其实性能根本没办法超越，因为苹果能做的事情太多了，
处理器是自家设计，操作系统是自家，开发者生态是自家，整体硬件也是自家
苹果能做到优化处理器指令集，再让操作系统底层针对 CPU 优化，同时悄然改变 objective-c 和 swfit 底层库的实现，再通过 xcode 升级、App Store 上架规则升级，做到从下到上，从底层到应用层，整体的调优，新的 iPhone XS 支持了 120 赫兹的刷新率，操作系统升级，metal 库一升级，基于此的游戏就能马上获取高刷新率的效果。
而且还要注意，苹果每年只推出 2-3 款手机，它的战线不宽，研发资源和精力比较集中，一个相机 ISP 团队就可以上千人，只针对一两款手机。
从硬件、软件、生态到开发者等等，全方位的掌握，是 iPhone 综合素质顶尖的保证，反观 Android，优秀的硬件制造商，华为、三星，没有操作系统的话语权，必须在底层之上做一些优化，处理器是自家的，但 Android 核心没有适配，或者适配的不多，谷歌自己推出手机，就是在学习苹果的这种全生态链把我的玩法，已经在相机上有非常大的成效，从算法到硬件的优化，使得相机在夜景上超过 iPhone，但毕竟 Apple 制造了 30 年的硬件，谷歌硬件制造的经历太少。
所以，iPhone 是综合性能最强的这个应该会继续维持，并且会和 Android 的差距越拉越大，因为苹果从自家 A 处理器开始，有了研发处理器的经验和自信，已经扩展到 T 处理器和 S 处理器，这两款处理器在安全和嵌入式设备中，又拔得头筹，S 处理器是 Apple Watch 上的处理器，其低功耗特性不容小觑，不知不觉中，苹果已经成为世界上最大的智能手表出货商，也意味着庞大的 S 处理器的市场化竞争，会帮助苹果在物联网时代提供低功耗处理器这把有利的武器。
刚刚出来的 iPadPro 携带的 A12X 处理器，其计算能力惊人已经不用多说，但真正让人关注的是其 GPU 性能，8 核心的 CPU 以及 7 核心的 GPU，其图形处理能力堪比 Xbox One S，这些处理器研发的决定早在十几年前就已经布局，苹果逐渐的把底层关键元器件全部纳入自己控制的范畴，早晚会在下一次设备创新竞争中做好十分充分的准备。

有同感，已经习以为常了。
不经常用，就会忘记具体的库的 API 和技巧。
我有个办法，既能够掌握多门语言，又能深刻理解和记忆。
当你掌握大量编程语言的知识和经验的时候，如果经常忘，就要想办法对已经掌握的知识进行压缩。
压缩的原则是：相同和类似的知识只记忆一次，只记忆不同点并进行对比俯视。
比方说 j2ee 的体系结构和 Ruby on rails 的体系结构的对比，这两者属于同一类概念，是两门语言的开发规范和实践框架，不断对比，理解和加深记忆，就能记忆住不同的技术栈里面相对应的组件、工具和库
比方说 Ruby 的 mixins 和 Java 的接口之间的不同和联系
比方说 Java 的重载和 Ruby 的重载原则有什么不同
比方说 Ruby 的垃圾回收和 Java 的垃圾回收有什么一样和区别的地方
如果能经常这样思考，对比，触类旁通，可以通过学习另外一门新语言，俯瞰之前已经熟悉的另外一门语言，就能进一步把握理解老的语言，快速掌握新语言的核心。
我经常就这样做，不断拿起使用不同语言写过的代码，放在一起。
JavaScript 的协程和 Python 的协程有哪些不一样的？ JavaScript 的 promise 和 Python 的 generator 有什么联系。
Java 的反射和 Python 的动态类型有什么区别，反射能做到什么不能做到什么，Python 的动态类型可以做到什么，又有什么坏处
等等
去思考为什么这门语言要这样用，那门语言要这样设计，一切皆有缘由

