在本教程中，我們將展示如何用 OpenResty XRay 定量分析 PHP Laravel 應用中 CPU 時間的消耗情況。我們將展示其中佔用 CPU 最多的那些 PHP 程式碼路徑，這些熱程式碼路徑是 OpenResty XRay 自動分析和解釋 PHP 語言級別的 CPU 火焰圖獲得的。OpenResty XRay 是真正的非侵入式動態分析，無需在目標應用中安裝任何特殊模組或外掛，無需重新編譯目標應用，甚至無需重啟已經在執行的程序。

問題：高 CPU 使用率

我們用 PHP 的 Laravel 框架搭建了一個簡單的 “hello world” Web 應用。

在這裡定義了一個請求處理函式，它會返回一個 “Hello, world” 的響應。

使用 curl 命令訪問 Laravel 的 HTTP 介面。響應體確實是 “hello world”。

執行 top 命令來檢查目標 PHP 程序的 CPU 使用情況。

這是之前展示過的 PHP “hello world” 服務程序。

我們事先使用客戶端壓測工具將 CPU 使用率壓滿到 100%。

執行 ps 命令來檢視這個程序的詳情。

這個 php 二進位制可執行檔案是 Linux 發行版自帶的。

使用引導式分析功能分析 Laravel 應用中的 CPU 分佈情況

接下來，我們使用 OpenResty XRay 來檢視 CPU 時間是如何分佈在 PHP 程序內部的所有程式碼路徑上的。在瀏覽器中開啟 OpenResty XRay 的 Web 控制檯。

確保我們當前分析的是正確的機器。

如果當前顯示的機器不對，您可以從下面的列表中選擇正確的。

進入 “Guided Analysis” 頁面。

這裡可以看到系統能分析的不同型別的問題。

讓我們選擇 “High CPU Usage”。

點選 “Next”。

選擇之前的 PHP 應用例項。

選擇消耗接近 100% CPU 資源的程序。也就是我們之前在 top 中看到的。

確保應用的型別是正確的。通常預設值就是對的。

OpenResty XRay 可以在多種不同語言的級別上進行分析。這裡保持 PHP 和 C/C++ 都選中。

我們還可以設定最長的分析時間。這裡保持預設的 300 秒不變。

開始分析。

系統將持續進行多輪分析，現在它正在執行第一輪。

第一輪已經完成，現在進入第二輪分析。對這個例子來說，執行一輪就夠了。

現在停止分析。

可以看到自動生成了一份分析報告。

這是現在我們要分析的問題型別，CPU。

這是 CPU 資源消耗最高的 C 程式碼路徑。

第一個 zend_execute 函式用於解釋和執行 PHP 操作碼。

當伺服器收到一個新的 HTTP 請求時，php_cli_server_dispatch_router 函式會被呼叫來讀取和解析請求資料。

main 函式表明這是一個由 PHP CLI 啟動的內建 Web 伺服器。

點選檢視更多細節。

這條熱程式碼路徑是由這個 C 語言級別的 CPU 火焰圖自動推匯出來的。

下面是對問題更詳細的解釋和建議。它提到了我們之前看到的 zend_execute 函式。

讓我們看看最熱 PHP 程式碼路徑的細節。

bootProvider 函式是 Laravel 框架的一部分，該函式負責啟動應用註冊的 Service Provider。

點選 “More” 檢視細節。

點選這個圖示放大。

繼續放大。

Laravel 的 ServiceProvider 程式中，ServiceProvider::boot 方法用於為 Carbon 日期庫註冊宏和配置。相應的 boot 方法用於初始化時區等設定。

IgnitionServiceProvider::boot 函式為 Laravel 應用提供除錯頁面的錯誤頁面做初始化。

讓我們看看第二熱 PHP 程式碼路徑，它消耗了接近 14% 的 CPU 時間。

這個 register 函式會在應用引導過程中被呼叫，它是 Service Provider 程式註冊過程的一部分。在 Laravel 中，每次請求時都會啟動一個新的應用例項。

點選 “More” 檢視細節。

放大火焰圖。

繼續放大。

resolveProvider 是 Laravel 框架中的一個方法，用於解析和註冊Service Providers。

DatabaseServiceProvider::register 方法在 Laravel 中負責向服務容器註冊資料庫服務及其相關元件。

第三熱的程式碼路徑消耗了大約 13% 的 CPU 時間。

看一下這條程式碼路徑的細節。

該程式碼路徑用於傳送 HTTP 響應，它是 “hello world” 響應的實現。

第一條程式碼路徑和第二條路徑雖然不是同一個服務，但是類似。

這是 Laravel 和 OpenResty 的效能對比圖。可以看到 Laravel 的效能比 OpenResty 低了兩個數量級。OpenResty 框架在設計和實現更加高效和先進。

全自動分析報告

您可以在 “Insights” 頁面中找到以日和周為週期的報告。所以您不是非得用 “Guided Analysis” 功能。

當然，“Guided Analysis” 對於應用的開發和演示是很有用的。

關於 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一個動態追蹤產品，它可以自動分析執行中的應用，以解決效能問題、行為問題和安全漏洞，並提供可行的建議。在底層實現上，OpenResty XRay 由我們的 Y 語言 驅動，可以在不同環境下支援多種不同的執行時，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

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。

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