1.概述

PHP(本文所述案例PHP版本均为7.1.3)作为一门动态脚本语言，其在zend虚拟机执行过程为：读入脚本程序字符串，经由词法分析器将其转换为单词符号，接着语法分析器从中发现语法结构后生成抽象语法树，再经静态编译器生成opcode，最后经解释器模拟机器指令来执行每一条opcode。

在上述整个环节中，生成的opcode可以应用编译优化技术如死代码删除、条件常量传播、函数内联等各种优化来精简opcode，达到提高代码的执行性能的目的。

PHP扩展opcache，针对生成的opcode基于共享内存支持了缓存优化。在此基础上又加入了opcode的静态编译优化。这里所述优化通常采用优化器（Optimizer）来管理，编译原理中，一般用优化遍(Opt pass)来描述每一个优化。

整体上说，优化遍分两种：

一种是分析pass，是提供数据流、控制流分析信息为转换pass提供辅助信息；
一种是转换pass，它会改变生成代码，包括增删指令、改变替换指令、调整指令顺序等，通常每一个pass前后可dump出生成代码的变化。

本文基于编译原理，结合opcache扩展提供的优化器，以PHP编译基本单位op_array、PHP执行最小单位opcode为出发点。介绍编译优化技术在Zend虚拟机中的应用，梳理各个优化遍是如何一步步优化opcode来提高代码执行性能的。最后结合PHP语言虚拟机执行给出几点展望。

2.几个概念说明

1）静态编译／解释执行／即时编译

静态编译（static compilation），也称事前编译（ahead-of-time compilation），简称AOT。即把源代码编译成目标代码，执行时在支持目标代码的平台上运行。

动态编译（dynamic compilation），相对于静态编译而言，指”在运行时进行编译”。通常情况下采用解释器(interpreter)编译执行，它是指一条一条的解释执行源语言。

JIT编译（just-in-time compilation），即即时编译，狭义指某段代码即将第一次被执行时进行编译，而后则不用编译直接执行，它为动态编译的一种特例。

上述三类不同编译执行流程，可大体如下图来描述： alt

2）数据流／控制流

编译优化需要从程序中获取足够多的信息，这是所有编译优化的根基。

编译器前端产生的结果可以是语法树亦可以是某种低级中间代码。但无论结果什么形式，它对程序做什么、如何做仍然没有提供多少信息。编译器将发现每一个过程内控制流层次结构的任务留给控制流分析，将确定与数据处理有关的全局信息任务留给数据流分析。

控制流是获取程序控制结构信息的形式化分析方法，它为数据流分析、依赖分析的基础。控制的一个基本模型是控制流图（Control Flow Graph,CFG）。单一过程的控制流分析有使用必经结点找循环、区间分析两种途径。
数据流从程序代码中收集程序的语义信息，并通过代数的方法在编译时确定变量的定义和使用。数据的一个基本模型是数据流图（Data Flow Graph,DFG）。通常的数据流分析是基于控制树的分析（Control-tree-based data-flow analysis），算法分为区间分析与结构分析两种。

3）op_array

类似于C语言的栈帧（stack frame）概念，即一个运行程序的基本单位（一帧），一般为一次函数调用的基本单位。此处，一个函数或方法、整个PHP脚本文件、传给eval表示PHP代码的字符串都会被编译成一个op_array。

实现上op_array为一个包含程序运行基本单位的所有信息的结构体，当然opcode数组为该结构最为重要的字段，不过除此之外还包含变量类型、注释信息、异常捕获信息、跳转信息等。

4）opcode

解释器执行(ZendVM)过程即是执行一个基本单位op_array内的最小优化opcode，按顺序遍历执行，执行当前opcode，会预取下一条opcode，直到最后一个RETRUN这个特殊的opcode返回退出。

这里的opcode某种程度也类似于静态编译器里的中间表示(类似于LLVM IR)，通常也采用三地址码的形式，即包含一个操作符，两个操作数及一个运算结果。其中两个操作数均包含类型信息。此处类型信息有五种，分别为：

编译变量（Compiled Variable，简称CV），编译时变量即为php脚本中定义的变量。
内部可重用变量（VAR），供ZendVM使用的临时变量，可与其它opcode共用。
内部不可重用变量（TMP_VAR），供ZendVM使用的临时变量，不可与其它opcode共用。
常量（CONST），只读常量，值不可被更改。
无用变量(UNUSED)。由于opcode采用三地址码，不是每一个opcode均有操作数字段，缺省时用该变量补齐字段。

