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在 OpenResty 中正確地測量 Lua 程式碼的執行時間

章亦春釋出於 Dec 7, 2020 更新於 Dec 7, 2020

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本教程演示了在 OpenResty 中對使用者 Lua 程式碼進行基準測試的正確方法和錯誤方法。

cd ~
mkdir time-lua
cd time-lua/

首先，要保證我們的 CPU 始終處於全速運轉狀態。

echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_governor

它通常預設取值 powersave 而我們需要設定成 performance。

對一些 Lua 程式碼進行計時的最簡單方法是使用 time 命令和 resty 命令。

time resty -e 'ngx.re.find("hello, world.", [[\w+\.]], "jo")'

但這種方法有一個問題。resty命令本身有一個啟動和退出的開銷。

time resty -e ''

我們可以看到在這臺機器上的開銷大約有 11 毫秒。

相反，我們應該使用 OpenResty 提供的ngx.now Lua API函式。

restydoc -s ngx.now

讓我們把我們的 Lua 程式碼放到一個名為 ./bench.lua 的檔案中，以便更好地閱讀。

我們進行以下編輯：

首先，我們要確保 nginx 裡面的快取時間是最新的。
然後我們記錄的開始時間有毫秒的精度。
然後把我們前面提到的正則匹配呼叫。
然後我們再更新快取時間。
最後，透過做時間減法輸出經過的時間。
讓我們儲存檔案。

ngx.update_time()
local begin = ngx.now()
ngx.re.find("hello, world.", [[\w+\.]], "jo")
ngx.update_time()
ngx.say("elapsed seconds: ", ngx.now() - begin)

然後執行 resty 這個 shell 命令。

resty bench.lua

它記錄的延遲時間大約是 1 毫秒。但我們很快就會發現它很不準確。

正確的方法是在 bench.lua 檔案中做如下編輯：

把呼叫放到一個名為 target 的 Lua 函式中。
然後先呼叫這個函式 100 次作為熱身。現在這個 target 函式應該在這個迴圈執行完後進行 JIT 編譯。
然後在定時碼區域裡面，我們反覆呼叫 1000 萬次。
最後我們計算平均時間。

local function target()
    ngx.re.find("hello, world.", [[\w+\.]], "jo")
end

for i = 1, 100 do
    target()
end

ngx.update_time()
local begin = ngx.now()

local N = 1e7
for i = 1, N do
    target()
end

ngx.update_time()
ngx.say("elapsed: ", (ngx.now() - begin) / N)

我們現在再次執行這個指令碼。

resty bench.lua

我們可以看到，每次呼叫僅僅是 30 納秒左右。比之前的結果快了很多很多倍!

實際上，我們可以進一步確保在我們給程式碼計時之前，沒有死掉的 GC 物件還沒有被回收，只要在第一個 ngx.update_time() 呼叫之前插入以下一行程式碼。只需在第一個 ngx.update_time() 呼叫之前插入以下一行程式碼。

collectgarbage()

在這裡，我們強制執行一個完整的 GC 週期，然後再記錄開始時間。

但是，它對我們這裡的例子沒有甚麼幫助。這是因為我們的定時程式碼無論如何也不會建立很多 GC 物件。

我們可以透過避免不必要的 Lua 表查詢操作，使 target 函式更快。

local re_find = ngx.re.find

local function target()
    re_find("hello, world.", [[\w+\.]], "jo")
end

但這裡的差別可能比較小。

這就是我今天要講的內容。希望你覺得有趣。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！

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關於本文和關聯影片

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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。