reeze · November 9, 2014 04:13
diff --git a/gistfile1.txt b/gistfile1.txt
 > [百度Lamp技术博客](/) 原创作品，转载时请务必以超链接形式标明文章 [原始出处](http://lamp.baidu.com/2014/11/03/hhvm-in-baidu/) 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。

 ##背景
 HHVM 其前身是hiphop(hphpc)，进行php代码->cpp代码->二进制的转换，这个引擎属于静态编译优化，在Facebook应用了4年（2007-2011），但是由于开发、编译、调试、维护并不方便，所以2011年12月Facebook 开始了HHVM的开发和调研；
 也就是hiphop->hphpi->hhvm的一个发展。

 1. HipHop PHP: 将PHP代码翻译成C++代码，然后编译成二进制运行
 1. hphpi: 为了解决编译太慢的问题，实现的一个PHP解释器，不过代码和hphpc很多都不一样，有很多的问题
 1. HHVM：一个真正的虚拟机，目标是和Zend VM保持兼容。

 起初hhvm就是hphpi的一个转型，用于调试使用，性能也就hphpc的一半，但是到了2012年11月是HHVM的一个里程碑，HHVM的性能在此时接近了hphpc,然后便有了2.2超过了hphpc 性能40%，2.3比2.2节约20%的cpu这样的结果（hphpc后期已经不维护）

 具体HHVM的历史过程可以参见：
 https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/speeding-up-php-based-development-with-hhvm/10151170460698920
 http://hhvm.com/blog/

 百度的使用是从2013年11月开始的正式进行HHVM项目启动，通过多部门的合作首先在某业务线进行了对HHVM功能支持、调试、测试后上线收益在60%以上，之后各个业务线也分别使用HHVM，在百度内HHVM的支持和扩展库等目前也比较完善，下面将具体的介绍HHVM在百度的使用。


 ##使用规模(use scale)
 * 部署机器的规模超过4000台
 * 日均访问HHVM的PV超过了500亿以上（包括了接口调用和用户访问）
 * cpu使用率节约约40%~60%
 * 响应时间节约50%~80%
  
  响应时间节约一般为计算密集型应用（如smarty渲染，消耗CPU的类型应用），对于IO密集型的应用来说响应时间和CPU一般来说不是正比的（但可以利用并行处理和异步相结合来优化IO密集型的阻塞时间，如pageletServer思想)


 ##部署方式(deploy way)
 初期使用HHVM时由于功能并不完善，而我们业务的依赖又较多，所以一般在扩展不完全时通过旁路阶段先上线，然后后期功能完善后再进行全量上线，下面我们分别针对2个阶段具体进行介绍：

 ###旁路阶段
 {<1>}![](/content/images/2014/10/deploy_1.jpg)
 所谓旁路阶段主要是让HHVM去处理消耗CPU较大的代码，而且耦合特有扩展低的，比如smarty部分占性能的60%，所以我们可以把这块单独的抽取出来放到HHVM中运行，然后旧的逻辑依旧在ZEND运行（此时HHVM的扩展还不完善，这迁移期间可以完善HHVM的扩展开发），相当于一个应用拆成了2个部分运行，那么这时我们就需要考虑如下几个问题：

 1. ZEND 和 HHVM 通信
 1. 容错容灾
 
 **ZEND 和 HHVM 通信:**

 我们通过curl+共享内存的方式将zend和hhvm连接在一起，curl主要是触发hhvm但是不传输数据，共享内存主要是传数据在2个进程之间，这样curl不用post传数据，数据在内存中传输相应也会提高很多性能，共享内存之前HHVM有个内置的，但是我们业务这边又开发了一个shmop比较通用的扩展来支持共享内存的功能，这样的旁路迁移后，比如在HHVM处理的部分占之前消耗60%，那么我们这一般可以提升性能在30%以上；

