


Ressourcenverbrauch (CPU/Speicher) Benchmarks für typische Golang gegen Python -Webdienste
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 zusammengestellt, beruht während der Laufzeit nicht auf virtuelle Maschinen und hat einen kleineren Speicherpfunddruck. 3. Python hat eine größere CPU- und Gedächtnisaufwand in gleichzeitigen Szenarien aufgrund von GIL- und Interpretationsausführungsmechanismus; 4. Obwohl Python eine hohe Entwicklungseffizienz und ein reichhaltiges Ökosystem aufweist, konsumiert es eine hohe Ressource, die für Szenarien mit geringen Parallelitätsanforderungen geeignet ist.
Wenn Sie den Unterschied in der CPU und im Speicherverbrauch zwischen Golang und Python beim Erstellen von Webdiensten kennen möchten, ist die direkteste Antwort: Golang erzielt in der Regel eine bessere Ressourceneffizienz, insbesondere in hohen Parallelitätsszenarien.

Vergleich der CPU -Nutzung unter hoher Parallelität
Das Goroutine -Modell von Go (Golang) macht es natürlich zum Umgang mit einer großen 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 Dolmetscherschlösser (GILS) in der Mehrwertstufe mit Multithread -Parallelität stark eingeschränkt. Während GIL durch mehrere Prozesse umgangen werden kann, führt dies zu einem höheren CPU -Kontext -Schaltaufwand und einem größeren 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 können 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 Flexibilität
Gehen Sie zu nativem Code kompiliert und benötigen zur Laufzeit keine zusätzliche virtuelle Maschine oder Interpreter, sodass es normalerweise eine Fußabdruck 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 erklären, auf die sich mehr auf den Start stützt, und die Speicherverwendung ist nach dem Start relativ hoch. Selbst für Anwendungen mit kleinen Flächen kann der anfängliche Speicher 50 MB bis 100 MB erreichen und mit zunehmender Anzahl von Anforderungen schneller wachsen.
Auf einige tatsächliche Beobachtungsdaten können 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 ökologischen Reichtum nicht ignoriert werden können. Zum Beispiel:
- Schnellprototyping: Python schneller
- Datenverarbeitung, Integration für maschinelles Lernen: Python -Ökosystem ist reiferer
- Teamkenntnisse in Teamkenntnissen: Wenn das Team mit Python vertraut ist, ist es teuer, die Sprachen zu ändern
Bei der Auswahl einer Sprache sollten Sie daher nicht nur Leistungsindikatoren betrachten, sondern auch Projektbedürfnisse und Teamhintergrund kombinieren.
Wenn Ihre Anwendung keine hohe Parallelität erwartet oder nicht empfindlich gegenüber der Reaktionszeit ist, ist Python vollkommen kompetent. Wenn Sie jedoch großen Zugriff und Microservice-Architektur unterstützen oder die Serverressourcenausgaben reduzieren möchten, ist Go eine geeignetere Wahl.
Insgesamt ist Golang in Bezug auf CPU- und Speicherressourcenauslastung effizienter als Python und ist besonders für Webdienste mit hoher Parallelität und niedriger Latenz geeignet. Die Vorteile von Python liegen in seiner schnellen Entwicklung und der reichen Bibliotheksunterstützung, ist jedoch im Ressourcenkonsum in der Tat höher. Welche Sprache zu wählen ist, hängt 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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Der Kern der Audio- und Videoverarbeitung liegt darin, die grundlegenden Prozess- und Optimierungsmethoden zu verstehen. 1. Der grundlegende Prozess umfasst Akquisition, Codierung, Übertragung, Decodierung und Wiedergabe, und jeder Link hat technische Schwierigkeiten. 2. Häufige Probleme wie Audio- und Video -Aberration, Verzögerungsverzögerung, Schallgeräusch, verschwommenes Bild usw. können durch synchrone Einstellung, Codierungsoptimierung, Rauschverringerungsmodul, Parameteranpassung usw. gelöst werden; 3.. Es wird empfohlen, FFMPEG, OpenCV, Webrtc, Gstreamer und andere Tools zu verwenden, um Funktionen zu erzielen. 4. In Bezug auf das Leistungsmanagement sollten wir auf die Beschleunigung der Hardware, die angemessene Einstellung der Auflösungsrahmenquoten, die Kontrollverkehr und Speicher -Leckage -Probleme achten. Wenn Sie diese wichtigen Punkte beherrschen, werden die Entwicklungseffizienz und die Benutzererfahrung verbessert.

