Node.js性能初窥-计算性能(Qt/C++,Golang,Node.js)

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这是一个创建于的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

原文地址：http://blog.csdn.net/slug302/article/details/14521261

大家都知道Node.js的单进程非阻塞模型适合于任务密集性(I/O)而不是计算密集型.那么到底有多不适合计算呢？下面做一个简单的测试.

测试硬件平台如下:

电脑型号苹果 Macmini6,2 Lunch Box
操作系统 Windows 8 Enterprise 64位 ( DirectX 11 )
处理器   英特尔第三代酷睿 i7-3615QM @ 2.30GHz 四核
内存   16 GB ( 三星 DDR3 1600MHz )
主硬盘   APPLE HDD HTS541010A9E662 ( 1 TB )

软件平台:

Node.js 0.10.21

Qt5.2 beta1

Golang 1.2 R3

测试方法:

每一趟计算斐波那契8次.总共10趟（一共80次）计算总时间.

Node.js 不使用cluster模块.测试代码如下:

[javascript]view
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function fibo (n) {  

    return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;  

}  

var n = 8;  

function back(){  

    if(!--n) {  

        return console.timeEnd('total time');  

    }  

}  

console.time('<span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">total time</span>');  

for(var i = 0; i < 8; ++i){  

    process.nextTick(function(){  

        console.log(fibo (40));  

        back();  

    });  

}

10次总时间132393ms

.....额有人会说有cluster模块可以以多个进程的方式处理,效率会提升.那我们来看看使用cluster之后的效果如何

[javascript]view
 plaincopyprint?

//cluster  

var cluster = require('cluster');  

var numCPUs = 8;    //我的cpu是四核八线程  

function fibo (n) {  

    return n > 1 ? fibo(n - 1) + fibo(n - 2) : 1;  

}  

console.time('8 cluster');  

if (cluster.isMaster) {  

    // Fork workers.  

    for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {  

        cluster.fork();  

    }  

    var i = 8;  

    cluster.on('exit', function(worker, code, signal) {  

        if(!--i){  

            console.timeEnd('8 cluster');  

            process.exit(0);  

        }  

    });  

} else {  

    console.log(fibo (40));  

    process.exit(0);  

}

10次总时间30322ms

下面是Qt(C++)中做同样的处理(多线程)

[cpp]view
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#include <QThread>  

#include <QDebug>  

#include <QTime>  

#include <QtConcurrent>  

int fibo(int n)  

{  

    return n > 1? fibo(n-1) + fibo(n-2):1;  

}  

int main(int argc, char *argv[])  

{  

    QList<int> lists;  

    for (int i = 0; i < 8; ++i)  

    {  

        lists.append(40);  

    }  

    QTime start;  

    start.start();  

    QList<int> thumbnails = QtConcurrent::blockingMapped(lists, fibo);  

    foreach (int i, thumbnails)  

    {  

        qDebug() << i;  

    }  

    qDebug() <<"total time is :  "<< start.elapsed();  

}

Debug编译10次总时间14279ms

Release编译10次总时间8280ms

还有一个单线程的也是做同样的计算，代码就不贴了只贴结果

Debug编译10次总时间64864ms

Release编译10次总时间37790ms

Golang单线程代码如下:

[plain]view
 plaincopyprint?

package main  

import (  

    "fmt"  

    "time"  

)  

func fibonacci(num int) int {  

    if num < 2 {  

        return 1  

    }  

    return fibonacci(num-1) + fibonacci(num-2) //我不记得golang有没有三目运算符了......  

}  

func main() {  

    start := time.Now()  

    for i := 0; i < 8; i++ {  

        nums := fibonacci(40)  

        fmt.Println(nums)  

    }  

    end := time.Now()  

    fmt.Println("total time:", end.Sub(start).Nanoseconds()/1000/1000)  

}

十次总时间73910ms.

Golang 使用8线程计算:

[cpp]view
 plaincopyprint?

package main  

import (  

    "fmt"  

    "time"  

    "runtime"  

)  

func fibonacci(num int) int {  

    if num < 2 {  

        return 1  

    }  

    return fibonacci(num-1) + fibonacci(num-2) //我不记得golang有没有三目运算符了......  

}  

func main() {  

    ch := make(chan int, 8)  

    runtime.GOMAXPROCS(8)  

    start := time.Now()  

    for i := 0; i < 8; i++ {  

        go func(){  

            nums := fibonacci(40)  

            ch <- nums  

        } ()  

        //fmt.Println(nums)  

    }  

    for i := 0; i < 8; i++{  

        fmt.Println(<-ch)  

    }  

    end := time.Now()  

    fmt.Println("total time:", end.Sub(start).Nanoseconds()/1000/1000)  

}

10次总时间14780ms

详细测试结果如下:

无cluster	8cluster	8线程Debug	8线程Release	单线程Debug	单线程Release	Golang单线程	Golang 8线程
13212	3031	1502	847	6538	3804	7413	1443
13253	3029	1429	841	6473	3768	7371	1420
13233	3014	1429	810	6488	3812	7380	1442
13232	3044	1414	811	6467	3757	7420	1545
13465	2980	1466	818	6477	3782	7387	1507
13244	3018	1414	805	6504	3758	7377	1465
13213	3061	1414	831	6461	3771	7373	1494
13192	3025	1402	857	6512	3816	7391	1463
13143	3075	1398	801	6476	3747	7402	1503
13206	3045	1411	859	6468	3775	7396	1498
132393	30322	14279	8280	64864	37790	73910	14780