网络编程一直是PHP的短板,尽管Swoole扩展弥补了这个缺陷,但是其编程风格偏向了NodeJS或GoLang,与原本的同步编程风格迥然相异。目前PHP的大部分主流应用框架依然是同步编程风格,所以一直在探索Swoole与同步编程结合的途径。
lumen-swoole-http正是连接同步编程Lumen和异步编程Swoole的一座桥梁,有兴趣可以关注一下。
LNMP的不足
LNMP是经典的Web应用架构组合,虽然(Linux、NginX、MySQL和PHP-FPM)四者各种是优秀的系统或软件,但是组合到一起的总体性能并不尽人意,明显的不是1+1+1+1>4
,而是4+3+2+1<1
。Linux系统无可厚非,主要问题出现在:
从NginX到PHP-FPM
NginX利用IO多路复用机制epoll,极大地减少了IO阻塞等待,可以轻松应对C10K。可是每次NginX将用户请求传递给PHP-FPM时,PHP-FPM总是需要从新加载PHP项目代码:创建执行环境,读取PHP文件和代码解析、编译等操作一次又一次的重复执行,造成不小的消耗。
从PHP-FPM到MySQL
由于PHP代码本身是同步执行,PHP-FPM连接MySQL查询数据时,只能空闲等待MySQL返回查询结果。一个查询语句执行时间可能会需要几秒钟,期间PHP-FPM若是能暂时放下当前用户慢查询请求,而去处理其他用户请求,效率必然有所提高。
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Swoole HTTP服务器
Swoole HTTP服务器也采用了epoll机制,运行性能与NginX相比,虽不及,犹未远。不过Swoole HTTP服务器嵌入PHP中作为其一部分,可以直接运行PHP,完全可以取代NginX + PHP-FPM组合。
以目前流行的为框架Lumen(Laravel的子框架)为例,用Swoole HTTP服务器运行Lumen项目十分简单,只需要在$worker->onRequest($request, $response)
(收到用户请求)时将$request
传给Lumen处理,$response
再将Lumen的处理结果返回给用户,而且$worker
的整个生命周期里只会加载一次Lumen项目代码,没有多余的磁盘IO和PHP代码编译的开销。
压力测试
在4GB+4Core的虚拟机下,测试HTTP服务器的静态输出:
- 2000客户端并发500000请求,不开启HTTP Keepalive,平均QPS:
NginX + HTML QPS:25883.44
NginX + PHP-FPM + Lumen QPS:828.36
Swoole + Lumen QPS:13647.75
- 2000客户端并发500000请求,开启HTTP Keepalive,平均QPS:
NginX + HTML QPS:86843.11
NginX + PHP-FPM + Lumen QPS:894.06
Swoole + Lumen QPS:18183.43
可以看出,Swoole + Lumen
组合的执行效率远高于NginX + PHP-FPM + Lumen
组合。
异步MySQL客户端
以上都是铺垫,以下才是整篇文章的重点😂😂😂
一个PHP应用要做的事不会是单纯的数据计算和数据输出,更多的是与数据库数据交互。以MySQL数据库为例,在只有一个PHP进程的情况,有10个用户同时请求执行select sleep(1);
(耗时1秒)查询语句,若是使用MySQL同步查询,那么总耗时至少是10秒;若是使用MySQL异步查询,那么总耗时可能压缩到1到2秒内。
在PHP应用中能够实现数据库异步查询,才能更大的突破性能瓶颈。
虽然Swoole提供了异步MySQL客户端,但是其异步编程风格与Lumen这种同步编程风格的项目框架冲突,那么有没有可能在同步编程风格代码中调用异步MySQL客户端呢?
