PHP并发Profiling的低开销采样：利用硬件性能计数器（PMC）精确采集热点

好的，我们开始。

PHP并发Profiling的低开销采样：利用硬件性能计数器（PMC）精确采集热点

大家好，今天我们来聊聊PHP并发环境下，如何利用硬件性能计数器（PMC）进行低开销采样，从而精确地找到性能热点。传统的profiling方法，比如Xdebug，虽然功能强大，但在高并发环境下开销巨大，会显著影响性能，甚至导致服务崩溃。而基于PMC的采样profiling，则可以在几乎不影响性能的情况下，提供足够精确的性能数据。

为什么需要低开销的并发Profiling？

在现代Web应用中，PHP通常运行在多进程或者多线程的环境下，例如使用FPM或者Swoole。传统的profiling工具在这样的环境中会遇到几个问题：

1. 开销过大： 对每个函数调用都进行记录，会显著增加CPU的负担，降低吞吐量。
2. 数据量过大： 并发环境下，大量的请求会导致profiling数据量急剧增加，难以分析。
3. 干扰真实环境： profiling本身会改变程序的执行路径和时序，导致profiling结果不准确。

因此，我们需要一种低开销、并发安全的profiling方法，能够在不影响生产环境性能的前提下，找到性能瓶颈。

硬件性能计数器（PMC）简介

硬件性能计数器是现代CPU中内置的硬件计数器，可以用来统计各种CPU事件，例如：

• CPU周期数 (Cycles): CPU执行的时钟周期数，可以用来衡量程序的运行时间。
• 指令数 (Instructions): CPU执行的指令数，可以用来衡量程序的指令级别执行效率。
• 缓存命中/缺失 (Cache Hit/Miss): 衡量缓存的使用效率。
• 分支预测命中/缺失 (Branch Prediction Hit/Miss): 衡量分支预测的准确性。
• TLB命中/缺失 (TLB Hit/Miss): 衡量TLB的使用效率。

这些计数器由硬件直接维护，开销极低，不会对程序性能产生显著影响。我们可以利用这些计数器，在程序运行过程中进行采样，从而推断出性能热点。

基于PMC的采样Profiling原理

基于PMC的采样Profiling的基本原理如下：

1. 设置采样频率： 例如，每隔100万个CPU周期进行一次采样。
2. 注册信号处理函数： 当PMC计数器达到采样频率时，CPU会触发一个中断信号。我们需要注册一个信号处理函数，来处理这个中断信号。
3. 在信号处理函数中记录堆栈信息： 在信号处理函数中，我们需要获取当前程序的堆栈信息，即函数调用链。
4. 统计堆栈信息： 将获取到的堆栈信息进行统计，出现频率最高的堆栈，就是性能热点。

示例：

假设我们设置每100万个CPU周期采样一次，并且在1秒钟内采样了1000次。其中，以下堆栈出现了200次：

function A()
  function B()
    function C()

这意味着 A -> B -> C 这个调用链占据了大量的CPU时间，可能是性能瓶颈。

PHP扩展实现：利用perf_event和pcntl_signal

在Linux系统上，我们可以使用perf_event子系统来访问硬件性能计数器。perf_event提供了一套API，可以用来配置和读取PMC。在PHP中，我们可以通过编写扩展来利用perf_event。

以下是一个简化的PHP扩展代码示例，演示如何使用perf_event和pcntl_signal来实现基于PMC的采样Profiling：

1. 配置 config.m4:

PHP_ARG_ENABLE(pmc_profiler, Whether to enable PMC Profiler support,
  [  --enable-pmc_profiler   Enable PMC Profiler support])

if test "$PHP_PMC_PROFILER" != "no"; then
  AC_DEFINE(HAVE_PMC_PROFILER, 1, [Whether you have PMC Profiler support])
  PHP_NEW_EXTENSION(pmc_profiler, pmc_profiler.c, $ext_shared)
fi

2. pmc_profiler.c:

#ifdef HAVE_CONFIG_H
#include "config.h"
#endif

#include "php.h"
#include "php_ini.h"
#include "ext/standard/info.h"
#include "php_pmc_profiler.h"

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <signal.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <linux/perf_event.h>
#include <asm/unistd.h>
#include <ucontext.h>
#include <dlfcn.h>

// Function prototypes
static void pmc_signal_handler(int signum, siginfo_t *info, void *context);