 **容错容灾**

 1. HHVM 进程状态监控，挂起及时拉起（supervise)
 1. HHVM 失败后流量切换
   我们一般前面有nginx/lighttpd这些web server，如果失败了，一般会通过error_page或者lighttpd的负载容错的措施将失败流量转到ZEND上，保证连接正常（但是延迟会高，也有风险，我将会在全量时说明）
   
 1. HHVM状态监控
   通过HHVM admin server进行HHVM状态监控，如：
   check-health (load,queue,funcs,units)
   vm-tcspace(监控tc状态，一般astub和acode会超出阀值，动态翻译时此值会根据你调用函数更新后进行上涨）
   当超过一定阀值后会进行报警告知OP，然后进行相应处理
 ###全量阶段
 {<2>}![](/content/images/2014/10/deploy_2-jpg.png)
 全量阶段主要是在功能完善后（扩展），去掉了共享内存这个中间层，直接上线整个应用，此时的通信就直接是web server连接hhvm，在hhvm失败时进行容错容灾处理（同旁路阶段处理）

 **<span style="color:red">注:</span>**

 但是全量后的HHVM如果错误切到ZEND上风险也很大，一般在高峰流量时，HHVM使用一半CPU或者30%左右，但是切换到ZEND 后，一般CPU会被打满，这样就会造成服务拒绝（这样影响也是很大的),后期我们将考虑双HHVM的预案；
 ##扩展开发和框架使用(extension develop and use framwork)
 ###扩展开发
 HHVM 虽然性能较好，但是在初期使用中，对于功能和兼容性还是需要做不少工作的，其中扩展开发就是其中的一部分，如下是我们所做的工作：

 * 开发扩展超过25个（其中包括公司内部扩展和未实现的通用扩展）
 * 常用的通用扩展
  mysqli,mysql,memcached,redis,apc and so on
 * 可进行开源的扩展
  ap(yaf),protobuf,shmop
  其中ap 为纯php(hack) merge而成；
 * 扩展测试
  php单元测试、cpp单元测试、压力测试、稳定测试、功能测试
 ### 使用的PHP框架
 * smarty
  模板渲染，使用HHVM一般来说可以提高50%以上性能（但避免使用eval等动态语法）
 * phpunit
  扩展php单测框架
 ## 测试上线
 ### 上线测试
 * 功能测试
  
  diff比较、tcpcopy对比、网络包对比
 * 回归测试
  
  引擎回归测试（HHVM单测回归）

  扩展回归测试（通过单测和QA自动脚本测试）
  
 * 性能测试
 * 稳定性测试
  
  内存泄露
  
  crash
  
  死锁
  
  hanging
  
  Warning、异常等对比
  
 ### 单元测试标准
 * 单测分为php和c++ 2个版本实现，php使用phpunit，c++使用gtest
 * 函数覆盖率100%
 * 分支覆盖率超过70%
 * 使用gtest 生成c++扩展覆盖率
 * HHVM引擎patch需要使用HHVM单测框架标准进行编写
 ##使用问题(use issues)
 * crash

  crash 遇到很多情况，线上是不允许出现crash的，我们会预先进行修复，一般crash这类问题修复后我们也都会pull 给官方
 * memery leak
  
  内存泄露官方和内部扩展其实有一些，我们首先会分析内存泄露点，分析方式一般为：valgrind和jemalloc
  
  官方内存泄露发现：
  
  1. libevent keeaplive (fixed)
  1. Init::setting (2.3 fixed)
  1. define 函数动态变量内存泄露（百度内部fix一部分未提供给官方）
  1. create_function 内存泄露（百度内部fix一部分未提供给官方）
  1. uploadFile 功能内存泄露（fixed）
  
 * vs zend result different
  diff 主要分为如下几种：
  1. hhvm和所有zend 之前见的差异
  1. zend 版本之间的差异，由于hhvm支持高版本后，和低版本间差异（如5.3和5.2的差异）
 * hanging