类型信息与操作符一起，供执行器匹配选择特定已编译好的C函数库模板，模拟生成机器指令来执行。

opcode在ZendVM中以zend_op结构体来表征，其主体结构如下:
alt

3.opcache optimizer优化器

PHP脚本经过词法分析、语法分析生成抽象语法树结构后，再经静态编译生成opcode。它作为向不同的虚拟机执行指令的公共平台，依赖不同的虚拟机具体实现(然对于PHP来说，大部分是指ZendVM)。

在虚拟机执行opcode之前，如果对opcode进行优化可得到执行效率更高的代码，pass的作用就是优化opcode，它作用于opcde、处理opcode、分析opcode、寻找优化的机会并修改opcode产生更高执行效率的代码。

1）ZendVM优化器简介

在Zend虚拟机（ZendVM）中，opcache的静态代码优化器即为zend opcode optimization。

为观察优化效果及便于调试，它也提供了优化与调试选项：

optimizationlevel （opcache.optimizationlevel=0xFFFFFFFF）优化级别，缺省打开大部分优化遍，用户亦通过传入命令行参数控制关闭
optdebuglevel （opcache.optdebuglevel=-1）调试级别，缺省不打开，但提供了各优化前后opcode的变换过程

执行静态优化所需的脚本上下文信息则封装在结构zend_script中，如下：

typedef struct _zend_script {  
    zend_string   *filename;        //文件名
    zend_op_array  main_op_array;   //栈帧
    HashTable      function_table;  //函数单位符号表信息
    HashTable      class_table;     //类单位符号表信息
} zend_script;

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上述三个内容信息即作为输入参数传递给优化器供其分析优化。当然与通常的PHP扩展类似，它与opcode缓存模块一起（zend_accel）构成了opcache扩展。其在缓存加速器内嵌入了三个内部API：

zendoptimizerstartup 启动优化器
zendoptimizescript 优化器实现优化的主逻辑
zendoptimizershutdown 优化器产生的资源清理

关于opcode缓存，也是opcode非常重要的优化。其基本应用原理是大体如下：

虽然PHP作为动态脚本语言，它并不会直接调用GCC/LLVM这样的整套编译器工具链，也不会调用Javac这样的纯前端编译器。但每次请求执行PHP脚本时，都经历过词法、语法、编译为opcode、VM执行的完整生命周期。

除去执行外的前三个步骤基本就是一个前端编译器的完整过程，然而这个编译过程并不会快。假如反复执行相同的脚本，前三个步骤编译耗时将严重制约运行效率，而每次编译生成的opcode则没有变化。因此可在第一次编译时把opcode缓存到某一个地方，opcache扩展即是将其缓存到共享内存（Java则是保存到文件中），下次执行相同脚本时直接从共享内存中获取opcode，从而省去编译时间。

opcache扩展的opcode 缓存流程大致如下：
alt 由于本文主要集中讨论静态优化遍，关于缓存优化的具体实现此处不展开。

2）ZendVM优化器原理

依“鲸书”(《高级编译器设计与实现》)所述，一个优化编译器较为合理的优化遍顺序如下： alt
上图中涉及的优化从简单的常量、死代码到循环、分支跳转，从函数调用到过程间优化，从预取、缓存到软流水、寄存器分配，当然也包含数据流、控制流分析。

