Профилируем php на бою

Привет Хабр! Последняя статья про инструменты для профилирования php датируется аж  2018 годом. Но все перечисленные решения имеют недостатки: древний интерфейс btp (аналог pinba), оверхед xhprof и необходимость ручного запуска phpspy на stage.

Я тимлид в рекомендательном сервисе Zoon и перед моей командой стояла цель найти инструменты, которые профилируют весь код на проде 24/7 и хранят данные. Инструменты, с которыми могут работать рядовые разработчики, без доступа к проду. Инструменты, которые позволяют находить «бутылочные горлышки» за 30 секунд.

В конце 2021 года показался свет в конце туннеля, в виде системы на основе семплирующего eBFP профайлера: prodfiler. 

Содержание

1. Обзор prodfiler

2. Обзор pyroscope

3. Настройка phpspy

   1. Поддержка php >=8.0

   2. Полнота данных

4. Нагрузка

   1. Наша инфраструктура

   2. Агент phpspy

   3. Сервер pyroscope

   4. Оптимизация настроек сервера

5. Пример использования

6. Результаты

7. Планы

8. Исходный код

Обзор prodfiler

Не буду останавливаться на том, как работают eBPF профайлеры, это подробно описано тут: https://habr.com/ru/company/badoo/blog/520086/ 

Сразу перейдем к интеграции профайлера в существующую архитектуру, основанную на docker.

1. Зарегестрироваться в личном кабинете на сайте

2. Запустить привелегированный контейнер с eBPF профайлером и настроить его на отправку данных на удаленный сервер  

3. Ждать появления данных в личном кабинете

По состоянию на ноябрь 2021 года мы не смогли получить понятное отображение трейсов для php. В личном кабинете были видны вызовы системных функций, но использовать их для поиска медленных мест было слишком трудозатратно. 

Тестировали на максимально простых бенчмарках из исходников php. Либо, дело в том что проект находится в beta версии, либо требуется дополнительная настройка, либо есть проблемы с совместимостью с php 8.0+.

Были и другие причины искать альтернативу: 

1. Сторонний привелегированный контейнер на всех прод машинах 

2. Планы сделать проект платным после выхода из бета версии

3. Хранение данных на сторонних серверах

Обзор pyroscope

Было решено протестировать еще несколько альтернатив. На бумаге pyroscope удовлетворял всем нашим требованиям больше, чем blackfire или newrelic. Это семплирующий профайлер, у него удобный интерфейс, есть автоматический сбор данных. В качестве бонуса: это self hosted и opensource проект.

Состоит из двух компонентов — сервера и агента. Агент профилирует код и отправляет по api данные на сервер. Сервер хранит и отображает данные в виде интерактивного flamegraph или таблицы. 

Схема очень похожа на prodfiler, но есть нюансы. В  качестве агента можно использовать проверенный временем phpspy, а данные хранятся на нашем железе. 

Алгоритм настройки из документации выглядит так: 

1. Поднимаем свой docker контейнер с сервером pyroscope для хранения и отображения данных

2. Добавляем форк phpspy от разработчиков pyroscope в свои php контейнеры

3. Даем разрешение SYS_PTRACE нашим контейнерам, чтобы phpspy мог обращаться к ядру и собирать сэмплы с трейсами

4. Запускаем фоновый процесс агента, указываем какие процессы мониторить и адрес сервера для отправки данных

Мы все сделали по инструкции и оно заработало…
Шутка 🙂
Возникли проблемы с настройкой встроенного php агента, которые и стали поводом для этого поста.

Настройка phpspy

Поддержка php >=8.0

Проект использует копию phpspy, которая редко обновляется. По состоянию на ноябрь 2021 года в ней были проблемы с поддержкой php 8.0+. Названия функций не читаются.

Но у pyroscope есть простой api для приема трейсов из сторонних агентов.
Решили попробовать другую схему: собирать трейсы стандарным phpspy, конвертировать их в нужный формат и отправлять данные в api. 

Это сработало и мы, наконец, увидели красивые flamegraph и таблички! 

Ссылка на исходники скрипта для конвертации и отправки данных в конце.

Полнота данных

Документация у phpspy есть, но довольно минималистичная. Он умеет подключаться к работающим процессам, используя регулярное выражение или конкретный pid. Трейсы можно выводить в файл или stdout. Можно профилировать несколько процессов. Все что нужно для счастья! Кажется, что таску в jira можно закрыть за пару часов 🙂

Но опять сталкиваемся с кучей проблем: 

1. По умолчанию размер трейса не может превышать 4096 байт. В нашем случае это порядка 30-40 строк. Если трейс больше, то вместо него выводится ошибка. 

2. Если увеличить размер, то запись в файл становится не атомарной и трейсы из разных потоков начинают смешиваться.

