Benchmark 2025: Rust gegen C++, Go und Python in hochlastigen Systemen

Benchmark 2025: Rust gegen C++, Go und Python – wer führt in hochlastigen Systemen?

Anfang 2025 führte das Team von pythonlib.ru eine Reihe von Vergleichstests (Benchmarks) durch, um die Leistung von Rust mit seinen Hauptkonkurrenten C++, Go und Python zu vergleichen. Ziel war es herauszufinden, wie gerechtfertigt der Umstieg auf Rust in hochlastigen Backend-Systemen und der Datenverarbeitung ist. Die Tests wurden auf identischer Hardware (AMD Ryzen 9, 64 GB RAM, NVMe SSD) unter einer Last durchgeführt, die reale Aufgaben von Webdiensten und ETL-Prozessen simuliert.

Testmethodik

Wir haben drei Schlüsselszenarien ausgewählt:

• CPU-bound: Berechnung von Fibonacci-Zahlen (Rekursion) und Matrixmultiplikation 1000x1000 (50 Iterationen).
• Memory-bound: Arbeit mit Hash-Tabellen (10 Mio. Einfügungen/Lesevorgänge).
• I/O-bound: Lesen/Schreiben von 1 Mio. Zeilen aus CSV + JSON-Parsing (100 MB Datei).

Ergebnisse: Rust vs C++ (Ausführungszeit in Sekunden)

Bei CPU-Aufgaben zeigte Rust ein mit C++ vergleichbares Ergebnis (Unterschied unter 3%). Bei Aufgaben mit intensivem Multithreading-Speicherzugriff übertraf Rust C++ jedoch um 12%, dank des strengen Ownership-Modells, das Data Races bereits zur Kompilierzeit ausschließt. Bei I/O-Operationen war der Unterschied minimal (2-4% zugunsten von C++).

Rust vs Go: Geschwindigkeit und Sicherheit

Go ist traditionell für seine einfache Nebenläufigkeit (Goroutinen) bekannt, aber Rust zeigte mit seinem async/await und Tokio einen 40% höheren Durchsatz bei HTTP-Servern (wrk-Test mit 10k Verbindungen). Im Test auf Speicherlecks (Memory Leak) verbrauchte Go aufgrund seines Garbage Collectors 25% mehr RAM als Rust. Rust gewann auch bei der JSON-Parsing-Geschwindigkeit (2,1-mal schneller).

Rust vs Python: Größenordnung des Unterschieds

Wie erwartet übertraf Rust Python (CPython 3.13) in allen Tests: vom 15-fachen (I/O) bis zum 50-fachen (reine Berechnungen). Selbst mit PyPy und NumPy für Matrixoperationen unterlag Python Rust um das 5- bis 8-fache. Die wichtigste Erkenntnis: Python bleibt das Beste für das Prototyping, aber für die Produktion ist Rust alternativlos.

Schlussfolgerungen für Entwickler

• Rust vs C++: Rust ist sicherer (kein Segfault) und fast genauso schnell. Wir empfehlen es für neuen Code.
• Rust vs Go: Rust ist schneller und spart Speicher, erfordert aber mehr Zeit zum Schreiben von Code. Go ist für Microservices geeignet, wo die Entwicklungsgeschwindigkeit wichtiger ist.
• Rust vs Python: Rust für den Systemkern, Python für Skripte und ML. Die Kombination (PyO3, Maturin) bietet das Beste aus beiden Welten.

Die vollständigen Benchmark-Logs und Skripte sind auf pythonlib.ru im Bereich „Leistungstests“ verfügbar. Steigen Sie noch heute auf Rust um – Ihre CPU wird es Ihnen danken!