在听StackOverflow播客的时候,经常有人说“真正的程序员”是用C语言编写的,而C语言的速度要快得多,因为它“接近机器”。把前面的断言留到另一篇文章,C有什么特别之处,使它比其他语言更快?或者换句话说:什么能阻止其他语言编译成二进制代码,使其运行速度与C语言一样快?


当前回答

C语言并不总是更快。

C语言比现代Fortran语言慢。

在某些方面,C通常比Java慢。(特别是在JIT编译器对您的代码进行了测试之后)

C允许发生指针混叠,这意味着一些好的优化是不可能的。特别是当您有多个执行单元时,这将导致数据获取停滞。噢。

指针算术工作的假设确实会导致某些CPU系列(特别是PIC !)它曾经在x86上很差劲。

基本上,当你得到一个矢量单元,或者一个并行编译器,C语言很糟糕,而现代的Fortran运行得更快。

C程序员的一些技巧,比如thking(动态修改可执行文件)会导致CPU预取暂停。

明白我的意思了吗?

而我们的好朋友x86执行的指令集,如今与实际的CPU架构关系不大。影子寄存器,负载存储优化器,都在CPU中。所以C离虚拟金属很近。真正的金属,英特尔不会让你看到。(从历史上看,VLIW CPU有点破产,所以,也许这并不是那么糟糕。)

如果你在高性能DSP上用C编程(可能是TI DSP ?),编译器必须做一些棘手的事情,在多个并行执行单元之间展开C。因此,在这种情况下,C语言并不接近金属,但它接近编译器,它将进行整个程序优化。奇怪。

最后,一些cpu (www.ajile.com)在硬件中运行Java字节码。C将在该CPU上使用一个PITA。

其他回答

这实际上是一个长期存在的谎言。虽然C程序确实经常更快,但情况并非总是如此,特别是当C程序员不太擅长它的时候。

人们往往会忘记的一个明显的漏洞是,当程序必须为某种IO阻塞时,比如任何GUI程序中的用户输入。在这些情况下,使用什么语言并不重要,因为您受到数据传入速度的限制,而不是处理数据的速度。在这种情况下,不管你使用的是C、Java、c#甚至Perl;你不能比数据进入的速度更快。

The other major thing is that using garbage collection and not using proper pointers allows the virtual machine to make a number of optimizations not available in other languages. For instance, the JVM is capable of moving objects around on the heap to defragment it. This makes future allocations much faster since the next index can simply be used rather than looking it up in a table. Modern JVMs also don't have to actually deallocate memory; instead, they just move the live objects around when they GC and the spent memory from the dead objects is recovered essentially for free.

This also brings up an interesting point about C and even more so in C++. There is something of a design philosophy of "If you don't need it, you don't pay for it." The problem is that if you do want it, you end up paying through the nose for it. For instance, the vtable implementation in Java tends to be a lot better than C++ implementations, so virtual function calls are a lot faster. On the other hand, you have no choice but to use virtual functions in Java and they still cost something, but in programs that use a lot of virtual functions, the reduced cost adds up.

我在链接上找到了一个关于为什么有些语言更快,有些更慢的答案,我希望这将更清楚为什么C或c++比其他语言更快,还有一些其他语言也比C更快,但我们不能使用所有的语言。一些解释-

Fortran仍然重要的一个重要原因是它的速度快:用Fortran编写的数字处理例程往往比用大多数其他语言编写的等效例程要快。在这个领域与Fortran竞争的语言是C和c++,因为它们在性能上具有竞争力。

这就提出了一个问题:为什么?是什么让c++和Fortran速度如此之快?为什么它们比其他流行语言(如Java或Python)性能更好?

解释与编译 根据编程语言所鼓励的编程风格和所提供的特性,有许多方法可以对编程语言进行分类和定义。在性能方面,最大的区别是解释语言和编译语言之间的区别。

划分并不难;而是有一个光谱。在一端,我们有传统的编译语言,包括Fortran、C和c++。在这些语言中,有一个独立的编译阶段,将程序的源代码转换为处理器可以使用的可执行形式。

这个编译过程有几个步骤。对源代码进行分析和解析。基本的编码错误,如错字和拼写错误,此时可以检测到。解析后的代码用于生成内存中的表示,该表示也可用于检测错误——这一次是语义错误,例如调用不存在的函数,或者试图对文本字符串执行算术操作。

然后,这个内存中表示形式用于驱动代码生成器,即生成可执行代码的部分。代码优化,以提高所生成代码的性能,在此过程中的不同时间执行:可以在代码表示上执行高级优化,而在代码生成器的输出上使用低级优化。

实际执行代码发生在后面。整个编译过程只是用来创建可以执行的内容。

在另一端,我们有口译员。解释器将包括一个类似于编译器的解析阶段,但这随后用于驱动直接执行,程序立即运行。

最简单的解释器包含与该语言支持的各种特性相对应的可执行代码,因此它将具有用于添加数字、连接字符串以及给定语言所具有的任何其他功能的函数。当它解析代码时,它将查找相应的函数并执行它。在程序中创建的变量将保存在某种将其名称映射到其数据的查找表中。