  1.代码递归死循环（如pcre + 魔术函数递归）
  1.死锁

 * Performance
  1. global scope (未将代码放在函数内执行,不执行jit)
  1. Exception
  1. 使用eval和create_function动态函数
  1. exit 函数
 * Jit translate code (datablock) 
  1. stub和maincode超过阀值crash（可通过vm-tcspace监控，后期可通过内部双tc buffer替换，或者双hhvm 进行替换）
 * nonAuthoritativeRepo
  1. facebook使用repo 模式，就是线下编译为hhbc，官方说法可以在预热时提高30%-40%性能（其实就是节约了编译时间），但是hhvm却不支持热加载（后续可添加此功能）
  1.我们使用的是非线下编译，直接去check php 文件，有更新则执行编译+翻译，但是此种方式的问题是，当更新文件过多和更新完触发文件多样性时，所有的work线程就会都进行处理编译+翻译，这样cpu将会一下子被打满，后续我们计划将编译+翻译放到独立线程池处理，通过双buffer替换方式，这样不会由request work处理编译和翻译会减少阻塞

 ##我们的工作(our job)
 1. 内部修复超过60个补丁（包括官方拉取的patch到我们内部版本，和bug修复后PR给官方的）
 1. 我们内部使用2个版本hhvm(2.2和3.0.1),其中facebook不做低版本兼容，我们内部进行了向下兼容
 1. 操作系统支持redhat 和centos,无依赖系统独立gcc-4.8.2,可任意部署
 1. 修复bugs，更新hhvm版本和定期patch,提升性能，兼容zend和支持新feature


 ##下一步计划(next plan)
 1. 复用jit translate cache(双buffer替换）
 1. 编译、emithhbc和翻译jit阶段使用非work模式的多线程模式，采用双buffer替换减少阻塞和cpu消耗
 1. hhbc 支持热加载
 1. 更新hhvm 3.6版本预计在明年（facebook的工程师预计他们在明年会将hhvm的性能提高在50%-300%之间）
 1. 实现异步function和异步io模型等

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	##背景
	HHVM 其前身是hiphop(hphpc)，进行php代码->cpp代码->二进制的转换，这个引擎属于静态编译优化，在Facebook应用了4年（2007-2011），但是由于开发、编译、调试、维护并不方便，所以2011年12月Facebook 开始了HHVM的开发和调研；
	也就是hiphop->hphpi->hhvm的一个发展。

	1. HipHop PHP: 将PHP代码翻译成C++代码，然后编译成二进制运行
	1. hphpi: 为了解决编译太慢的问题，实现的一个PHP解释器，不过代码和hphpc很多都不一样，有很多的问题
	1. HHVM：一个真正的虚拟机，目标是和Zend VM保持兼容。

	起初hhvm就是hphpi的一个转型，用于调试使用，性能也就hphpc的一半，但是到了2012年11月是HHVM的一个里程碑，HHVM的性能在此时接近了hphpc,然后便有了2.2超过了hphpc 性能40%，2.3比2.2节约20%的cpu这样的结果（hphpc后期已经不维护）

	具体HHVM的历史过程可以参见：
	https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/speeding-up-php-based-development-with-hhvm/10151170460698920
	http://hhvm.com/blog/

	百度的使用是从2013年11月开始的正式进行HHVM项目启动，通过多部门的合作首先在某业务线进行了对HHVM功能支持、调试、测试后上线收益在60%以上，之后各个业务线也分别使用HHVM，在百度内HHVM的支持和扩展库等目前也比较完善，下面将具体的介绍HHVM在百度的使用。


	##使用规模(use scale)
	* 部署机器的规模超过4000台
	* 日均访问HHVM的PV超过了500亿以上（包括了接口调用和用户访问）
	* cpu使用率节约约40%~60%
	* 响应时间节约50%~80%

