多线程在Erlang比单线程Java快之前需要多少CPU
我目前正在使用Java，我在网上读了很多关于Erlang的书，我有两个大问题：
Erlang比简单Java慢多少（如果有的话）
我在这里假设Java从网络上的shootout benchmarks开始会更快（Erlang做得不太好）。那么，我还需要多少CPU才能让Erlang超越单线程Java（在我的特定情况下，如下所示）在阅读了一段关于Erlang的文章后，我发现了一些评论/帖子，其中说大多数大型Erlang系统都包含大量的C/C++
这是出于速度原因（我的假设）还是其他原因？i、 e.为什么需要这样做
我已经读过关于大多数机器中处理器数量的上升和线程模型的困难（我同意），但我希望找出何时会跨越“界限”，以便我能在正确的时间改变语言/范式
一点背景/背景：
我在服务器端使用Java服务，这些服务非常受CPU限制，并且很容易实现并行。这通常是由于单个传入更新（通过TCP）触发对多个（100秒）输出的更改
计算通常非常简单（很少循环，只是很多算术运算），输入速度非常快（100/s）
目前，我们在4台CPU机器上运行，并且在每台机器上运行多个服务（因此多线程是毫无意义的，Java似乎在没有同步块的情况下运行得更快，等等，使其成为多线程）。现在有一个强大的速度推动，我们现在可以访问24个处理器的机器（每个进程，如果需要的话），所以我想知道如何最好地继续-大规模多线程Java或更容易编码的东西，如Erlang
# 1 楼答案
由于这是一个算术上繁重的工作负载，并且您已经完成了将代码拆分为单独的服务进程的工作，因此您不会从Erlang中获得太多好处。你的工作似乎很适合你。Erlang擅长于微小的事务——比如消息交换或服务静态或简单的动态网页。不是——在企业数字处理或数据库工作负载方面
但是，您可以在外部数字库和数据库的基础上构建，并将Erlang用作MSG开关：D这就是Coach db的功能：p
--编辑--
如果您将算术运算转移到Erlang异步IO驱动程序中，Erlang将与语言射击一样好——但是使用24个cpu可能不会有多大关系；erlang数据库是程序化的，而且速度非常快——可以在应用程序中利用它在每个事务上更新100个实体
--讨论--
使用共享内存总线的6核*4 CPU拓扑中有24个CPU——您有4个NUMA实体（CPU）和一个中央内存。您需要对该范例保持明智，无共享多进程方法可能会扼杀您的内存总线
要解决这个问题，您需要创建4个进程和6个处理线程，并将每个处理线程绑定到相应CPU中的相应内核。这6个线程需要执行协作多线程——Erlang和Lua天生就是这样——Erlang以一种硬核的方式执行，因为它有一个完整的调度程序作为其运行时的一部分，可以用来创建任意多个进程
现在，如果您将任务划分为4个进程（每个物理CPU 1个），您将是一个快乐的人，但是您正在运行4个Java虚拟机（可能是）进行严肃的工作（很糟糕，原因很多）。这个问题需要用更好的切分能力来解决
在Erlang OTP系统中，它是为冗余健壮的网络系统而设计的，但现在它正朝着同样的机器NUMA风格的CPU发展。它已经有了一个一流的SMP仿真器，并且很快也会变得NUMA感知。有了这种编程模式，您就有更好的机会在不破坏总线的情况下使强大的服务器饱和
也许这种讨论是理论上的；但是，当您获得8x8或16x8拓扑时，您也将做好准备<所以，我的答案是，当你在主板上拥有更多的2——现代-物理CPU时，你应该考虑一个更好的编程范例。强>
作为下面讨论的主要产品的一个示例：Microsoft's SQL Server is CPU-Level NUMA-aware in the SQL-OS layer，数据库引擎是在其上构建的
# 2 楼答案
您是否比较了新硬件的成本与在Erlang重新培训员工以及用新语言重新设计软件的成本
我不会低估再培训自己（或他人）的费用，也不会低估雇佣熟悉Erlang的人（他们将比Java人更难找到）的成本。服务器在存储成本/电源/维护等方面的成本很明显，但它们仍然比合格的员工便宜得多。如果你能在使用现有技能的同时取得进步并保持可扩展性，我认为这是最务实的方法
# 3 楼答案
编程语言的速度问题是一个问题所能解决的最复杂的问题。Java倡导者可以指出许多领域，并声称自己是最快的，而且他们是100%正确的。Ruby/Python的倡导者指出了一组不同的参数，并声称速度更快，而且也是正确的。然后，Erlang的拥护者指出并发连接，并声称在处理数百或数千个并发连接或计算时速度最快，这也不会错
查看有关项目的基本描述，我觉得Erlang非常适合您的需要。不知道细节，我会说这实际上是一个非常简单的Erlang程序，可以在很短的时间内完成
# 4 楼答案
这取决于几个因素。快速的答案是，您需要对每个不同的程序进行基准测试，以了解静止水印的位置
以下是可能影响该收益率的一些相关方面：
1）计算依赖性：如果逻辑流对外部资源（DBMS、磁盘访问、网络）有许多依赖性。并发处理中可划分的计算依赖项越多，采用诸如erlang之类的分布式计算平台的好处就越大
2）逻辑流原子性：如果您的程序必须在单个顺序同步流控制上花费大量的计算时间，并且不能在较小的逻辑代码段上进行分解。代码原子性越大，分解为CPU扩展流的代码就越少
3）状态共享开销：必须分布在各个功能中的数据量越大，框架仅发送和接收状态所需的开销就越高。换言之，如果重复发送大量数据而不使用公共共享缓存区，好处将减少，尽管根据采用的编程模式不同，这有不同的方法
因此，考虑到基于上述标准的巨大可能性和变化，不可能有一个适用于所有场景的通用估计
# 5 楼答案
如果你每秒有100次，但他们每次都有100次，那怎么可能保持下去呢？也许我误读了这一部分，但无论如何，除非每秒有数千或数百万个请求，否则您的同步代码不会花费太长时间。如果是，则表示您做错了，可能是在执行整个作业或其他操作时锁定了
对于多线程代码，使用更高级的语言可能是一个错误。即使你在Erlang中编写应用程序部分，或者多线程应该是java，或者移动到C++，如果性能真的成为问题。p>