解释器风格的最极端的例子是类似批处理文件或shell脚本的东西。在这些语言中,可执行代码通常甚至不内置在解释器本身中,而是单独的独立程序。

So why does this make a difference to performance? In general, each layer of indirection reduces performance. For example, the fastest way to add two numbers is to have both of those numbers in registers in the processor, and to use the processor's add instruction. That's what compiled programs can do; they can put variables into registers and take advantage of processor instructions. But in interpreted programs, that same addition might require two lookups in a table of variables to fetch the values to add, then calling a function to perform the addition. That function may very well use the same processor instruction as the compiled program uses to perform the actual addition, but all the extra work before the instruction can actually be used makes things slower.

如果你想知道更多,请查看来源

令人惊讶的是,“C/ c++必须比Java快,因为Java是解释性的”的神话仍然活跃。有几年前的文章,也有最近的文章,用概念或测量来解释为什么这种情况并不总是如此。

当前的虚拟机实现(顺便说一下,不仅仅是JVM)可以利用程序执行期间收集的信息来动态地优化代码,使用各种技术:

将频繁的方法呈现给机器代码, 内联小方法, 锁紧调整

以及各种其他调整,这些调整是基于了解代码实际在做什么,以及它运行的环境的实际特征。

我还没有看到它,所以我要说:C往往更快,因为几乎所有其他东西都是用C写的。

Java是建立在C上的,Python是建立在C上的(或者Java,或者。net等等),Perl是等等。操作系统是用C写的,虚拟机是用C写的,编译器是用C写的,解释器是用C写的,有些东西仍然是用汇编语言写的,这往往更快。越来越多的东西是用别的东西写的,而这些东西本身就是用C写的。

您用其他语言(不是Assembly)编写的每个语句通常都在下面实现为C中的几个语句,这些语句被编译为本机机器代码。由于其他语言的存在往往是为了获得比C更高的抽象级别,因此C中所需的那些额外语句往往侧重于增加安全性、增加复杂性和提供错误处理。这些通常都是好事,但它们是有代价的,那就是速度和规模。

就我个人而言,我已经用几十种语言写过了,涵盖了大部分可用的范围,我个人也一直在寻找你暗示的魔法:

我怎样才能鱼与熊掌兼得呢?我如何在我最喜欢的语言中玩高级抽象,然后为了速度而降至C语言的细节?

经过几年的研究,我的答案是Python(在C上)。你可能想看看它。顺便说一下,您也可以从Python下拉到Assembly(从一个特殊的库中获得一些小小的帮助)。

另一方面,任何语言都可能编写出糟糕的代码。因此,C(或汇编)代码不会自动更快。同样,一些优化技巧可以使部分高级语言代码的性能水平接近原始c语言的性能水平。但是,对于大多数应用程序来说,程序的大部分时间都在等待人员或硬件,因此两者之间的差异实际上并不重要。

享受。

C的设计者们已经做出了取舍。也就是说,他们决定把速度放在安全之上。C不会

检查数组下标边界 检查未初始化的变量值 检查内存泄漏 检查空指针解引用

当你索引到一个数组时,在Java中,它接受虚拟机中的一些方法调用,绑定检查和其他健全检查。这是有效的,绝对没问题,因为它在应有的地方增加了安全性。但是在C语言中,即使是非常微不足道的东西也不会被放在安全的地方。例如,C不要求memcpy检查要复制的区域是否重叠。它并不是一种用于编写大型商业应用程序的语言。

但是这些设计决策并不是C语言中的bug。它们是被设计出来的,因为它允许编译器和库编写者从计算机中获得每一点性能。下面是C语言的精神——C语言的基本原理文档是这样解释的:

C code can be non-portable. Although it strove to give programmers the opportunity to write truly portable programs, the Committee did not want to force programmers into writing portably, to preclude the use of C as a ``high-level assembler'': the ability to write machine-specific code is one of the strengths of C. Keep the spirit of C. The Committee kept as a major goal to preserve the traditional spirit of C. There are many facets of the spirit of C, but the essence is a community sentiment of the underlying principles upon which the C language is based. Some of the facets of the spirit of C can be summarized in phrases like Trust the programmer. Don't prevent the programmer from doing what needs to be done. Keep the language small and simple. Provide only one way to do an operation. Make it fast, even if it is not guaranteed to be portable. The last proverb needs a little explanation. The potential for efficient code generation is one of the most important strengths of C. To help ensure that no code explosion occurs for what appears to be a very simple operation, many operations are defined to be how the target machine's hardware does it rather than by a general abstract rule. An example of this willingness to live with what the machine does can be seen in the rules that govern the widening of char objects for use in expressions: whether the values of char objects widen to signed or unsigned quantities typically depends on which byte operation is more efficient on the target machine.