PHP的性能探讨和测试

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PHP的性能探讨和测试相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

   缘起

  关于php 很多人的直观感觉是PHP是一种灵活的脚本语言 库类丰富 使用简单 安全 非常适合WEB开发 但性能低下 PHP的性能是否真 的就如同大家的感觉一样的差呢?本文就是围绕这么一个话题来进行探讨的 从源码 应用场景 基准性能 对比分析等几个方面深入分析PHP之性能问题 并通 过真实的数据来说话

   从原理分析PHP性能

  从原理分析PHP的性能 主要从以下几个方面 内存管理 变量 函数 运行机制来进行分析

   内存管理

  类似nginx的内存管理方式 PHP在内部也是基于内存池 并且引入内存池的生命周期概念 在内存池方面 PHP对PHP脚本和扩展的所有内 存相关操作都进行了托管 对大内存和小内存的管理采用了不同的实现方式和优化 具体可以参考以下文档 在内存分配和回收的生命周期内 PHP采用一次初始化申请+动态扩容+内存标识回收机制 并且在每次请求结束后直 接对内存池进行重新mask

   变量

  总所周知 PHP是一种弱变量类型的语言 所以在PHP内部 所有的PHP变量都对应成一种类型Zval 其中具体定义如下

  

  图一PHP变量

  在变量方面 PHP做了大量的优化工作 比如说Reference counting和copy on writer机制 这样能够保证内存使用上的优化 并且减少内存拷贝次数(请参考) 在数组方面 PHP内部采用高效的hashtable来实现

   函数

  在PHP内部 所有的PHP函数都回转化成内部的一个函数指针 比如说扩展中函数

  ZEND_FUNCTION ( my_function );//类似function my_function()

  在内部展开后就会是一个函数

  void zif_my_function ( INTERNAL_FUNCTION_PARAMETERS );

  void zif_my_function(

  int ht

  zval * return_value

  zval * this_ptr

  int return_value_used

  zend_executor_globals * executor_globals

  );

  从这个角度来看 PHP函数在内部也是对应一个函数指针

   运行机制

  在话说PHP性能的时候 很多人都会说“C/C++是编译型 JAVA是半编译型 PHP是解释型” 也就是说PHP是先动态解析再代码运行的 所以从这个角度来看 PHP性能必然很差

  的确 从PHP脚本运行来输出 的确是一个动态解析再代码运行的过程 具体来说 PHP脚本的运行机制如下图所示

  

  图二 PHP运行机制

  PHP的运行阶段也分成三个阶段

      Parse 语法分析阶段

      Compile 编译产出opcode中间码

      Execute 运行 动态运行进行输出

  所以说 在PHP内部 本身也是存在编译的过程 并且据此产生了大量的opcode cache工具 比如说apc eacc xcache等等 这些opcode cache在生产环境基本上在标配 基于opcode cache 能到做到“PHP脚本编译一次 多次运行”的效果 从这点上 PHP就和JAVA的半编译机制非常类似

  所以 从运行机制上来看 PHP的运行模式和JAVA是非常类似的 都是先产生中间码 然后运行在不同虚拟机上

   动态运行

  从上面的几个分析来看 PHP在内存管理 变量 函数 运行机制等几个方面都做了大量的工作 所以从原理来看 PHP 不应该存在性能问题 性能至少也应该和Java 比较接近

  这个时候就不得不谈PHP动态语言的特性所带来的性能问题了 由于PHP是动态运行时 所以所有的变量 函数 对象调用 作用域实现等等都是在 执行阶段中才确定的 这个从根本上决定了PHP性能中很难改变的一些东西 在C/C++等能够在静态编译阶段确定的变量 函数 在PHP中需要在动态运行 中确定 也就决定了PHP中间码不能直接运行而需要运行在Zend Engine上

  说到PHP变量的具体实现 又不得不说一个东西了 Hashtable Hashtable可以说在PHP灵魂之一 在PHP内部广泛用到 包含变量符号栈 函数符号栈等等都是基于hashtable的

