swoole_table 实现原理剖析

Swoole项目从 2012 年推出到现在已经有 5 年的历史，现在越来越多的互联网企业使用Swoole来开发各类后台应用。受限于 PHP 的ZendVM实现，PHP 程序无法使用多线程进行编程开发。应用程序中实现并行处理只能使用多进程模式。

做过多进程开发的 PHPer 都知道进程的内存隔离性。在程序中声明的global全局数组，实际上并不是数据共享的，在一个进程内修改数组的值，在另外一个进程中是无效的。

$array = array();

function process1() {
    global $array;
    $array['test'] = 'hello world';
}

function process2() {
    global $array;
    //这里读取不到test的值
    var_dump($array['test']);
}

这个进程隔离性给程序的开发带来的很多烦恼。比如实现一个聊天室程序，用户A在进程1中处理，用户B在进程2中处理，A和B如果在同一个group，这个group在多线程环境中直接用set表示，A和B加到对应group的set中即可。但多进程环境中，用 PHP 的array无法实现。一般可以有2个思路解决问题：

• 进程间通信，可以使用管道，向另外一个进程发送请求，获取数据的值
• 借助存储实现，如Redis、MySQL、文件

这2个方案虽然可以实现，但都存在明显的缺点。方案一实现较为复杂，开发困难。方案二实现简单，但存在额外的IO消耗，不是纯内存操作，有性能瓶颈。基于/dev/shm实现内存文件读写的方案，是一个不错的方案，但需要注意锁的操作，读写时需要额外的系统调用开销。

想要解决这个问题，必须实现一个基于共享内存的数据结构。在 PHP 中也有一些扩展模块可以使用。如APCu、Yac、shm_put_var/shm_get_var

• Yac：性能高，但由于底层实现的限制，无法保证一致性。只能作为Cache来使用
• APCu：支持Key-Value式数据的读写，缺点是实现简单粗暴，锁的粒度太粗。高并发时存在大量锁的争抢，性能较差
• shm 系列函数：这个方案虽然能实现共享内存操作，但实际上底层实现非常简陋。一方面底层根本没有加锁，如果你要在并发环境中使用，需要自行实现锁的操作。另外，底层实际上是一个链表结构，数据较多时，查询性能非常差

swoole_table 介绍

为了解决多进程程序中数据共享的难题，Swoole扩展提供了swoole_table数据结构。Table的实现非常精巧，使用最方便，同时性能也是最好的。

$table = new swoole_table(1024);
$table->column('id', swoole_table::TYPE_INT, 4);
$table->column('name', swoole_table::TYPE_STRING, 64);
$table->column('num', swoole_table::TYPE_FLOAT);
$table->create();

$table->set('[email protected]', array('id' => 145, 'name' => 'rango', 'num' => 3.1415));
$table->set('[email protected]', array('id' => 358, 'name' => "Rango1234", 'num' => 3.1415));
$table->set('[email protected]', array('id' => 189, 'name' => 'rango3', 'num' => 3.1415));

$ret1 = $table->get('[email protected]');
$ret2 = $table->get('[email protected]');

$table->del('[email protected]');

Table实现了一个二维Map结构，有点像 PHP 的二维数组，简单易用。在最新的1.9.19中还可以使用ArrayAccess接口以array的方式操作Table：

$table = new swoole_table(1024);
$table->column('id', swoole_table::TYPE_INT);
$table->column('name', swoole_table::TYPE_STRING, 64);
$table->column('num', swoole_table::TYPE_FLOAT);
$table->create();

$table['apple'] = array('id' => 145, 'name' => 'iPhone', 'num' => 3.1415);
$table['google'] = array('id' => 358, 'name' => "AlphaGo", 'num' => 3.1415);

$table['microsoft']['name'] = "Windows";
$table['microsoft']['num'] = '1997.03';

var_dump($table['apple']);
var_dump($table['microsoft']);

$table['google']['num'] = 500.90;
var_dump($table['google']);

Table的优势

• 性能极高，全部是纯内存操作，没有任何系统调用和IO的开销。在酷睿I5机器上测试，Table单进程单线程每秒可完成写操作300万次，读操作每秒可完成150万次。在24核服务器上，理论上每秒可实现数千万次读写操作。
• 使用数据行锁，底层使用了数据行锁自旋锁。多进程并发执行时，读写不同的key不存在锁的争抢问题。只有同一CPU时间读写同一个Key才需要进行加锁操作。而且Table本身锁的粒度非常小，get、set操作内部只有少量内存读写的指令，可以在数百纳秒内完成操作。

Table的局限性

• Key最大长度不得超过64字节
• 必须在创建前规划好容量，一旦写满后，再set新的数据会出现内存分配导致失败，无法实现动态扩容

因此使用Table时尽可能地设置较大的内存尺寸，这样虽然会带来一定的内存浪费，但实际上现代服务器内存非常廉价，这个局限性在实际项目中的问题并不大。

swoole_table 实现原理

Table底层基于共享内存实现，所占内存取决于表格的尺寸size、冲突率（默认20%）、column的设置（如上面的示例中每行需要8 + 64 + 8字节）、64字节KEY的存储空间、管理结构的内存消耗。

Table 的内存申请

size_t row_num = table->size * (1 + table->conflict_proportion);
size_t row_memory_size = sizeof(swTableRow) + table->item_size;
size_t memory_size = row_num * row_memory_size;

memory_size += sizeof(swMemoryPool) + sizeof(swFixedPool) + ((row_num - table->size) * sizeof(swFixedPool_slice));

memory_size += table->size * sizeof(swTableRow *);
void *memory = sw_shm_malloc(memory_size);

swoole_table本身是一个HashTable结构，Key会计算为hash值，来散列到每一行。HashTable结构会遇到Hash冲突问题，两个完全不同的Key可能计算的hash值是同一个，这时需要使用链表来解决Hash冲突。Swoole底层会创建一个浮动的内存池swFixedPool结构来管理这些冲突Key的内存。默认会创建size * 20%数量的浮动内存池。在1.9.19中可以自行定义冲突率。

