Java 性能竟然优于 Rust，哪里有问题呢？

[acr0ss]

近日 B 站看到概率问题：《连续抛 10000 次硬币，最多几连正的概率最大？》

使用擅长的 Java 模拟，共 10w 次实验，每次实验模拟投掷 1w 次，耗时 1080ms ；多次运行耗时相差不大。
同样的算法，用 Kimi 翻译成 Rust ，cargo build --release 生成可执行文件；但执行效率不如 Java ，且耗时 10x。
哪里有问题呢？

Java

public class TossStreakProbability {
    public static final int tosses = 10_000; // 10^4
    public static final int iterations = 100_000; // 10^5

    public static void main(String[] args) {
        Instant start = Instant.now();
        Map<Integer, Long> streakMap = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            int maxStreak = maxStreak();
            streakMap.put(maxStreak, streakMap.getOrDefault(maxStreak, 0L) + 1);
        }

        long total = streakMap.values().stream().mapToLong(Long::intValue).sum();
        streakMap.forEach((key, value) -> System.out.printf(
                "Max: %d, count: %d, percent:%.2f%%\n",
                key, value, (value * 100.0) / total));

        // print execute time in ms
        System.out.println("Execution time: " + (Instant.now().toEpochMilli() - start.toEpochMilli()) + "ms");
    }

    public static int maxStreak() {
        int streak = 0, maxStreak = 0;
        var random = ThreadLocalRandom.current();
        for (int i = 0; i < tosses; i++) {
            boolean current = random.nextBoolean();
            if (current) {
                streak++;
            } else {
                streak = 0;
            }
            maxStreak = Math.max(maxStreak, streak);
        }
        return maxStreak;
    }
}

Rust

use std::collections::HashMap;
use std::time::Instant;

use rand::prelude::*;


const TOSSES: i32 = 10_000; // 10^4
const ITERATIONS: i32 = 100_000; // 10^5

fn main() {
    let start = Instant::now();
    let mut streak_map: HashMap<i32, i64> = HashMap::new();

    for _ in 0..ITERATIONS {
        let max_streak = max_streak();
        *streak_map.entry(max_streak).or_insert(0) += 1;
    }

    let total: i64 = streak_map.values().sum();
    for (key, value) in &streak_map {
        println!("Max: {}, count: {}, percent: {:.2}%", key, value, (*value as f64 / total as f64) * 100.0);
    }

    // print execute time in ms
    let duration = start.elapsed();
    println!("Execution time: {}ms", duration.as_millis());
}

fn max_streak() -> i32 {
    let mut streak = 0;
    let mut max_streak = 0;
    let mut rand = thread_rng();

    for _ in 0..TOSSES {
        let current = rand.gen_bool(0.5);
        if current {
            streak += 1;
        } else {
            streak = 0;
        }
        max_streak = std::cmp::max(max_streak, streak);
    }
    max_streak
}

破案了，随机数生成库的问题。不同语言实现的算法不同，导致性能差异。

PS：感谢评论区的提醒：Java 和 Rust 关于 print 性能也有差异。不过改程序就打印 25 行左右，影响可以忽略。

[wuruxu]

按理应该差不多才是，rust 直接编译成机器码了，java 还有个 JIT 的虚拟机

[fgwmlhdkkkw]

会不会是随机设备不一样。

[nagisaushio]

盲猜 hasher 的问题。rust 默认 hasher 是比较慢的

[XiLingHost]

如果用统一的随机数生成方式，比如 java 和 rust 都改成读取/dev/urandom 耗时会不会有所变化

[xiaopanzi]

无法复现。我在 Linux 机器上，JDK 17 Execution time: 4273ms ； Rust 1.72 Execution time: 2310ms

[undeflife]

之前碰到过类似的情况， 当时的分析结果是非常频繁的内存分配，rust 需要调用操作系统来分配会比有 gc 语言的开销要大， 使用 jemalloc 会有改善

[undeflife]

另外你确定你的 Rust 代码是跑的 release 来比较性能的吧？

[kneo]

你这个测的基本是随机数库的性能。你把随机数代码单独拿出来测一下。

[ns09005264]

是随机数生成器的性能吧。
rust 的 rand 包启用 smallRng 特性，然后
let mut rand = thread_rng();
换成
let mut rand = rand::rngs::SmallRng::from_entropy();

[rming]

搜了下，参考这个 issue ，https://github.com/rust-lang/rust/issues/43120

rand crate 并不是标准库

[e3c78a97e0f8]

两个标准库的随机数算法完全不一样
Rust 默认的是密码学安全的随机数，Java 不是。而且它们二者的密码学安全随机数生成器也是不同的算法。你要比，就得都用一个算法的随机数，比如 MT19937 。

[rming]

@rming Also note that Java's ThreadLocalRandom is an extremely simple linear congruential PRNG, while Rust's rand's thread_rng() is based on the ISAAC (claimed-to-be) cryptographically secure PRNG which is more expensive, so this benchmark is not an exactly apple-to-apple comparison.

