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HHVM是如何提升PHP性能的？

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HHVM是如何提升是如何提升PHP性能的？性能的？

背景

HHVM 是 Facebook 开发的高性能 PHP 虚拟机，宣称比官方的快9倍，我很好奇，于是抽空简单了解了一下，并整理出这篇

文章，希望能回答清楚两方面的问题：

1.HHVM 到底靠谱么？是否可以用到产品中？

2.它为什么比官方的 PHP 快很多？到底是如何优化的？

你会怎么做？

在讨论 HHVM 实现原理前，我们先设身处地想想：假设你有个 PHP 写的网站遇到了性能问题，经分析后发现很大一部分资

源就耗在 PHP 上，这时你会怎么优化 PHP 性能？

比如可以有以下几种方式：

方案1，迁移到性能更好的语言上，如 Java、C++、Go。

方案2，通过 RPC 将功能分离出来用其它语言实现，让 PHP 做更少的事情，比如 Twitter 就将大量业务逻辑放到了 Scala

中，前端的 Rails 只负责展现。

方案3，写 PHP 扩展，在性能瓶颈地方换 C/C++。

方案4，优化 PHP 的性能。

方案1几乎不可行，十年前 Joel 就拿 Netscape 的例子警告过，你将放弃是多年的经验积累，尤其是像 Facebook 这种业务逻

辑复杂的产品，PHP 代码实在太多了，据称有2千万行（引用自 [PHP on the Metal with HHVM]），修改起来的成本恐怕比写

个虚拟机还大，而且对于一个上千人的团队，从头开始学习也是不可接受的。

方案2是最保险的方案，可以逐步迁移，事实上 Facebook 也在朝这方面努力了，而且还开发了 Thrift 这样的 RPC 解决方

案，Facebook 内部主要使用的另一个语言是 C++，从早期的 Thrift 代码就能看出来，因为其它语言的实现都很简陋，没法在

生产环境下使用。

目前在 Facebook 中据称 PHP:C++ 已经从 9:1 增加到 7:3 了，加上有 Andrei Alexandrescu 的存在，C++ 在 Facebook 中越

