Comment la performance actuelle de la machine virtuelle mono-t-elle?

La performance de mesure est une question compliquée. Dans le passé, lorsque des langues ont été testées contre le même système d'exploitation, exécutez le même matériel et un ensemble de bibliothèques très limitée, il a été possible de créer des points de repère pouvant donner une métrique linéaire qui mesurerait un système. Il laisserait les gens évaluer les choses de zéro à dix, assimiler le résultat et passer rapidement au sujet suivant.

Les choses sont devenues plus compliquées avec les systèmes modernes car il existe plusieurs variables à prendre en compte.

Au moins dans le cas de Mono, il y a beaucoup de variables qui entrent en jeu:

• code:

  • la qualité du code natif généré.
  • la vitesse à laquelle le code natif est généré.
  • la mémoire requise pour générer le code et optimiser le code
  • est le générateur de code multi-threadé
  • est le fil généré du fil-coffre-fort
  • Profite-t-il des fonctionnalités spécifiques à la CPU, à l'heure de la compilation ou à la JIT.
  • peut-il utiliser des instructions SIMD si disponible.
  • La carte de langue elle-même est-elle soigneusement sur des plates-formes multicœurs
  • La langue fournit-elle suffisamment de paramètres pour un optimisier pour accorder votre code automatiquement (comme Fortran ForTran).

  • Gestion de la mémoire:

    • L'algorithme de collecte des ordures utilisée
    • L'échelle GC avec plusieurs processeurs?
    • est le gc incrémental ou en temps réel?
    • prend-il en charge le stockage de thread-local pour une performance améliorée?
    • est-ce précis, compacté, générationnel, conservateur et quels mélanges de chacun.

    • Design API:

      • sont les API conçues pour la latence ou la bande passante
      • Les API sont-elles prises en charge automatiquement à plusieurs processeurs.
      • Pouvez-vous décharger un travail intensif à un GPU?
      • Faites vos API Prise en charge des interfaces en streaming

        Toutes ces choses compliquent beaucoup de choses et font une simple réponse de 0 à 10 très difficile à donner.

        Si vous deviez partitionner des langues dans des classes et que vous assumez un programmeur compétent et de performance, je diviserais le monde dans ces classes:

        • Tier 1: Langue d'assemblage réglable à la main par un professionnel
        • Tier 2: Statiquement compilé, fortement typé Langues: C / C ++ / Fortran /
        • Tier 3: Géré / JIT Langues: Java / C # /. NET / Mono / BOO / F #
        • Tier 4: Tapée dynamiquement / Jité des langues: Google V8, IronPython, IronRuby
        • Tier 5: Pure interprété Langues: Python, Perl
        • Tier 6: pure langues interprétées, avec trop de fonctionnalités pour leur propre bien.

          Mais les langues ne peignent pas une image entière, les API que vous consommerez, le système d'exploitation d'hébergement et d'autres installations auront un impact important sur vos résultats.

          Par exemple, récemment dans Mono, nous avons ajouté une assistance pour remplacer le moteur Gén de code de Mono avec un moteur plus avancé et hautement optimisant (le moteur LLVM). Il s'avère que c'était incroyablement difficile de trouver un test où les frais généraux d'utilisation de LLVM valaient la valeur supplémentaire: les applications de bureau et Web n'ont pas présenté une grande partie de la différence. Et cela est probablement dû au fait que ceux-ci sont principalement des applications liées aux E / S.

          Utiliser LLVM a été utile pour des applications intensifs scientifiques et informelles, mais dans la vie réelle, cela n'a pas apporté une grande partie des paramètres d'optimisation par défaut de Mono.

          Quant aux détails de Mono: Bien que mono utilise le GC de Boehm, ce que la plupart des gens ne réalisent pas, c'est que Boehm peut être configuré de différentes manières. La configuration Layman par défaut n'est en effet pas très puissante, mais cela fonctionne pour tout le monde qui veut un GC rapide. Mono n'utilise pas BOEHM dans ce mode, la mono configure de manière approfondie Boehm de travailler en mode précis, tout en tirant parti des modes de stockage locaux, de gc multicœurs et de la mémoire à la mémoire à la mémoire à la mémoire.

Je sais que c'est vieux, mais je viens de le trouver et aucune des réponses actuelles (même de Miguel) adresse une faille fondamentale dans votre question: une machine virtuelle.

Vous semblez être mal informés sur ce point. .NET n'utilise pas de VM, et non plus mono. Il est vrai que .NET utilise une bibliothèque Runtime , et le code compile à IL pour un déploiement similaire à celui de Java's Bytecode. Cependant, un runtime n'est pas une machine virtuelle. La différence est que, après le déploiement, l'IL est lui-même entièrement compilé au code de machine natif avant l'exécution. Aucune machine virtuelle n'a besoin d'appliquer.