Golang与C/C++的理论及性能极限探讨：Rob关于内存通信的声明需补充

Golang与C/C++的理论及性能极限探讨：Rob关于内存通信的声明需补充 我一直致力于追求 Go 语言的性能，发现很多场景下 Go 比等效的 C 代码慢，比如 2 倍、1.2 倍等。但我想知道 Go 的理论/实际极限究竟在哪里，尤其是在多核（例如 448 个 CPU 核心）等环境中。

过去六年我每天都在使用 Go，并且极度注重效率，只追求零内存分配的操作。但我在想，在必须总是求助于 C/C++/Rust 之前，我能把 Go 的性能推到多远。

在一个“不相关的问题”中，我对以下观点有一些思考： “不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存。”（这仅适用于最多 16 个 CPU 核心的系统，超过这个数量，根据 Go 的线程调度方式，你将获得递减的收益……等等。）

对于这个议题的标题，有什么意见或评论吗？我并非挑衅，我热爱 Go 语言，只是总是受限于它的效率。请不要建议使用 goasm。我确实希望有一种没有 FFI 开销的零分配 cgo。不确定这是否可能实现。


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6 回复

这不是一个公平的比较。你的测试让 Go 语言看起来比 Java 慢很多。

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C/C++ 提供了对内存管理和硬件交互更细粒度的控制，对于非常特定的任务，理论上可能带来更好的性能。这是因为 C/C++ 允许直接操作内存地址，而 Go 出于安全考虑避免了这种做法。

与Java相比，我并没有让Go显得有什么特别。在当前该挑战的实现中，它实际上更慢。如果那是你从那篇文章中得到的唯一结论，我会说这更加强化了Go可能并非你理想解决方案的观点。

听到您在Go语言方面的丰富经验以及对性能优化的专注，令人印象深刻。Go的设计理念使其成为许多项目的绝佳选择，但正如您所指出的，在某些场景下其他语言可能更具优势。当涉及在拥有大量CPU核心的系统上进行扩展时，Go的并发模型可能会遇到一些限制。然而，凭借您的专业知识和效率导向，您已经领先一步。继续探索优化技术，如果其他语言更符合您的需求，请毫不犹豫地深入研究。您致力于充分发挥Go语言潜力的精神令人鼓舞！

func main() {
    fmt.Println("hello world")
}

i’ve been using using go for the past 6 years daily and with extreme efficiency consideration only going for zero alloc stuff but i’m wondering how far can i push golang before i need to always look at c / c++ / rust.

我认为只有你自己才能回答这个问题。但这听起来，如果性能真的是你的首要考虑，也许 Rust 会是你的默认选择。我认为 Go 的真正优势在于易于阅读、维护和测试的 Web API 和 CLI 应用领域。你可以将性能提升到相当高的水平，并且有一些像 CockroachDB 和 Caddy 这样的大型项目，它们规模庞大且性能出色，但我不确定坚持使用一个你明知对当前任务并非 100% 理想的工具是否真的有意义。

这是一个非常深入且实际的问题，触及了Go语言设计的核心哲学与工程现实的边界。作为同样深度使用Go并追求极致性能的开发者，我完全理解你的挫败感和探索欲。以下是我的分析和一些技术细节。

首先，直接回应你关于“Rob Pike声明”的思考。“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存” 这首先是一个软件工程和并发模型的设计准则，其次才是一个性能优化建议。它的主要目标是简化并发编程，避免数据竞争和死锁，提升代码的可维护性和正确性。在核心数较少（比如你提到的16个）时，基于channel的CSP模型在提供清晰结构的同时，性能开销通常是可以接受的。

然而，在448核这样的超大规模并行环境下，这个模型的瓶颈会变得非常明显：

  1. Channel内部是带锁的。高并发下对channel的争用会成为巨大的性能热点。
  2. 调度器开销。虽然Go的GMP调度器非常高效，但在数千个goroutine（尤其是密集通信的）间进行切换和调度，其本身的开销在微秒级的计算任务中会占据显著比例。
  3. 内存通信的真实成本。通过channel传递数据，意味着一次内存写入（发送方）和一次内存读取（接收方），并且伴随着运行时对channel缓冲、goroutine状态的管理。这比直接访问共享内存（例如一个无锁的原子操作或一个设计好的内存区域）要重得多。

因此，你的观察是正确的：在极端追求性能、尤其是低延迟高吞吐的并行计算场景下，共享内存（配合恰当的同步原语）往往是性能上限更高的模型。 Go的哲学在这里与极限性能目标产生了冲突。

