PHP 8新特性之JIT对PHP应用性能的影响

前言

八重樱:PHP 8 新特性​zhuanlan.zhihu.com

八重樱:理解 PHP 8 的 JIT​zhuanlan.zhihu.com
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即将发布的 PHP 8 最受大家关注的新特性就是引入了对 JIT 的支持,我已经简单介绍了 JIT 是什么以及与 Opcache 的区别,这里简单总结下:

  • JIT 是在 Opcache 优化的基础上结合 Runtime 信息将字节码编译为机器码缓存起来
  • 现有的 Opcache 优化不受任何影响,并且 PHP 的 JIT 是在 Opcache 中提供的
  • JIT 不是对 Opcache 替代,而是增强,在启用 JIT 的情况下,如果 Zend 底层发现特定字节码已经编译为机器码,则可以绕过 Zend VM 直接让 CPU 执行机器码,从而提高代码性能。

看起来很高大上,不过 JIT 主要针对 CPU 密集型操作优化效果明显,而目前主流的 PHP Web 应用都是 IO 密集型操作,那么 PHP 8 引入的 JIT 对这些 Web 应用的性能有没有提升呢?为此,特地编译安装了 PHP 8 Alpha 版本,并分别对命令行应用(CPU 密集型操作)和 Laravel 应用(IO 密集型操作)进行了简单的基准测试来探个究竟。

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准备一个 Ubuntu 虚拟机

注:PHP 的 JIT 只能在 X86 架构下生效,所以使用 Intel CPU 的 PC、Mac、Linux 环境均可支持。

由于目前 PHP 8 还没有正式发布,只能下载源代码编译安装,所以需要准备一个 Linux 环境作为测试环境。不少同学跟我反映没怎么在 Windows 上演示过操作流程,所以今天我特地选择在 Windows 10 专业版中通过 WSL 来安装 Ubuntu 18.04 作为演示环境,这个比通过 Virtual Box 或者 VMWare 安装虚拟机简单多了,不得不说,从 Windows 10 开始,对开发者越来越友好了,虽然比起 Mac 还是有些距离,毕竟 Mac 是原生的类 Unix 系统。

言归正传,安装 WSL 版 Ubuntu 虚拟机 Windows 官方提供了相应的文档:Windows Subsystem for Linux Installation Guide for Windows 10 照着做就好了,非常简单,在 Windows 商店下载安装后,就可以点击启动按钮启动这个 Ubuntu 虚拟机了:

image.png

打开后的界面是这样的,看起来和一个终端窗口差不多:

image.png

这个虚拟机使用起来的体验比传统的虚拟机要简单一些,比如直接可以调用 Windows 宿主机的程序,比如 VS Code,在虚拟机中通过 Nginx 管理的 Web 应用也可以直接从 Windows 宿主机的浏览器访问,无需配置端口映射,所以用来作为本地 Linux 测试开发环境很方便。

当然,如果你不想尝鲜的话,使用传统的虚拟机或者原生的 Ubuntu 系统都可以。

演示项目初始化
接下来,我们需要通过上面打开的终端窗口在这个 Ubuntu 虚拟机中安装 Nginx,以及 PHP、Composer,通过以下几个命令就可以搞定了:

sudo apt install nginx

sudo apt install php php-zip php-mbstring

sudo apt install composer
然后通过 Composer 在 Nginx 默认 Web 根目录 /var/www 目录下安装用于演示的 Laravel Web 项目(下载速度慢可以配置 Composer 全局镜像):

sudo composer create-project --prefer-dist laravel/laravel blog 6.* -vvv
初始化完成后,可以通过 php artisan serve 测试下这个项目访问是否正常。这里就不演示了。

编译安装 PHP 8 测试版
完成上述准备工作后,就可以开始 PHP 8 测试版本的编译安装了,首先,我们从 Github 下载 PHP 8 测试版本源码(PHP 官网源码包下载太慢):

解压并进入源码根目录:

tar zxvf php-8.0.0alpha2.tar.gz
cd php-8.0.0alpha2
开始编译安装流程:

// 1、安装相关依赖库

sudo apt install -y pkg-config build-essential autoconf bison re2c libxml2-dev \

libsqlite3-dev libssl-dev libcurl4-openssl-dev libpng-dev libonig-dev libzip-dev

 

// 2、生成 configure 文件

./buildconf --force

 

// 3、配置构建流程

./configure --prefix=/usr/local/php8 \

--with-config-file-path=/usr/local/php8 \

--enable-mbstring  \

--enable-ftp  \

--enable-gd   \

--enable-mysqlnd \

--enable-pdo   \

--enable-sockets   \

--enable-fpm   \

--enable-xml  \

--enable-soap  \

--enable-pcntl   \

--enable-cli   \

--enable-json  \

--enable-tokenizer \

--enable-ctype \

--enable-bcmath  \

--with-openssl  \

--with-pear   \

--with-zlib  \

--with-iconv  \

--with-curl  \

--with-zip

 

// 4、构建

make

 