当然，当前opcode优化器并没有实现上述所有优化遍，而且也没有必要实现机器相关的低层中间表示优化如寄存器分配。

opcache优化器接收到上述脚本参数信息后，找到最小编译单位。以此为基础，根据优化pass宏及其对应的优化级别宏，即可实现对某一个pass的注册控制。

注册的优化中，按一定顺序组织串联各优化，包含常量优化、冗余nop删除、函数调用优化的转换pass，及数据流分析、控制流分析、调用关系分析等分析pass。

zendoptimizescript及实际的优化注册zend_optimize流程如下：

zend_optimize_script(zend_script *script,  
      zend_long optimization_level, zend_long debug_level)
    ｜zend_optimize_op_array(&script->main_op_array, &ctx);
        遍历二元操作符的常量操作数，由运行时转化为编译时(反向pass2)
        实际优化pass，zend_optimize
        遍历二元操作符的常量操作数，由编译时转化为运行时(pass2)
    ｜遍历op_array内函数zend_optimize_op_array(op_array, &ctx);
    ｜遍历类内非用户函数zend_optimize_op_array(op_array, &ctx);
       (用户函数设static_variables)
    ｜若使用DFA pass & 调用图pass & 构建调用图成功
         遍历二元操作符的常量操作数，由运行时转化为编译时(反向pass2)
         设置函数返回值信息，供SSA数据流分析使用
         遍历调用图的op_array，做DFA分析zend_dfa_analyze_op_array
         遍历调用图的op_array，做DFA优化zend_dfa_optimize_op_array
         若开调试，遍历dump调用图的每一个op_array(优化变换后)
         若开栈矫正优化，矫正栈大小adjust_fcall_stack_size_graph
         再次遍历调用图内的的所有op_array，
           针对DFA pass变换后新产生的常量场景，常量优化pass2再跑一遍
         调用图op_array资源清理
    ｜若开栈矫正优化
          矫正栈大小main_op_array
          遍历矫正栈大小op_array
    ｜清理资源

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该部分主要调用了SSA/DFA/CFG这几类用于opcode分析pass，涉及的pass有BB块、CFG、DFA(CFG、DOMINATORS、LIVENESS、PHI-NODE、SSA)。

用于opcode转换的pass则集中在函数zend_optimize内，如下：

zend_optimize  
｜op_array类型为ZEND_EVAL_CODE，不做优化
｜开debug，    可dump优化前内容
｜优化pass1，  常量替换、编译时常量操作变换、简单操作转换
｜优化pass2    常量操作转换、条件跳转指令优化
｜优化pass3    跳转指令优化、自增转换
｜优化pass4    函数调用优化(主要为函数调用优化)
｜优化pass5    控制流图（CFG）优化
 ｜构建流图
 ｜计算数据依赖
 ｜划分BB块(basic block，简称BB，数据流分析基本单位)
 ｜BB块内基于数据流分析优化
 ｜BB块间跳转优化
 ｜不可到达BB块删除 
 ｜BB块合并
 ｜BB块外变量检查 
 ｜重新构建优化后的op_array（基于CFG）
 ｜析构CFG     
｜优化pass6/7  数据流分析优化
 ｜数据流分析（基于静态单赋值SSA）
  ｜构建SSA
  ｜构建CFG  需要找到对应BB块序号、管理BB块数组、计算BB块后继BB、标记可到达BB块、计算BB块前驱BB
  ｜计算Dominator树
  ｜标识循环是否可简化（主要依赖于循环回边）
  ｜基于phi节点构建完SSA  def集、phi节点位置、SSA构造重命名
  ｜计算use-def链
  ｜寻找不当依赖、后继、类型及值范围值推断
 ｜数据流优化  基于SSA信息，一系列BB块内opcode优化
 ｜析构SSA
｜优化pass9    临时变量优化
｜优化pass10   冗余nop指令删除
｜优化pass11   压缩常量表优化

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还有其他一些优化遍如下：

优化pass12   矫正栈大小
优化pass15   收集常量信息
优化pass16   函数调用优化，主要是函数内联优化

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除此之外，pass 8/13/14可能为预留pass id。由此可看出当前提供给用户选项控制的opcode转换pass有13个。但是这并不计入其依赖的数据流／控制流的分析pass。

3）函数内联pass的实现

通常在函数调用过程中，由于需要进行不同栈帧间切换，因此会有开辟栈空间、保存返回地址、跳转、返回到调用函数、返回值、回收栈空间等一系列函数调用开销。因此对于函数体适当大小情况下，把整个函数体嵌入到调用者（Caller）内部，从而不实际调用被调用者（Callee）是一个提升性能的利器。