Go的性能极限与瓶颈分析

你提到Go比等效C代码慢1.2-2倍，这在很多计算密集型任务中是典型的。主要瓶颈来自：

  1. 运行时开销：垃圾回收（GC）、栈管理、调度器。即使你没有分配堆内存，Go的运行时机制（如栈扩容、抢占式调度检查）也会引入少量但无法消除的开销。
  2. 逃逸分析与函数调用：Go的编译器优化（尤其是内联和逃逸分析）虽然越来越强，但仍不及GCC/Clang对C代码数十年积累的激进优化。一个复杂的函数调用链在C中可能被完全内联和优化掉，在Go中可能保留边界。
  3. 缺乏底层控制：无法像C一样直接控制内存布局（例如，保证结构体紧密打包、指定对齐方式）、使用SIMD指令（无原生支持，需汇编或cgo）、进行精细的CPU缓存优化。

示例：内存布局差异

// Go 结构体，字段顺序可能因对齐而影响空间局部性
type MyData struct {
    flag    bool   // 1字节，但可能引发8字节对齐
    value   int64  // 8字节
    counter int32  // 4字节
} // 可能占用24字节（取决于平台和编译器）

// 等效的C结构体，可以精确控制打包（使用pragma pack或调整顺序）
struct my_data {
    int64_t value;
    int32_t counter;
    bool flag;
}; // 可能紧密打包为13字节，更利于缓存

在Go中逼近极限的策略（不涉及goasm）

既然排除了汇编，我们可以在语言和标准库范畴内做到极致：

  1. 同步原语的选择：在超高并发下，放弃channel，使用sync.Mutex、sync.RWMutex，甚至sync/atomic包进行无锁编程。

    // 使用atomic实现高性能计数器，零分配，无锁
type Counter struct {
    value int64
}
func (c *Counter) Add(delta int64) {
    atomic.AddInt64(&c.value, delta)
}
// 在448个核心上，这比通过channel递增或使用带锁的Mutex性能高数个数量级

  2. 内存复用与对象池：使用sync.Pool来消除高频小对象的分配开销，即使追求“零分配”，Pool对于中间计算结果也至关重要。

    var bufferPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} { return make([]byte, 0, 1024) },
}
func Process(data []byte) {
    buf := bufferPool.Get().([]byte)[:0] // 复用
    // ... 使用buf进行处理 ...
    bufferPool.Put(buf) // 放回，供下次使用
}

  3. 控制并行度：不要盲目创建数百万goroutine。使用固定数量的worker goroutine池（goroutine pool），并通过无缓冲channel或环形缓冲区（ring buffer）分发任务，减少调度压力。

    func worker(taskCh <-chan *Task, resultCh chan<- *Result) {
    for task := range taskCh {
        resultCh <- process(task) // process是零分配的核心计算函数
    }
}
// 根据物理核心数或性能测试确定worker数量，可能远小于448。

  4. 利用runtime包进行微调：设置GOMAXPROCS，在极端情况下，可以考虑使用runtime.LockOSThread()将关键goroutine绑定到系统线程，减少上下文切换，但这与Go的调度模型背道而驰，需谨慎评估。

关于“零分配cgo无FFI开销”的幻想

这在理论上不可能实现。cgo调用涉及Go运行时与C运行时的交互，至少包含：

  • 切换到系统线程执行C代码。
  • 对参数和返回值进行转换（例如，Go字符串到C的char*）。
  • 遵守C的调用约定。 这些步骤产生了不可消除的固定开销。一次cgo调用的开销在纳秒到微秒级，对于单次调用微不足道，但在一个每秒数十亿次操作的循环中，它就是主要瓶颈。

结论： Go的性能极限，在纯计算、无I/O、高度优化的场景下，大约在同等优化水平C/C++代码的 50% 到 80% 之间。剩下的差距就是为安全性、生产力、并发模型和运行时便利性所支付的成本。

在448核的环境下，如果你能接受使用sync/atomic和精心设计的内存布局来模拟“共享内存”，并严格控制goroutine数量和调度，你可以将Go推向其极限。但当你需要极致的、可预测的微秒/纳秒级性能，或必须使用特定CPU指令集时，C/C++/Rust仍然是唯一的选择。Go的优势在于其并发模型在大多数场景下带来的开发效率与可维护性，而非在所有场景下都提供绝对的性能王冠。你的探索正是厘清这两者边界的过程。

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