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Go 开发团队 leader 批评 AWS 文章对 Go 存在严重误导

事件起因是 AWS 前几天发布的一篇博客:《Sustainability with Rust》。 在这篇文章里,AWS 举例的时候将 Rust 和 Go 进行了对比。文章提到了早期 Discord 的一项关键 Go 服务存在问题,原本这是一个非常简单的服务,但它的尾部延迟 (Tail Latency) 非常慢。AWS 认为原因在于 Go 是一种垃圾回收 (GC) 语言,因此当对象被创建和释放时,垃圾回收器每隔一段时间就需要停止程序的执行并运行一次垃圾回收。当垃圾回收器运行时,会导致进程无法响应请求。 为了解决此问题,Discord 决定尝试用 Rust 重写这个服务。测试结果显示,使用 Rust 重写后的速度提升超 10 倍,最慢的尾部延迟时间也降低至为原来的约 1%。 下图是运行过程中 CPU 和响应时间的峰值,左边为 Go 实现的版本,右边为 Rust 实现的版本。 Go 开发团队 leader Russ Cox (rsc) 认为 AWS 在这里的比较对 Go 存在严重的误导。他认为,AWS 的文章将两者进行对比时,将 Go 版本的数据与在使用新的数据结构和更多内存后的 Rust ...

Python3 cpython优化 实现解释器并行

本文介绍了对cpython解释器的并行优化,使其支持真正的多解释器并行执行的解决方案。 作者:字节跳动终端技术——谢俊逸 背景 在业务场景中,我们通过cpython执行算法包,由于cpython的实现,在一个进程内,无法利用CPU的多个核心去同时执行算法包。对此,我们决定优化cpython,目标是让cpython高完成度的支持并行,大幅度的提高单个进程内Python算法包的执行效率。 在2020年,我们完成了对cpython的并行执行改造,是目前业界首个cpython3的高完成度同时兼容Python C API的并行实现。 性能 单线程性能劣化7.7% 多线程基本无锁抢占,多开一个线程减少44%的执行时间。 并行执行对总执行时间有大幅度的优化 通过了cpython的单元测试 在线上已经全量使用 cpython痛, GIL cpython是python官方的解释器实现。在cpython中,GIL,用于保护对Python对象的访问,从而防止多个线程同时执行Python字节码。GIL防止出现竞争情况并确保线程安全。 因为GIL的存在,cpython 是无法真正的并行执行python字节码的....

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