	响应时间节约一般为计算密集型应用（如smarty渲染，消耗CPU的类型应用），对于IO密集型的应用来说响应时间和CPU一般来说不是正比的（但可以利用并行处理和异步相结合来优化IO密集型的阻塞时间，如pageletServer思想)


	##部署方式(deploy way)
	初期使用HHVM时由于功能并不完善，而我们业务的依赖又较多，所以一般在扩展不完全时通过旁路阶段先上线，然后后期功能完善后再进行全量上线，下面我们分别针对2个阶段具体进行介绍：

	###旁路阶段
	{<1>}![](/content/images/2014/10/deploy_1.jpg)
	所谓旁路阶段主要是让HHVM去处理消耗CPU较大的代码，而且耦合特有扩展低的，比如smarty部分占性能的60%，所以我们可以把这块单独的抽取出来放到HHVM中运行，然后旧的逻辑依旧在ZEND运行（此时HHVM的扩展还不完善，这迁移期间可以完善HHVM的扩展开发），相当于一个应用拆成了2个部分运行，那么这时我们就需要考虑如下几个问题：

	1. ZEND 和 HHVM 通信
	1. 容错容灾

	ZEND 和 HHVM 通信:

	我们通过curl+共享内存的方式将zend和hhvm连接在一起，curl主要是触发hhvm但是不传输数据，共享内存主要是传数据在2个进程之间，这样curl不用post传数据，数据在内存中传输相应也会提高很多性能，共享内存之前HHVM有个内置的，但是我们业务这边又开发了一个shmop比较通用的扩展来支持共享内存的功能，这样的旁路迁移后，比如在HHVM处理的部分占之前消耗60%，那么我们这一般可以提升性能在30%以上；

	容错容灾

	1. HHVM 进程状态监控，挂起及时拉起（supervise)
	1. HHVM 失败后流量切换
	我们一般前面有nginx/lighttpd这些web server，如果失败了，一般会通过error_page或者lighttpd的负载容错的措施将失败流量转到ZEND上，保证连接正常（但是延迟会高，也有风险，我将会在全量时说明）

	1. HHVM状态监控
	通过HHVM admin server进行HHVM状态监控，如：
	check-health (load,queue,funcs,units)
	vm-tcspace(监控tc状态，一般astub和acode会超出阀值，动态翻译时此值会根据你调用函数更新后进行上涨）
	当超过一定阀值后会进行报警告知OP，然后进行相应处理
	###全量阶段
	{<2>}![](/content/images/2014/10/deploy_2-jpg.png)
	全量阶段主要是在功能完善后（扩展），去掉了共享内存这个中间层，直接上线整个应用，此时的通信就直接是web server连接hhvm，在hhvm失败时进行容错容灾处理（同旁路阶段处理）

	<span style="color:red">注:</span>

	但是全量后的HHVM如果错误切到ZEND上风险也很大，一般在高峰流量时，HHVM使用一半CPU或者30%左右，但是切换到ZEND 后，一般CPU会被打满，这样就会造成服务拒绝（这样影响也是很大的),后期我们将考虑双HHVM的预案；
	##扩展开发和框架使用(extension develop and use framwork)
	###扩展开发
	HHVM 虽然性能较好，但是在初期使用中，对于功能和兼容性还是需要做不少工作的，其中扩展开发就是其中的一部分，如下是我们所做的工作：

