Kotlin/Java processBuilder 效率 vs python 子进程

Question

我在使用 JVM 进程时遇到问题，我正在尝试创建一个程序，该程序需要多次调用不同的语言程序并更改参数。

例如，假设我需要在 10 秒内通过我的主程序 (KotlinJvm) 调用 node.js 程序 1000 次。

现在，我正在使用 ProcessBuilder class 来创建一个新进程，这样我就可以将信息返回到我的主进程，但它不够快。 它甚至很慢：/

我研究了一下，发现了 python 子进程库，试图在那里实现相同的想法。 在 python 3.9 中，我的实现效果很好！ 快速

1.所以我问，python子进程和Jvm进程有什么区别

2. 有没有办法像 python 这样创建 Jvm 子进程

正如我所读到的，通过从同一个 ProcessBuilder 调用 .start .start()也可以在 Jvm 中创建子进程，但它仍然很慢。

只是为了确保，如果只调用一次就不会出现问题。 问题是我需要在 10-20 秒内调用这个文件 1000 次

在此处添加一些代码作为示例

Kotlin 示例 - 我测试了一下， waitFor() function 需要很长时间，这是我的问题

Python 示例

感谢帮助：）

编辑：如果这是相同的，有没有办法优化 Jvm 进程执行？ 任何环境变化？

Answer 1

Python 打开 function 相当于 Java ProcessBuilder.start()方法。

在上面的示例中，您将 Jvm for subprocess to complete与 Python for subprocess to start的时间进行比较。

要比较相同的事物，您应该比较：

Jvm

// Start subprocess
val processHandle = ProcessBuilder("node", "someFile.js").start()
// Wait subprocess to terminate
val returnCode = processHandle.waitFor()

至

Python

# Start subprocess
val processHandle = subprocess.Popen(["node", "someFile.js")
# Wait subprocess to terminate
val returnCode = processHandle.wait()

编辑

我在我的笔记本电脑上进行了简单的测试，我没有看到 Kotlin 和 Python 之间的性能有显着差异。 我会把它放在这里作为测试基础，即使措施没有“正确”完成（通过 JMH for Kotlin），它也给出了一个想法：

Kotlin

因此，对于 Kotlin，我制作了以下.kts 脚本：

import java.lang.ProcessBuilder;

fun main() {
    var started : Long = 0
    var completed : Long = 0

    for (i in 0 until 1000) {
        
        val start = System.nanoTime()

        val process = ProcessBuilder("ls").start()
        
        started += (System.nanoTime() - start)
        
        process.waitFor()

        completed += (System.nanoTime() - start)
    }

    println("Average time (ms) to start a process: ${started * 1e-9}")
    println("Average time (ms) to complete a started process: ${completed * 1e-9}")
}

在 jre 10 上加载 Kotlin REPL 1.4.21 后，我得到了以下 output：

Average time (ms) to start a process: 0.667509729
Average time (ms) to complete a started process: 5.042644314

Python

在 Python 3.7.9 上，以下脚本：

import subprocess
from time import perf_counter_ns 

started = 0
completed = 0

for i in range(0, 1000):

    start = perf_counter_ns()

    process = subprocess.Popen("ls")

    started += (perf_counter_ns() - start)
    
    process.wait()

    completed += (perf_counter_ns() - start)

print("Average time (ms) to start a process: ", started * 1e-9)
print("Average time (ms) to complete a process: ", completed * 1e-9)

输出：

Average time (ms) to start a process:  1.620647841
Average time (ms) to complete a process:  6.208644367000001

所以，我目前的想法是，一旦执行上下文准备好，这两种方法之间的性能应该不会有太大差距。 因此，如果您注意到很大的差异，那么问题可能是由于子流程之外的一些代码或初始化引起的。

在这一点上，需要更多的细节（一个最小的可重复的例子是最好的）来找出正确的答案。