Spring让Java慢了30倍，JIT、AOT等让Java比Python快13倍，比C慢17%

比 Python 快 13 倍，比 C 慢 17%，Java 被骂慢骂了 20 年，原来是 Spring 的锅。

"Java 太慢了"，类似这样的话，我听了快 10 年了。十年了我成长了，但有些人还在"刻舟求剑"。

今天，我在一个大佬的微信群里，看到又有人在讨论这个。说慢，又拿不出具体的数据，纯靠偏见在讨论。

上一次讨论类似问题，还是在月初。刚好有老外网友做了一个实验，对 62 门编程语言速度做了一个比较，通过莱布尼茨公式**计算 π 值，然后给出运行速度的排名，最慢是 Python （CPython）。实验过程和结果都公开透明，参见网址：https://github.com/niklas-heer/speed-comparison。

有时候，我挺理解那些对 Java 有偏见的程序员的。比如，Python 程序员优雅地写下一行代码解决问题时，Java 还在吭哧吭哧地定义类和接口，当 js 在浏览器中快速执行时，Java 的应用可能还需要加载 Spring 上下文...

但这也不能说明 Java 就是慢。所以，今天，我想稍微花点时间，尝试为这些"偏见"找到源头，并用数据和原理告诉你：Java 不慢，慢的很可能是你的认知还停留在 20 年前。

这些偏见，我都经历过

偏见 1 解释执行，肯定慢

这是最经典的误解。确实，Java 编译成字节码，再由 JVM 解释执行，中间多了一层。但你知道吗？现代 JVM 90% 的代码根本不走解释执行！

甚至是在某些情况下，经过 JVM 充分的优化，Java 程序能比 C++ 程序更快。特别是在一些依赖 JVM 运行时分析和自适应优化的场景下。通过 JVM 的"即时编译"（JIT）和自适应优化能力，能在运行时做出静态编译语言难以实现的动态决策。

偏见 2 GC STW 卡顿慢

Stop-The-World（STW）是 Java 程序员永远的痛。但这次我要说：你可能从来没用过真正的低延迟 GC。

确实是没有任何一个商业化的 Java GC 能实现完全的零 STW，但目前主流的现代 GC，其设计核心都在于将 STW 时间缩短到极致，有些甚至能达到亚毫秒级别。

在某些分代的 JVM 中，其部分分代的 GC 并不需要 STW，也或者说是大部分 GC 阶段不需要 STW。并且，JVM 还推出了众多的优化手段，包括：多线程并行，并发标记/清理，全阶段并发 + 读屏障，着色指针和读屏障等。

偏见 3 启动慢，性能差

确实，一些企业级框架太过于笨重。尤其是，Spring + MyBatis + Dubbo，一套组合拳下来，启动 3 分钟，内存 2GB 起步。这印象太深了，以至于很多人把框架的臃肿等同于语言的低效。

反射、AOP、bean 的顺序加载、连接池初始化等，它能不慢吗？但，这个慢，是框架造成的，并不是 Java 慢。

数据不会说谎

让我们来看一个文章开头所说的真实的基准测试。GitHub 项目 speed-comparisonhttps://niklas-heer.github.io/speed-comparison/使用莱布尼茨公式计算 π 值，在10 亿次迭代下，各语言表现如下。

语言	中位执行时间	与最快速度比值
C	7.08s	1.0x
Rust	7.11s	1.0x
Java (GraalVM)	7.33s	1.04x
C++	8.16s	1.15x
Java (OpenJDK)	8.26s	1.17x
Go	10.4s	1.47x
Node.js	31.2s	4.41x
Python	113.17s	15.99x

Java 只比 C 慢 17%，但比 Python 快 13 倍！这个结果惊不惊讶？意不意外？

更扎心的是，在这个 CPU 密集型计算场景中，Python 甚至比 Node.js 还慢 3.6 倍。那些说Python 开发快就够了的人，可能没经历过计算密集型任务的绝望。

即使是 OpenJDK，也比 Go、PHP 等常见语言快。Github 上还有很多其它案例，我就不细说了，大家自己去看看吧。

为什么一些人会觉得 Java 慢？

根据我收集的资料和第一手经验，我觉得偏见主要来自以下几个层面。

排在第一个的是 Java 的历史债务。不少人印象里的 Java，是 JDK 1.4 的 Java，那个时候的 Java 确实慢。

早期 JVM：纯解释执行，JIT 编译器形同虚设
老旧的 GC：Serial GC 和 Parallel GC 动不动就 Full GC，停顿几秒
Applet** 噩梦：浏览器里那个卡顿的小程序，是整个 Java 生态的原罪

但现在是 2025 年！JDK 21、JDK 25 都出来了，ZGC 的停顿时间小于 1 毫秒，GraalVM 的 AOT 编译让启动速度快如闪电。他们的经验，也该更新了。