[lt0136]

随机数算法的问题：
Java 的随机数算法是 LCG：就是简单的 x(n+1) = (x(n) * a + c) % mod 计算
Rust 的 thread_rng 默认用的安全的随机数生成算法，好像是 chachaX ？会慢

[ns09005264]

两个语言的随机数生成器的文档:
java:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/ThreadLocalRandom.html
Instances of ThreadLocalRandom are not cryptographically secure
ThreadLocalRandom 没有加密

rust:https://docs.rs/rand/latest/rand/rngs/index.html
meaning a cryptographically secure PRNG
ThreadRng 所使用的 StdRng 是加密的

[764664]

Java 的随机数是线性同余方法生成的
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/concurrent/ThreadLocalRandom.html#next-int-
rand crate 的 ThreadRng 是密码学安全的 ChaCha12
https://rust-random.github.io/rand/rand/rngs/struct.ThreadRng.html

[Akagi201]

我用 rust 重写一个 js 算法(node.js 跟 bun), 结果耗时基本持平(rust 略差于 js), 最高内存消耗也持平.
所以带 gc 语言不一定就慢, 要看程序的瓶颈. 我算法的瓶颈主要在内存 io 上, 不在 cpu.

[nullyouraise]

除了 rand 这个库可能是导致耗时增高的因素以外，你的 profile scope 内包含了 println ，向 stdout 输出时会 flush ，可能会导致耗时增高，在其他 Java vs Rust 的对比中也存在这样的可能性 https://www.reddit.com/r/rust/comments/1677ar8/why_is_rust_println_slower_than_java_println/

[nullyouraise]

你可以试试分别统计 for 循环和 sum 的耗时，然后二者相加，最后对比 Rust 和 Java 实现里这个耗时值，我猜不会差太多

[acr0ss]

@nullyouraise 谢谢告知这个影响。不过我任务这点影响不大，print 也就 25 行左右。

[realJamespond]

随机算法设备这种基本环境得保证大致公平吧，不然这么比没意义了

[lvlongxiang199]

打个火焰图看看 ?

[Ericcccccccc]

看不起 jit 吗...

很多时候性能比 c++ 都高

[DAM]

有外网消息称 m4 替换了 AMX 为 Arm 的 SME ，排除这个因素的 IPC 提升为 0 ；
消息来源 https://twitter.com/negativeonehero/status/1788360191471431919

[DAM]

回复错了帖子😨

[qzh993]

抽时间摸鱼测试了下，没复现呀

[Seves]

试了下 Go ，不用协程要 6130ms 左右，用了协程跟 Java 差不多，1110ms 左右：

```go
package main

import (
"fmt"
"math/rand"
"sync"
"time"
)

const (
tosses = 10_000 // 1e4
iterations = 100_000 // 1e5
)

func main() {
start := time.Now()
// streakMap := make(map[int]int64) // 6130±20
streakMap := sync.Map{} // 1110±20

var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < iterations; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()

max := maxStreak()
//streakMap[max] = streakMap[max] + 1
m, _ := streakMap.Load(max)
if m == nil {
m = int64(0)
}
streakMap.Store(max, m.(int64)+1)
}()
}
wg.Wait()

var total int64
//for _, value := range streakMap {
// total += value
//}
streakMap.Range(func(key, value any) bool {
if value == nil {
value = int64(0)
}
total += value.(int64)
return true
})

//for key, value := range streakMap {
// fmt.Printf("Max: %d, count: %d, percent: %.2f%%\n", key, value, (float64(value)*100)/float64(total))
//}
streakMap.Range(func(key, value any) bool {
fmt.Printf("Max: %d, count: %d, percent: %.2f%%\n", key, value, (float64(value.(int64))*100)/float64(total))
return true
})

// print execute time in ms
fmt.Printf("Execution time: %dms\n", time.Since(start).Milliseconds())
}

func maxStreak() (max int) {
var streak int

var r = rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
for i := 0; i < tosses; i++ {
current := r.Intn(2) == 1
if current {
streak++
} else {
streak = 0
}
if streak > max {
max = streak
}
}
return max
}

```

[xgdgsc]

https://users.rust-lang.org/t/julia-outperforms-rust-in-generating-a-vector-of-random-numbers/101624

[mmdsun]

Java 预热后也转成机器指令了，速度不一定比 rust 慢