由于函数调用与目标机的应用二进制接口（ABI）强相关，静态编译器如GCC/LLVM的函数内联优化基本是在指令生成之前完成。

ZendVM的内联则发生在opcode生成后的FCALL指令的替换优化，pass id为16，其原理大致如下：

｜ 遍历op_array中的opcode,找到DO_XCALL四个opcode之一
｜ opcode ZEND_INIT_FCALL
｜ opcode ZEND_INIT_FCALL_BY_NAMEZ
     ｜ 新建opcode，操作码置为ZEND_INIT_FCALL，计算栈大小，
        更新缓存槽位，析构常量池字面量，替换当前opline的opcode
｜ opcode ZEND_INIT_NS_FCALL_BY_NAME
     ｜ 新建opcode，操作码置为ZEND_INIT_FCALL，计算栈大小，
        更新缓存槽位，析构常量池字面量，替换当前opline的opcode
｜ 尝试函数内联
     ｜ 优化条件过滤 （每个优化pass通常有较多限制条件，某些场景下
         由于缺乏足够信息不能优化或出于代价考虑而排除） 
        ｜ 方法调用ZEND_INIT_METHOD_CALL，直接返回不内联
        ｜ 引用传参，直接返回不内联
        ｜ 缺省参数为命名常量，直接返回不内联
     ｜ 被调用函数有返回值，添加一条ZEND_QM_ASSIGN赋值opcode
     ｜ 被调用函数无返回值，插入一条ZEND_NOP空opcode 
     ｜ 删除调用被内联函数的call opcode（即当前online的前一条opcode）

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如下示例代码，当调用fname()时，使用字符串变量名fname来动态调用函数foo，而没有使用直接调用的方式。此时可通过VLD扩展查看其生成的opcode，或打开opcache调试选项(opcache.optdebuglevel=0xFFFFFFFF)亦可查看。

function foo() { }  
$fname = &#39;foo&#39;;

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开启debug后dump可看出，发生函数调用优化前opcode序列（仅截取片段）为：

ASSIGN CV0($fname) string("foo")  
INIT_FCALL_BY_NAME 0 CV0($fname)  
DO_FCALL_BY_NAME

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INIT_FCALL_BY_NAME这条opcode执行逻辑较为复杂，当开启激进内联优化后，可将上述指令序列直接合并成一条DO_FCALL string("foo")指令，省去间接调用的开销。这样也恰好与直接调用生成的opcode一致。

4）如何为opcache opt添加一个优化pass

根据以上描述，可见向当前优化器加入一个pass并不会太难，大体步骤如下：

先向zend_optimize优化器注册一个pass宏(例如添加pass17)，并决定其优化级别。
在优化管理器某个优化pass前后调用加入的pass（例如添加一个尾递归优化pass），建议在DFA/SSA分析pass之后添加，因为此时获得的优化信息更多。
实现新加入的pass，进行定制代码转换（例如zendoptimizefunc_calls实现一个尾递归优化）。针对当前已有pass，主要添加转换pass，这里一般也可利用SSA/DFA的信息。不同于静态编译优化一般是在贴近于机器相关的低层中间表示优化，这里主要是在opcode层的opcode／operand相应的一些转换。
实现pass前，与函数内联类似，通常首先收集优化所需信息，然后排除掉不适用该优化的一些场景（如非真正的尾不递归调用、参数问题无法做优化等）。实现优化后，可dump优化前后生成opcode结构的变化是否优化正确、是否符合预期（如尾递归优化最终的效果是变换函数调用为forloop的形式）。

4.一点思考

以下是对基于动态的PHP脚本程序执行的一些看法，仅供参考。

由于LLVM从前端到后端，从静态编译到jit整个工具链框架的支持，使得许多语言虚拟机都尝试整合。当前PHP7时代的ZendVM官方还没采用，原因之一虚拟机opcode承载着相当复杂的分析工作。相比于静态编译器的机器码每一条指令通常只干一件事情（通常是CPU指令时钟周期），opcode的操作数（operand）由于类型不固定，需要在运行期间做大量的类型检查、转换才能进行运算，这极度影响了执行效率。即使运行时采用jit，以byte code为单位编译，编译出的字节码也会与现有解释器一条一条opcode处理类似，类型需要处理、也不能把zval值直接存在寄存器。

以函数调用为例，比较现有的opcode执行与静态编译成机器码执行的区别，如下图： alt

类型推断

在不改变现有opcode设计的前提下，加强类型推断能力，进而为opcode的执行提供更多的类型信息，是提高执行性能的可选方法之一。

多层opcode

既然opcode承担如此复杂的分析工作，能否将其分解成多层的opcode归一化中间表示( intermediate representation, IR)。各优化可选择应用哪一层中间表示，传统编译器的中间表示依据所携带信息量、从抽象的高级语言到贴近机器码，分成高级中间表示（HIR）、中级中间表示（MIR）、低级中间表示（LIR）。