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Rolling cURL: PHP并发最佳实践

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    在实际项目或者自己编写小工具(比如新闻聚合,商品价格监控,比价)的过程中, 通常需要从第3方网站或者API接口获取数据, 在需要处理1个URL队列时, 为了提高性能, 可以采用cURL提供的curl_multi_*族函数实现简单的并发.

    本文将探讨两种具体的实现方法, 并对不同的方法做简单的性能对比.

1. 经典cURL并发机制及其存在的问题

    经典的cURL实现机制在网上很容易找到, 比如参考PHP在线手册的如下实现方式:

function classic_curl($urls, $delay) {
	$queue = curl_multi_init();
	$map = array();

	foreach ($urls as $url) {
		// create cURL resources
		$ch = curl_init();

		// set URL and other appropriate options
		curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);

		curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 1);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 0);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_NOSIGNAL, true);

		// add handle
		curl_multi_add_handle($queue, $ch);
		$map[$url] = $ch;
	}

	$active = null;

	// execute the handles
	do {
		$mrc = curl_multi_exec($queue, $active);
	} while ($mrc == CURLM_CALL_MULTI_PERFORM);

	while ($active > 0 && $mrc == CURLM_OK) {
		if (curl_multi_select($queue, 0.5) != -1) {
			do {
				$mrc = curl_multi_exec($queue, $active);
			} while ($mrc == CURLM_CALL_MULTI_PERFORM);
		}
	}

	$responses = array();
	foreach ($map as $url=>$ch) {
		$responses[$url] = callback(curl_multi_getcontent($ch), $delay);
		curl_multi_remove_handle($queue, $ch);
		curl_close($ch);
	}

	curl_multi_close($queue);
	return $responses;
}

    首先将所有的URL压入并发队列, 然后执行并发过程, 等待所有请求接收完之后进行数据的解析等后续处理. 在实际的处理过程中, 受网络传输的影响, 部分URL的内容会优先于其他URL返回, 但是经典cURL并发必须等待最慢的那个URL返回之后才开始处理, 等待也就意味着CPU的空闲和浪费. 如果URL队列很短, 这种空闲和浪费还处在可接受的范围, 但如果队列很长, 这种等待和浪费将变得不可接受.

2. 改进的Rolling cURL并发方式

    仔细分析不难发现经典cURL并发还存在优化的空间, 优化的方式时当某个URL请求完毕之后尽可能快的去处理它, 边处理边等待其他的URL返回, 而不是等待那个最慢的接口返回之后才开始处理等工作, 从而避免CPU的空闲和浪费. 闲话不多说, 下面贴上具体的实现:

function rolling_curl($urls, $delay) {
	$queue = curl_multi_init();
	$map = array();

	foreach ($urls as $url) {
		$ch = curl_init();

		curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 1);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_HEADER, 0);
		curl_setopt($ch, CURLOPT_NOSIGNAL, true);

		curl_multi_add_handle($queue, $ch);
		$map[(string) $ch] = $url;
	}

	$responses = array();
	do {
		while (($code = curl_multi_exec($queue, $active)) == CURLM_CALL_MULTI_PERFORM) ;

		if ($code != CURLM_OK) { break; }

		// a request was just completed -- find out which one
		while ($done = curl_multi_info_read($queue)) {

			// get the info and content returned on the request
			$info = curl_getinfo($done[\'handle\']);
			$error = curl_error($done[\'handle\']);
			$results = callback(curl_multi_getcontent($done[\'handle\']), $delay);
			$responses[$map[(string) $done[\'handle\']]] = compact(\'info\', \'error\', \'results\');

			// remove the curl handle that just completed
			curl_multi_remove_handle($queue, $done[\'handle\']);
			curl_close($done[\'handle\']);
		}

		// Block for data in / output; error handling is done by curl_multi_exec
		if ($active > 0) {
			curl_multi_select($queue, 0.5);
		}

	} while ($active);

	curl_multi_close($queue);
	return $responses;
}

3. 两种并发实现的性能对比

    改进前后的性能对比试验在LINUX主机上进行, 测试时使用的并发队列如下:

  • http://item.taobao.com/item.htm?id=14392877692
  • http://item.taobao.com/item.htm?id=16231676302
  • http://item.taobao.com/item.htm?id=17037160462
  • http://item.taobao.com/item.htm?id=5522416710
  • http://item.taobao.com/item.htm?id=16551116403
  • http://item.taobao.com/item.htm?id=14088310973
  •     简要说明下实验设计的原则和性能测试结果的格式: 为保证结果的可靠, 每组实验重复20次, 在单次实验中, 给定相同的接口URL集合, 分别测量Classic(指经典的并发机制)和Rolling(指改进后的并发机制)两种并发机制的耗时(秒为单位), 耗时短者胜出(Winner), 并计算节省的时间(Excellence, 秒为单位)以及性能提升比例(Excel. %). 为了尽量贴近真实的请求而又保持实验的简单, 在对返回结果的处理上只是做了简单的正则表达式匹配, 而没有进行其他复杂的操作. 另外, 为了确定结果处理回调对性能对比测试结果的影响, 可以使用usleep模拟现实中比较负责的数据处理逻辑(如提取, 分词, 写入文件或数据库等).

