PHP中怎么搭建一个HTTP服务

本篇文章给大家分享的是有关PHP中怎么搭建一个HTTP服务,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

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set([
        'log_file' => '/dev/null',
        'log_level' => SWOOLE_LOG_INFO,
        'worker_num' => swoole_cpu_num() * 2,
        // 'hook_flags' => SWOOLE_HOOK_ALL,
    ]);
    $server->on('workerStart', function () use ($process, $server) {
        $process->write('1');
    });
    $server->on('request', function (Request $request, Response $response) use ($server) {
        try {
            $redis = new Redis;
            $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
            $greeter = $redis->get('greeter');
            if (!$greeter) {
                throw new RedisException('get data failed');
            }
            $response->end("

{$greeter}

");         } catch (\Throwable $th) {             $response->status(500);             $response->end();         }     });     $server->start(); }); if ($process->start()) {     register_shutdown_function(function () use ($process) {         $process::kill($process->pid);         $process::wait();     });     $process->read(1);     System('ab -c 256 -n 10000 -k http://127.0.0.1:9501/ 2>&1'); }

首先,我们创建了一个Swoole\Process对象,这个对象会开启一个子进程,在子进程中,我创建了一个HTTP Server,这个服务器BASE模式的。除了BASE模式之外,还有一种PROCESS模式。在PROCESS模式下,套接字连接是在Master进程维持的,Master进程和Worker进程会多一层IPC通信的开销,但是,当Worker进程奔溃的时候,因为连接是在Master进程维持的,所以连接不会被断开。所以,Process模式适用于维护大量长连接的场景。

BASE模式是在每个工作进程维持自己的连接,所以性能会比Master更好。并且,在HTTP Server下,BASE模式会更加的适用。

这里,我们将worker_num,也就是进程的数量设置为当前机器CPU核数的两倍。但是,在实际的项目中,我们需要不断的压测,来调整这个参数。

workerStart的时候,也就是工作进程启动的时候,我们让子进程向管道中随意写入一个数据给父进程,父进程此时会读到一点数据,读到数据后,父进程才开始压测。

此时,压测的请求会进入onRequest回调。在这个回调中,我们创建了一个Redis客户端,这个客户端会连接Redis服务器,并请求一条数据。得到数据后,我们调用end方法来响应压测的请求。当错误时,我们返回一个错误码为500的响应。

在开始压测前,我们需要安装Redis扩展:

pecl install redis

然后php.ini配置中开启redis扩展即可。

我们还需要在Redis服务器里面插入一条数据:

127.0.0.1:6379> SET greeter swoole
OK
127.0.0.1:6379> GET greeter
"swoole"
127.0.0.1:6379>

OK,我们现在进行压测:

~/codeDir/phpCode/swoole/server # php server.php
Concurrency Level:      256
Time taken for tests:   2.293 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Keep-Alive requests:    10000
Total transferred:      1680000 bytes
HTML transferred:       150000 bytes
Requests per second:    4361.00 [#/sec] (mean)
Time per request:       58.702 [ms] (mean)
Time per request:       0.229 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          715.48 [Kbytes/sec] received

我们发现,现在的QPS比较低,只有4361.00

因为,我们目前使用的Redis扩展是PHP官方的同步阻塞客户端,没有利用到协程(或者说异步的特性)。当进程去连接Redis服务器的时候,可能会阻塞整个进程,导致进程无法处理其他的连接,这样,这个HTTP Server处理请求的速度就不可能快。但是,这个压测结果会比FPM下好,因为Swoole是常驻进程的。

现在,我们来开启Swoole提供的RuntimeHook机制,也就是在运行时动态的将PHP同步阻塞的方法全部替换为异步非阻塞的协程调度的方法。我们只需要在server->set配置中加入一行即可:

'hook_flags' => SWOOLE_HOOK_ALL

此时,我们再来运行这个脚本:

Concurrency Level:      256
Time taken for tests:   1.643 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Keep-Alive requests:    10000
Total transferred:      1680000 bytes
HTML transferred:       150000 bytes
Requests per second:    6086.22 [#/sec] (mean)
Time per request:       42.062 [ms] (mean)
Time per request:       0.164 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          998.52 [Kbytes/sec] received

我们发现,此时的QPS还是有一定的提升的。(这里,视频中压测的时候,会夯住请求,导致QPS非常的低,但是我实际测试的时候没有发生这个情况,估计是和Redis服务器本身对连接个数的的配置有关)

但是,为了避免请求数量过多,导致创建连接个数过多的问题,我们可以使用一个Redis连接池来解决。(同步阻塞是没有Redis连接过多的问题的,因为一旦worker进程阻塞住了,那么后面的请求就不会继续执行了,也就不会创建新的Redis连接了。因此,在同步阻塞的模式下,Redis的连接数量最大是worker进程的个数)

现在,我们来实现一下Redis连接池:

class RedisQueue
{
    protected $pool;
    public function __construct()
    {
        $this->pool = new SplQueue;
    }
    public function get(): Redis
    {
        if ($this->pool->isEmpty()) {
            $redis = new \Redis();
            $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
            return $redis;
        }
        return $this->pool->dequeue();
    }
    public function put(Redis $redis)
    {
        $this->pool->enqueue($redis);
    }
    public function close()
    {
        $this->pool = null;
    }
}

这里通过spl的队列实现的连接池。如果连接池中没有连接的时候,我们就新建一个连接,并且把创建的这个连接返回;如果连接池里面有连接,那么我们获取队列中前面的一个连接。当我们用完连接的时候,就可以调用put方法归还连接。这样,我们就可以在一定程度上复用Redis的连接,缓解Redis服务器的压力,以及频繁创建Redis连接的开销也会降低。

我们现在使用这个连接池队列:

set([
        'log_file' => '/dev/null',
        'log_level' => SWOOLE_LOG_INFO,
        'worker_num' => swoole_cpu_num() * 2,
        'hook_flags' => SWOOLE_HOOK_ALL,
    ]);
    $server->on('workerStart', function () use ($process, $server) {
        $server->pool = new RedisQueue;
        $process->write('1');
    });
    $server->on('request', function (Request $request, Response $response) use ($server) {
        try {
            $redis = $server->pool->get();
            // $redis = new Redis;
            // $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
            $greeter = $redis->get('greeter');
            if (!$greeter) {
                throw new RedisException('get data failed');
            }
            $server->pool->put($redis);
            $response->end("

{$greeter}

");         } catch (\Throwable $th) {             $response->status(500);             $response->end();         }     });     $server->start(); }); if ($process->start()) {     register_shutdown_function(function () use ($process) {         $process::kill($process->pid);         $process::wait();     });     $process->read(1);     System('ab -c 256 -n 10000 -k http://127.0.0.1:9501/ 2>&1'); } class RedisQueue {     protected $pool;     public function __construct()     {         $this->pool = new SplQueue;     }     public function get(): Redis     {         if ($this->pool->isEmpty()) {             $redis = new \Redis();             $redis->connect('127.0.0.1', 6379);             return $redis;         }         return $this->pool->dequeue();     }     public function put(Redis $redis)     {         $this->pool->enqueue($redis);     }     public function close()     {         $this->pool = null;     } }

我们在worker进程初始化的时候,创建了这个RedisQueue。然后在onRequest的阶段,从这个RedisQueue里面获取一个Redis连接。

现在,我们来进行压测:

Concurrency Level:      256
Time taken for tests:   1.188 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Keep-Alive requests:    10000
Total transferred:      1680000 bytes
HTML transferred:       150000 bytes
Requests per second:    8416.18 [#/sec] (mean)
Time per request:       30.418 [ms] (mean)
Time per request:       0.119 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          1380.78 [Kbytes/sec] received