// Global variables
static int perf_fd = -1;
static zend_long sample_frequency = 1000000; // Default sample frequency
static HashTable stack_traces;

// Helper function to get stack trace
static void get_stack_trace(void **buffer, int max_frames) {
    void *array[max_frames];
    int size = backtrace(array, max_frames);
    memcpy(buffer, array, size * sizeof(void *));
}

// Helper function to resolve stack address to symbol
static char* resolve_symbol(void *addr) {
    Dl_info info;
    if (dladdr(addr, &info) && info.dli_sname) {
        return info.dli_sname;
    }
    return NULL;
}

// Signal handler for PMC interrupts
static void pmc_signal_handler(int signum, siginfo_t *info, void *context) {
    ucontext_t *uc = (ucontext_t *)context;
    void *rip = (void *)uc->uc_mcontext.gregs[REG_RIP];  // x86_64 specific!  Adjust for other architectures

    // Get stack trace
    void *stack[16];
    get_stack_trace(stack, 16);

    // Create a string representation of the stack trace
    char stack_trace_key[256] = {0};
    char* current_ptr = stack_trace_key;
    for (int i = 0; i < 16 && stack[i] != NULL; i++) {
        char* symbol = resolve_symbol(stack[i]);
        if (symbol) {
            int written = snprintf(current_ptr, sizeof(stack_trace_key) - (current_ptr - stack_trace_key), "%s->", symbol);
            if (written > 0) {
                current_ptr += written;
            } else {
                // Handle error: stack_trace_key too small
                break;
            }

        } else {
            int written = snprintf(current_ptr, sizeof(stack_trace_key) - (current_ptr - stack_trace_key), "%p->", stack[i]);
            if (written > 0) {
                current_ptr += written;
            } else {
                // Handle error: stack_trace_key too small
                break;
            }
        }

    }
    // Remove the trailing "->"
    if (current_ptr > stack_trace_key && *(current_ptr - 1) == '>') {
        *(current_ptr - 1) = '';
    }

    // Store stack trace in hashtable
    zval *count;
    if ((count = zend_hash_str_find(&stack_traces, stack_trace_key, strlen(stack_trace_key))) != NULL) {
        Z_LVAL_P(count)++;
    } else {
        zval new_count;
        ZVAL_LONG(&new_count, 1);
        zend_hash_str_update(&stack_traces, stack_trace_key, strlen(stack_trace_key), &new_count);
    }

}

// Helper function to setup perf_event
static int perf_event_open(struct perf_event_attr *hw_event, pid_t pid,
                           int cpu, int group_fd, unsigned long flags) {
    int ret;

    ret = syscall(__NR_perf_event_open, hw_event, pid, cpu,
                   group_fd, flags);
    return ret;
}

// PHP function to start PMC profiling
PHP_FUNCTION(pmc_start) {
    zend_long freq;
    if (zend_parse_parameters(ZEND_NUM_ARGS(), "|l", &freq) == FAILURE) {
        RETURN_FALSE;
    }

    if (ZEND_NUM_ARGS() > 0) {
        sample_frequency = freq;
    }

    // Initialize stack traces hashtable
    zend_hash_init(&stack_traces, 0, NULL, ZVAL_PTR_DTOR, 1);

    // Configure perf_event
    struct perf_event_attr pe;
    memset(&pe, 0, sizeof(struct perf_event_attr));
    pe.type = PERF_TYPE_HARDWARE;
    pe.config = PERF_COUNT_HW_CPU_CYCLES;
    pe.freq = 1; // Use frequency-based sampling
    pe.sample_freq = sample_frequency; // Sampling frequency
    pe.disabled = 1; // Start disabled
    pe.exclude_kernel = 1; // Exclude kernel space
    pe.exclude_hv = 1; // Exclude hypervisor
    pe.inherit = 1; // Inherit to child processes
    pe.sample_type = PERF_SAMPLE_IP;
    pe.precise_ip = 2; // Request precise IPs

    perf_fd = perf_event_open(&pe, 0, -1, -1, 0);
    if (perf_fd == -1) {
        php_error_docref(NULL, E_WARNING, "perf_event_open failed: %s", strerror(errno));
        RETURN_FALSE;
    }

