发布于 由admin

PHP进程的NUMA感知调度：优化ZMM在大内存服务器上的跨CPU访问延迟

好的，我们开始今天的讲座。

PHP进程的NUMA感知调度：优化ZMM在大内存服务器上的跨CPU访问延迟

各位，今天我们来聊聊一个在大型PHP应用中经常被忽视，但实际上对性能影响非常大的问题：NUMA架构下的内存访问延迟。特别是当我们使用了Zend Memory Manager (ZMM) 时，如何在NUMA环境下优化其行为，避免跨CPU的内存访问带来的性能损耗。

NUMA架构简介：理解延迟的根源

首先，我们要了解什么是NUMA。NUMA (Non-Uniform Memory Access) 是一种计算机内存设计，其中内存访问时间取决于内存相对于处理器的位置。在NUMA架构中，每个CPU (或一组CPU) 都有自己的本地内存，访问本地内存的速度比访问其他CPU的内存要快得多。

简单来说，假设我们有一台拥有两个CPU插槽的服务器，每个插槽有64GB内存。在NUMA架构下，每个CPU插槽及其连接的64GB内存构成一个NUMA节点。CPU访问其本地节点上的内存速度很快，但访问另一个CPU插槽上的内存则需要通过互连总线，速度会慢很多。

这种差异就是NUMA架构下性能优化的关键。如果我们的PHP进程频繁地从一个NUMA节点访问另一个NUMA节点的内存，就会产生显著的性能瓶颈。

ZMM与NUMA：潜在的性能陷阱

Zend Memory Manager (ZMM) 是PHP的核心内存管理组件。它负责分配和释放PHP脚本使用的内存，包括变量、对象、字符串等等。默认情况下，ZMM并没有NUMA感知能力。这意味着，它可能会在任何NUMA节点上分配内存，而不管哪个CPU正在执行PHP代码。

考虑以下情景：

  1. 一个PHP请求由CPU0处理，CPU0属于NUMA节点0。
  2. ZMM在NUMA节点1上分配了一些内存来存储请求相关的数据。
  3. CPU0需要频繁访问这些位于NUMA节点1上的内存。

在这种情况下，CPU0需要跨NUMA节点访问内存，导致显著的性能下降。这种跨NUMA节点的内存访问延迟被称为“跨节点访问惩罚 (Cross-Node Access Penalty)”。

如何识别NUMA相关的性能问题

在深入优化之前，我们需要能够识别NUMA相关的性能问题。以下是一些常用的工具和技巧：

  • numactl --hardware: 这个命令可以显示NUMA架构的信息，包括节点数量、每个节点上的CPU列表和内存大小。

    numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 24 25 26 27 28 29 30 31
node 0 size: 64368 MB
node 0 free: 52428 MB
node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
node 1 size: 64512 MB
node 1 free: 53248 MB

  • top 或 htop: 监控CPU的使用情况。如果某个CPU的利用率很高，而其他CPU的利用率很低，这可能表明负载没有均匀分布在各个NUMA节点上。

  • perf: 这是一个强大的性能分析工具，可以用来跟踪内存访问模式，找出跨NUMA节点的内存访问。

  • SystemTap 或 eBPF: 这些工具可以编写自定义脚本来监控内核事件，例如NUMA相关的内存分配和访问。

  • PHP的memory_get_usage() 和 memory_get_peak_usage(): 监控PHP脚本的内存使用情况。如果内存使用量很高，并且服务器的NUMA架构利用率不佳，则可能存在NUMA相关的性能问题。

优化策略：让ZMM更好地配合NUMA

现在，我们来讨论如何优化ZMM，使其更好地配合NUMA架构。

  1. 进程绑定 (Process Affinity)

    进程绑定是将一个进程或线程绑定到特定的CPU或NUMA节点上。这可以确保进程在本地NUMA节点上分配内存，并尽可能避免跨节点访问。

    • 使用numactl: numactl 是一个命令行工具，可以用来设置进程的NUMA策略。

      numactl --cpunodebind=0 --membind=0 php your_script.php

      这个命令将 your_script.php 绑到 NUMA 节点 0。 --cpunodebind=0 指定进程只能在 NUMA 节点 0 的 CPU 上运行， --membind=0 指定进程只能在 NUMA 节点 0 上分配内存。

    • 使用taskset: taskset 也可以用来绑定进程到特定的CPU核心。

      taskset -c 0-7 php your_script.php

      这个命令将 your_script.php 绑到 CPU 核心 0 到 7。 需要注意的是，taskset 是基于CPU核心的绑定，而numactl 是基于NUMA节点的绑定。

    • 使用PHP扩展: 可以编写一个PHP扩展，使用 sched_setaffinity() 系统调用来设置进程的CPU亲和性。

      #include <sched.h>
#include <php.h>
#include <zend_API.h>

PHP_FUNCTION(set_cpu_affinity) {
    long cpu_mask;
    if (zend_parse_parameters(ZEND_NUM_ARGS() TSRMLS_CC, "l", &cpu_mask) == FAILURE) {
        RETURN_FALSE;
    }

    cpu_set_t mask;
    CPU_ZERO(&mask);
    for (int i = 0; i < sizeof(cpu_mask) * 8; i++) {
        if ((cpu_mask >> i) & 1) {
            CPU_SET(i, &mask);
        }
    }

    if (sched_setaffinity(0, sizeof(mask), &mask) == -1) {
        php_error_docref(NULL TSRMLS_CC, E_WARNING, "sched_setaffinity failed");
        RETURN_FALSE;
    }

    RETURN_TRUE;
}

zend_function_entry affinity_functions[] = {
    PHP_FE(set_cpu_affinity, NULL)
    PHP_FE_END
};

zend_module_entry affinity_module_entry = {
    STANDARD_MODULE_HEADER,
    "affinity",
    affinity_functions,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    PHP_AFFINITY_VERSION,
    STANDARD_MODULE_PROPERTIES
};

#ifdef COMPILE_DL_AFFINITY
ZEND_GET_MODULE(affinity)
#endif

      这个示例代码展示了一个简单的PHP扩展，它提供了一个set_cpu_affinity()函数，可以用来设置进程的CPU亲和性。 使用这个扩展，你可以在PHP脚本中动态地设置进程的CPU亲和性。

      注意：使用进程绑定需要谨慎。如果将进程绑定到错误的NUMA节点上，可能会适得其反，导致性能下降。 通常，应该将进程绑定到处理请求的CPU所在的NUMA节点上。

  2. 使用PHP-FPM的pm.process_allocation_strategy配置

    PHP-FPM (FastCGI Process Manager) 是一个流行的PHP进程管理器。它可以根据负载动态地生成和销毁PHP进程。

    PHP-FPM提供了一个名为pm.process_allocation_strategy的配置选项，可以用来控制进程的分配策略。 默认情况下，该选项的值是static，这意味着FPM会预先生成固定数量的进程。 在NUMA环境下，使用dynamic 或 ondemand 策略可能更好，因为它们可以根据实际的负载动态地生成进程，并且可以更好地利用NUMA架构。

    • dynamic: FPM会根据pm.max_children、pm.start_servers、pm.min_spare_servers和pm.max_spare_servers等配置选项动态地生成和销毁进程。
    • ondemand: FPM只在需要时才生成进程。

    通过使用dynamic 或 ondemand 策略，FPM可以更好地适应NUMA架构，避免进程在错误的NUMA节点上运行。

    ; php-fpm.conf
pm = dynamic
pm.max_children = 50
pm.start_servers = 10
pm.min_spare_servers = 5
pm.max_spare_servers = 20

  3. 自定义ZMM：高级优化

    对于一些高级用户，可以考虑自定义ZMM，使其具有NUMA感知能力。这需要修改PHP的源代码，并重新编译PHP。

    • NUMA感知的内存分配: 可以修改ZMM的内存分配函数，使其在分配内存时考虑NUMA节点的位置。 可以使用 numa_alloc_onnode() 函数在特定的NUMA节点上分配内存。

