运行 100 万个并发任务究竟需要多少内存？

Laf 公众号已接入了 AI 绘画工具 Midjourney，可以让你轻松画出很多“大师”级的作品。同时还接入了 AI 聊天机器人，支持 GPT、Claude 以及 Laf 专有模型，可通过指令来随意切换模型。欢迎前来调戏👇

<<< 左右滑动见更多 >>>

❝
🌐 原文链接：https://pkolaczk.github.io/memory-consumption-of-async/

本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。

前段时间我对几个设计处理海量网络连接的应用程序进行了性能评估。我发现它们在内存消耗上差异巨大，有时甚至超过了 20 倍。某些程序仅消耗略超过 100 MB 内存，而其他程序在处理 10k 连接时内存消耗了将近 3GB。这些程序都相当复杂，且特性各不相同，因此难以直接比较并得出有意义的结论。这明显不公平。因此，我决定创建一个合成基准测试来进行公平地对比。

基准测试

我将用各种编程语言来实现以下逻辑：

❝
启动 N 个并发任务，其中每个任务等待 10 秒，所有任务完成后程序退出。任务的数量由命令行参数控制。

在 ChatGPT 的帮助下，我可以在几分钟内编写出这样的程序，即使对我来说并不常用的编程语言也可以轻松应对。为了方便大家，所有的基准测试代码都发布在我的 GitHub 上^[1]。

Rust

我用 Rust 创建了 3 个程序。第一个使用传统的线程，其核心代码如下：

let mut handles = Vec::new();
for _ in 0..num_threads {let handle = thread::spawn(|| {thread::sleep(Duration::from_secs(10));});handles.push(handle);
}
for handle in handles {handle.join().unwrap();
}

另外两个版本则使用了异步，一个使用 tokio，另一个使用 async-std。以下是 tokio 版本的核心代码：

let mut tasks = Vec::new();
for _ in 0..num_tasks {tasks.push(task::spawn(async {time::sleep(Duration::from_secs(10)).await;}));
}
for task in tasks {task.await.unwrap();
}

async-std 版本与上面的代码非常类似，我就不在这里引述了。

Go

在 Go 语言中，goroutines 是并发的基础模块。我们不会单独等待它们完成，而是使用 WaitGroup：

var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < numRoutines; i++ {wg.Add(1)go func() {defer wg.Done()time.Sleep(10 * time.Second)}()
}
wg.Wait()

Java

Java 一般使用的都是线程，但是 JDK 21 提供了虚拟线程的预览版，这是一个与 goroutines 类似的概念。因此，我创建了两个基准测试的变体。

传统线程版本如下：

List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numTasks; i++) {Thread thread = new Thread(() -> {try {Thread.sleep(Duration.ofSeconds(10));} catch (InterruptedException e) {}});thread.start();threads.add(thread);
}
for (Thread thread : threads) {thread.join();
}

虚拟线程版本与线程类似，只是创建线程的方法略有不同：

List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numTasks; i++) {Thread thread = Thread.startVirtualThread(() -> {try {Thread.sleep(Duration.ofSeconds(10));} catch (InterruptedException e) {}});threads.add(thread);
}
for (Thread thread : threads) {thread.join();
}

C#

C# 和 Rust 一样，对 async/await 的支持都比较完善：

List<Task> tasks = new List<Task>();
for (int i = 0; i < numTasks; i++)
{Task task = Task.Run(async () =>{await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(10));});tasks.Add(task);
}
await Task.WhenAll(tasks);

Node.JS

Node.JS 也一样：

const delay = util.promisify(setTimeout);
const tasks = [];for (let i = 0; i < numTasks; i++) {tasks.push(delay(10000);
}await Promise.all(tasks);

Python

Python 3.5 引入了 async/await，因此我们可以这样写：

async def perform_task():await asyncio.sleep(10)tasks = []for task_id in range(num_tasks):task = asyncio.create_task(perform_task())tasks.append(task)await asyncio.gather(*tasks)

Elixir

最后，我还编写了一个使用 Elixir 语言的版本，该语言以其异步能力而闻名：

tasks =for _ <- 1..num_tasks doTask.async(fn ->:timer.sleep(10000)end)endTask.await_many(tasks, :infinity)

测试环境

硬件：Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1505M v6 @ 3.00GHz
操作系统：Ubuntu 22.04 LTS, Linux p5520 5.15.0-72-generic
Rust：1.69
Go：1.18.1
Java：OpenJDK “21-ea” build 21-ea+22-1890
.NET：6.0.116
Node.JS：v12.22.9
Python：3.10.6
Elixir：Erlang/OTP 24 erts-12.2.1, Elixir 1.12.2

所有程序均在 release 模式下运行（如有该模式）。其他选项保持默认。

结果

最小内存占用

让我们从小处着眼。考虑到每种运行环境都需要一定的内存，因此我们先只启动一个任务。

图1：启动一个任务所需的最高内存

此图表明，程序可以明显分为两类。Go 与 Rust 程序，作为编译成静态本机二进制文件的形式，消耗的内存非常少。相反，运行在管理平台或通过解释器运行的程序需要更多内存，尽管在这种情况下 Python 的表现相当出色。两类程序之间的内存占用大约相差一个数量级。

令我惊讶的是，.NET 的内存占用最大，但我想或许可以通过调整一些设置来解决。如果您有任何解决方案，欢迎在评论区分享。我在调试模式与发布模式之间并未发现显著差异。

10k 并发任务

图2：启动 10,000 个任务所需的最高内存

这张图有几个意料之外的结论！大家可能都预测线程会是这项基准测试的落败者。对于 Java 线程的确如此，因为它们耗费了近 250MB 的 RAM。然而，Rust 使用的本机 Linux 线程似乎非常轻量级，即使在 10k 线程的情况下，其内存消耗仍然低于许多其他运行环境的空闲内存消耗。异步任务或虚拟线程可能比本机线程更轻，但在仅有 10k 任务的情况下，我们并未看到这种优势。我们需要更多的任务来进行对比。

另一个出乎意料的是 Go。Goroutines 应该非常轻量，然而实际上它们消耗的内存超过了 Rust 线程所需内存的 50%。老实说，我原本以为 Go 会有更大的优势。因此，我得出的结论是，在 10k 并发任务的情况下，线程仍然是一种相当有竞争力的选择。Linux 内核在这方面表现得相当出色。

在之前的基准测试中，Go 与 Rust 异步相比具有微小的优势，但现在它已经失去了这个优势，并且消耗的内存比最优秀的 Rust多了 6 倍以上。同时，它也被 Python 超越了。

最出乎意料的是，在 10k 并发任务的情况下，.NET 的内存消耗与空闲内存使用相比并没有显著增加。可能它只是利用了预分配的内存，或者其空闲内存使用率非常高，10k 并发任务对它来说太少了，不足以产生重大影响。