.net 中使用的所有语言都具有相同的性能吗？

Question

我知道这个问题的“推销”答案是肯定的，但从技术上讲这是真的吗？

公共语言运行时 (CLR) 被设计为基于命令式编程 (IP) 的中间语言，但这在处理声明式编程 (DP) 时具有明显的影响。

那么，在 CLR 中实现时，基于与命令式风格不同范式的语言的效率如何？

我还感觉 DP 的步骤会带来额外的抽象级别，可能根本无法建模，这是一个公平的评论吗？

我已经使用 F# 完成了一些简单的测试，一切看起来都很棒，但是如果程序变得更加复杂，我是否会错过一些东西？

Answer 1

归根结底，所有编程语言都被编译成它们所运行的 CPU 的本机机器代码，因此任何语言都可以提出同样的问题（不仅仅是那些编译为 MSIL）。

对于本质上只是彼此语法变体的语言（例如 C# 与 VB.NET），我不认为会有太大差异。但是，如果语言差异太大（例如 C# 与 F#），那么您无法真正进行有效的比较，因为您无法真正用两种语言编写两个“等效”非平凡代码示例反正。

Answer 2

该语言可以被视为 IL 代码的“前端”，因此语言之间的唯一区别在于编译器是否会生成相同的 IL 代码或效率较低/较高的代码。

从我在网上阅读的大部分内容来看，托管 C++ 编译器似乎在优化 IL 代码方面做得最好，尽管我还没有看到任何显示主要语言 C#/C++/VB.NET 之间存在显着差异的内容。 。

你甚至可以尝试将以下内容编译成 IL 来看看！？

F#

#light
open System
printfn "Hello, World!\n"
Console.ReadKey(true)

C#

// Hello1.cs
public class Hello1
{
    public static void Main()
    {
        System.Console.WriteLine("Hello, World!");
        System.Console.ReadKey(true);
    }
}

Answer 3

无法保证语言为等效代码生成相同的 IL，因此我可以有把握地说，无法保证所有 .NET 语言都具有相同的性能。

然而，如果它们产生相同的 IL 输出，则没有区别。

Answer 4

首先，.NET 平台上的各种语言肯定包含生成具有不同性能的代码的语言，因此并非所有语言都具有相同的性能。它们都编译为相同的中间语言（IL），但生成的代码可能不同，某些语言可能依赖于反射或动态语言运行时（DLR）等。

但是，确实，BCL（以及BCL使用的其他库）语言）将具有相同的性能，无论您从什么语言调用它们 - 这意味着，如果您使用一些进行昂贵计算或渲染的库，而无需自己进行复杂计算，那么使用哪种语言调用它并不重要。

我认为思考这个问题的最好方法不是考虑语言，而是考虑这些语言中可用的不同功能和编程风格。下面列出了其中的一些内容：

• 不安全代码：您可以在 C++/CLI 中使用不安全代码，在某种程度上也可以在 C# 中使用不安全代码。这可能是编写某些操作的最有效方法，但会失去一些安全保证。

• 静态类型、命令式：这是 C# 和 VB.Net 中的常见编程风格，但您也可以使用 F# 中的命令式风格。值得注意的是，许多尾递归函数被编译为静态类型、命令式 IL 代码，因此这也适用于某些 F# 函数

• 静态类型、函数式：大多数 F# 程序都使用它。生成的代码与命令类别使用的代码有很大不同，但它仍然是静态类型的，因此没有显着的性能损失。比较命令式和功能性有点困难，因为两个版本中的最佳实现看起来完全不同。

• 动态类型：像 IronPython 和 IronRuby 这样的语言使用动态语言运行时，它实现动态方法调用等。这比静态类型代码要慢一些（但 DLR 在很多方面进行了优化）。请注意，使用 C# 4.0 dynamic 编写的代码也属于此类。

还有许多其他语言可能不属于这些类别中的任何一个，但是我相信上面的列表涵盖了大多数常见情况（并且肯定涵盖了所有 Microsoft 语言）。

Answer 5

我确信在某些情况下，用一种 .NET 语言编写的惯用代码的性能会比用另一种 .NET 语言编写的性能稍高一些。然而，退一步来说，为什么这很重要呢？您心中有绩效目标吗？即使在单一语言中，您也经常可以做出影响性能的选择，有时您需要在性能与可维护性或开发时间之间进行权衡。如果您没有构成可接受性能的目标，则无法评估语言之间的任何性能差异是否有意义或可以忽略不计。

此外，编译器不断发展，因此今天的相对性能不一定适用于未来。 JIT 编译器也在不断发展。即使处理器设计也是可变且不断发展的，因此相同的 JITTed 本机代码可以在具有不同缓存层次结构、管道大小、分支预测等的处理器上以不同的方式执行。

话虽如此，可能有一些在很大程度上适用的广泛规则：

1. 算法差异可能会比编译器差异产生更大的差异（至少在比较在 CLR 上运行的静态类型语言时）
2. 对于可以轻松并行化的问题，可以轻松利用多个处理器/内核的语言将提供加速代码的简单方法。