Der effizienteste Weg, um einen Kubernetesoperator zu schreiben, besteht darin, GO zu verwenden, um Kubebuilder und Controller-Runtime zu kombinieren. 1. Verstehen Sie das Bedienermuster: Definieren Sie benutzerdefinierte Ressourcen über CRD, schreiben Sie einen Controller, um auf Ressourcenänderungen zu hören und Versöhnungsschleifen durchzuführen, um den erwarteten Zustand aufrechtzuerhalten. 2. Verwenden Sie Kubebuilder, um das Projekt zu initialisieren und APIs zu erstellen, um automatisch CRDs, Controller und Konfigurationsdateien zu generieren. 1. Definieren Sie die Spezifikation und die Statusstruktur von CRD in API/v1/myapp_types.go und führen Sie MakeManifests aus, um Crdyaml zu generieren. 4.. Versöhnung im Controller

TooptimizeGoapplicationssinteractingwithpostgresqlormysql, FocusonIndexing, Selektivquerien, Verbindungshandling, Caching, Andormeffizienz.1) UseProperIndexing-IdentifizierfrequentqueriedColumns, addIndexesselektiv, andusecomposeFrequent-Formulti-kolumnquerquer

Die Stapelzuweisung ist für kleine lokale Variablen mit klaren Lebenszyklen geeignet und wird automatisch mit schneller Geschwindigkeit, aber vielen Einschränkungen verwaltet. Die Haufen Allokation wird für Daten mit langen oder unsicheren Lebenszyklen verwendet und ist flexibel, hat jedoch Leistungskosten. Der Go -Compiler bestimmt automatisch die variable Zuordnungsposition durch Escape -Analyse. Wenn die Variable dem aktuellen Funktionsbereich entkommen kann, wird sie dem Haufen zugewiesen. Zu den häufigen Situationen, die Flucht verursachen, gehören: Rückgabe lokaler variabler Zeiger, Zuordnen von Werten für Schnittstellentypen und Übergeben von Goroutinen. Die Ergebnisse der Escape Analysis können durch -gcflags = " -m" betrachtet werden. Bei der Verwendung von Zeigern sollten Sie auf den variablen Lebenszyklus achten, um unnötige Flucht zu vermeiden.

HTTP-Protokoll Middleware in Go kann Anforderungsmethoden, Pfade, Client-IP und zeitaufwändiges Aufzeichnen aufzeichnen. 1. Verwenden Sie http.Handlerfunc, um den Prozessor zu wickeln, 2. Nehmen Sie die Startzeit und die Endzeit vor und nach dem Aufrufen als nächstes auf. Der vollständige Beispielcode wurde überprüft, um auszuführen und eignet sich zum Starten eines kleinen und mittelgroßen Projekts. Zu den Erweiterungsvorschlägen gehören das Erfassen von Statuscodes, die Unterstützung von JSON -Protokollen und die Nachverfolgung von ID -IDs.

GO -Sprache kann für wissenschaftliche Berechnungen und numerische Analysen verwendet werden, muss jedoch verstanden werden. Der Vorteil liegt in der Parallelitätsunterstützung und -leistung, die für parallele Algorithmen wie verteilte Lösung, Monte -Carlo -Simulation usw. geeignet ist; Community -Bibliotheken wie Gonum und MAT64 bieten grundlegende numerische Berechnungsfunktionen; Hybridprogrammierung kann verwendet werden, um C/C und Python über CGO oder Schnittstelle aufzurufen, um die Praktikabilität zu verbessern. Die Einschränkung besteht darin, dass das Ökosystem nicht so reif ist wie Python, die Visualisierung und die erweiterten Tools schwächer und einige Bibliotheksdokumente unvollständig sind. Es wird empfohlen, geeignete Szenarien basierend auf GO -Funktionen auszuwählen und sich auf die Beispiele für Quellcode zu verweisen, um sie ausführlich zu verwenden.

Common GO-Bildverarbeitungsbibliotheken umfassen Standardbibliotheksbildpakete und Bibliotheken von Drittanbietern wie Bildgebung, BIMG und Imagick. 1. Das Bildpaket ist für grundlegende Operationen geeignet. 2. Die Bildgebung hat eine vollständige Funktion und eine einfache API, die für die meisten Bedürfnisse geeignet ist. 3. Bimg basiert auf libvips, hat eine starke Leistung, die für große Bilder oder hohe Parallelität geeignet ist. 4. Imagick bindet Imagemagick, das mächtig ist, aber schwere Abhängigkeiten hat. Implementieren Sie schnell Bildskalierung und Kumpel. Sie können die Bildgebungsbibliothek verwenden, um sie durch einige Codezeilen in der Größe der Größe und der Cropanchor -Funktionen zu vervollständigen und mehrere Parameterkonfigurationen zu unterstützen. Hinzufügen von Filtern oder Anpassungstönen kann durch die durch Vorstellungskraft bereitgestellte Farbtransformationsfunktion wie Graysc erreicht werden

Panik ist wie ein Programm "Herzinfarkt" in Go. Wiederherstellung kann als "Erste -Hilfe -Tool" verwendet werden, um Abstürze zu verhindern, aber die Wiederherstellung nur in der Aufhebungsfunktion wirkt. 1. Recover wird verwendet, um Dienstverlagerung, Protokollprotokolle zu vermeiden und freundliche Fehler zurückzugeben. 2. Es muss in Verbindung mit dem Aufschub verwendet werden und wirkt sich nur auf dieselbe Goroutine aus. Das Programm kehrt nach der Genesung nicht zum Panikpunkt zurück. 3.. Es wird empfohlen, es auf der oberen Ebene oder im kritischen Eingang zu verwenden und es nicht zu missbrauchen und die Verwendung der Fehlerverarbeitung Priorität zu geben. 4. Das gemeinsame Muster besteht darin, Saferun -Funktionen zu verkapulieren, um eine mögliche Paniklogik zu wickeln. Nur indem sie seine Nutzungsszenarien und Einschränkungen beherrschen, kann es seine Rolle korrekt spielen.
