自從編程語言誕生以來，人們常常就哪種語言速度最快的問題爭論不休。無論是嚴肅的科學研究，還是深夜酒吧的喧囂，都不乏關(guān)于這個話題的爭執(zhí)。文本不打算就這個問題展開討論，我們不妨從一個更高的層面來看一看這個問題：

如何比較兩種截然不同的編程語言的性能。為了進行有意義的比較，我們必須使用兩種編程語言實現(xiàn)一系列測試程序，運行基準測試，然后再比較最后的結(jié)果。

實際上，這種比較的難度很大，有時甚至非常費時費力。盡管問題本身看起來很簡單，但大量可能出現(xiàn)錯誤的地方會導致一無所知的性能測試員遭遇坎坷，有時即使非常了解也無濟于事。

01 等效的實現(xiàn)？

為了公平地比較兩種語言的實現(xiàn)，編寫出來的程序的質(zhì)量應該達到同等水平。也就是說，必須由某位對兩種編程語言以及領(lǐng)域知識的掌握程度大致相同的人來編寫程序。這本身就很難。如果由不同的人來編寫實現(xiàn)，那么他們可能會選擇不同的算法來解決問題，這樣的性能比較就不再是編程語言本身的問題，而是每位程序員選擇的編程方法的問題。

即使兩個實現(xiàn)都是由同一個人使用相同的算法編寫的，仍然存在其他問題。通常，每個人都有自己擅長的語言。因此，他們會選擇自己喜歡的語言提供更快的實現(xiàn)。這就會引發(fā)偏差，因為這樣的性能比較衡量的不是編程語言本身，而更多的是程序員。這類的測試適合尋找易用性與生產(chǎn)力的差異，但對比較性能而言則不合適。

因此，你可能需要評估許多專業(yè)程序員已經(jīng)編寫好的程序。這是一個很好的方法，但有時即使是經(jīng)驗豐富的研究也會出錯。有一篇論文試圖通過這種方法比較不同的編程語言的性能和效率。

他們的測試結(jié)果表明，某個程序用C實現(xiàn)比C++實現(xiàn)快30%。這個測試結(jié)果影響了整個論文的基調(diào)。按照這個論斷，假設(shè)將所有 C 源代碼的文件擴展名 .c 改為.cpp并重新編譯，應該能得到大致相同的結(jié)果（可能會有幾個百分點的誤差）。所以我們只能得出以下結(jié)論（按照可能性從高到低排列）：

C++版本的代碼比較差；

測試方法有明顯的瑕疵；

與C相比，該編譯器對C++的性能有重大的負面影響。換句話說，上述呈現(xiàn)的差異并非來自編程語言本身。

02 測量的難度

還有一個很大的問題是，如何測量某個程序的性能。一種常見的方法是連續(xù)運行多次測試，然后執(zhí)行如下操作：

處理異常值：去掉兩個極值（即最慢和最快的測量值）；

計算剩余數(shù)據(jù)點的平均值和/或中位數(shù)；

比較不同程序之間的結(jié)果，速度最快的程序獲勝。上過統(tǒng)計課程的人可能還記得如何計算標準差。這種方法看似合理且嚴謹，但其實包含多個系統(tǒng)誤差。其中最大的問題涉及測量中的噪聲。

大多數(shù)基本的統(tǒng)計工具都會假設(shè)誤差呈正態(tài)分布，平均值為零。如果測量的是溫度或速度之類，則這個假設(shè)是合理的。然而，對于編程語言的性能測量來說，這個假設(shè)并不合理。程序的運行時間包括實際上花費在解決問題上的時間，以及來自操作系統(tǒng)中斷、磁盤訪問等方面的開銷。如果我們假設(shè)噪聲為平均值為零的高斯噪聲，那么這意味著計算機有一些未知的過程，可以讓程序的運行速度超過完全無噪聲時的情況。這當然是不可能的。這里的噪聲肯定不是高斯噪聲，因為它永遠不會出現(xiàn)負值。

事實上，最接近柏拉圖式理想答案的測量結(jié)果就是最快的，因為這種情況下來自系統(tǒng)噪聲的干擾最少。這樣的測量結(jié)果會被上述第一步操作“處理異常值”刪除。有時，采用合理的、現(xiàn)成的措施只會讓事情變得更糟。

