Rubinus或MRI 1.9.3（YARV）？

Question

所以，我有几个问题要问我，我确实浏览了互联网，但没有太多可靠的答案。大多数博客文章会取消彼此，因为他们都赞扬了不同的东西，并有基准来“证明他们的观点”（我从来没有见过这么多矛盾生命中的基准）。

无论如何，我的问题是：

• Rubinius 真的更快吗？我对这显然是诚实的pro-Rubinius presentation印象深刻。让我感到困惑的另一件事是，很多Rubinius都是用Ruby编写的，但不知何故它比C-Ruby更快？那么它必须是一个非常好的语言实现！
• EventMachine是否适用于Ruinius？据我所知，EventMachine部分依赖于Fibers（如果我错了，请纠正我），直到1.9才实现。我知道Rubinius最终也会支持1.9;我不介意等一下。
• C扩展是否适用于Rubinius？我编写了一个C扩展，它将从TCP流接收的二进制消息“序列化”为Ruby对象，反之亦然（我认为细节并不重要，但如果它有助于回答这个问题，我会更新帖子）。这可以是很多的消息！我设法在Ruby中编写相同的代码（尽管在一个月后它没有任何意义），但事实证明它在应用程序中是一个真正的瓶颈。所以，我不得不使用C作为我的问题的“解决方案”。 编辑：我记得，我用C代替另一个任务，它是Arrays的命中测试方法。基本上它只是检查一个“点”是否在一个多边形内，它在CRuby中是不可能的慢。
• 如果之前的答案是“否”，那么在Rubinus中是否存在C扩展的替代方案？我收集的VM是用C ++编写的，那么。

一些“奖励”问题：

• C-Ruby（2.0 +，YARV）是否会摆脱GIL？或者至少修改它以便CRuby支持真正的并行性？
• 究竟是什么mruby？我看到matz正在研究它，就描述而言，它看起来非常棒。与CRuby（性能方面）有何不同？

我为你发动的这场文字风暴道歉！ ♥

Answer 1

  

Rubinius真的更快吗？

在大多数基准测试中，是的。

但基准是......愚蠢。应用程序是我们真正关心的。因此，最好的办法是对您的应用进行基准测试。看看它的表现如何。 Rubinius将在MRI上真正发光的两个领域是并行性和平行性。内存使用情况。 Rubinius没有GIL，所以你可以利用所有可用的线程。它还有更多sophisticated GC，所以一般来说它可以在GC方面表现更好。

我在2011年10月为my talk on MagLev at RubyConf

做了那些基准测试

  

EventMachine是否与Rubinius一起使用？

是的，如果有部分不起作用，则应报告该问题。话虽如此，currently EM测试不会传递任何Ruby实现。

  

C扩展是否适用于Rubinius？

是。我维持compatibility issue for C-exts，所以如果你有一个在Travis上测试过，那么Rubinius希望看到它对抗rbx。 Rubinius历来对C-api和C-exts有很好的支持，但如果有一天Rubinius能够如此快地运行Ruby 那么将会很好。不需要C-exts或C-api。< / p>

  

C-Ruby（2.0 +，YARV）是否会摆脱GIL？或者至少修改它以便CRuby支持真正的并行性？

不，很可能不是。来自RubyConf 2012的线程的Matz意见（或缺乏）的Jesse Storimer has a succinct writeup .Koichi Sasada试图移除GIL一次并且MRI性能刚刚消失。 Evan Phoenix在创造Rubinius之前也尝试了一次，但没有取得好成绩。

  

什么是mruby？

一个可嵌入的Ruby解释器，类似于Lua。 Matt Aimonetti有一个few articles，可能会为你提供一些启示。

Answer 2

我对Ruby不太满意，但我可以回答第一个问题。

  

Rubinius真的更快吗？

我见过不同的基准，讲述不同的事情。然而，Rubinius部分用Ruby编写的事实并不一定意味着它更慢。我对Python中Python的PyPy也有同样的看法。经过一些研究和大学合适的课程，我知道为什么。

• 据我所知，两者都是用他们语言的一个子集编写的，应该更加简单。对于这样的子集，可以比整个语言更容易地优化（例如C）解释器。
• 使用自己的语言编写Ruby / Python解释器可以更灵活，更快速地进行新解释算法的原型设计。存在Ruby和Python的全部要点是算法可以比例如更快地实现算法。 C甚至是汇编程序。更快的算法在很多时候都超过了解释器的小开销。

顺便说一下。为同一语言的语言编写翻译也是一种常见的学术实践，以显示语言的强大程度。在一个类中，我们在Lisp中用Lisp编写了Lisp。