最近女主在QCon2017的会议上听到一句话:“在决定做一件事情之前,先不要考虑它的困难有多难,要先想想收益明显不明显,如果明显那就克服一切困难把它搞定”。多么激励人心有木有~ 在是否升级PHP7的问题上,花椒技术团队和addops团队也是进行了一番“苦战”,最后终于在2016年11月完成升级。今天就为大家分享一篇PHP7的升级历程,希望能够帮助有同样升级想法的GG们。

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背景

在升级PHP7前花椒服务端的代码基本全部采用PHP 5.* 编写。可是当遇到高并发的场景时,比如去年奥运期间的张继科直播,瞬间百万粉丝涌入直播间,服务器负载爆表、PHP执行队列堆积严重,CPU被吃光,短时间内只能靠扩容来抗住高并发。考虑到如果使用别的语言进行重构的话周期会比较长,跟不上产品快速迭代的速度。于是便考虑到升级PHP7,因为官方给出PHP7的性能是一次里程碑的变革。

在衡量了一下利弊后得出如下结论,发现收益还是大于困难的。

困难:

1.php7的小版本更新频率高(2016年几乎每个月都有一个升级),是否稳定有待考证。
2.新版本在高并发的线上环境、或者某些特殊场景下是否有bug,有待考证。
3.业务依赖的扩展组件繁多,如果版本不稳定,对RPM包的管理和维护工作会造成很多困难。
4.线上环境的大版本更新,难以做到快速无缝迁移,有一定的运维难度。

5.公司各各产品线无大规模PHP7的生产环境,名副其实的“第一个吃螃蟹的人”。

收益:

1.官方提示性能相比PHP5.*有很大提高,这样就能更好的支持高并发场景。
2.性能提升后,从运维角度看可以节省很多服务器资源从而降低成本。
3.对新技术热情高涨,技术人员成就感爆棚。

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压测报告

鸟哥(官方)测试:

鸟哥-惠新宸分享的PHP7性能报告,方便大家参考。

WordPress的QPS压测:

图0:升级 PHP 7 带来的变化

在WordPress项目中,PHP7对比PHP5.6,QPS提升2.77倍!

Benchmark对比:

图1:升级 PHP 7 带来的变化

处理时长耗时从2.991下降到1.186,大幅度下降60%!

花椒技术团队的基准测试

说明:直接输出 “hello world”

KVM虚拟机服务器配置: cpu 4核、内存 8G

系统关键参数: net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 20000

结果:

图2:升级 PHP 7 带来的变化

结论:

  • php5.3的系统资源占用依旧比  php7高。但是处理的内容少的时候,差距不是非常大;
  • 并发上去之后,php7使用占用率明显减少,php5.3资源占用率是php7的2倍;
  • 两个版本php均出现了响应错误的情况(连接超时),网络出现瓶颈;
  • php7的tps高于php5.3 16%到22%

花椒技术团队PHP7框架测试

说明:程序包含QFrame框架,输出一段简单的json

KVM虚拟机服务器配置: cpu 4核、内存 8G

系统关键参数: net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 20000

结果:

图3:升级 PHP 7 带来的变化

结论:

  • 从只压框架角度看,PHP5.3依旧占用非常多的系统资源,idel依旧为0;
  • PHP7在1000并发下,系统即将到达瓶颈。但此时依旧可以正常处理绝大部分请求;
  • PHP7的tps最少是5.3的5倍;

花椒技术团队PHP7资源请求测试

说明:包含一次、两次、三次redis请求,一次redis、一次 mysql,两次redis、一次mysql等测试场景

物理机服务器配置: cpu 24核、内存 64G

系统关键参数: net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 20000

结果:

图4:升级 PHP 7 带来的变化

结论:

  • 单纯 Redis请求时,PHP7是   PHP5.3的 3倍以上;
  • 包含 Mysql请求时,PHP7是   PHP5.3的 2倍以上;

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升级PHP7过程

灰度上线升级:部署PHP7新集群,灰度解析到新集群。

说明:根据用户群体的分布进行灰度解析,将一些用户较少的省市解析到PHP7新环境,用户主体依然解析到PHP5.*老环境,观察一段时间后(1~2周)根据结果进行相应调整。如没问题,便可大规模解析到PHP7环境。

图5:升级 PHP 7 带来的变化

举例:如上图所示为用户群体分布图,可先将青海、甘肃、云南等地用户通过DNS地域解析到PHP7环境的集群,方便随时观察和调整。如无问题可再将江苏、江西、广东、北京等地解析到PHP7集群。

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升级后的性能对比

拿一个真实业务升级PHP7后的CPU性能变化图作为参考:

图6:升级 PHP 7 带来的变化

结果:

在4.6号完成升级后,CPU的资源使用有将近30%的提升,符合测试结果预期。如果按照1万RMB一台服务器计算,10台机器的集群能节省3万RMB,100台机器的集群能节省30万RMB。10000台就是3000万啊!

余下全文(1/3)

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