	* 开发扩展超过25个（其中包括公司内部扩展和未实现的通用扩展）
	* 常用的通用扩展
	mysqli,mysql,memcached,redis,apc and so on
	* 可进行开源的扩展
	ap(yaf),protobuf,shmop
	其中ap 为纯php(hack) merge而成；
	* 扩展测试
	php单元测试、cpp单元测试、压力测试、稳定测试、功能测试
	### 使用的PHP框架
	* smarty
	模板渲染，使用HHVM一般来说可以提高50%以上性能（但避免使用eval等动态语法）
	* phpunit
	扩展php单测框架
	## 测试上线
	### 上线测试
	* 功能测试

	diff比较、tcpcopy对比、网络包对比
	* 回归测试

	引擎回归测试（HHVM单测回归）

	扩展回归测试（通过单测和QA自动脚本测试）

	* 性能测试
	* 稳定性测试

	内存泄露

	crash

	死锁

	hanging

	Warning、异常等对比

	### 单元测试标准
	* 单测分为php和c++ 2个版本实现，php使用phpunit，c++使用gtest
	* 函数覆盖率100%
	* 分支覆盖率超过70%
	* 使用gtest 生成c++扩展覆盖率
	* HHVM引擎patch需要使用HHVM单测框架标准进行编写
	##使用问题(use issues)
	* crash

	crash 遇到很多情况，线上是不允许出现crash的，我们会预先进行修复，一般crash这类问题修复后我们也都会pull 给官方
	* memery leak

	内存泄露官方和内部扩展其实有一些，我们首先会分析内存泄露点，分析方式一般为：valgrind和jemalloc

	官方内存泄露发现：

	1. libevent keeaplive (fixed)
	1. Init::setting (2.3 fixed)
	1. define 函数动态变量内存泄露（百度内部fix一部分未提供给官方）
	1. create_function 内存泄露（百度内部fix一部分未提供给官方）
	1. uploadFile 功能内存泄露（fixed）

	* vs zend result different
	diff 主要分为如下几种：
	1. hhvm和所有zend 之前见的差异
	1. zend 版本之间的差异，由于hhvm支持高版本后，和低版本间差异（如5.3和5.2的差异）
	* hanging

	1.代码递归死循环（如pcre + 魔术函数递归）
	1.死锁

	* Performance
	1. global scope (未将代码放在函数内执行,不执行jit)
	1. Exception
	1. 使用eval和create_function动态函数
	1. exit 函数
	* Jit translate code (datablock)
	1. stub和maincode超过阀值crash（可通过vm-tcspace监控，后期可通过内部双tc buffer替换，或者双hhvm 进行替换）
	* nonAuthoritativeRepo
	1. facebook使用repo 模式，就是线下编译为hhbc，官方说法可以在预热时提高30%-40%性能（其实就是节约了编译时间），但是hhvm却不支持热加载（后续可添加此功能）
	1.我们使用的是非线下编译，直接去check php 文件，有更新则执行编译+翻译，但是此种方式的问题是，当更新文件过多和更新完触发文件多样性时，所有的work线程就会都进行处理编译+翻译，这样cpu将会一下子被打满，后续我们计划将编译+翻译放到独立线程池处理，通过双buffer替换方式，这样不会由request work处理编译和翻译会减少阻塞

	##我们的工作(our job)
	1. 内部修复超过60个补丁（包括官方拉取的patch到我们内部版本，和bug修复后PR给官方的）
	1. 我们内部使用2个版本hhvm(2.2和3.0.1),其中facebook不做低版本兼容，我们内部进行了向下兼容
	1. 操作系统支持redhat 和centos,无依赖系统独立gcc-4.8.2,可任意部署
	1. 修复bugs，更新hhvm版本和定期patch,提升性能，兼容zend和支持新feature


	##下一步计划(next plan)
	1. 复用jit translate cache(双buffer替换）
	1. 编译、emithhbc和翻译jit阶段使用非work模式的多线程模式，采用双buffer替换减少阻塞和cpu消耗
	1. hhbc 支持热加载
	1. 更新hhvm 3.6版本预计在明年（facebook的工程师预计他们在明年会将hhvm的性能提高在50%-300%之间）
	1. 实现异步function和异步io模型等

	> [百度Lamp技术博客](/) 原创作品，转载时请务必以超链接形式标明文章 [原始出处](http://lamp.baidu.com/2014/11/03/hhvm-in-baidu/) 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。