在过去的 0.7 版本中，我对 Nature 的整体性能进行了优化，包括 TCP/UDP/HTTP、CPU、String、GC、Closure 等。并在版本发布后完成了一次和其他编程语言的性能对比测试，让开发者对 Nature 的性能有着更加清晰的认知。

相关测试代码放在 https://github.com/nature-lang/benchmark 仓库中。这是首次性能测试，所以没有将 Nature 的历史版本作为对比。因为 Nature 和 Go 采用了相同的架构设计，所以使用最新版本的 Go 作为基准进行测试，并且在合适的领域中引入了 Rust 和 Node.js 进行参照，从而避免机器性能带来的误导。

测试环境

IO

使用语言标准库编写一个简单的 HTTP Server

Nature 代码示例

import http.{server, request_t as req_t, response_t as resp_t}
  
fn main() {  
    var app = server()  
  
    app.get('/', fn(req_t req, ptr<resp_t> res):void! {  
        res.send('hello nature')  
    })  
  
    app.listen(8888)  
}

测试命令 ab -n 100000 -c 1000 http://127.0.0.1:8888/

测试结果

HTTP Server 是对编程语言性能的综合测试，其中涉及到了内存分配器、GC、数据结构、协程调度器和 IO 循环处理等。

Nature 在这方面的表现非常优秀，相比于 Go 也有着一定的领先。在技术架构上 Nature 采用了 libuv 作为 IO 后端，这和 Node.js 一致，但 Nature 作为 AOT 编程语言相比于 JIT 编程语言在综合性能上有着天然的优势。

如果你想快速体验使用 Nature 开发 API 可以参考 https://github.com/weiwenhao/emoji-api 这个项目。

CPU

使用 Leibniz 公式计算 10 亿次 PI

Nature 代码示例

import syscall
import fs
import strings
import fmt
 
fn main() {
    var f = fs.open('./rounds.txt', syscall.O_RDONLY, 0).content()
    var rounds = f.trim([' ', '\n']).to_int()
    var x = 1.0
    var pi = 1.0
    int stop = rounds + 2
 
    for int i = 2; i <= stop; i+=1 {
        x = -x
        pi += x / (2 * i - 1) as f64
    }
 
    pi *= 4.0
    fmt.printf('%.16f', pi)
}

测试命令 hyperfine --warmup 3 ./pi_n ./pi_go ./pi_rs "node main.js"

测试结果

这是一个简单的 CPU 计算测试，在我看来这主要考验的是编程语言的寄存器分配的利用率。Rust 采用了 Greedy 图着色变体寄存器分配算法，Nature/go/nodejs 则都是线性扫描寄存器分配算法。由于循环中没有函数调用不涉及到寄存器溢出，所以这方面 Nature 和 Go 都做的非常不错。

Recursion

使用经典的递归斐波那契数列计算 fib(45) 来测试语言的高频函数调用开销。

测试命令 hyperfine --warmup 3 --runs 5 ./fib_n ./fib_go ./fib_rs "node fib.js"

测试结果

Nature 和 Go 采用自研的编译器后端，性能上相差无几。耗时上高于 Rust 的原因之一是需要在函数运行前进行前置处理。比如 Go 需要处理栈扩容

// more stack
f9400b90 	ldr	x16, [x28, #16]
eb3063ff 	cmp	sp, x16
540002a9 	b.ls	7869c <main.Fib+0x5c>  // b.plas

而 Nature 需要处理 GC safepoint

400284:	d0003490 	adrp	x16, a92000 // global safepoint
400288:	f9474210 	ldr	x16, [x16, #3712]
40028c:	b5000250 	cbnz	x16, 4002d4 <main.preempt>

Go 采用了基于主动信号的抢占式调度，所以不需要在指令运行过程中插入 Safepoint，这让其指令运行和函数调用速度得到了进一步提升。但是由于 Go 采用了独立栈协程，不得不在函数调用时考虑栈空间是否足够的问题。

而 Nature 没有选择信号式抢占式调度，而是协作式调度为主 + Safepoint 指令抢占的方式，这在某些极端场景下可能导致 GC 阻塞，但也有着更高的自由度和可控性。

至于为什么需要抢占或者 Safepoint，则涉及到经典的 GC STW 问题，现代编程语言的 GC 基本采用并发模式，这需要在某一个关键时刻暂停所有的线程，然后安全的开启写屏障。即使这非常短暂 STW，但依旧成为被开发者们诟病的问题。

