreinte mémoire faible. Un service Web GO typique ne peut occuper que des dizaines de MB de mémoire lorsqu'il est inactif.

Python doit expliquer l'exécution, les types dynamiques et les bibliothèques d'exécution sur lesquelles s'appuient davantage, et l'utilisation de la mémoire est relativement élevée après le démarrage. Même pour les petites applications de flacon, la mémoire initiale peut atteindre 50 Mo à 100 Mo, et elle augmentera plus rapidement à mesure que le nombre de demandes augmente.

Certaines données d'observation réelles peuvent être référencées:

  • GO GIN Framework: avec 1000 demandes simultanées, la mémoire occupe environ 80 Mo
  • Python Flask (Werkzug): il peut atteindre 300 Mo à 400 Mo dans les mêmes conditions
  • Si vous utilisez le mode multi-travailleur Gunicorn, la mémoire peut facilement dépasser 500 Mo

Bien s?r, l'utilisation de cadres asynchrones tels que Fastapi ou Tornado peut atténuer certains des problèmes, mais dans l'ensemble, il n'est toujours pas aussi léger que Go.


Le compromis entre l'efficacité du développement et la performance

Bien que GO ait des avantages de performance évidents, Python présente toujours des avantages qui ne peuvent pas être ignorés en termes d'efficacité de développement et de richesse écologique. Par exemple:

  • Prototypage rapide: Python plus rapidement
  • Traitement des données, intégration d'apprentissage automatique: l'écosystème Python est plus mature
  • équipe de compétences en équipe: si l'équipe conna?t Python, il est co?teux de changer les langues

Par conséquent, lorsque vous choisissez une langue, vous devez non seulement examiner les indicateurs de performance, mais également combiner les besoins du projet et les antécédents de l'équipe.

Si votre application ne s'attend pas à une concurrence élevée ou n'est pas sensible au temps de réponse, Python est parfaitement compétent. Mais si vous souhaitez prendre en charge l'accès à grande échelle, l'architecture de microservice ou que vous souhaitez réduire les dépenses de ressources du serveur, GO est un choix plus approprié.


Dans l'ensemble, Golang est plus efficace que Python en termes d'utilisation du processeur et des ressources de mémoire, et convient particulièrement aux services Web élevés et à faible latence. Les avantages de Python résident dans son développement rapide et son riche soutien de bibliothèque, mais il est en effet plus élevé dans la consommation de ressources. La langue à choisir dépend du scénario spécifique.

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Golang est principalement utilisé pour le développement back-end, mais il peut également jouer un r?le indirect dans le champ frontal. Ses objectifs de conception se concentrent sur les hautes performances, le traitement simultané et la programmation au niveau du système, et conviennent à la création d'applications arrière telles que les serveurs API, les microservices, les systèmes distribués, les opérations de base de données et les outils CLI. Bien que Golang ne soit pas le langage grand public de la file d'attente Web, il peut être compilé en JavaScript via GOPHERJS, exécuter sur WebAssembly via Tinygo, ou générer des pages HTML avec un moteur de modèle pour participer au développement frontal. Cependant, le développement frontal moderne doit encore s'appuyer sur JavaScript / TypeScript et son écosystème. Par conséquent, Golang convient plus à la sélection de la pile technologique avec un backend haute performance comme noyau.

Comment installer Go Comment installer Go Jul 09, 2025 am 02:37 AM

La clé de l'installation de Go est de sélectionner la version correcte, de configurer les variables d'environnement et de vérifier l'installation. 1. Accédez au site officiel pour télécharger le package d'installation du système correspondant. Windows utilise des fichiers .msi, macOS utilise des fichiers .pkg, Linux utilise des fichiers .tar.gz et les décompressez vers / usr / répertoire local; 2. Configurer les variables d'environnement, modifier ~ / .Bashrc ou ~ / .zshrc dans Linux / macOS pour ajouter le chemin et Gopath, et Windows définit le chemin d'accès pour aller dans les propriétés du système; 3. Utilisez la commande gouvernementale pour vérifier l'installation et exécutez le programme de test Hello.go pour confirmer que la compilation et l'exécution sont normales. Paramètres et boucles de chemin tout au long du processus

Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python Benchmarks de consommation de ressources (CPU / mémoire) pour les services Web typiques de Golang vs Python Jul 03, 2025 am 02:38 AM

Golang consomme généralement moins de processeur et de mémoire que Python lors de la création de services Web. 1. Le modèle Goroutine de Golang est efficace dans la planification, a de solides capacités de traitement des demandes simultanées et a une utilisation plus faible du processeur; 2. GO est compilé en code natif, ne s'appuie pas sur des machines virtuelles pendant l'exécution et a une utilisation de la mémoire plus petite; 3. Python a un CPU et des frais généraux de mémoire plus élevés dans des scénarios simultanés en raison du GIL et du mécanisme d'exécution de l'interprétation; 4. Bien que Python ait une efficacité de développement élevée et un écosystème riche, il consomme une ressource élevée, qui convient aux scénarios avec des exigences de faible concurrence.

Comment construire une API GraphQL à Golang Comment construire une API GraphQL à Golang Jul 08, 2025 am 01:03 AM

Pour construire un GraphQlapi en Go, il est recommandé d'utiliser la bibliothèque GQLGEN pour améliorer l'efficacité du développement. 1. Sélectionnez d'abord la bibliothèque appropriée, telle que GQLGEN, qui prend en charge la génération automatique de code basée sur le schéma; 2. Définissez ensuite GraphQlschema, décrivez la structure de l'API et le portail de requête, tels que la définition des types de post et des méthodes de requête; 3. Puis initialisez le projet et générez du code de base pour implémenter la logique métier dans Resolver; 4. Enfin, connectez GraphQlHandler à HttpServer et testez l'API via le terrain de jeu intégré. Les notes incluent les spécifications de dénomination des champs, la gestion des erreurs, l'optimisation des performances et les paramètres de sécurité pour assurer la maintenance du projet

Choisir un cadre de microservice: Approches Kitex / Gomicro vs Python Flask / Fastapi Choisir un cadre de microservice: Approches Kitex / Gomicro vs Python Flask / Fastapi Jul 02, 2025 pm 03:33 PM

Le choix du cadre de microservice doit être déterminé en fonction des exigences du projet, de la pile de technologie d'équipe et des attentes de performances. 1. Compte tenu des exigences de performance élevées, Kitex ou Gomicro of GO est prioritaire, en particulier le kitex convient à la gouvernance des services complexes et à des systèmes à grande échelle; 2. Fastapi ou Flask of Python est plus flexible dans les scénarios de développement rapide et d'itération, adaptés aux petites équipes et aux projets MVP; 3. La pile de compétences de l'équipe affecte directement le co?t de sélection, et s'il y a déjà une accumulation, elle continuera d'être plus efficace. La conversion téméraire de l'équipe Python en Go peut affecter l'efficacité; 4. Le cadre GO est plus mature dans l'écosystème de gouvernance des services, adapté aux systèmes moyens et grands qui doivent se connecter avec des fonctions avancées à l'avenir; 5. Une architecture hybride peut être adoptée selon le module, sans avoir à s'en tenir à une seule langue ou un cadre.

GO sync.WaitGroup Exemple GO sync.WaitGroup Exemple Jul 09, 2025 am 01:48 AM

Sync.WaitGroup est utilisé pour attendre qu'un groupe de Goroutines termine la tache. Son noyau est de travailler ensemble sur trois méthodes: ajouter, faire et attendre. 1.Add (n) Définissez le nombre de Goroutines à attendre; 2.Done () est appelé à la fin de chaque goroutine, et le nombre est réduit de un; 3.Wait () bloque la coroutine principale jusqu'à ce que toutes les taches soient effectuées. Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter: ADD doit être appelé à l'extérieur du goroutine, évitez l'attente en double et assurez-vous de vous assurer que Don est appelé. Il est recommandé de l'utiliser avec un report. Il est courant dans la rampe simultanée des pages Web, du traitement des données par lots et d'autres scénarios, et peut contr?ler efficacement le processus de concurrence.

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