一开始我觉得这是不可能的,直到我看到了这片文章:Cooperative multitasking using coroutines (in PHP!)。当然,我看的是中文版: 在PHP中使用协程实现多任务调度,文中提到了PHP5.5加入的一个新功能:yield。
Yield
yield
是个动词,意思是“生成”,PHP中yield
生出的东西叫Generator
,意思是“生成器”😂😂😂。
个人理解是:yield将当前执行的上下文作为当前函数的结果返回(yield必须在函数中使用)。
在系统层面,各个进程的运行秩序由CPU调度;而有了yield,在PHP进程内,程序员可以自由调度各个代码块的执行顺序。比如,当“发现”当前用户请求的MySQL查询将会花费较多的时间,那么可以将当前执行上下文记录起来,交给异步MySQL客户端处理(与用户请求相关的$request
和$response
也传递过去),而主进程继续处理下一个用户请求。
约定声明
前面用了“发现”这个词,当然程序不可能智能地发现还没执行的查询语句将会是个慢查询,我们需要一些约定和声明。
Lumen框架是经典的MVC模式,我们约定C即Controller是处理用户请求的最后一步——Controller接受用户请求$request
并返回响应$response
。同时我们声明一个类,叫SlowQuery
,这个类十分简单(具体请参见SlowQuery.php):
<?php
namespace BL\SwooleHttp\Database;
class SlowQuery
{
public $sql = '';
public function __construct($sql)
{
$this->sql = $sql;
}
}
比如,Lumen项目中有这么一个Controller:
<?php
namespace App\Http\Controllers;
use App\Http\Controllers\Controller;
use DB;
class TestController extends Controller
{
public function test()
{
$a = DB::select('select sleep(1);');
response()->json($a);
}
}
上面的DB::select
使用的同步MySQL客户端查询,我们用SlowQuery
对象替换它:
<?php
namespace App\Http\Controllers;
use App\Http\Controllers\Controller;
use BL\SwooleHttp\Database\SlowQuery;
class TestController extends Controller
{
public function test()
{
$a = yield new SlowQuery('select sleep(1);');
response()->json($a);
}
}
以Swoole HTTP服务器运行Lumen项目时,我们一定会获取Controller的返回结果。Controller的返回结果一般可以直接包装成Lumen响应返回给用户的,但返回结果若是一个生成器Generator对象,而且其当前值是一个慢查询SlowQuery对象的话,那么我们可以取出SlowQuery对象的sql属性,交由异步MySQL客户端执行;在异步查询的回调函数中将查询结果放回Generator对象存储的上下文中运行,得到最后结果才返回给用户;而主进程没有阻塞,可以继续处理其他用户请求。
当然,如果想用Eloquent ORM,那也很简单:我们先继承Lumen的Model,封装成一个新的Model类(具体参见Model.php),应用中的数据模型都继承于新的Model,Controller就可以这样写:
<?php
namespace App\Http\Controllers;
use App\Http\Controllers\Controller;
use App\Models\User;
use DB;
class TestController extends Controller
{
public function test()
{
$a = yield User::select(DB::raw('sleep(1)'))->yieldGet(); // 注意User须继承自\BL\SwooleHttp\Database\Model
response()->json($a);
}
}
以上三个Controller最终产出的用户响应都是一样的,不过后两者使用的是异步MySQL客户端,效率更高。
任务调度器
当然,我们还需要一个任务调度器来执行这些生成器,任务调度器的实现方法 在PHP中使用协程实现多任务调度文中“多任务协作”章节里有介绍,这里不展开。
Lumen框架中的代码保持了同步编程风格,而任务调度器中使用了异步编程风格来调用异步MySQL客户端。任务调度器是在Swoole HTTP服务器层面使用的,具体参见Service.php。
连接限制
其实,每开启一个Swoole异步MySQL客户端,主进程就会新建一个线程连接MySQL,若是建立太多连接(线程),会增加自身服务器的压力,也会增加MySQL数据库服务器的压力。
这种利用yield来调用异步MySQL客户端处理慢查询而产生的线程,暂且称它为“慢查询协程”。
为了限制数据库连接数量,我们可以设置一个全局变量记录可新建慢查询协程的数量MAX_COROUTINE
,开启一个异步MySQL客户端时让其减一,关闭一个异步MySQL客户端时让其加一;当用户请求慢查询时,MAX_COROUTINE
大于0则由异步MySQL客户端处理,MAX_COROUTINE
等于0时则由主进程“硬着头皮”自己处理。
压力测试
在4GB+4Core的虚拟机下,测试HTTP服务器与数据库读写:
一般的快速查询和快速写入测试:
- 200并发50000请求读,利用HTTP Keepalive,平均QPS:
NginX + PHP-FPM + Lumen + MySQL QPS:521.56
Swoole + Lumen + MySQL QPS:7509.99
- 200并发50000请求写,利用HTTP Keepalive,平均QPS:
NginX + PHP-FPM + Lumen + MySQL QPS:449.44
Swoole + Lumen + MySQL QPS:1253.93
慢查询协程测试:
- 16worker的Swoole HTTP服务器,并发执行
select sleep(1);
请求的最大效率是15.72rps; - 16worker x 10coroutine的Swoole HTTP服务器,并发执行
select sleep(1);
请求的最大效率是151.93rps。
这里为什么说最大效率呢?因为当并发量远大于worker数目 x coroutine数目时,可开启慢查询协程的Swoole HTTP服务器的效率会逐渐跌向普通Swoole HTTP服务器。
select sleep(1);
查询语句耗时1秒,每个用户请求都需要1秒时间来处理;不过,16进程的、每个进程可开启10个慢查询协程的Swoole HTTP服务器的每秒最多可以处理160个用户请求,而16进程的普通Swoole HTTP服务器每秒最多只能处理16个用户请求。
延伸
其实利用yield,我们还可以实现各种各样的“协程”。比如,Swoole2.1版本已经开始支持go函数与通道,后续我们可能还可以将Lumen Controller中一些IO阻塞的操作的上下文移至go函数里执行,这样既保留了同步编程的风格,由达到异步执行的性能。
最后
以上理论,已经在lumen-swoole-http项目中实现。lumen-swoole-http
是连接同步编程Lumen和异步编程Swoole的一座桥梁,可以帮助原生PHP的Lumen应用项目快速迁移到Swoole HTTP服务器上;当然也可以快速迁移回去😂。
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