      // 示例代码（仅供参考，需要根据ZMM的实际代码进行修改）
void *my_numa_alloc(size_t size, int node) {
    void *ptr = numa_alloc_onnode(size, node);
    if (ptr == NULL) {
        // 处理内存分配失败的情况
        return NULL;
    }
    return ptr;
}

    • NUMA感知的内存释放: 可以修改ZMM的内存释放函数，使其在释放内存时考虑NUMA节点的位置。 可以使用 numa_free() 函数释放NUMA节点上分配的内存。

      // 示例代码（仅供参考，需要根据ZMM的实际代码进行修改）
void my_numa_free(void *ptr, size_t size) {
    numa_free(ptr, size);
}

    • NUMA感知的对象分配: 可以修改PHP的对象分配机制，使其在分配对象时考虑NUMA节点的位置。 这需要修改 Zend Engine 的源代码。

      警告： 自定义ZMM是一项非常复杂的任务，需要深入了解PHP的源代码和NUMA架构。 只有经验丰富的开发者才能胜任这项工作。

  4. 使用共享内存的NUMA感知优化

对于需要进程间共享数据的应用，NUMA感知的共享内存管理至关重要。以下是一些策略：

  • 使用shmop扩展并结合numactl: shmop 扩展允许 PHP 脚本创建和访问共享内存段。 在创建共享内存段之前，可以使用 numactl 将创建进程绑定到特定的 NUMA 节点，从而确保共享内存段在该 NUMA 节点上分配。

    <?php
// 使用 numactl 绑定进程到 NUMA 节点 0 (需要在命令行执行)
// numactl --cpunodebind=0 --membind=0 php your_script.php

$shm_key = ftok(__FILE__, 't'); // 生成一个共享内存键
$shm_id = shmop_open($shm_key, "c", 0644, 1024); // 创建一个 1KB 的共享内存段

if (!$shm_id) {
    die("Couldn't create shared memory segment");
}

$data = "Hello from NUMA node 0!";
$shm_bytes_written = shmop_write($shm_id, $data, 0);

if ($shm_bytes_written != strlen($data)) {
    echo "Couldn't write to shared memory segmentn";
}

shmop_close($shm_id);
?>

  • 使用posix_shm扩展并结合numactl: posix_shm 扩展提供了另一种创建和访问共享内存段的方式。 同样，在创建共享内存段之前，可以使用 numactl 将创建进程绑定到特定的 NUMA 节点。

    <?php
// 使用 numactl 绑定进程到 NUMA 节点 0 (需要在命令行执行)
// numactl --cpunodebind=0 --membind=0 php your_script.php

$shm_name = "/my_shared_memory";
$shm_id = shm_open($shm_name, O_CREAT | O_RDWR, 0644);

if (!$shm_id) {
    die("Couldn't create shared memory segment");
}

$size = 1024; // 1KB
ftruncate($shm_id, $size);
$shm_ptr = mmap(0, $size, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, $shm_id, 0);

if ($shm_ptr == MAP_FAILED) {
    die("Couldn't map shared memory segment");
}

$data = "Hello from NUMA node 0!";
$len = strlen($data);
for ($i = 0; $i < $len; $i++) {
    $shm_ptr[$i] = $data[$i];
}

munmap($shm_ptr, $size);
close($shm_id);
?>

  • 使用Redis或Memcached等分布式缓存系统: 这些系统通常已经实现了NUMA感知的优化。 通过将共享数据存储在这些系统中，可以避免NUMA相关的性能问题。

测试和验证：确保优化有效

优化之后，我们需要进行测试和验证，以确保优化有效。

  • 基准测试 (Benchmarking): 使用基准测试工具（例如ab 或 wrk）来测量优化前后的性能。 比较优化前后的请求处理时间、吞吐量和延迟。
  • 性能分析 (Profiling): 使用性能分析工具（例如perf 或 SystemTap）来跟踪内存访问模式，找出跨NUMA节点的内存访问。
  • 监控 (Monitoring): 使用监控工具（例如top 或 htop）来监控CPU的使用情况和内存使用情况。

