受此启发，我做了一个快速测试，使用了大多数程序所需的60%的通用指令。

下面是c#代码:

for (int i=0; i<1000; i++)
{
    StreamReader str = new StreamReader("file.csv");
    StreamWriter stw = new StreamWriter("examp.csv");
    string strL = "";
    while((strL = str.ReadLine()) != null)
    {
        ArrayList al = new ArrayList();
        string[] strline = strL.Split(',');
        al.AddRange(strline);
        foreach(string str1 in strline)
        {
            stw.Write(str1 + ",");
        }
        stw.Write("\n");
    }
    str.Close();
    stw.Close();
}

字符串数组和数组列表是特意用来包含这些指令的。

下面是c++代码:

for (int i = 0; i<1000; i++)
{
    std::fstream file("file.csv", ios::in);
    if (!file.is_open())
    {
        std::cout << "File not found!\n";
        return 1;
    }

    ofstream myfile;
    myfile.open ("example.txt");
    std::string csvLine;

    while (std::getline(file, csvLine))
    {
        std::istringstream csvStream(csvLine);
        std::vector csvColumn;
        std::string csvElement;

        while( std::getline(csvStream, csvElement, ‘,’) )
        {
            csvColumn.push_back(csvElement);
        }

        for (std::vector::iterator j = csvColumn.begin(); j != csvColumn.end(); ++j)
        {
            myfile << *j << ", ";
        }

        csvColumn.clear();
        csvElement.clear();
        csvLine.clear();
        myfile << "\n";
    }
    myfile.close();
    file.close();
}

我使用的输入文件大小为40 KB。

结果是

c++代码在9秒内运行。 c#代码:4秒!!

哦，但是这是在Linux上…在Mono上运行c#…c++和g++。

好的，这是我在Windows - Visual Studio 2003上得到的:

c#代码在9秒内运行。 c++代码——可怕的370秒!!

快了5个橘子。或者更确切地说:不可能有一个(正确的)笼统的答案。c++是一种静态编译语言(但也有配置文件引导的优化)，c#在JIT编译器的帮助下运行。它们之间的差异如此之大，以至于像“快了多少”这样的问题都无法回答，甚至无法给出数量级。

通常，这取决于应用程序。在某些情况下，c#可能慢得可以忽略不计，而在其他情况下，c++要快5到10倍，特别是在操作可以轻松SIMD的情况下。

对于“令人尴尬的并行”问题，当在c++上使用Intel TBB和OpenMP时，我观察到与用c#和TPL处理的类似(纯数学)问题相比，性能大约提高了10倍。SIMD是c#无法竞争的一个领域，但我也有一个印象，TPL有相当大的开销。

也就是说，我只在性能关键的任务中使用c++，我知道我将能够多线程并快速得到结果。对于其他任何事情，c#(偶尔f#)都很好。

垃圾收集是Java#不能用于实时系统的主要原因。

GC什么时候会发生? 需要多长时间?

这是不确定的。

In theory, for long running server-type application, a JIT-compiled language can become much faster than a natively compiled counterpart. Since the JIT compiled language is generally first compiled to a fairly low-level intermediate language, you can do a lot of the high-level optimizations right at compile time anyway. The big advantage comes in that the JIT can continue to recompile sections of code on the fly as it gets more and more data on how the application is being used. It can arrange the most common code-paths to allow branch prediction to succeed as often as possible. It can re-arrange separate code blocks that are often called together to keep them both in the cache. It can spend more effort optimizing inner loops.

我怀疑。net或任何jre都能做到这一点，但早在我上大学的时候就有人在研究这一点，所以认为这类东西很快就会在现实世界中找到自己的方式也不是不合理的。