@petelin
前提都看不懂么？在非阻塞的情况下多线程能处理并发，阻塞代码基本上多线程没用
什么 C 单线程完爆 Python 多线程，还估计，说的是 C 的非阻塞 IO 代码能交还 GIL，不会引起 Python 多线程的同步等待，这也是 Python 伪并发的原因
这里的思想是 CPU 跑着 handle 数据？想表达什么？
数据流动比 CPU 处理速度快？数据流动是什么？

楼主，没有人会使用 Django 默认的 runserver 进行生产部署的，并且官方文档也非常不推荐在生产环境使用 runserver 进行部署，原因就是 Python 虽然可以多线程，但是因为 CIL 的存在，导致其并发效率非常低，至于为什么很低，我前面已经把关键点罗列了一下。
生产环境部署 Python 的 Web 应用，有两种方式，一种是 uwsgi 使用多进程，多开 work，进行部署，一种是使用 gevent 协程实现非阻塞异步 I/O，但是我前面说了，这种要求，其他的代码也必须是非阻塞的编程模型。跟 nodejs 一样。
@111111111111 说的 runserver 是多线程的没有什么问题，能解决您的测试疑惑，但这里面最本质的还是要考虑，CIL 到底对并发有多大影响，GIL 一直起作用的时候，线程需要不断等待获取 GIL，线程被同步，但 I/O 操作的时候，Python 代码是会让出全局锁的，所以，多线程是有效的，可以考虑使用，但前提这是非阻塞的 I/O，也就说，C 底层提供的 I/O 功能，或者用 C 实现的非阻塞 I/O 功能，uwsgi 虽然是 C 写的，但不是非阻塞的，可以查看一下 C 的源码，如果不设置多个 work，就不能处理高并发，可以压测一下。试试

@petelin
我觉得吧，您让我学习一下的建议，我会接受的，但您是否考虑一下我的建议？
1. 翻翻 Python 解释器的源码，找找 CPython 的全局锁的实现代码。
这里给您奉上：
https://github.com/python/cpython/blob/e62a694fee53ba7fc16d6afbaa53b373c878f300/Python/ceval.c#L238
2. 考虑一下解释器作为共享资源，被全局锁保护以后，多线程代码在执行的时候，是否会被同步，在临界代码执行以后，才会被释放
3. 再思考一下，在什么特殊的情况下，会主动让出全局锁
4. PyThread_type_lock 这个看一下结构体，然后呢，自己做个试验，在多线程的情况下，模拟并发耗时操作，不断调高线程数，看一下总耗时是否和线程数的增加成正相关
5. 人家说的 Django，里面基本上是 Python 代码，几乎没有 C 的扩展调用，系统库也不都是用 C 实现的，C 实现的 io 操作是使用操作系统本身的线程、进程以及信号量来处理的。

13 年的 MacBook Pro 13 寸，8G 内存，除了 docker 开起来有些卡，其他无压力，觉得可以再战三四年
公司配置的是 mac mini，16g 内存，平时 vscode、intelliJ、xcode、visual studio mac 版，还有虚拟机，基本无压力
18 年的 MacBook Pro 可以入，因为是第八代 CPU，性能增长比较多
建议买个港版的，国行太贵，明天是黑五，去美国亚马逊，开个 PayPal，用转运四方托运到国内，能比国内便宜几千块，Mac 是全球联保的
目前除了 iMac Pro 和 MacPro，性能最好的 Mac 是最新的 MacMini

珍爱生命远离 xiaomi，一年研发费用才 5 亿的企业，和华为一年 130 亿相比，跟三星快 200 亿相比，跟苹果 120 亿相比。小米产品线并不少

@111111111111 Python 的多线程基本上是伪并行，可以了解一下 GIL 全局锁，就明白了，Python 的应用即便是使用了多线程，但基本上没办法处理高并发，所以一般高并发配合的必须是多进程，或者采用协程，但协程是开弓没有回头箭，一开始是协程，就要任何代码都是协程，否则性能很难保证