    // Setup signal handler
    struct sigaction sa;
    memset(&sa, 0, sizeof(struct sigaction));
    sa.sa_sigaction = pmc_signal_handler;
    sa.sa_flags = SA_SIGINFO | SA_RESTART;
    if (sigaction(SIGIO, &sa, NULL) == -1) {
        php_error_docref(NULL, E_WARNING, "sigaction failed: %s", strerror(errno));
        close(perf_fd);
        perf_fd = -1;
        RETURN_FALSE;
    }

    // Enable perf_event
    if (ioctl(perf_fd, PERF_EVENT_IOC_ENABLE, 0) == -1) {
        php_error_docref(NULL, E_WARNING, "ioctl(PERF_EVENT_IOC_ENABLE) failed: %s", strerror(errno));
        close(perf_fd);
        perf_fd = -1;
        RETURN_FALSE;
    }

    // Set ownership of perf_fd to current process
    if (fcntl(perf_fd, F_SETOWN, getpid()) == -1) {
        php_error_docref(NULL, E_WARNING, "fcntl(F_SETOWN) failed: %s", strerror(errno));
        close(perf_fd);
        perf_fd = -1;
        RETURN_FALSE;
    }

    // Enable signal delivery
    if (fcntl(perf_fd, F_SETFL, O_RDWR | O_ASYNC) == -1) {
        php_error_docref(NULL, E_WARNING, "fcntl(F_SETFL) failed: %s", strerror(errno));
        close(perf_fd);
        perf_fd = -1;
        RETURN_FALSE;
    }

    RETURN_TRUE;
}

// PHP function to stop PMC profiling
PHP_FUNCTION(pmc_stop) {
    if (perf_fd != -1) {
        // Disable perf_event
        if (ioctl(perf_fd, PERF_EVENT_IOC_DISABLE, 0) == -1) {
            php_error_docref(NULL, E_WARNING, "ioctl(PERF_EVENT_IOC_DISABLE) failed: %s", strerror(errno));
        }

        // Close perf_fd
        close(perf_fd);
        perf_fd = -1;
    }

    // Return stack traces
    RETURN_ARR(zend_array_dup(zend_hash_get_arrdata(&stack_traces), NULL));
}

// PHP function to clear PMC profiling data
PHP_FUNCTION(pmc_clear) {

    zend_hash_destroy(&stack_traces);
    zend_hash_init(&stack_traces, 0, NULL, ZVAL_PTR_DTOR, 1);
    RETURN_TRUE;
}

// Function list for the extension
zend_function_entry pmc_profiler_functions[] = {
    PHP_FE(pmc_start,  NULL)
    PHP_FE(pmc_stop,   NULL)
    PHP_FE(pmc_clear, NULL)
    PHP_FE_END
};

// Module entry
zend_module_entry pmc_profiler_module_entry = {
    STANDARD_MODULE_HEADER,
    "pmc_profiler",
    pmc_profiler_functions,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    NULL,
    PHP_PMC_PROFILER_VERSION,
    STANDARD_MODULE_PROPERTIES
};

#ifdef COMPILE_DL_PMC_PROFILER
#ifdef ZTS
ZEND_TSRMLS_CACHE_DEFINE()
#endif
ZEND_GET_MODULE(pmc_profiler)
#endif

3. php_pmc_profiler.h:

#ifndef PHP_PMC_PROFILER_H
#define PHP_PMC_PROFILER_H

#define PHP_PMC_PROFILER_VERSION "0.1.0"

extern zend_module_entry pmc_profiler_module_entry;
#define phpext_pmc_profiler_ptr &pmc_profiler_module_entry

#ifdef PHP_WIN32
#define PHP_PMC_PROFILER_API __declspec(dllexport)
#else
#define PHP_PMC_PROFILER_API
#endif

extern PHP_PMC_PROFILER_API zend_module_entry *get_module(void);

