HHVM 是 Facebook 开发的高性能 PHP 虚拟机


背景

HHVM 是 Facebook 开发的高性能 PHP 虚拟机,宣称比官方的快9倍,我很好奇,于是抽空简单了解了一下,并整理出这篇文章,希望能回答清楚两方面的问题:

  • HHVM 到底靠谱么?是否可以用到产品中?

  • 它为什么比官方的 PHP 快很多?到底是如何优化的?

你会怎么做?

在讨论 HHVM 实现原理前,我们先设身处地想想:假设你有个 PHP 写的网站遇到了性能问题,经分析后发现很大一部分资源就耗在 PHP 上,这时你会怎么优化 PHP 性能?

比如可以有以下几种方式:

  • 方案1,迁移到性能更好的语言上,如 Java、C++、Go。

  • 方案2,通过 RPC 将功能分离出来用其它语言实现,让 PHP 做更少的事情,比如 Twitter 就将大量业务逻辑放到了 Scala 中,前端的 Rails 只负责展现。

  • 方案3,写 PHP 扩展,在性能瓶颈地方换 C/C++。

  • 方案4,优化 PHP 的性能。

方案1几乎不可行,十年前 Joel 就拿 Netscape 的例子警告过,你将放弃是多年的经验积累,尤其是像 Facebook 这种业务逻辑复杂的产品,PHP 代码实在太多了,据称有2千万行(引用自 [PHP on the Metal with HHVM]),修改起来的成本恐怕比写个虚拟机还大,而且对于一个上千人的团队,从头开始学习也是不可接受的。

方案2是最保险的方案,可以逐步迁移,事实上 Facebook 也在朝这方面努力了,而且还开发了 Thrift 这样的 RPC 解决方案,Facebook 内部主要使用的另一个语言是 C++,从早期的 Thrift 代码就能看出来,因为其它语言的实现都很简陋,没法在生产环境下使用。

目前在 Facebook 中据称 PHP:C++ 已经从 9:1 增加到 7:3 了,加上有 Andrei Alexandrescu 的存在,C++ 在 Facebook 中越来越流行,但这只能解决部分问题,毕竟 C++ 开发成本比 PHP 高得多,不适合用在经常修改的地方,而且太多 RPC 的调用也会严重影响性能。

方案3看起来美好,实际执行起来却很难,一般来说性能瓶颈并不会很显著,大多是不断累加的结果,加上 PHP 扩展开发成本高,这种方案一般只用在公共且变化不大的基础库上,所以这种方案解决不了多少问题。

可以看到,前面3个方案并不能很好地解决问题,所以 Facebook 其实没有选择的余地,只能去考虑 PHP 本身的优化了。

更快的 PHP

既然要优化 PHP,那如何去优化呢?在我看来可以有以下几种方法:

  • 方案1,PHP 语言层面的优化。

  • 方案2,优化 PHP 的官方实现(也就是 Zend)。

  • 方案3,将 PHP 编译成其它语言的 bytecode(字节码),借助其它语言的虚拟机(如 JVM)来运行。

  • 方案4,将 PHP 转成 C/C++,然后编译成本地代码。

  • 方案5,开发更快的 PHP 虚拟机。

PHP 语言层面的优化是最简单可行的,Facebook 当然想到了,而且还开发了 XHProf 这样的性能分析工具,对于定位性能瓶颈是很有帮助的。

不过 XHProf 还是没能很好解决 Facebook 的问题,所以我们继续看,接下来是方案2,简单来看,Zend 的执行过程可以分为两部分:将 PHP 编译为 opcode、执行 opcode,所以优化 Zend 可以从这两方面来考虑。

优化 opcode 是一种常见的做法,可以避免重复解析 PHP,而且还能做一些静态的编译优化,比如 Zend Optimizer Plus,但由于 PHP 语言的动态性,这种优化方法是有局限性的,乐观估计也只能提升20%的性能。另一种考虑是优化 opcode 架构本身,如基于寄存器的方式,但这种做法修改起来工作量太大,性能提升也不会特别明显(可能30%?),所以投入产出比不高。

另一个方法是优化 opcode 的执行,首先简单提一下 Zend 是如何执行的,Zend 的 interpreter(也叫解释器)在读到 opcode 后,会根据不同的 opcode 调用不同函数(其实有些是 switch,不过为了描述方便我简化了),然后在这个函数中执行各种语言相关的操作(感兴趣的话可看看深入理解 PHP 内核这本书),所以 Zend 中并没有什么复杂封装和间接调用,作为一个解释器来说已经做得很好了。

想要提升 Zend 的执行性能,就需要对程序的底层执行有所解,比如函数调用其实是有开销的,所以能通过 Inline threading 来优化掉,它的原理就像 C 语言中的 inline 关键字那样,但它是在运行时将相关的函数展开,然后依次执行(只是打个比方,实际实现不太一样),同时还避免了 CPU 流水线预测失败导致的浪费。

另外还可以像 JavaScriptCore 和 LuaJIT 那样使用汇编来实现 interpreter,具体细节建议看看 Mike 的解释

但这两种做法修改代价太大,甚至比重写一个还难,尤其是要保证向下兼容,后面提到 PHP 的特点时你就知道了。

开发一个高性能的虚拟机不是件简单的事情,JVM 花了10多年才达到现在的性能,那是否能直接利用这些高性能的虚拟机来优化 PHP 的性能呢?这就是方案3的思路。

其实这种方案早就有人尝试过了,比如 Quercus 和 IBM 的 P8,Quercus 几乎没见有人使用,而 P8 也已经死掉了。Facebook 也曾经调研过这种方式,甚至还出现过不靠谱的传闻 ,但其实 Facebook 在2011年就放弃了。

因为方案3看起来美好,但实际效果却不理想,按照很多大牛的说法(比如 Mike),VM 总是为某个语言优化的,其它语言在上面实现会遇到很多瓶颈,比如动态的方法调用,关于这点在 Dart 的文档中有过介绍,而且据说 Quercus 的性能与 Zend+APC 比差不了太多([来自The HipHop Compiler for PHP]),所以没太大意义。

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