        性能测试中用到的回调函数为:

    function callback($data, $delay) {
        preg_match_all(\'/

    (.+)<\\/h3>/iU\', $data, $matches); usleep($delay); return compact(\'data\', \'matches\'); }

        数据处理回调无延迟时: Rolling Curl略优, 但性能提升效果不明显.

    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Delay: 0 micro seconds, equals to 0 milli seconds
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Counter         Classic         Rolling         Winner          Excellence      Excel. %
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    1               0.1193          0.0390          Rolling         0.0803          67.31%
    2               0.0556          0.0477          Rolling         0.0079          14.21%
    3               0.0461          0.0588          Classic         -0.0127         -21.6%
    4               0.0464          0.0385          Rolling         0.0079          17.03%
    5               0.0534          0.0448          Rolling         0.0086          16.1%
    6               0.0540          0.0714          Classic         -0.0174         -24.37%
    7               0.0386          0.0416          Classic         -0.0030         -7.21%
    8               0.0357          0.0398          Classic         -0.0041         -10.3%
    9               0.0437          0.0442          Classic         -0.0005         -1.13%
    10              0.0319          0.0348          Classic         -0.0029         -8.33%
    11              0.0529          0.0430          Rolling         0.0099          18.71%
    12              0.0503          0.0581          Classic         -0.0078         -13.43%
    13              0.0344          0.0225          Rolling         0.0119          34.59%
    14              0.0397          0.0643          Classic         -0.0246         -38.26%
    15              0.0368          0.0489          Classic         -0.0121         -24.74%
    16              0.0502          0.0394          Rolling         0.0108          21.51%
    17              0.0592          0.0383          Rolling         0.0209          35.3%
    18              0.0302          0.0285          Rolling         0.0017          5.63%
    19              0.0248          0.0553          Classic         -0.0305         -55.15%
    20              0.0137          0.0131          Rolling         0.0006          4.38%
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Average         0.0458          0.0436          Rolling         0.0022          4.8%
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Summary: Classic wins 10 times, while Rolling wins 10 times
    

        数据处理回调延迟5毫秒: Rolling Curl完胜, 性能提升40%左右.

    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Delay: 5000 micro seconds, equals to 5 milli seconds
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Counter         Classic         Rolling         Winner          Excellence      Excel. %
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    1               0.0658          0.0352          Rolling         0.0306          46.5%
    2               0.0728          0.0367          Rolling         0.0361          49.59%
    3               0.0732          0.0387          Rolling         0.0345          47.13%
    4               0.0783          0.0347          Rolling         0.0436          55.68%
    5               0.0658          0.0286          Rolling         0.0372          56.53%
    6               0.0687          0.0362          Rolling         0.0325          47.31%
    7               0.0787          0.0337          Rolling         0.0450          57.18%
    8               0.0676          0.0391          Rolling         0.0285          42.16%
    9               0.0668          0.0351          Rolling         0.0317          47.46%
    10              0.0603          0.0317          Rolling         0.0286          47.43%
    11              0.0714          0.0350          Rolling         0.0364          50.98%
    12              0.0627          0.0215          Rolling         0.0412          65.71%
    13              0.0617          0.0401          Rolling         0.0216          35.01%
    14              0.0721          0.0226          Rolling         0.0495          68.65%
    15              0.0701          0.0428          Rolling         0.0273          38.94%
    16              0.0674          0.0352          Rolling         0.0322          47.77%
    17              0.0452          0.0425          Rolling         0.0027          5.97%
    18              0.0596          0.0366          Rolling         0.0230          38.59%
    19              0.0679          0.0480          Rolling         0.0199          29.31%
    20              0.0657          0.0338          Rolling         0.0319          48.55%
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Average         0.0671          0.0354          Rolling         0.0317          47.24%
    ------------------------------------------------------------------------------------------------
    Summary: Classic wins 0 times, while Rolling wins 20 times
    

        通过上面的性能对比, 在处理URL队列并发的应用场景中Rolling cURL应该是更加的选择, 并发量非常大(1000+)时, 可以控制并发队列的最大长度, 比如20, 每当1个URL返回并处理完毕之后立即加入1个尚未请求的URL到队列中, 这样写出来的代码会更加健壮, 不至于并发数太大而卡死或崩溃. 详细的实现请参考: http://code.google.com/p/rolling-curl/

    5. 参考资料和延伸阅读

  • Client URL Library http://www.php.net/manual/en/book.curl.php
  • Parallel CURL Requests with PHP http://blog.rob.cx/multi-curl
  • A more efficient multi-curl library for PHP (non-blocking) http://code.google.com/p/rolling-curl/
  • PHP: Parallel cURL Performance http://stackoverflow.com/questions/10485199/php-parallel-curl-performance-rollingcurl-vs-parallelcurl
  • 建议继续学习:

    1. 一种常见的并发编程场景的处理    (阅读:22683)
    2. curl 命令使用cookie    (阅读:8768)
    3. 查看 Apache并发请求数及其TCP连接状态    (阅读:8632)
    4. 大型高并发高负载网站的系统架构分析    (阅读:7788)
    5. 大并发下的高性能编程 – 改进的(用户态)自旋锁    (阅读:7234)
    6. curl检查访问网页返回的状态码    (阅读:6601)
    7. 并发编程系列之一:锁的意义    (阅读:6024)
    8. 并发框架Disruptor译文    (阅读:5222)
    9. 学习:一个并发的Cache    (阅读:5042)
    10. C++多进程并发框架    (阅读:4825)
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