#endif  /* PHP_PMC_PROFILER_H */

解释：

• pmc_start():
  • 初始化 perf_event，设置采样频率，以及需要监控的事件 (CPU cycles)。
  • 注册信号处理函数 pmc_signal_handler()，当 perf_event 计数器溢出时，会触发该函数。
  • 启用 perf_event。
• pmc_signal_handler():
  • 获取当前程序的堆栈信息 (函数调用链)。 这里使用了 backtrace() 函数，需要 glibc 支持。
  • 将堆栈信息转换为字符串，并存储到哈希表 stack_traces 中，并统计出现的次数。
• pmc_stop():
  • 禁用 perf_event。
  • 返回包含堆栈信息和出现次数的哈希表。
• perf_event_open():
  • 使用 syscall 调用底层的 perf_event_open 系统调用。这是与硬件性能计数器交互的关键函数。
• 重要提示:
  • 代码中使用REG_RIP 获取指令指针，这是x86-64架构特有的。如果要在其他架构上使用，需要修改相应的寄存器定义。
  • 需要安装 glibc-devel 或者类似的开发包，才能使用 backtrace() 函数。
  • 需要root权限才能运行这段代码，因为perf_event 涉及到内核级别的操作。

编译和安装：

phpize
./configure
make
sudo make install

在 php.ini 中添加 extension=pmc_profiler.so。

使用示例：

<?php

pmc_start(100000); // Sample every 100,000 CPU cycles

// Your code here...
function a() {
    b();
}

function b() {
    c();
}

function c() {
    usleep(100);
}

for ($i = 0; $i < 1000; $i++) {
    a();
}

$results = pmc_stop();

print_r($results);

?>

注意事项和优化

1. 采样频率的选择： 采样频率越高，profiling结果越精确，但开销也越大。需要根据实际情况进行权衡。
2. 堆栈深度： 堆栈深度决定了可以记录的函数调用链的长度。过深的堆栈会导致性能下降，过浅的堆栈可能无法找到真正的热点。
3. 信号处理函数的开销： 信号处理函数应该尽可能简单高效，避免在信号处理函数中进行耗时操作。
4. 数据存储： 大量的堆栈信息需要高效的存储和统计方法。可以使用哈希表或者其他高效的数据结构。
5. 符号解析： 将堆栈地址解析为函数名，可以提高profiling结果的可读性。可以使用 dladdr() 函数进行符号解析。
6. 多进程/多线程安全： 在多进程/多线程环境下，需要保证对共享数据的访问是线程安全的。可以使用互斥锁或者原子操作。
7. 火焰图： 将profiling结果转换为火焰图，可以更直观地展示性能热点。

更高级的用法

• 选择不同的PMC事件： 除了CPU周期数，还可以选择其他的PMC事件，例如缓存命中/缺失，分支预测命中/缺失等，从而更深入地了解程序的性能瓶颈。
• 结合其他工具： 可以将基于PMC的采样profiling与其他工具结合使用，例如perf，SystemTap等，从而进行更全面的性能分析。
• 动态调整采样频率： 可以根据程序的运行状态，动态调整采样频率，从而在保证profiling精度的前提下，尽可能降低开销。

代码改进方向

上面的示例代码只是一个最简单的实现，还有很多可以改进的地方：

1. 错误处理： 示例代码中的错误处理比较简单，需要添加更完善的错误处理机制。
2. 参数校验： 需要对 pmc_start() 函数的参数进行校验，例如采样频率是否合法。
3. 数据结构优化： 哈希表 stack_traces 可以使用更高效的实现，例如使用锁分离的哈希表，从而提高并发性能。
4. 符号解析优化： dladdr() 函数的开销比较大，可以考虑使用缓存来减少符号解析的次数。
5. 支持更多架构： 示例代码只支持x86-64架构，需要修改代码以支持更多的CPU架构。
6. 增加配置选项： 可以增加更多的配置选项，例如可以选择需要监控的PMC事件，设置堆栈深度等。
7. 增加过滤功能： 可以增加过滤功能，例如可以排除某些函数或者文件，从而更精确地找到性能热点。
8. 完善的清理机制： 确保在扩展卸载时，清理所有资源，避免内存泄漏。

通过采样发现性能瓶颈

基于PMC的采样Profiling是一种强大的性能分析工具，可以帮助我们发现PHP应用中的性能瓶颈。通过选择合适的PMC事件和采样频率，我们可以获得足够精确的性能数据，从而优化代码，提高应用的性能。 虽然实现起来相对复杂，但它在高并发场景下的优势是传统 profiling 工具无法比拟的。

探索更高效的性能分析

我们讨论了如何利用硬件性能计数器（PMC）进行低开销采样，从而精确地找到PHP并发环境下的性能热点。这种方法在高并发场景下具有明显的优势，能够帮助开发者在不显著影响性能的前提下，深入了解应用程序的性能特征。