預編譯 Lua 模組到 LuaJIT 位元組碼中以加快 OpenResty 啟動速度
本教程演示瞭如何將 Lua 模組預編譯成 LuaJIT 位元組碼。這可以幫助減少 OpenResty 應用程式的啟動時間。
export PATH=/usr/local/openresty/bin:$PATH
cd ~
mkdir -p precomp
cd precomp/
這裡我們將使用一個大的 Lua 模組檔案 pkg-stap.lua
。它是由我們的 opslang 編譯器生成的。
cp ~/git/opslang/pkg-stap.lua ./
ls -lh *.lua
我們可以看到,這個 Lua 模組是 1.6MB。
讓我們嘗試用 resty
工具載入這個 Lua 模組。
time resty -I. -e 'require "pkg-stap"'
一共需要 23 毫秒。
讓我們檢查一下執行一個空的 Lua 程式的原始開銷。
time resty -e ''
大約是 11 毫秒。所以載入模組本身大約需要 12 毫秒。
讓我們嘗試將 Lua 模組預編譯成 LuaJIT 位元組碼。
time /usr/local/openresty/luajit/bin/luajit -bg pkg-stap.lua pkg-stap.ljbc
這裡我們使用 OpenResty 的 luajit
程式。
它生成一個 LuaJIT 位元組碼檔案,副檔名為 .ljbc
。
ls -lh *.ljbc
看到位元組碼檔案也小了 50%以上,很有意思!
然後再嘗試用 resty
載入。
time resty -I. -e 'require "pkg-stap"'
總共只有 13 毫秒!
現在幾乎就像載入一個空的 Lua 程式一樣!只多了 2 毫秒。
time resty -e ''
當載入一個模組時,resty”工具總是試圖在“.lua ”檔案之前載入一個“.ljbc ”檔案。
讓我們看看如何讓它在 OpenResty 伺服器上工作。
mkdir conf logs lua
將我們的 Lua 模組檔案複製到 lua/
子目錄下。
mv *.lua *.ljbc lua/
tree .
寫一個簡單的 nginx 配置檔案,conf/nginx.conf
。我們做如下編輯。
- 啟用單個 nginx 工作程序。
- 使用 1024 個每工作程序的連線。
- 在
lua_package_path
指令中,重要的是要在.lua
檔案之前嘗試.ljbc
檔案。你也可以嘗試只保留.ljbc
檔案來確定。 - 在“init_by_lua_block”中,我們預先載入了我們的模組,這樣任何模組載入失敗都可以在伺服器啟動時被發現。這也導致了更快的首次請求和更小的記憶體佔用,這是因為
COW
的最佳化。
worker_processes 1;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
lua_package_path "$prefix/lua/?.ljbc;$prefix/lua/?.lua;;";
init_by_lua_block {
require "pkg-stap"
}
server {
listen 8080;
location / { return 200 "ok\n"; }
}
}
檢查目錄樹。
tree .
看起來不錯!
嘗試使用 -t
選項測試伺服器配置。
time openresty -p $PWD/ -t
啟動它。
time openresty -p $PWD/
約 7 毫秒。
嘗試刪除 LuaJIT 位元組碼檔案。
rm lua/*.ljbc
停止伺服器。
kill -QUIT `cat logs/nginx.pid`
再次啟動伺服器。
time openresty -p $PWD/
這次是 17 毫秒!我們可以透過載入 Lua 原始檔看到它也慢了 10 毫秒。
最後,也可以嘗試刪除 Lua 原始檔。
rm lua/*.lua
停止伺服器並重新啟動它。
time openresty -p $PWD/
這一次,我們得到了一個預期的錯誤,因為兩個版本的模組都不見了。
對於小的 Lua 模組檔案,載入它們的原始碼已經非常快了。
echo 'local _M = {} function _M.foo() end return _M' > a.lua
ls -l a.lua
time resty -I. -e 'require "a"'
預編譯一個小的 Lua 模組檔案不會有太大的幫助。
time /usr/local/openresty/luajit/bin/luajit -bg a.lua a.ljbc
time resty -I. -e 'require "a"'
確實不多。但如果你有很多小模組要載入,節省的時間會很快積累起來。 如果你喜歡這個教程,請訂閱這個部落格網站和我們的 YouTube 頻道 或 B 站頻道。謝謝!
關於本文和關聯影片
本文和相關聯的影片都是完全由我們的 OpenResty Showman 產品從一個簡單的劇本檔案自動生成的。
關於作者
章亦春是開源 OpenResty® 專案創始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和創始人。
章亦春(Github ID: agentzh),生於中國江蘇,現定居美國灣區。他是中國早期開源技術和文化的倡導者和領軍人物,曾供職於多家國際知名的高科技企業,如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “邊緣計算“、”動態追蹤 “和 “機器程式設計 “的先驅,擁有超過 22 年的程式設計及 16 年的開源經驗。作為擁有超過 4000 萬全球域名使用者的開源專案的領導者。他基於其 OpenResty® 開源專案打造的高科技企業 OpenResty Inc. 位於美國矽谷中心。其主打的兩個產品 OpenResty XRay(利用動態追蹤技術的非侵入式的故障剖析和排除工具)和 OpenResty Edge(最適合微服務和分散式流量的全能型閘道器軟體),廣受全球眾多上市及大型企業青睞。在 OpenResty 以外,章亦春為多個開源專案貢獻了累計超過百萬行程式碼,其中包括,Linux 核心、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等,並編寫過 60 多個開源軟體庫。
關注我們
如果您喜歡本文,歡迎關注我們 OpenResty Inc. 公司的部落格網站 。也歡迎掃碼關注我們的微信公眾號:
翻譯
我們提供了英文版原文和中譯版(本文) 。我們也歡迎讀者提供其他語言的翻譯版本,只要是全文翻譯不帶省略,我們都將會考慮採用,非常感謝!