而在协程栈的设计上，又是一个非常有趣的选择问题，无栈协程有着极致的性能但存在 async 污染问题，独立栈协程避免了 async 污染，但是性能和内存使用上存在劣势。而共享栈协程则是两者中间的产物，更好的性能和内存占用，同时也不存在 async 污染。

C FFI

通过调用 1 亿次 C 标准库中的 sqrt 函数，测试与 C 语言的协作效率。

nature 代码示例

import libc  
  
fn main() {  
    for int i = 0; i < 100000000; i+=1 {  
        var r = libc.sqrt(4)  
    }  
}

测试命令 hyperfine --warmup 3 --runs 5 ./ffi_n ./ffi_go

测试结果

令人惊叹的性能差距。Go 的独立栈 + 信号主动抢占设计，使其与 C 及其他遵循 ABI 规范的库存在兼容性问题。

而 Nature 实现了完整的 ABI 规范和类型映射，并且共享栈的协程设计让 Nature 可以无损耗的调用符合 ABI 规范的代码库。

在高性能计算、底层硬件操作等场景中，Nature 可以无缝集成 C / 汇编编写的核心模块，弥补 GC 语言在极致性能场景下的不足，兼顾开发效率与底层性能。

协程

Nature 在设计上继承了 go 的优秀理念，这包括协程。通过百万协程创建 + 切换 + 简单计算的场景，评估 Nature 与 go 的协程调度效率、内存占用与响应速度。

Nature 代码示例

import time  
import co  
  
var count = 0  
  
fn sum_co() {  
    count += 1  
    co.sleep(10000) 
}  
  
fn main() {  
    var start = time.now().ms_timestamp()  
    for int i = 0; i < 1000000; i+=1 {  
        go sum_co()  
    }  
  
    println(time.now().ms_timestamp() - start)  // create time
    
    int prev_count = 0  
    for prev_count != count {  
        println(time.now().ms_timestamp() - start, count)  
        prev_count = count  
        co.sleep(10)  
    }  
    println(time.now().ms_timestamp() - 10 - start) // calc time
} 

测试结果

得益于共享栈协程技术，Nature 在协程综合性能上非常优秀，内存占用更是远低于 Go。并且由于 Nature 在协程测试中的表现不错，所以在本次版本中实际并未对协程进行任何的优化，Nature 的协程在内存占用、结构体设计等等地方依旧有着非常大的优化空间。

总结

通过上面的语法示例和基准测试图表，你对 Nature 编程语言有了更加清晰的认知。在基准测试中，Nature 已经有着非常优秀的表现，并且作为早期编程语言其 Runtime 和编译器依旧有着非常大的优化空间。

即使你不打算使用 Nature，Nature 也是值得关注的新兴编程语言，尤其是在云原生、网络服务、API 开发、Agent 开发、命令行工具、基础设施建设等领域。

作为通用编程语言，做的更多是 Nature 的核心目标，后续将会推动的关键特性有

• 转换为可读的 Go 编程语言，从而利用 Go 语言的生态，这是一件令人无奈的事情，但为了 Nature 的可用性必须去做；

• GUI 库适配： 在保留现有事件循环机制的前提下，让 Nature 更好地兼容 C/C++ GUI 库，同时保证 GC 正确性，提供可用的 GUI 开发库；

• WASM3.0 适配: WASM3.0 已经支持 GC，这让 Nature 可以抛弃复杂的 runtime 直接将 AST 翻译为 WASM 后端；

• 可控的内存分配器与 unsafe 裸函数支持： 这是实现 GUI/ WASM3.0 适配的基础，若设计得当，Nature 将真正成为可用于高性能系统开发的系统级编程语言；

• AI 适配： 将 AI 作为 Nature 的代码助手，使其能编写正确且优雅的 Nature 代码，包括优化错误提示、完善测试能力、构建可检索的标准库文档等；

• AI 编码可验证性探索： 这是 Nature 的关键目标。并且和上述的 AI 适配是完全不同的工作，该特性完成后，Nature 编程语言将会成为最合适 LLM 编写代码的编程语言之一；

Nature 是由社区驱动且开放与自由的编程语言，能够接纳先进甚至激进的技术迭代方式；并且支持 AI 辅助编程贡献代码(使用 cladue opus4.5+ 或同等模型并做好代码审查和测试) 。

如果你对上面任意的工作感兴趣或者有想法，欢迎提交 github issue 或者通过邮件 wwhacker@qq.com 与我沟通。🍻