3. Регулярное выражение, которое мы использовали для поиска процессов передается в pgrep. Pgrep отдает список pid, отсортированным по возрастанию. Значит профилироваться будут одни и теже старые процессы.

Причем эти баги обнаружили не сразу. Последний — только через полгода использования 🙂 

Больше всего в изучении параметров помог аргумент --verbose-fields=p. Он добавляет после каждого трейса строку вида `# pid = 670`. Далее можно сохранить вывод и анализировать его вот так:

cat trace.txt | grep -E '# pid = [0-9]+' | sort | uniq -c | sort -nr

Это позволило разобраться с логикой работы аргументов --threads, --rate-hz, -P.

Аргумент -P так же полезно проверить через запуск pgrep с теми же параметрами и дополнительным флагом --list-full, для вывода полной команды, а не только pid процесса.

В итоге получилась такая команда:

/zoon/zprof/bin/phpspy --max-depth=-1 --time-limit-ms=59000 --threads=1024 --rate-hz=4 --buffer-size=65536 -P '-x "php|php[0-9].[0-9]|php-fpm|php-fpm[0-9].[0-9]" | shuf' > phpspy.trace 2> phpspy_error.log

Что означают параметры:

1. --max-depth=-1 — не ограничиваем максимальное количество строк в трейсе

2. --time-limit-ms=59000 — время работы профайлера, он автоматически завершится через 59 сек. Мы запускаем команду по крону, раз в минуту.

3. --threads=1024 — один из самых важных параметров. Отвечает за количество процессов, которые будут профилироваться.
   Допустим, в контейнере работает 2048 php процессов. Значит наша команда в течении минуты будет профилировать только половину. В случае завершения процесса начинает профилироваться другой. Если процессов меньше, то семплы соберутся со всех. phpspy работает не корректно, если указать больше потоков — количество сэмплов резко сокращалось. 1024 — это фактический максимум для этого параметра.

4. --rate-hz=4 — частота семплирования. Можно так же использовать альтернативный параметр --sleep-ns= — что бы указать количество наносекунд между семплами. Работает совместно с предыдущим параметром. Т.е. семплы снимаются с одних и тех же процессов с выбранной частотой.

5. --buffer-size=65536 Размер стектрейса в байтах. По умолчанию размер 4096 байт, так как это максимальный размер для атомарной записи в файл. Если трейс больше указанного лимита, то вместо трейса выводится ошибка: event_handler_fout_snprintf: Not enough space in buffer; truncating

   При числе потоков больше 1 есть вероятность “смешивания” выводов и порчи данных.

   Но вместо прямой записи в файл из дочерних потоков можно просто перенаправлять поток из основного процесса в файл.
   Было:

   /zoon/zprof/bin/phpspy --output=trace_file.txt ...

   Стало:

   /zoon/zprof/bin/phpspy  ... > trace_file.txt

   При перенаправлении вывода в файл данные записываются атомарно, независимо от числа потоков и размера буфера.

6. -P '-x "php|php[0-9].[0-9]|php-fpm|php-fpm[0-9].[0-9]" | shuf' регулярное выражение для поиска всех php процессов.
   Содержимое аргумента -P вставляется в строку pgrep %s и выполняется. Далее phpspy подключается к полученному списку pid процессов пока не достигнет лимита из параметра --threads (или не закончатся процессы).

   Pgrep отдает список pid, отсортированным по возрастанию. Для того, что бы выборка была репрезентативной можно перемешать вывод с помощью консольной утилиты shuf. Хорошо, что в phpspy нет экранирования аргументов и итоговая команда выполняется, как pgrep -x "..." | shuf

   Аругмент -x означает, что pgrep будет отдавать pid только тех процессов, чьи имена точно соответствуют регулярному выражению. Так исключается вероятность профилирования процессов содержащих в имени php.

Нагрузка

Наша инфраструктура

Php код выполняется на двух десятках машин. 70% машин отвечают за обработку запросов (fpm), 30% машин — фоновые и периодические задачи (cli).

Каждый месяц обрабатываем запросы от 36 млн. пользователей из более чем 20 стран. В последнее время быстро растет количество посещений зарубежных сайтов.

Агент phpspy

Во время семплирования phpspy упирается в CPU.

Во время тестов, при числе потоков 1024 (количество php процессов на сервере > 2500) и частоте семплирования 4 Гц (1/250 мс) phpspy использовал до 130% CPU (чуть более одного ядра). Скорость генерации трейсов — около 6-8 Мбайт/сек.
Если число процессов на сервере ниже, то нагрузка пропорционально снижается.
Нагрузка и количество данных линейно зависят от частоты семплирования и количества профилируемых процессов.
За счет группировки перед отправкой — потребление трафика на несколько порядков ниже размера «сырых» трейсов.

Замерили и производительность адаптера, конвертирующего, группирующего и отправляющего семплы на сервер. Пиковая производительность нашего php скрипта составляет около 150 Мбайт трейсов в секунду. В наших условиях он загружен частично и поэтому утилизирует до 5% CPU. Оперативная память — до 900 Мбайт.