一些需要注意的点

  • 不要过度优化: NUMA优化是一项复杂的任务，过度优化可能会适得其反。 只有在确定存在NUMA相关的性能问题时，才需要进行优化。
  • 测试是关键: 在进行任何优化之前，务必进行测试，并记录优化前后的性能数据。
  • 考虑应用的需求: 不同的应用有不同的需求。 针对特定的应用进行优化，可以获得更好的效果。
  • NUMA架构的差异: 不同的NUMA架构可能需要不同的优化策略。 了解服务器的NUMA架构是进行优化的前提。
  • PHP版本的差异: 不同的PHP版本可能对NUMA的支持程度不同。 建议使用最新的PHP版本，以获得更好的NUMA支持。

代码示例：一个简单的NUMA感知的内存分配器

以下是一个简单的NUMA感知的内存分配器的示例代码。 这个示例代码只是为了演示NUMA感知的内存分配的原理，并不能直接用于生产环境。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <numa.h>

void *numa_malloc(size_t size, int node) {
    if (numa_available() == -1) {
        fprintf(stderr, "NUMA is not available on this systemn");
        return malloc(size); // Fallback to regular malloc
    }

    void *ptr = numa_alloc_onnode(size, node);
    if (ptr == NULL) {
        fprintf(stderr, "numa_alloc_onnode failedn");
        return malloc(size); // Fallback to regular malloc
    }
    return ptr;
}

void numa_free(void *ptr, size_t size) {
    if (numa_available() == -1) {
        free(ptr);
        return;
    }
    numa_free(ptr, size);
}

int main() {
    if (numa_available() == -1) {
        printf("NUMA not available, exitingn");
        return 1;
    }

    int num_nodes = numa_num_configured_nodes();
    printf("Number of NUMA nodes: %dn", num_nodes);

    // Allocate memory on node 0
    void *ptr = numa_malloc(1024, 0);
    if (ptr == NULL) {
        printf("Failed to allocate memory on node 0n");
        return 1;
    }

    printf("Allocated memory on node 0 at address: %pn", ptr);

    // Free the memory
    numa_free(ptr, 1024);

    printf("Memory freedn");

    return 0;
}

编译和运行这个示例代码:

  1. 确保安装了libnuma-dev 包。 在Debian/Ubuntu系统上，可以使用以下命令安装：

    sudo apt-get install libnuma-dev

  2. 使用以下命令编译代码：

    gcc numa_example.c -o numa_example -lnuma

  3. 运行代码：

    ./numa_example

这个示例代码演示了如何使用numa_alloc_onnode()函数在特定的NUMA节点上分配内存，以及如何使用numa_free()函数释放内存。

一些常见问题

  • Q: 我应该始终将PHP进程绑定到特定的NUMA节点吗？

    A: 不一定。 如果你的应用对延迟非常敏感，或者你的服务器有多个NUMA节点，那么将PHP进程绑定到特定的NUMA节点可能会有所帮助。 但是，如果你的应用对延迟不敏感，或者你的服务器只有一个NUMA节点，那么绑定PHP进程可能没有太大的意义。

  • Q: 我可以使用哪些工具来监控NUMA相关的性能问题？

    A: 可以使用numactl、top、htop、perf、SystemTap 和 eBPF 等工具来监控NUMA相关的性能问题。

  • Q: 自定义ZMM的风险是什么？

    A: 自定义ZMM是一项非常复杂的任务，需要深入了解PHP的源代码和NUMA架构。 如果修改不当，可能会导致PHP崩溃或其他问题。

根据NUMA架构优化ZMM，提升性能

今天的讲座就到这里。我们讨论了NUMA架构对PHP应用性能的影响，以及如何通过进程绑定、调整PHP-FPM配置和自定义ZMM等策略来优化ZMM，使其更好地配合NUMA架构。记住，优化是一个迭代的过程，需要根据实际情况进行调整和测试。 希望这些信息能帮助你更好地理解和解决NUMA相关的性能问题，提升PHP应用的性能。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注