[转载] PHP 8新特性之JIT简介
转载自鸟哥博客,原文地址:?https://www.laruence.com/2020/06/27/5963.html PHP8 alpha1已经在昨天发布,相信关于JIT是大家最关心的,它到底怎么用,有什么要注意的,以及性能提升到底咋样? 首先,我们来看一张图: 左图是PHP8之前的Opcache流程示意图(zend引擎每次都先解释后执行), 右图是PHP8中的Opcache示意图(zend引擎直接执行机器码), 可以看出几个关键点:
事实上JIT共用了很多原来Opcache做优化的基础数据结构,比如data flow graph,call graph,SSA等,关于这部分,后续如果有时间,可以单独在写一个文章来介绍,今天就只是着重在使用层面。 下载安装好以后,除掉原有的opcache配置以外,对于JIT我们需要添加如下配置到PHP.ini: opcache.jit=1205 opcache.jit_buffer_size=64M opcache.jit这个配置看起来稍微有点复杂,我来解释下,这个配置由4个独立的数字组成,从左到右分别是(请注意,这个是基于目前alpha1的版本设置,一些配置可能会随着后续版本做微调):
0: 不使用 1: 使用 ? ? 第二个数字寄存器分配策略: : 不使用寄存器分配 1: 局部(block)域分配 2: 全局(function)域分配 ? 第三个数字是JIT触发策略 : PHP脚本载入的时候就JIT : 当函数第一次被执行时JIT 2: 在一次运行后,JIT调用次数最多的百分之(opcache.prof_threshold * 100)的函数 3: 当函数/方法执行超过N(N和opcache.jit_hot_func相关)次以后JIT 4: 当函数方法的注释中含有@jit的时候对它进行JIT 5: 当一个Trace执行超过N次(和opcache.jit_hot_loop,jit_hot_return等有关)以后JIT ? 第四个数字是JIT优化策略,数值越大优化力度越大 : 不JIT : 做opline之间的跳转部分的JIT 2: 内敛opcode handler调用 3: 基于类型推断做函数级别的JIT : 基于类型推断,过程调用图做函数级别JIT 5: 基于类型推断,过程调用图做脚本级别的JIT 基于此,我们可以大概得到如下几个结论:
现在,我们来测试下启用和不启用JIT的时候,Zend/bench.PHP的差异,首先是不启用(PHP -d opcache.jit_buffer_size=0 Zend/bench.PHP): 不启用的结果: simple 0.008 simplecall 0.004 simpleucall simpleudcall mandel 0.035 mandel2 0.055 ackermann(7) 0.020 ary(50000) ary2(50000) 0.003 ary3(2000) 0.048 fibo(30) 0.084 hash1(50000) 0.013 hash2(500) 0.010 heapsort(20000) 0.027 matrix(20) 0.026 nestedloop(12) 0.023 sieve(30) strcat(200000) 0.006 ------------------------ Total 0.387 根据上面的介绍,我们选择opcache.jit=1205,因为bench.PHP是脚本(PHP -d opcache.jit_buffer_size=64M -d opcache.jit=1205 Zend/bench.PHP): 启用的结果是: simple 0.0020.0010.0110.0180.0310.0140.0150.0050.004 ------------------------0.157 可见,对于Zend/bench.PHP,相比不开启JIT,开启了以后,耗时降低将近60%,性能提升将近2倍。 对于大家研究学习来说,可以通过opcache.jit_debug来观测JIT后生成的汇编结果,比如对于: function simple() { $a = ; for ($i = 0; $i < 1000000; $i++) $a++; } 我们通过PHP -d opcache.jit=1205 -dopcache.jit_debug=0x01 可以看到: JIT$simple: ; (/tmp/.PHP) sub $0x10,%rsp xor %rdx,1)">rdx jmp .L2 .L1: add $0x1,1)">rdx .L2: cmp $0x0,EG(vm_interrupt) jnz .L4 cmp $0xf4240,1)">rdx jl .L1 mov 0x10(%r14),1)">rcx test %rcx,1)">rcx jz .L3 mov $0x8(%rcx) .L3: mov 0x30(%r14),1)">rax mov %rax,EG(current_execute_data) mov 0x28(%r14),1)">edi test $0x9e0000,1)">edi jnz JIT$$leave_function mov %r14,EG(vm_stack_top) mov r14 cmp $r15 jnz JIT$$leave_throw add $0x20,1)">r15 add $rsp jmp (%r15) .L4: mov $0x45543818,1)">r15 jmp JIT$$interrupt_handler 大家可以尝试阅读这段汇编,比如其中针对i的递增,可以看到优化力度很大,比如因为i是局部变量直接分配在寄存器中,i的范围推断不会大于1000000,所以不需要判断是否整数溢出等等。 而如果我们采用opcache.jit=1005,如前面的介绍,也就是不使用寄存器分配,可以得到如下结果: JIT$simple: ; (/tmp/rsp mov $0x0,1)">0x50(%r14) mov $0x4,1)">0x58(%r14) jmp .L2 .L1: add $r14) .L2: cmp $r14) jl .L1 mov 0x44cdb818,1)">r15 jmp JIT$$interrupt_handler 可以看到针对i的部分,现在是在内存操作,并没有使用寄存器。 再如果我们采用opcache.jit=1201, 我们可以得到如下结果: JIT$simple: ; (/tmp/rsp call ZEND_QM_ASSIGN_NOREF_SPEC_CONST_HANDLER add $0x40,1)">r15 jmp .L2 .L1: call ZEND_PRE_INC_LONG_NO_OVERFLOW_SPEC_CV_RETVAL_UNUSED_HANDLER cmp $0x452a0858,1)">r15d jnz .L1 add $rsp jmp ZEND_RETURN_SPEC_CONST_LABEL 这就只是简单的内敛部分opcode handler的调用了。 你也可以尝试各种opcache.jit的策略结合debug的配置,来观测结果的不同,也可以尝试各种opcache.jit_debug的配置,比如0xff,将会有更多的辅助信息输出。 (编辑:北几岛) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |