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导读
最近一个热议的话题是Rust是否比C++快，这取代了之前关于C++是否比C快的讨论，有时甚至Java也被提及。
什么是性能？
显然：特定代码片段运行有多快。在微观基准测试的情况下，这确实是我们在看的。执行我们微小孤立代码片段的完美优化版本需要多少CPU周期？
但一旦我们稍微放大视角，我们需要意识到我们所做的假设。例如，我们能否为我们的微观优化代码片段提供数据以接近全速运行，或者周围的代码会拖慢它吗？即使我们纯粹对延迟（或微瓦）感兴趣而不是吞吐量，我们可能处于多线程、多进程甚至多虚拟机环境中，这可能会完全主导我们的延迟。
语言微观基准测试的最后一个弱点仅仅是编译器和虚拟机的质量。当在微观层面上比较编译语言和大多数JIT语言时，唯一的区别将是代码中强制加入的额外“检查”。例如，边界检查（数组、整数）将带来运行时惩罚，但没有这些检查的代码不是等效代码。因此，有许多JavaScript代码的例子将JIT编译成最优二进制，C++也会产生同样的二进制。
一个完全不同且更有用的看待性能的方式是通过制定面向用户的SLO来进行高层次的分析。只要这些目标得到满足，我们就可以安全地声明代码“足够快”。
你能多快写出快速代码？或者换句话说，如果你编写的是完全可读的高级代码，这段代码会有多快。此外，你需要自己编写多少性能关键代码？你也可以将此视为将你的总工作量分为“初始编码”和“优化”。
在这种情况下，我们开始看到差异化。脚本语言突然引入了一个障碍。快速代码必须包含在预编译模块中，通常用C编写。
然而，引入障碍的不仅仅是脚本语言。以下是一些其他带来运行时惩罚且无法完全优化的特性：
• 函数式语言中的不可变数据
• 需要运行时检查的安全特性
• 自动内存管理
可用工具的质量也对轻松编写快速代码产生巨大影响。例如，对于编译语言，PGO通常会带来20%的性能提升。
但让我们不要忘记等式的另一边。因此，我们可以推理我们编写的代码有多快，但我们编写这些代码有多快？
机会成本
在商业中，一切都是金钱，虽然可能不容易制定你的工程师的机会成本，但这是你应该考虑的。你的生产力越高，基线成本（保留该员工的成本）和机会成本（该员工提供的价值）之间的差异就越大。
这使得讨论我们编写快速代码的速度变得非常棘手，因为它变成了一个动态问题。优化的决定来自两个主要触发因素：
• 降低资源占用的节省值得花费X天的机会成本
• 产品未达到其SLA，这阻碍了新功能的交付
这意味着你很容易处于一种情况，即用脚本语言编写所有代码都不会触发这两种情况。如果产品发展迅速，节省资源的机会可能根本不会出现。未达到SLA可能更容易且更便宜地通过增加资源占用来解决。
架构驱动性能
在微观层面上，对性能不佳模式的认识已成为基本编程能力的一部分。例如，知道何时使用哈希映射或二分查找已经通过像LeetCode这样的网站被软件工程师所熟悉，这些网站已成为获得工作的必要条件。
在架构中识别相同的模式要困难得多：
• 更高级别的噪声使推理性能变得更加困难
• 责任的划分自然会导致效率低下，但可能是必要的
• 理解第三方组件的详细性能特征具有挑战性
但同时，架构将胜过任何微观层面的性能改进。例如，假设你多次处理输入数据，可以提高处理速度或仅处理一次输入。在这种情况下，你谈论的是微观优化的5-10%加速，但从一开始就消除重复工作的加速可能是80%甚至更高。
如果你的软件在线部署并且需要动态扩展，所有这些都会变得指数级复杂。
那么语言的性能重要吗？
你的代码库中将有一些你可以也应该优化到极限的组件。例如，解析和验证输入、核心数值功能如加密和哈希、任何特定领域的数学密集型代码（AI、图形等）。但你是自己编写这些代码，还是将这个头疼的问题交给库来处理？
更重要的是，你花在编码实现上的时间与其它所有事情相比是多少？在我的项目中，编码部分最终占总时间的0.5%-10%。因此，在元级别上，编码的效率是我最不担心的。
此外，在公司层面，特别是如果你的公司规模较小，轻松获得特定语言的人才的能力应该胜过任何其他考虑。
除非你正在从事低延迟交易，在这种情况下，什么都不重要，因为节省的单个CPU周期可能转化为荒谬的金额。
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参考文献：《图片来源网络》