红色、橙色、荧光绿，这些颜色亮度要降低，增强不同文本的对比度不一定非要提高亮度，饱和度提升去就可以了
字体问题比色彩大，这是 Powerline 的 droid 字体吗？对代码不是很友好~还是换成 SF 系的吧，毕竟经过多年验证

我一直用 iPhone，这两年日常用过的 Android，包括华为 P10，荣耀，一加 6T，坚果 2pro，S6，小米 mix2，稳定性和速度一直有保障是 S6，大厂的产品，底层与 CPU、GPU 和其他硬件都已经整体优化过，没有自己 CPU，没有自己 GPU，自己不生产屏幕的厂商，很难做整体调优，比方说小米，虽然供应商提供给你系统调优屏幕的驱动和接口，但 Apple 和三星这样的企业，直接根据要求直接定制屏幕，这种情况不仅仅是屏幕，其他硬件大厂都有这样的优势，小米出这个问题，可能是因为现在产品线太多太复杂，工程人员跟不上产品的适配了吧

@lihongjie0209
1. 这个帖子就是简单的提出来了 Java 不适合使用的场景，不管公司大小，场景一样，语言的适用性就是客观的，具体公司实际情况下，在这些场景下使用不使用 java 或者其他语言，其实不完全取决于本身语言是否适用这个场景，包含了该语言的程序员是否好招聘，技术 leader 是什么级别，是否 hold 住异构语言等等，所以，你提出来用具体的公司是否使用那些语言，根本证明不了哪门语言更适合那些场景，至于为什么国内 Java 程序员远远超过其他语言的程序员，这是有历史原因的，我前面已经论述过，在不缺乏优秀程序员的美国，你就发现，如果程序员数量不成问题，那公司就会用不同的语言来满足不同的场景
2. 反感举国外的例子，请先回头看看，是谁先说大公司，是谁先说那么多大公司都怎么样怎么样的
3. 其他公司都是发明新技术针对特定特定领域的问题，这个我非常赞同啊，但是我不赞同只有大公司在用特定的技术解决特定的问题，不同的语言诞生，往往不是大公司发明出来的，那些语言不都有各自的发明者？那些发明者本身在发明这些语言的时候，就是为了解决特定的问题，没有任何一门语言的发明者，说他自己发明的语言能解决一切问题，对吧？既然这个成立了，为什么说 JAVA 也是在解决特定领域问题的情况下就不行呢？难道因为 JAVA 程序员多，比较好招到，大部分公司都用 JAVA，这就说明 JAVA 适用所有场景？为什么不能这么说参考第一条。
4. 我方怎么使用各项技术的，我前面已经粗略列举过，没看到的话可以翻翻，你说要分享一下，没什么问题，但分不分享，与这个问题没有任何关系，就像你去医院看病，医生说这病要锯腿，你说腿锯了对以后生活不便，有没有其他办法，医生反问你：你是医生吗？你锯过腿吗？你没成功锯过腿，就不能说锯腿的坏处，哪怕你要说锯腿的坏处，你也要把锯腿的好处也说出来，你觉得这逻辑合理吗？

