go比java快多少

尽管大多数开发人员仍然使用Java 8 ，但Java 11还是在不久前发布的。 让我们看看其中哪个对OptaPlanner更快。 找出答案的最佳方法当然是运行OptaPlanner基准测试。 本文是我们针对Java 8的类似文章的后续文章 。

基准方法

为了运行基准测试，我们使用了：

• 运行RHEL 6，运行2 x Intel® Xeon® CPU E5-2609 0 @ 2.4 GHz (8 cores total)和31.3 GiB RAM内存的稳定机器，无需运行任何其他计算要求高的进程。
• 两种Java版本的G1和Parallel GC都比较了垃圾回收的影响。 Java分别使用-Xmx1536M -server -XX:+UseG1GC和-Xmx1536M -server -XX:+UseParallelGC 。
• 两种Oracle Java 8：

java version "1.8.0_191"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

和OpenJDK 11：

openjdk version "11.0.1" 2018-10-16
OpenJDK Runtime Environment 18.9 (build 11.0.1+13)
OpenJDK 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.1+13, mixed mode)

• OptaPlanner 7.14.0.Final
• 解决计划问题不涉及任何IO （启动期间要加载输入的几毫秒除外）。 一个CPU完全饱和。 它会不断创建许多短命的对象，然后GC会收集它们。
• 每次运行都可以使用OptaPlanner解决11个计划问题。 每个计划问题将运行5分钟，并以30秒的JVM预热开始，该预热将被丢弃。
• 基准衡量每毫秒计算的分数数。 越高越好。 为提议的规划解决方案计算分数并非易事：涉及许多计算，包括检查每个实体与每个其他实体之间的冲突。

执行摘要

使用Java 11，G1的平均改进为16.1 ％ ，并行GC的平均改进为4.5％ 。 尽管并行GC面向吞吐量，而G1则侧重于低延迟垃圾回收，但是Java 11中G1的重大改进导致直接比较了这两种垃圾回收算法 。 有关各种GC算法之间差异的更多信息，请参见本文 。

这表明并行GC仍然是OptaPlanner的首选GC，因为吞吐量对于解决OptaPlanner的优化问题比由GC引入的延迟更为重要。

结果

Java 8和Java 11

云平衡	机器重新分配	课程安排	考试安排	护士名册。	巡回赛
JDK	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	m1	1小时	14天
Java 8	38,074	34,870	113,490	20,398	4,296	4,840	7,003	5,437	2,385	2,021	812
OpenJDK 11	41,753	41,282	166,676	20,363	4,473	5,466	8,157	5,927	2,772	2,536	957年
区别	9.7％	18.4％	46.9％	-0.2％	4.1％	12.9％	16.5％	9.0％	16.2％	25.5％	17.9％
平均	16.1％

使用G1垃圾收集器，几乎所有数据集在Java 11上都优于Java 8。 平均而言，仅切换到Java 11即可实现16％的改进。对此改进的可能解释可能是Java 10中引入的JEP 307：用于G1的并行完整GC 。

云平衡	机器重新分配	课程安排	考试安排	护士名册。	巡回赛
JDK	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	m1	1小时	14天
Java 8	54,990	52,514	122,611	13,382	4,821	5,880	8,775	6,170	3,234	2,682	880
OpenJDK 11	54,316	50,120	140,816	11,129	4,927	6,071	8,996	6,383	3,336	3,087	1,125
区别	-1.2％	-4.6％	14.8％	-16.8％	2.2％	3.2％	2.5％	3.5％	3.2％	15.1％	27.8％
平均	4.5％

使用并行垃圾收集器，结果的确定性不及G1。 有些数据集有所改进，而另一些数据集则保持不变，甚至表现出性能下降。 但是，平均而言，Java 11的性能要高出4％以上。

Java 11上的并行GC与G1 GC

云平衡	机器重新分配	课程安排	考试安排	护士名册。	巡回赛
Java 11	200度	800c	B1	B10	c7	c8	s2	s3	m1	1小时	14天
OpenJDK 11并行GC	54,316	50,120	140,816	11,129	4,927	6,071	8,996	6,383	3,336	3,087	1,125
OpenJDK 11 G1 GC	41,753	41,282	166,676	20,363	4,473	5,466	8,157	5,927	2,772	2,536	957年
区别	-23.1％	-17.6％	18.4％	83.0％	-9.2％	-10.0％	-9.3％	-7.1％	-16.9％	-17.8％	-14.9％
平均	-2.3％

尽管与并行GC相比，G1 GC在Java 8方面显示出明显的改进，但对于大多数数据集而言，OptaPlanner的GC策略效益较低。 唯一的例外是机器重新分配，这表明G1 OptaPlanner能够更快地计算分数计算83％。 这也适用于Java 8，如使用G1 GC的“分数计算每秒计数”所示。

结论

Java 11带来了其他改进，这些改进在不同的OptaPlanner示例和数据集之间有所不同。 平均而言，使用并行GC的速度要快4.5％，使用G1 GC的速度要快16.1％。 尽管G1 GC有了显着改进，但在此基准测试中，大多数数据集的并行GC仍然更快。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/01/how-much-faster-is-java-11.html

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