$table = new swoole_table(65536, 0.9);

假如你的场景中Hash冲突较多，可以调高冲突率，以申请一块较大的浮动内存池。

static swTableRow* swTable_hash(swTable *table, char *key, int keylen)
{
#ifdef SW_TABLE_USE_PHP_HASH
    uint64_t hashv = swoole_hash_php(key, keylen);
#else
    uint64_t hashv = swoole_hash_austin(key, keylen);
#endif
    uint64_t index = hashv & table->mask;
    assert(index < table->size);
    return table->rows[index];
}

swTableRow* swTableRow_set(swTable *table, char *key, int keylen, swTableRow **rowlock)
{
    if (keylen > SW_TABLE_KEY_SIZE)
    {
        keylen = SW_TABLE_KEY_SIZE;
    }

    swTableRow *row = swTable_hash(table, key, keylen);
    *rowlock = row;
    swTableRow_lock(row);

#ifdef SW_TABLE_DEBUG
    int _conflict_level = 0;
#endif

    if (row->active)
    {
        for (;;)
        {
            if (strncmp(row->key, key, keylen) == 0)
            {
                break;
            }
            else if (row->next == NULL)
            {
                table->lock.lock(&table->lock);
                swTableRow *new_row = table->pool->alloc(table->pool, 0);

#ifdef SW_TABLE_DEBUG
                conflict_count ++;
                if (_conflict_level > conflict_max_level)
                {
                    conflict_max_level = _conflict_level;
                }

#endif
                table->lock.unlock(&table->lock);

                if (!new_row)
                {
                    return NULL;
                }
                //add row_num
                bzero(new_row, sizeof(swTableRow));
                sw_atomic_fetch_add(&(table->row_num), 1);
                row->next = new_row;
                row = new_row;
                break;
            }
            else
            {
                row = row->next;
#ifdef SW_TABLE_DEBUG
                _conflict_level++;
#endif
            }
        }
    }
    else
    {
#ifdef SW_TABLE_DEBUG
        insert_count ++;
#endif
        sw_atomic_fetch_add(&(table->row_num), 1);
    }

    memcpy(row->key, key, keylen);
    row->active = 1;
    return row;
}

• 使用swTable_hash计算hash值，散列到对应的行
• Key发生冲突时，需要调用table->pool->alloc从浮动内存池中分配内存
• 浮动内存池内存不足时，alloc失败，这时无法写入数据到Table

数据自旋锁

当同一CPU时间，多个进程同时读取某一行时，需要锁的争抢。

swTableRow_lock(row);
//内存操作
swTableRow_unlock(_rowlock);

swTableRow_lock 本身是一个自选锁，这里使用了gcc编译器提供的__sync_bool_compare_and_swap函数进行CPU原子操作。多个进程同时读写某一行数据时，先得到锁的进程会执行内存读写操作，未得到锁的进程会进行CPU自旋等待进程释放锁。

static sw_inline void sw_spinlock(sw_atomic_t *lock)
{
    uint32_t i, n;
    while (1)
    {
        if (*lock == 0 && sw_atomic_cmp_set(lock, 0, 1))
        {
            return;
        }
        if (SW_CPU_NUM > 1)
        {
            for (n = 1; n < SW_SPINLOCK_LOOP_N; n <<= 1)
            {
                for (i = 0; i < n; i++)
                {
                    sw_atomic_cpu_pause();
                }

                if (*lock == 0 && sw_atomic_cmp_set(lock, 0, 1))
                {
                    return;
                }
            }
        }
        swYield();
    }
}

返回结果

使用table::get方法时，从Table共享内存中，读取数据写入到PHP本地内存数组中。底层会根据列信息table->columns，计算内存指针的偏移量，得到对应字段的值。

static inline void php_swoole_table_row2array(swTable *table, swTableRow *row, zval *return_value)
{
    array_init(return_value);

    swTableColumn *col = NULL;
    swTable_string_length_t vlen = 0;
    double dval = 0;
    int64_t lval = 0;
    char *k;

    while(1)
    {
        col = swHashMap_each(table->columns, &k);
        if (col == NULL)
        {
            break;
        }
        if (col->type == SW_TABLE_STRING)
        {
            memcpy(&vlen, row->data + col->index, sizeof(swTable_string_length_t));
            sw_add_assoc_stringl_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, row->data + col->index + sizeof(swTable_string_length_t), vlen, 1);
        }
        else if (col->type == SW_TABLE_FLOAT)
        {
            memcpy(&dval, row->data + col->index, sizeof(dval));
            sw_add_assoc_double_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, dval);
        }
        else
        {
            switch (col->type)
            {
            case SW_TABLE_INT8:
                memcpy(&lval, row->data + col->index, 1);
                sw_add_assoc_long_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, (int8_t) lval);
                break;
            case SW_TABLE_INT16:
                memcpy(&lval, row->data + col->index, 2);
                sw_add_assoc_long_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, (int16_t) lval);
                break;
            case SW_TABLE_INT32:
                memcpy(&lval, row->data + col->index, 4);
                sw_add_assoc_long_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, (int32_t) lval);
                break;
            default:
                memcpy(&lval, row->data + col->index, 8);
                sw_add_assoc_long_ex(return_value, col->name->str, col->name->length + 1, lval);
                break;
            }
        }
    }
}