  以PHP变量为例来说明下PHP的动态运行特点 比如说代码

  <?php

  $var = “hello  blog xiuwz ”;

  ?>

  该代码的执行结果就是在变量符号栈(是一个hashtable)中新增一个项

  

  当要使用到该变量时候 就去变量符合栈中去查找(也就是变量调用对出了一个hash查找的过程)

  同样对于函数调用也基本上类似有一个函数符号栈(hashtable)

  其实关于动态运行的变量查找特点 在PHP的运行机制中也能看出一些 PHP代码通过解释 编译后的流程下图

  

  图 PHP运行实例

  从上图可以看出 PHP代码在pile之后 产出的了类符号表 函数符号表 和OPCODE 在真正执行的时候 zend Engine会根据op code去对应的符号表中进行查找 处理

  从某种程度上 在这种问题的上 很难找到解决方案 因为这是由于PHP语言的动态特性所决定的 但是在国内外也有不少的人在寻找解决方案 因为 通过这样 能够从根本上完全的优化PHP 典型的列子有facebook的hiphop

   结论

  从上面分析来看 在基础的内存管理 变量 函数 运行机制方面 PHP本身并不会存在明显的性能差异 但由于PHP的动态运行特性 决定了 PHP和其他的编译型语言相比 所有的变量查找 函数运行等等都会多一些hash查找的CPU开销和额外的内存开销 至于这种开销具体有多大 可以通过后 续的基准性能和对比分析得出

  因此 也可以大体看出PHP不太适合的一些场景 大量计算性任务 大数据量的运算 内存要求很严格的应用场景 如果要实现这些功能 也建议通过扩展的方式实现 然后再提供钩子函数给PHP调用 这样可以减低内部计算的变量 函数等系列开销

   基准性能

  对于PHP基准性能 目前缺少标准的数据 大多数同学都存在感性的认识 有人认为 QPS就是PHP的极限了 此外 对于框架的性能和框架对性能的影响很没有响应的权威数字

  本章节的目的是给出一个基准的参考性能指标 通过数据给大家一个直观的了解

  具体的基准性能有以下几个方面

   裸PHP性能 完成基本的功能

   裸框架的性能 只做最简单的路由分发 只走通核心功能

   标准模块的基准性能 所谓标准模块的基准性能 是指一个具有完整服务模块功能的基准性能

   环境说明

  测试环境

  Uname aPnux db forum test db baidu _ # SMP Wed Aug     : : CST x _ x _ x _ GNU/Pnux

  Red Hat Enterprise Pnux AS release (Nahant Update )

     Intel(R) Xeon(R) CPU           E   @ GHz

  软件相关

  Nginx nginx version: nginx/   built by gcc (Red Hat )

  Php (采用php fpm)

  PHP (cP) (built: Mar  : : )

  Copyright (c) The PHP Group

  Zend Engine v Copyright (c) Zend Technologies

  with eAccelerator v Copyright (c) eAccelerator by eAccelerator

  bingo

  PHP框架

  其他说明

  目标机器的部署方式 nginx >php fpm >php脚本

  测试压力机器和目标机器独立部署

   裸PHP性能

  最简单的PHP脚本

  <?php

  require_once ‘ /actions/indexAction php’;

  $objAction = new indexAction();

  $objAction >init();

  $objAction >execute();

  ?>

  Acitons/indexAction php里面的代码如下

  <?php

  class indexAction

  

  pubPc function execute()

  

  echo ‘hello  world!’;

  

  

  ?>

  通过压力工具测试结果如下

  

   裸PHP框架性能

  为了和 的对比 基于bingo 框架实现了类似的功能 代码如下

  <?php

  require_once ‘Bingo/Controller/Front php’;

  $objFrontController = Bingo_Controller_Front::getInstance(array(

  ‘actionDir’ => ‘ /actions’

  ));

  $objFrontController >dispatch();

  压力测试结果如下

  