Сервер pyroscope

Данные отправляются на сервер pyroscope по крону (старая версия адаптера), поэтому нагрузка неравномерная. В будущем планируем перейти на более частую отправку данных. Но даже в таком «стресс» режиме потребление ресурсов скромное. Так же часть ресурсов утилизируется встроенным профайлером (pyroscope профилирует сам себя).

• CPU: не превышает 65%, т.е. хватает одного ядра.

• Сеть: около 50 Кбайт/с входящего трафика с одной машины. Семплы отправляются со всех контейнеров, выполняющих php код.

• Оперативная память: от 4 до 14 Гигабайт. Памяти на машине с избытком, а в документации есть опции, говорящие о том, что очистка кешей происходит в зависимости от заполнености памяти. Поэтому при сокращении доступной памяти на сервере аппетиты pyroscope должны сократиться. Но отдельно это не тестировали.

• Диск: 50 Гб при хранении данных за 3 последних месяца без downsampling’a

Оптимизация настроек сервера

По-умолчанию, сервер pyroscope профилирует сам себя. Это удобно, что бы посмотреть примеры того, какие метрики можно собирать и как их анализировать в вэбинтерфейсе. Возможности не ограничиваются профилированием памяти или cpu. Но нет смысла делать это постоянно.

В документации не нашел, как отключить встроенный агент. Оказалось, что опция no-self-profiling есть только в исходниках, ее забыли перенести в документацию 🙂

После отключения агента нагрузка и потребление памяти в контейнере с pyroscope упали в несколько раз. Не ожидал, что прием сэмплов с десятков наших машин генерировал лишь небольшую часть нагрузки.

Наша конфигурация сейчас выглядит так:

retention: 720h # keep data for 30 days analytics-opt-out: true # disable analytics no-self-profiling: true # disable profiling of pyroscope server log-level: error auth:   gitlab:     enabled: true     client-id: xxxxxx     client-secret: xxxxxx     auth-url: https://your-gitlab-server.com/oauth/authorize     token-url: https://your-gitlab-server.com/oauth/token     api-url: https://your-gitlab-server.com/api/v4

Пример использования

1. Находим какой нибудь cli процесс, который работает значительно дольше положенного через мониторинг в grafana или командой в контейнере:

   ps aux | grep php | grep -E ' Mar[0-9][0-9]'

2. Мне под руку попался воркер, который обрабатывает задачи в контроллером Utilites. Контроллер указывается в команде запуска, поэтому виден в списке процессов.

3. Открываем pyroscope, выбираем данные за последний час на интересующей нас машине.

4. Ищем поиском по странице нужный контроллер и выбираем его. После выбора элемента он так же подсвечивается на flamegraph справа.

5. Кликаем на flamegraph и разворачиваем ветку с контроллером.

6. Видим что все время тратится на рекурсивное выполнение одного и того же метода который возвращает все уникальные комбинации элементов.

7. Меняем рекурсию на более оптимальный нерекурсивный алгоритм с помощью хабра и википедии

8. Получаем ускорение в over9000 раз.

9. Заливаем новый вариант и проверяем, что время работы метода совпадает с ожиданиями.

Результаты

1. 8% — получение списка городов из memcache. При этом список городов у нас обновляется редко.

2. 3% — на preg_match в роутере. Да, регулярки медленные даже с JIT компиляцией. Лучше ими не злоупотреблять.

   

3. Очень много времени тратим на подключение к redis. Будем проверять конфигурацию и улучшать архитектуру.

   

4. Время открытия каталога на 80-90% состоит из времени ответов memcached и elastic. Т.е. время выполнения php кода почти не влияет на время ответа. В первую очередь нужно оптимизировать запросы к БД.

   

Планы

1. Группировать трейсы в памяти и отправлять их чаще, а не раз в 5 минут по крону. Это позволит сделать нагрузку на сеть и CPU равномерной, а так же уберет нагрузку с дисков. Сделано в последней версии нашего адаптера.

2. Очень не хватает возможности профилировать отдельные страницы. Например страницу каталога или организации.

   Phpspy дает возможность добавить path, cookie и даже значения переменных в виде коментариев к генерируемым трейсам. Эти данные можно использовать для группировки трейсов и простановки тегов при отправке в api pyroscope.

3. Так как мы профилируем все процессы на сервере, то иногда нужная ветка настолько тонкая, что не подсвечивается на flamegraph и на нее нельзя кликнуть. При этом flamegraph генерируется на основе json файла в котором есть все данные. Т.е. вопрос только в логике работы js.

Исходный код

Результат 6 месяцев проб и ошибок — вторая версия нашего адаптера для приема и конвертации данных из phpspy и отправки в pyroscope: https://github.com/zoonru/pyrospy