// 5、安装

sudo make install

最后一步执行成功后,会有 PHP 8 安装成功的提示文本,你也可以通过如下命令验证安装成功:


image.png

当前 PHP 8 被安装到了 /usr/local/php8 这个目录下。

初始化配置文件
编译安装的 PHP 8 需要自行拷贝和设置配置文件,我们首先将基础配置文件 php.ini 从源代码目录拷贝到 PHP 的安装目录:

sudo cp php.ini-production /usr/local/php8/php.ini

由于 JIT 是在 Opcache 扩展中提供的,所以需要先启动这个扩展,打开 /usr/local/php8/php.ini,取消对如下配置项的注释(删除前面的分号即可):

zend_extension=opcache.so

opcache.enable=1

opcache.enable_cli=1

然后来初始化 PHP-FPM 的配置文件。

先把 php8.0-fpm 二进制文件拷贝到 /etc/init.d 目录下(还是在 php-8.0.0alpha2 源码目录下操作):

sudo cp sapi/fpm/init.d.php-fpm /etc/init.d/php8.0-fpm

sudo chmod +x /etc/init.d/php8.0-fpm

进入 /usr/local/php8/etc 目录,初始化 PHP-FPM 配置文件:

cd /usr/local/php8/etc

sudo cp php-fpm.conf.default php-fpm.conf

通过 vim 编辑器打开 php-fpm.conf,修改如下配置项(同时取消前面的分号注释):

pid = /run/php/php8.0-fpm.pid

然后进入当前目录下的 php-fpm.d 子目录:

cd php-fpm.d

sudo cp www.conf.default www.conf

打开 www.conf,修改如下配置项(同时取消前面的分号注释):

user = www-data

group = www-data

 

listen = /run/php/php8.0-fpm.sock

 

listen.owner = www-data

listen.group = www-data

listen.mode = 0660

命令行应用基准测试
完成上述准备工作后,就可以正式开始测试工作了。

首先,我们来测试命令行应用,PHP 官方在源码中提供了一个基准测试文件,我们进入源码所在目录 php-8.0.0alpha2,通过如下命令测试不启动 JIT 情况下代码运行情况:

/usr/local/php8/bin/php -d opcache.jit_buffer_size=0 Zend/bench.php

运行结果如下(运行时间,单位为 s):


image.png

然后,再通过下面这条命令测试启动 JIT 的情况下命令行代码的运行情况:

/usr/local/php8/bin/php -d opcache.jit_buffer_size=64M -d opcache.jit=1205 Zend/bench.php

注:关于 opcache.jit_buffer_size 配置项比较好理解,而 opcache.jit 配置项对应配置值的每个数字代表不同含义,具体可以参考鸟哥的这篇博客:PHP 8 新特性之 JIT 简介,里面讲得非常详细,一般对于命令行应用,将该配置值配置为 1205,对于 Web 应用,配置为 1235 或者 1255。

最终运行结果如下:

image.png

可以看到,在 CPU 密集型操作的命令行应用中,启用 JIT 与不启用相比,耗时降低了接近 60%,性能提升了 2 倍。

Web 应用基准测试
接下来,我们以 Laravel 演示项目为例,演示 PHP Web 应用中启用 JIT 与不启用性能有没有提升。

启动 PHP-FPM:

sudo /etc/init.d/php8.0-fpm start

在 Nginx 中配置一个新的虚拟主机(/etc/nginx/sites-available/blog):

server {

    listen 80;

    server_name blog.test;

    root /var/www/blog/public;

 

    index index.html index.htm index.php;

 

    charset utf-8;

 

    location / {

        try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;

    }

 

    location = /favicon.ico { access_log off; log_not_found off; }

    location = /robots.txt  { access_log off; log_not_found off; }

 

    error_page 404 /index.php;

 

    location ~ \.php$ {

        fastcgi_pass unix:/var/run/php/php8.0-fpm.sock;

        fastcgi_index index.php;

        fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $realpath_root$fastcgi_script_name;

        include fastcgi_params;

    }

 

    location ~ /\.(?!well-known).* {

        deny all;

    }

}

然后进入 /etc/nginx/sites-enable 目录,创建这个虚拟主机的软连接:

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/blog blog

启动 Nginx:

sudo service nginx start

在 Windows 系统的 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 文件中添加虚拟域名与主机地址的映射:

127.0.0.1 blog.test

此时可以在 Windows 宿主机中通过浏览器访问对应的 Laravel 项目,表示部署成功:


image.png

然后,我们还是在 Windows 中,通过 ab 命令对 blog.test 首页进行压力测试(此时尚未启用 JIT):

ab -n 10 -c 10 http://blog.test/

注:-n 表示总请求数,-c 表示最大并发请求数。
测试结果如下,重点关注 RPS(每秒处理请求数):


image.png

最后,在 Ubuntu 虚拟机中,打开 PHP 8 的配置文件 /usr/local/php8/php.ini,在 Opcache 配置项下新增 JIT 配置:

opcache.jit=1235

opcache.jit_buffer_size=64M

配置完成后,重启 PHP-FPM 服务,再次回到 Windows 宿主机,通过 ab 命令对 http://blog.test 页面进行压力测试:

ab -n 10 -c 10 -s 60 http://blog.test/

注:-s 表示超时时间。

运行结果如下:


image.png

可以看到在 IO 密集型操作的 Web 应用中,启用 JIT 与不启用相比,性能不但没有提升,反而有 10% 左右的损耗,至少在 Laravel 应用中是如此。

小结
当然,这里的测试仅限于的 Ubuntu 虚拟机环境(Windows WSL 版,配置是 8C8G),并且我也只是将 JIT 参数调整为官方建议的参数,没有做更多的对比测试,但是可以肯定的是 JIT 对 CPU 密集型操作优化效果很好,对 Web 应用性能是否有提升,取决于你的环境和配置的调优,因此 JIT 对 IO 密集型操作应用的性能优化效果有限,更适用于 CPU 密集型操作场景的性能优化,比如图像处理、机器学习等。

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