[论文解读] Is Rust C++-fast? Benchmarking System Languages on Everyday Routines

Nikolay Ivanov|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2022

Parallel Computing and Optimization Techniques被引用 6

一句话总结

本论文在相同硬件上对Rust和C++进行了基准测试，使用常见的系统级算法和数据结构（如排序例程和字典操作）。结果显示，Rust在归并排序和混合排序中表现与C++相当或略胜一筹，但在插入排序和字典操作中C++始终优于Rust，性能差异归因于编译器优化和语言特定的运行时特性。

ABSTRACT

Rust is a relatively new system programming language that has been experiencing a rapid adoption in the past 10 years. Rust incorporates a memory ownership model enforced at a compile time. Since this model involves zero runtime overhead, programs written in Rust are not only memory-safe but also fast, leading to performance comparable to C and C++. Multiple existing benchmarks comparing the performance of Rust with other languages focus on rarely used superficial algorithms, leading to somewhat inconclusive results. In this work, we conduct a comparative performance benchmark of Rust and C++ using commonly used algorithms and data structures rather than exotic ones. Our evaluation shows that the overall performance of Rust is similar to C++, with only minor disadvantage. We also demonstrate that in some Rust routines are slightly faster than the ones of C++.

研究动机与目标

• 评估Rust和C++在常用系统编程算法和数据结构上的性能表现，超越合成或特殊基准测试。
• 确定Rust是否在真实世界、日常编程例程中达到C++级别的性能。
• 识别两种语言在排序算法（插入排序、归并排序、混合排序）和字典操作（哈希表与平衡二叉树）之间的性能差异。
• 分析编译器优化和语言特定设计（如Rust的所有权模型）对运行时性能的影响。

提出的方法

• 在C++和Rust中分别实现语义完全相同的插入排序、归并排序和混合排序，使用标准库容器（vector<double> 和 Vec<f64>）。
• 对每个输入大小（25至1,000，步长为25）进行10,000次重复测量，计算平均排序时间，排除随机数生成时间的影响。
• 在多种配置下测量性能：C++使用-O2优化，Rust使用--release标志进行优化和非优化构建。
• 在相同硬件和系统负载下，对两种语言中的哈希表和平衡二叉树进行字典操作（插入和删除）的基准测试。
• 使用单台高端机器（AMD Ryzen Threadripper 2950x，72GB内存，Ubuntu 20.04）以最小化环境变量影响。
• 收集并分析16种混合排序配置（K = 16至512）和8组字典操作对比的性能数据，通过性能图表可视化结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种输入大小下，Rust和C++中的归并排序开始优于插入排序？这一临界点如何受优化级别影响？
• RQ2 Rust和C++中混合排序的最优阈值大小K是多少？两种语言之间的差异为何？
• RQ3 在同等优化条件下，Rust是否在归并排序中优于C++？若是，优势有多大？
• RQ4 在Rust和C++中，哈希表与平衡二叉树操作在插入和删除性能上表现如何？
• RQ5 C++在字典操作中多大程度上优于Rust？这是由于编译器优化还是语言层面的设计所致？

主要发现

• Rust在归并排序中表现优于C++，其优化后的实现版本在所有输入大小下均比优化后的C++版本执行更快。
• C++在插入排序中表现优于Rust，性能差距在所有输入大小和优化级别下保持一致。
• 混合排序的最优阈值大小K在C++中为128，在Rust中为16，表明两种语言在性能特性上存在显著差异。
• 混合排序在两种语言中均优于纯归并排序和插入排序，且C++中的性能提升幅度远大于Rust。
• C++优化后的混合排序实现始终快于Rust对应版本，确认C++在底层性能调优方面具有优势。
• C++中哈希表和二叉树操作（插入和删除）的实现始终快于Rust对应版本，且C++中删除操作快于插入操作，而Rust中两者性能相近。