通过Twemproxy提升PHP/Redis的性能
Twemproxy 可以说是最古老的 Redis 代理软件了，一般来说，引入代理后性能会比没有引入代理时低一些，毕竟代理会导致一些额外的性能损耗，可是 Twemproxy 却会提升性能， 这主要得益于它的 Pipelining 功能可以实现打包请求，简单点说：当代理收到多个并发请求时，它会把这些请求打包成一个请求发送给后端服务器，从而减少不必要的 RTT。关于 Pipelining 本文不做过多讨论，实际上我想说的是它的另一个功能：连接池！下面看看如何通过 Twemproxy 提升 PHP/Redis 的性能。
众所周知，PHP 的运行方式很难实现真正的连接池，不过通过本地的 Unix Domain Socket，我们可以绕开连接池，实现曲线救国，具体介绍大家可以参考我以前写的旧文：史上最LOW的PHP连接池解决方案，在那篇文章里，我借助 Nginx 的 Stream 模块，实现了一个 Redis 代理，通过它来实现连接池功能，然后 PHP 通过本地的 Unix Domain Socket 来连接 Redis 代理，从而达到连接池的效果，不过在本文里，我不再自己编写 Redis 代理，而是直接使用 Twemproxy，让我们看看效果如何。
为了让 PHP 能够通过本地的 Unix Domain Socket 来连接 Redis 代理，PHP 和 Redis 代理必须安装在同一台服务器上，后端真正的 Redis 服务器通常不会和 PHP 在同一台服务器上，本文使用 127.0.0.1 是出于方便的考虑，假设你已经安装好了，让我们看看配置文件 /etc/redis.yml：
instance: listen: /var/run/nutcracker.sock redis: true redis_auth: ... preconnect: true servers: - 127.0.0.1:6379:1
让我们把服务运行起来，So easy：
shell> /path/to/nutcracker -c /etc/redis.yml
下面让我们压测看看性能怎么样，测试脚本 test.php 如下：
<?php
$redis = new Redis;
if (empty($_GET['twemproxy'])) {
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
} else {
$redis->connect('/var/run/nutcracker.sock');
}
$redis->auth('...');
$redis->set('foo', 'bar');
echo $redis->get('foo');
?>通过 ab 模拟一个高并发的场景，压测看看性能有没有提升：
shell> ab -k -n 10000 -c 100 "http://path/test.php?twemproxy=0" shell> ab -k -n 10000 -c 100 "http://path/test.php?twemproxy=1"
一开始，结果让人非常沮丧，使用 Twemproxy，没有带来任何性能上的提升。这是为什么呢？原来是因为 Twemproxy 是单线程的，缺省情况下只能使用一个 CPU，这个问题好解决，我们只要按 CPU 个数启动多个进程（假设有 4 个 CPU）即可。
首先，创建多个配置文件 /etc/redis[1-4].yml：
instance: listen: /var/run/nutcracker[1-4].sock redis: true redis_auth: ... preconnect: true servers: - 127.0.0.1:6379:1
然后，启动多个 Twemproxy 进程：
shell> /path/to/nutcracker -c /etc/redis1.yml -m 512 -s 11111 -d shell> /path/to/nutcracker -c /etc/redis2.yml -m 512 -s 22222 -d shell> /path/to/nutcracker -c /etc/redis3.yml -m 512 -s 33333 -d shell> /path/to/nutcracker -c /etc/redis4.yml -m 512 -s 44444 -d
相应的，测试脚本 test.php 也要做出适当的调整：
<?php
$redis->connect('/var/run/nutcracker' . rand(1, 4) . '.sock');
?>再执行压测，结果发现使用 Twemproxy 后，性能整整提升了 100%！如果你在压测过程中通过 top 命令观察 CPU 情况的时候，会发现所有 CPU 都被吃满了，基本上没有 idle，此外，如果你在压测过程中通过 MONITOR 观察 Redis 执行的命令，你会观察到 Pipelining 现象，还会观察到 AUTH 被省略了，这些都是性能提升的原因。