Hugepage
PHP7刚刚发布了RC4, 包含一些bug修复和一个我们最新的性能提升成果， 那就是”HugePageFy PHP TEXT segment”， 通过启用这个特性，PHP7会把自身的TEXT段（执行体）”挪“到Huagepage上，之前的测试，我们能稳定的在Wordpress上看到2%~3%的QPS提升。
关于Hugepage是啥，简单的说下就是默认的内存是以4KB分页的，而虚拟地址和内存地址是需要转换的， 而这个转换是要查表的，CPU为了加速这个查表过程都会内建TLB（Translation Lookaside Buffer）， 显而易见如果虚拟页越小，表里的条目数也就越多，而TLB大小是有限的，条目数越多TLB的Cache Miss也就会越高， 所以如果我们能启用大内存页就能间接降低这个TLB Cache Miss，至于详细的介绍，Google一搜一大堆我就不赘述了，这里主要说明下如何启用这个新特性， 从而带来明显的性能提升。
新的Kernel启用Hugepage已经变得非常容易了，以我的开发虚拟机为例(Ubuntu Server 14.04，Kernel 3.13.0-45), 如果我们查看内存信息：
$ cat /proc/meminfo | grep Huge
AnonHugePages: 444416 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB
可见一个Hugepage的size是2MB, 而当前并没有启用HugePages. 现在让我们先编译PHP RC4, 记得一定不要加： –disable-huge-code-pages （这个新特性是默认启用的， 你加了这个就关了）
然后配置opcache, 从PHP5.5开始Opcache已经是默认启用编译的，但是是编译动态库的， 所以我们还是要在php.ini中配置加载下。
zend_extension=opcache.so
这个新特性是做在Opcache里的，所以也要通过Opcache启用这个特性（通过设置opcache.huge_code_pages=1）， 具体的配置：
opcache.huge_code_pages=1
现在让我们配置OS， 分配一些Hugepages：
$ sudo sysctl vm.nr_hugepages=128 vm.nr_hugepages = 128
现在让我们再次检查内存信息:
$ cat /proc/meminfo | grep Huge
AnonHugePages: 444416 kB HugePages_Total: 128 HugePages_Free: 128 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB
可以看到我们分配的128个Hugepages已经就绪了， 然后我们来启动php-fpm:
$ /home/huixinchen/local/php7/sbin/php-fpm
[01-Oct-2015 09:33:27] NOTICE: [pool www] 'user' directive is ignored when FPM is not running as root [01-Oct-2015 09:33:27] NOTICE: [pool www] 'group' directive is ignored when FPM is not running as root
现在， 再次检查内存信息:
$ cat /proc/meminfo | grep Huge
AnonHugePages: 411648 kB HugePages_Total: 128 HugePages_Free: 113 HugePages_Rsvd: 27 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB
说到这里，如果Hugepages可用， 其实Opcache也会用Hugepages来存储opcodes缓存， 所以为了验证opcache.huge_code_pages确实生效， 我们不妨关闭opcache.huge_code_pages, 然后再启动一次后看内存信息：
$ cat /proc/meminfo | grep Huge
AnonHugePages: 436224 kB HugePages_Total: 128 HugePages_Free: 117 HugePages_Rsvd: 27 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB
可见开启了huge_code_pages以后， fpm启动后多用了4个pages, 现在我们检查下php-fpm的text大小：
$ size /home/huixinchen/local/php7/sbin/php-fpm
text data bss dec hex filename 10114565 695200 131528 10941293 a6f36d /home/huixinchen/local/php7/sbin/php-fpm
可见text段有10114565个字节大小， 总共需要占用4.8个左右的2M的pages， 考虑到对齐以后（尾部不足2M Page部分不挪动）， 申请4个pages， 正好和我们看到的相符。
说明配置成功！ Enjoy :)
但是有言在先， 启用此特性以后， 会造成一个问题就是你如果尝试通过Perf report/anno 去profiling的时候， 会发现符号丢失(valgrind, gdb不受影响), 这个主要原因是Perf的设计采用监听了mmap，然后记录地址范围， 做IP到符号的转换， 但是目前HugeTLB只支持MAP_ANON， 所以导致Perf认为这部分地址没有符号信息，希望以后版本的Kernel可以修复这个限制吧..
GCC PGO
PGO正如名字所说(Profile Guided Optimization 有兴趣的可以Google), 他需要用一些用例来获得反馈, 也就是说这个优化是需要和一个特定的场景绑定的.
你对一个场景的优化, 也许在另外一个场景就事与愿违了. 它不是一个通用的优化. 所以我们不能简单的就包含这些优化, 也无法直接发布PGO编译后的PHP7.
当然, 我们正在尝试从PGO找出一些共性的优化, 然后手工Apply到PHP7上去, 但这个很明显不能做到针对一个场景的特别优化所能达到的效果, 所以我决定写这篇文章简单介绍下怎么使用PGO来编译PHP7, 让你编译的PHP7能特别的让你自己的独立的应用变得更快.
首先, 要决定的就是拿什么场景去Feedback GCC, 我们一般都会选择: 在你要优化的场景中: 访问量最大的, 耗时最多的, 资源消耗最重的一个页面.
拿Wordpress为例, 我们选择Wordpress的首页(因为首页往往是访问量最大的).
我们以我的机器为例: