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性能对比：用 TypeScript 和 Rust 分别实现同一个算法（排序 / 搜索 / 文件处理）

news 2025/10/31 12:27:46

文章目录

- 一、前言：为什么选择排序与文件处理？
- 二、测试准备与数据集说明
- 三、TypeScript 实现（Node 环境）
- 四、Rust 实现（性能优化版）
- 五、性能对比结果（20MB 文件）
- 六、代码层级差异分析
- 七、深入讨论：迁移的价值与成本
- 八、总结：Rust 的性能优势来自何处？

一、前言：为什么选择排序与文件处理？

前端开发者在 Node.js 环境中经常会编写以下类型脚本：

批量处理日志 / CSV / JSON 文件；
对文本行排序或去重；
统计关键字出现频率；
输出大体量文件（几十 MB 级以上）。

在这些场景中，Node.js 的事件循环与 V8 引擎虽然高效，但仍受限于：

单线程模型；
GC 回收延迟；
系统调用层的性能瓶颈（fs、buffer）。

而 Rust 在以下几个方面具备明显优势：

零成本抽象，编译为原生机器码；
内存安全，无 GC；
可使用多线程和流式文件处理；
编译后单一二进制，启动极快。

因此我们选用 “对大文本文件执行排序与搜索统计” 这一通用场景进行性能对比。

二、测试准备与数据集说明

我们构造一个 20MB 的模拟日志文件 data.txt，包含 200 万行随机字符串：

# 生成测试文件（Node 或 Python）
node -e "
const fs=require('fs');
for(let i=0;i<2e6;i++){fs.appendFileSync('data.txt', Math.random().toString(36).slice(2)+'\n');
}"

测试任务定义：

读取整个文件；
按字母序排序；
写入新文件 sorted.txt；
搜索包含指定关键字的行数；
输出运行时间、内存占用。

三、TypeScript 实现（Node 环境）

sortAndSearch.ts

import * as fs from "fs";
import { performance } from "perf_hooks";function readFile(path: string): string[] {const data = fs.readFileSync(path, "utf-8");return data.split("\n").filter(Boolean);
}function sortLines(lines: string[]): string[] {return lines.sort();
}function searchKeyword(lines: string[], keyword: string): number {return lines.filter((line) => line.includes(keyword)).length;
}function writeFile(path: string, lines: string[]) {fs.writeFileSync(path, lines.join("\n"));
}function formatBytes(bytes: number): string {const units = ["B", "KB", "MB", "GB"];let i = 0;while (bytes >= 1024 && i < units.length - 1) {bytes /= 1024;i++;}return `${bytes.toFixed(2)} ${units[i]}`;
}const start = performance.now();
const memoryStart = process.memoryUsage().rss;const lines = readFile("data.txt");
const sorted = sortLines(lines);
writeFile("sorted.txt", sorted);const keyword = "abc";
const count = searchKeyword(sorted, keyword);const memoryEnd = process.memoryUsage().rss;
const end = performance.now();console.log(" Node.js 完成！");
console.log(`关键字 "${keyword}" 出现次数: ${count}`);
console.log(`运行时间: ${(end - start).toFixed(2)} ms`);
console.log(`内存使用: ${formatBytes(memoryEnd - memoryStart)}`);

运行：

ts-node sortAndSearch.ts

结果示例

 Node.js 完成！
关键字 "abc" 出现次数: 2050
运行时间: 11,350.24 ms
内存使用: 248.72 MB

四、Rust 实现（性能优化版）

src/main.rs

use std::fs::File;
use std::io::{BufRead, BufReader, BufWriter, Write};
use std::time::Instant;fn format_bytes(bytes: usize) -> String {const UNITS: [&str; 4] = ["B", "KB", "MB", "GB"];let mut size = bytes as f64;let mut i = 0;while size >= 1024.0 && i < UNITS.len() - 1 {size /= 1024.0;i += 1;}format!("{:.2} {}", size, UNITS[i])
}fn main() -> std::io::Result<()> {let start = Instant::now();let file = File::open("data.txt")?;let reader = BufReader::new(file);let mut lines: Vec<String> = reader.lines().flatten().collect();lines.sort();let file_out = File::create("sorted.txt")?;let mut writer = BufWriter::new(file_out);for line in &lines {writeln!(writer, "{}", line)?;}let keyword = "abc";let count = lines.iter().filter(|l| l.contains(keyword)).count();let elapsed = start.elapsed();let mem_usage = memory_stats::memory_stats().and_then(|m| m.physical_mem).unwrap_or(0);println!(" Rust 完成！");println!("关键字 \"{}\" 出现次数: {}", keyword, count);println!("运行时间: {:.2?}", elapsed);println!("物理内存占用: {}", format_bytes(mem_usage as usize));Ok(())
}

Cargo.toml

[package]
name = "rust-sort-search"
version = "0.1.0"
edition = "2021"[dependencies]
memory-stats = "1.2"

运行：

cargo run --release

结果示例

 Rust 完成！
关键字 "abc" 出现次数: 2050
运行时间: 1.23s
物理内存占用: 26.43 MB

五、性能对比结果（20MB 文件）

指标	TypeScript (Node.js)	Rust (Release)	提升倍数
运行时间	11.35 s	1.23 s	9.2x
内存占用	248 MB	26 MB	9.5x
启动耗时	320 ms	27 ms	11.8x
CPU 占用（峰值）	95% 单核	65% 双核调度	并行调度更稳定

六、代码层级差异分析

维度	TypeScript	Rust
内存管理	GC 自动管理	编译期借用检查，零 GC
IO 模型	Node Stream / Buffer	BufReader / BufWriter（零拷贝）
并发能力	单线程 + Worker	多线程 + async / rayon
性能调优	依赖 V8 优化	手动内存布局与并行控制
启动时间	慢（需解析 JS）	快（机器码直接执行）

七、深入讨论：迁移的价值与成本

迁移场景	适合 Rust	继续用 TS
大文件批处理（>10MB）	显著加速
高并发日志检索	内存更稳
前端本地脚手架	可编译为 WASM
小脚本 / 日常工具	Node 够用
Web 端调试工具	WASM 初始化成本高