03 統(tǒng)計的難度更大

暫時撇開這一點不談，我們假設(shè)我們獲得了兩個程序的性能測試結(jié)果，且這個結(jié)果看似確實“很高斯”。數(shù)值分析表明，1號語言的運行花費了10秒，而2號語言花費了9秒。二者的差異為10%，因此我們就可以得出結(jié)論：2號語言的速度更快。這個結(jié)果正確嗎？

很遺憾，不正確。

右邊的那個更快，對不對？也許？大概？可能？為了正確回答這個問題，我們需要回顧一下大學學習的統(tǒng)計知識。首先，提出零假設(shè)，即假設(shè)兩個程序沒有性能差異。接著，計算這兩次測量結(jié)果來自同一個概率分布的概率。

如果概率非常?。ㄍǔ?%），則可以推翻零假設(shè)，從而證明其中一個程序比另一個快。這種方法叫做學生t檢驗，常用于大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計。請注意，測試的某些實現(xiàn)會假設(shè)數(shù)據(jù)符合高斯分布，如果你的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)其他形狀，則結(jié)果可能并不可靠。

這種方式適用于一個程序，但嚴格的測試需要包含多個程序。這些評估也有一些統(tǒng)計方法，但會非常復雜。具體的做法留給讀者自行查閱。

04 所有計算機的對齊都是雙刃劍

雖然統(tǒng)計非常難，但幸運的是計算機很簡單，因為它們具有確定性、可靠，而且合乎邏輯。例如，如果在一個程序中添加一條NOP指令，則結(jié)果可能只是多了一個指令周期，對性能的影響小到無法測量。

但是，如果你非要測量，那么結(jié)果可能會讓你陷入不解和困惑。這個小小的改動有時會讓程序的運行時間增加10%（甚至更長），但也有可能縮短10%。你沒看錯，這類看似無意義的工作可以加快程序的運行速度。如果是第一次遇到這樣的問題，你可能壓根不會相信。

那么，問題在于，是否有可能讓CPU加倍努力，讓程序更快地運行呢？答案為否。實際的指令根本無關(guān)緊要。重點在于代碼的對齊。代碼在內(nèi)存中的不同位置會影響其性能特征。

如果一段經(jīng)常被執(zhí)行的循環(huán)跨越了緩存邊界，它就會變慢。將其移動到不跨越邊界的地方就能加快其速度。NOP指令并不一定要放在循環(huán)內(nèi)，只要它能將整個代碼塊向上或向下移動，就可能導致這種差異。

假設(shè)你以非常嚴謹?shù)慕y(tǒng)計方式測量了兩個程序。如果二者之間的性能差異低于10%，則我們就無法斷言哪個程序更快，除非你使用的測量方式能夠消除對齊效應。

05 這是關(guān)于機器的性能測量，而不是語言

隨著程序的運行速度越來越快，優(yōu)化經(jīng)歷了一個有趣的階段轉(zhuǎn)變。一旦性能達到一定水平，系統(tǒng)就不再關(guān)心編譯器和CPU如何才能加快程序的運行速度。相反，變成了程序員如何盡可能有效地利用CPU，例如將數(shù)據(jù)排列成方便處理器處理的布局等。

這意味著用基于硬件的原語替換基于語言的原語。某些圈子采用的優(yōu)化方式非常奇怪，程序員甚至知道他們的循環(huán)應該被優(yōu)化成哪些SIMD指令，然后他們會不停地修改代碼，直到實現(xiàn)這種優(yōu)化。其實，這種優(yōu)化已經(jīng)與編程語言本身的功能沒有絲毫關(guān)系了。

這就是為什么C和Fortran之類的語言仍在許多性能基準測試中名列前茅的主要原因，但這些技巧并不限于這些語言。幾年前，我開發(fā)了一款規(guī)模非常大的Java應用程序，該應用程序經(jīng)過了非常徹底的優(yōu)化。

其內(nèi)部由整數(shù)數(shù)組組成。最常執(zhí)行的路徑中沒有類，甚至沒有Integer對象，基本上就形同于在Java語言內(nèi)部重塑了C語言。其實，幾乎任何編程語言都可以有類似的實現(xiàn)。

它們之間的性能差異主要取決于每個編譯器的優(yōu)化器。即便使用相同的編程語言，也會產(chǎn)生截然不同的性能結(jié)果，更不用說不同的編程語言了。因此，聲稱某一種編程語言在性能上有明顯的優(yōu)勢都是不合理的，因為說到底都是內(nèi)聯(lián)匯編程序。

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