QPS提升到了8416.18

但是,通过splqueue实现的连接池是有缺陷的,因为这个队列是可以无限长的。这样,当并发量特别大的时候,还是会有可能创建非常多的连接,因为连接池里面可能始终都是空的。

这个时候,我们可以使用Channel来实现连接池。代码如下:

class RedisPool
{
    protected $pool;
    public function __construct(int $size = 100)
    {
        $this->pool = new \Swoole\Coroutine\Channel($size);
        for ($i = 0; $i < $size; $i++)
        {
            while (true) {
                try {
                    $redis = new \Redis();
                    $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
                    $this->put($redis);
                    break;
                } catch (\Throwable $th) {
                    usleep(1 * 1000);
                    continue;
                }
            }
        }
    }
    public function get(): \Redis
    {
        return $this->pool->pop();
    }
    public function put(\Redis $redis)
    {
        $this->pool->push($redis);
    }
    public function close()
    {
        $this->pool->close();
        $this->pool = null;
    }
}

可以看到,我们在这个构造方法中,将这个Channelsize设置为这个传入的参数。并且,创建size个连接。这些连接会在初始化连接池的时候就被创建,处于就就绪状态。这个有好处也有坏处,坏处就是在每个进程初始化的时候,就会占用一些连接,但是此时的进程并不会接收连接。好处就是提前创建好了Redis连接,这样服务器响应的延迟就会降低。

虽然,其他地方的代码其实和RedisQueue的实现一样。但是,底层是和RedisQueue大有不同的。因为当Channel里面没有Redis连接的时候,会让当前的协程挂起,让其他的协程继续被执行。等有协程把Redis连接还回到连接池里面的时候,这个被挂起的协程才会继续执行。这就是协程协作的原理。

现在,我们修改服务器的代码:

set([
        'log_file' => '/dev/null',
        'log_level' => SWOOLE_LOG_INFO,
        'worker_num' => swoole_cpu_num() * 2,
        'hook_flags' => SWOOLE_HOOK_ALL,
    ]);
    $server->on('workerStart', function () use ($process, $server) {
        $server->pool = new RedisPool(64);
        $process->write('1');
    });
    $server->on('request', function (Request $request, Response $response) use ($server) {
        try {
            $redis = $server->pool->get();
            // $redis = new Redis;
            // $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
            $greeter = $redis->get('greeter');
            if (!$greeter) {
                throw new RedisException('get data failed');
            }
            $server->pool->put($redis);
            $response->end("

{$greeter}

");         } catch (\Throwable $th) {             $response->status(500);             $response->end();         }     });     $server->start(); }); if ($process->start()) {     register_shutdown_function(function () use ($process) {         $process::kill($process->pid);         $process::wait();     });     $process->read(1);     System('ab -c 256 -n 10000 -k http://127.0.0.1:9501/ 2>&1'); } class RedisPool {     protected $pool;     public function __construct(int $size = 100)     {         $this->pool = new \Swoole\Coroutine\Channel($size);         for ($i = 0; $i < $size; $i++)         {             while (true) {                 try {                     $redis = new \Redis();                     $redis->connect('127.0.0.1', 6379);                     $this->put($redis);                     break;                 } catch (\Throwable $th) {                     usleep(1 * 1000);                     continue;                 }             }         }     }     public function get(): \Redis     {         return $this->pool->pop();     }     public function put(\Redis $redis)     {         $this->pool->push($redis);     }     public function close()     {         $this->pool->close();         $this->pool = null;     } }

只需要修改workerStart里面的部分即可,其他地方不需要做修改。这样,每个进程最多只能创建64Redis连接。

我们继续压测:

Concurrency Level:      256
Time taken for tests:   0.817 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Keep-Alive requests:    10000
Total transferred:      1680000 bytes
HTML transferred:       150000 bytes
Requests per second:    12234.30 [#/sec] (mean)
Time per request:       20.925 [ms] (mean)
Time per request:       0.082 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          2007.19 [Kbytes/sec] received

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