@waterlaw 我不觉得我在得罪，反倒是有些人觉得列出了这些东西就是对自己不敬的人，要好好想想自己除自己熟悉技术栈外的其他技术的包容态度，容不下他人，连他人列出了一些 Java 不适合使用的场景的时候就觉得容忍不了，一味地反驳语言逻辑，质疑他人态度，怀疑他人目的，而不仔细想想自己是否真正了解客观真相
我没在生产环境中使用过 lisp，只写过 demo，Lisp 属于元编程语言，具有非常抽象的范式，commonlisp 作为 lisp 的方言，有过非常灿烂的时光，在保罗格雷厄姆的《黑客与画家》中，我深深地了解到编程语言的本质以及一个工程师应该有的精神与气度，我从来没有说过 Java 未来是否会没落，因为一个人的判断是主观的，之所以开这个帖子，是希望大家都谈谈对未来的看法，但是收集到的却是为争论 Java 以后是否会没落而凑集的蹩脚证据，如果真正使用 Java 多年，并十分关注语言在不同场景下适用性，在谈论这个话题的时候应该能够准确点出作为一门主流语言，Java 语言规范的发展方向，生态竞争的最新动态以及各大具有代表性公司的技术运用策略和储备，这样透过路线图，透过各大公司对 Java 生态贡献的情况，加上 Java 相关的 Android、Linux 服务器生态、云计算应用生态，分别指出未来可能触及的方向以及动态，则更有意义吧。各大厂的背书，这个挺好，具体来说，Amazon 就挺好，AWS 上有数以万计的虚拟化 Linux 上运行的 Java 应用，推出 openJDK 版本，升级到 Corretto，推出其维护计划时间，Amazon 与 J2EE 生态有着莫大的友好关系，这些就是具体的背书，是未来 Java 云计算应用得到保证和持续发展的例证。

@janus77 讨论一下未来就要正反都要说？这是要求吗？
跟楼里辩论的，基本上，给我扣帽子的我会反驳，反驳的是他们扣的帽子，从没有说 JAVA 未来会怎么样，争执的都是我列的那几项是否有问题，从来没想过跟他们陷入 Java 和其他语言谁好谁坏的讨论，但是他们就觉得，你说那几条就是有问题，就是在说 Java 不好，就是伤害了我，就是不对，难道不是这样？我根本没有站反方和正方的队，如果你觉得有，你可以找出来，给我看看

@mineqiqi 如果你想表达阻塞，可以用 block，否则我建议你换成 deadlock~

@janus77
我有任何表达 Java 未来任何一方面都不行的言论吗？
不是你在说:"我肯定觉得你是持唱衰的态度咯……"
不是你在说:“ java 到底能被 go 这种干掉吗？”
我说举任何一门语言的时候，都是有场景，有前提，有例证的，为啥就是看不到呢？我说 go 的时候，提到的是分布式，举的是云计算平台上的 K8s 容器编排工具，中间件只有分布式中间件？我有说 Java 跟 go 比，go 能把所有中间件都吃掉吗？
你说综合第一，我列了这几项，你觉得它不符合综合第一的表现了，就觉得我列这几项以后就不能谈谈 Java 的未来？
我倒是不明白你想表达什么？到底是谁极端？
我再重述一遍，我就列了 JAVA 有些不适合的开发场景，然后请大家谈谈 Java 的未来，有什么问题么？不能这样写帖子吗？

@janus77 那当年 C 非常流行的时候，web 时代来了，有人提出来 C 不适合写 web，有人提出 C 不适合写 GUI，有人提出 C 不适合做业务开发，难道 C 死了？难道那些人说的不对？ get 到了吗？所谓的非黑即白，就是 JAVA 要么所有领域都牛逼都是第一，要么 Java 以后没落了死了，难道你不是这种认知状态？

@janus77 纠结的还是你啊，为什么我列了这几项你就觉得我的意思是说 Java 弱啊？这种莫名其妙的非黑即白的感觉是从哪产生的呢？

Python 是有个全局锁，所以 Python 的应用一般是多进程部署，要想彻底搞明白这个问题，先搞定 Python 的全局锁，是什么，然后在研究一下 Django 的 python 启动模式，去官方文档里找 uwsgi 服务器的配置说明，启动完成以后，检查一下进程中是否有多个 uwsgi 进程，如果有，则是多进程启动

不建议使用 docker 部署集群，docker 的网络模型跟一般的物理机的分布式不一样，swarm 编排还可以，k8s 本地 node 节点 mac 上基本上装不上，因为墙的问题。如果单开 docker，又要非常难受的配置 Network 网桥
visualbox mac 可以试一下