来越流行，但这只能解决部分问题，毕竟 C++ 开发成本比 PHP 高得多，不适合用在经常修改的地方，而且太多 RPC 的调用

也会严重影响性能。

方案3看起来美好，实际执行起来却很难，一般来说性能瓶颈并不会很显著，大多是不断累加的结果，加上 PHP 扩展开发成

本高，这种方案一般只用在公共且变化不大的基础库上，所以这种方案解决不了多少问题。

可以看到，前面3个方案并不能很好地解决问题，所以 Facebook 其实没有选择的余地，只能去考虑 PHP 本身的优化了。

更快的 PHP

既然要优化 PHP，那如何去优化呢？在我看来可以有以下几种方法：

方案1，PHP 语言层面的优化。

方案2，优化 PHP 的官方实现（也就是 Zend）。

方案3，将 PHP 编译成其它语言的 bytecode（字节码），借助其它语言的虚拟机（如 JVM）来运行。

方案4，将 PHP 转成 C/C++，然后编译成本地代码。

方案5，开发更快的 PHP 虚拟机。

PHP 语言层面的优化是最简单可行的，Facebook 当然想到了，而且还开发了 XHProf 这样的性能分析工具，对于定位性能瓶

颈是很有帮助的。

不过 XHProf 还是没能很好解决 Facebook 的问题，所以我们继续看，接下来是方案2，简单来看，Zend 的执行过程可以分为

两部分：将 PHP 编译为 opcode、执行 opcode，所以优化 Zend 可以从这两方面来考虑。

优化 opcode 是一种常见的做法，可以避免重复解析 PHP，而且还能做一些静态的编译优化，比如 Zend Optimizer Plus，但

由于 PHP 语言的动态性，这种优化方法是有局限性的，乐观估计也只能提升20%的性能。另一种考虑是优化 opcode 架构本

身，如基于寄存器的方式，但这种做法修改起来工作量太大，性能提升也不会特别明显（可能30%？），所以投入产出比不

高。

另一个方法是优化 opcode 的执行，首先简单提一下 Zend 是如何执行的，Zend 的 interpreter（也叫解释器）在读到 opcode

后，会根据不同的 opcode 调用不同函数（其实有些是 switch，不过为了描述方便我简化了），然后在这个函数中执行各种语

言相关的操作（感兴趣的话可看看深入理解 PHP 内核这本书），所以 Zend 中并没有什么复杂封装和间接调用，作为一个解

释器来说已经做得很好了。

想要提升 Zend 的执行性能，就需要对程序的底层执行有所解，比如函数调用其实是有开销的，所以能通过 Inline threading

来优化掉，它的原理就像 C 语言中的 inline 关键字那样，但它是在运行时将相关的函数展开，然后依次执行（只是打个比

方，实际实现不太一样），同时还避免了 CPU 流水线预测失败导致的浪费。

另外还可以像 JavaScriptCore 和 LuaJIT 那样使用汇编来实现 interpreter，具体细节建议看看 Mike 的解释

但这两种做法修改代价太大，甚至比重写一个还难，尤其是要保证向下兼容，后面提到 PHP 的特点时你就知道了。

开发一个高性能的虚拟机不是件简单的事情，JVM 花了10多年才达到现在的性能，那是否能直接利用这些高性能的虚拟机来

优化 PHP 的性能呢？这就是方案3的思路。

其实这种方案早就有人尝试过了，比如 Quercus 和 IBM 的 P8，Quercus 几乎没见有人使用，而 P8 也已经死掉了。

Facebook 也曾经调研过这种方式，甚至还出现过不靠谱的传闻，但其实 Facebook 在2011年就放弃了。

因为方案3看起来美好，但实际效果却不理想，按照很多大牛的说法（比如 Mike），VM 总是为某个语言优化的，其它语言在

上面实现会遇到很多瓶颈，比如动态的方法调用，关于这点在 Dart 的文档中有过介绍，而且据说 Quercus 的性能与

Zend+APC 比差不了太多（[来自The HipHop Compiler for PHP]），所以没太大意义。

不过 OpenJDK 这几年也在努力，最近的 Grall 项目看起来还不错，也有语言在上面取得了显著的效果，但我还没空研究

Grall，所以这里无法判断。

接下来是方案4，它正是 HPHPc（HHVM 的前身）的做法，原理是将 PHP 代码转成 C++，然后编译为本地文件，可以认为

是一种 AOT（ahead of time）的方式，关于其中代码转换的技术细节可以参考 The HipHop Compiler for PHP 这篇论文，以

下是该论文中的一个截图，可以通过它来大概了解：

这种做法的最大优点是实现简单（相对于一个 VM 来说），而且能做很多编译优化（因为是离线的，慢点也没事），比如上面

的例子就将- 1优化掉了，但它很难支持 PHP 中的很多动态的方法，如 eval()、create_function()，因为这就得再内嵌一个

interpreter，成本不小，所以 HPHPc 干脆就直接不支持这些语法。

除了 HPHPc，还有两个类似的项目，一个是 Roadsend，另一个是 phc ，phc 的做法是将 PHP 转成了 C 再编译，以下是它

将 file_get_contents($f) 转成 C 代码的例子：

《这里有点要特别说明的地方》

话说 phc 作者曾经在博客上哭诉，说他两年前就去 Facebook 演示过 phc 了，还和那里的工程师交流过，结果人家一发布就

火了，而自己忙活了4年却默默无闻，现在前途渺茫。。。

Roadsend 也已经不维护了，对于 PHP 这样的动态语言来说，这种做法有很多的局限性，由于无法动态 include，Facebook

将所有文件都编译到了一起，上线时的文件部署居然达到了 1G，越来越不可接受了。

另外有还有一个叫 PHP QB 的项目，由于时间关系我没有看，感觉可能是类似的东东。

所以就只剩下一条路了，那就是写一个更快的 PHP 虚拟机，将一条黑路走到底，或许你和我一样，一开始听到 Facebook 要

做一个虚拟机是觉得太离谱，但如果仔细分析就会发现其实也只有这样了。

更快的虚拟机

HHVM 为什么更快？在各种新闻报道中都提到了 JIT 这个关键技术，但其实远没有那么简单，JIT 不是什么神奇的魔法棒，用

它轻轻一挥就能提升性能，而且 JIT 这个操作本身也是会耗时的，对于简单的程序没准还比 interpreter 慢，最极端的例子是

LuaJIT 2 的 Interpreter 就稍微比 V8 的 JIT 快，所以并不存在绝对的事情，更多还是在细节问题的处理上，HHVM 的发展历

史就是不断优化的历史，你可以从下图看到它是如何一点点超过 HPHPc 的：

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