排在第二的应该是 JVM 中的技术迷雾，JVM 的"黑魔法"让你测不准。甚至是，只有 Java 面试才有调优，其它语言可能都没这么卷。

现代 JVM 太复杂了，复杂到连资深工程师都容易误判，看下面 3 个陷阱。

第一个陷阱就是 JIT** 的预热。

csharp 复制代码

// 你写的代码
public void calculate() { /* 复杂计算 */ }

// 实际执行路径
// 前 1000 次：解释执行 → 慢！
// 1000-10000 次：C1 编译 → 稍快
// 10000+ 次：C2 编译 + 激进优化 → 峰值性能！

很多人在预热阶段就下了"Java 好慢"的结论，根本没测到 JIT 优化后的真实性能。

第二个陷阱是 JVM 逃逸分析。

typescript 复制代码

public String process() {
    // 你以为：堆分配，GC 压力大
    StringBuilder sb = new StringBuilder(); 
    // 实际上：JVM 分析发现 sb 不会逃逸，直接栈分配，0 GC！
    return sb.toString();
}

JVM 的智能优化远超你的想象，但你用传统性能分析工具根本看不出来。

第三个陷阱是微基准测试骗局。

没有 JMH 的微基准测试都是耍流氓。JVM 会消除死代码、循环展开、内联虚方法等，你写的测试用例可能什么都没测到。。。

接下来是对 GC 的误解，源自于多数人根本不了解现代垃圾回收器。

ZGC（JDK 15+）：停顿时间 < 1ms，支持 16TB 堆内存
Shenandoah：并发整理，吞吐量与低延迟兼得
G1：JDK 9 后的默认 GC，可预测的停顿模型

但大部分开发者还在用 JDK 8 的 Parallel GC，然后抱怨"GC 卡顿"。这不是 Java 的问题，这是你不升级的问题。

然后是框架得背锅。慢的是 Spring，不是 Java。

我们来看一个真实案例。

java 复制代码

// 纯 Java 计算斐波那契数列
public long fib(int n) { /* 递归实现 */ } // 耗时：0.5ms

// Spring Bean 版本
@Service
public class FibService {
    @Cacheable
    public long fib(int n) { /* 同样实现 */ } // 耗时：15ms
}

Spring 的代理、AOP、事务、缓存一层层叠加，性能损耗可达 30 倍。但开发者往往把这笔账算在 Java 头上，而不是框架设计上。

反射是最大的元凶，而且到处是反射。Spring 依赖注入、MyBatis 动态代理、JSON 序列化，哪里都有反射。反射调用比直接调用慢50-100 倍，且完全无法被 JIT 优化。

说白了，不是 Java 慢，是你用的框架在"犯罪"。

最后是部署形态，容器时代的"水土不服"。

在 Kubernetes 时代，Java 确实显得格格不入。

启动时间：JVM 加载 2000+ 核心类，Spring 扫描 500+ Bean，启动 30 秒起步
内存占用：JVM 本身占 200MB，堆内存再分配 1GB，镜像臃肿
资源感知：旧版 JVM 不认识 Docker 的 cgroup 限制，导致 OOM Kill

但这正是Quarkus、Micronaut、Spring Native等要解决的问题。通过 AOT 编译和 GraalVM 原生镜像，Java 应用的启动时间可缩短至0.05 秒，内存占用降至30MB。

Java 的真实性能定位

基于上述分析，Java 的真实性能画像应该是：

CPU 密集型，碾压 Python

CPU 密集型，接近 C++，碾压 Python。尤其是在科学计算、大数据处理（Hadoop/Spark）、高频交易（LMAX Disruptor）领域，Java 是事实标准。JIT 编译后的代码执行效率可达 C++ 的90% 以上。

内存管理，全自动，高吞吐

虽然 GC 有开销，但对比手动内存管理（C++）或引用计数（Python），Java 的吞吐量优势在 多线程环境 下尤为明显。ZGC 的出现更补齐了低延迟短板。

并发编程，生态最成熟

JUC（java.util.concurrent）、Fork/Join 框架、虚拟线程等让 Java 的并发模型远超 Python 的 GIL 限制和 Node.js 的单线程。

当然，Java 也有不少短板的。

比如，冷启动。

Serverless 场景下，Python/Node.js 的毫秒级启动仍有优势。但 GraalVM 原生镜像已基本解决此问题。

再比如，内存占用，仍偏高了些。

即使优化后，JVM 的内存足迹仍大于 Go 或 Rust，这在边缘计算场景确实是劣势。

总结

真相很可能和某些群体想象的不一样，偏见是源于认知滞后。

Java 的"慢"是一个技术神话，其根源是：

时间差：用 2004 年的 Java 对比 2024 年的 Python
对象错：把 Spring 的慢当作 Java 的慢
测量错：在 JIT 预热阶段下结论
信息差：不知道 ZGC、GraalVM、Quarkus 的存在
定位差：Java 要和所有的语言比，却忽略了它的跨平台以及成熟的社区

作为技术人员，我们确实应该持续学习，要知道 JDK 每 6 个月一个版本，性能优化日新月异。

最后，我想说的是：Java 不慢了，慢的是你的技术栈该升级了。还是那多篇历史文章中说到的话，做个结尾吧。