  从该测试结果可以看出 框架虽然有一定的消耗 但对整体的性能来说影响是非常小的

   标准PHP模块的基准性能

  所谓标准PHP模块 是指一个PHP模块所必须要具体的基本功能

  路由分发

  自动加载

  LOG初始化&Notice日志打印 所以的UI请求都一条标准的日志

      错误处理

      时间校正

      自动计算每个阶段耗时开销

      编码识别&编码转化

      标准配置文件的解析和调用

  采用bingo 的代码自动生成工具产生标准的测试PHP模块 test

  测试结果如下

  

   结论

  从测试数据的结论来看 PHP本身的性能还是可以的 基准性能完全能够达到几千甚至上W的QPS 至于为什么在大多数的PHP模块中表现不佳 其实这个时候更应该去找出系统的瓶颈点 而是简单的说OK PHP不行 那我们换C来搞吧 (下一个章节 会通过一些例子来对比 采用C来处理不见得有特 别的优势)

  通过基准数据 可以得出以下几个具体的结论

   PHP本身性能也很不错 简单功能下能够达到 QPS 极限也能过W

   PHP框架本身对性能影响非常有限 尤其是在有一定业务逻辑和数据交互的情况下 几乎可以忽略

   一个标准的PHP模块 基准性能能够达到 QPS( cpu idle)

   对比分析

lishixinzhi/Article/program/PHP/201311/21287

LoadRunner压力测试结果分析探讨

分析原则:

  1. 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点)

  2. 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。

  服务器硬件瓶颈 网络瓶颈(对局域网,可以不考虑) 服务器操作系统瓶颈(参数配置) 中间件瓶颈(参数配置,数据库web服务器等) 应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)

  分析的信息来源:

  1. 根据场景运行过程中的错误提示信息

  2. 根据测试结果收集到的监控指标数据

  一.错误提示分析

  分析实例:

  1.Error: Failed to connect to server “172.17.7.230″: [10060] Connection

  Error: timed out Error: Server “172.17.7.230″ has shut down the connection prematurely

  分析:

  A、应用服务死掉。

  (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题,实际测试中多半是服务器链接的配置问题)

  B、应用服务没有死

  (应用服务参数设置问题)

  对应的Apache和tomcat的最大链接数需要修改,如果连接时收到connection refused消息,说明应提高相应的服务器最大连接的设置,增加幅度要根据实际情况和服务器硬件的情况来定,建议每次增加25%!

  C、数据库的连接

  (数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关))

  D、我们的应用程序spring控制的最大链接数太低

  2. Error: Page download timeout (120 seconds) has expired

  分析:

  A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈

  B、页面中图片太多

  C、在程序处理表的时候检查字段太大多

  D、实际测试时有些资源需要请求外网,而我们的测试环境是局域网环境

  3. Error “http://172.17.7.230/Home.do....”

  分析:

  A、脚本设计错误,造成页面异常。服务器有响应!

  B、并发数过大,造成服务器响应延迟。

  4. Error page “text=xxxxx”

  分析:

  A、脚本设计问题,例如,前一脚本修改了某些内容,造成后面的脚本访问异常。

  B、不确定因素,有时候回放正常的脚本,一放到场景中就出现这样的错误。只能反复修改脚本!

  二.监控指标数据分析

  1.Vusers数

  Loadrunner 系统设置的虚拟用户数目。Vuser去实际调用事先制作的脚本文件中的应用。

  每个Vuser产生响应的操作,所有的操作对服务器形成并发。

  颜色 比例 度量 图最小值 图平均值 图最大值 图中间值 图SD

  1 Run 0.0 21.25 44 41 21.276

  在实际测试中,Vusers可以根据实际情况的需要,在测试过程中增加或者减少。

  2.最大并发用户数:

  颜色 比例 度量 最小值 平均值 最大值 SD

  100 Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.210 0.777 0.852 0.93 0.043

  0.01 已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210 6 1430.371 2689.333 327.924

  0.1 点击次数/秒(Apache):172.17.7.210 0.333 114.352 533.667 40.201

  应用系统在当前环境下能承受的最大并发用户数。

  在方案运行中,如果出现了大批用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。

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