Хабрахабр

LuaVela: реализация Lua 5.1, основанная на LuaJIT 2.0

Некоторое время назад мы анонсировали публичный релиз и открыли под лицензией MIT исходный код LuaVela – реализации Lua 5.1, основанной на LuaJIT 2.0. Мы начали работать над ним в 2015 году, и к началу 2017 года его использовали в более чем 95% проектов компании. Сейчас хочется оглянуться на пройденный путь. Какие обстоятельства подтолкнули нас к разработке собственной реализации языка программирования? С какими проблемами мы столкнулись и как их решали? Чем LuaVela отличается от остальных форков LuaJIT?
Данный раздел основан на нашем докладе на HighLoad++. Мы начали активно использовать Lua для написания бизнес-логики своих продуктов в 2008 году. Сначала это была ванильная Lua, а с 2009 года – LuaJIT. В протоколе RTB заложены жесткие рамки на время обработки запроса, так что переход на более быструю реализацию языка был логичным и с какого-то момента необходимым решением.

Самым принципиальным для нас стало то, что LuaJIT 2. Со временем мы поняли, что в архитектуру LuaJIT заложены определенные ограничения. Это привело нас к ситуации, при которой запуск на 64-битном Linux ограничивал размер виртуального адресного пространства памяти процесса одним гигабайтом (в более поздних версиях ядра Linux этот лимит был поднят до двух гигабайт): 0 использует строго 32-битные указатели.

/* MAP_32BIT не позволит адресовать 4Гб на x86-64: */
void *ptr = mmap((void *)MMAP_REGION_START, size, MMAP_PROT, MAP_32BIT | MMAP_FLAGS, -1, 0);

Это ограничение стало большой проблемой – к 2015 году многим проектам перестало хватать 1-2 гигабайт памяти для загрузки данных, с которыми работала логика. Стоит отметить, что каждый экземпляр виртуальной машины Lua является однопоточным и не умеет разделять данные с другими экземплярами – это означает, что на практике каждая виртуальная машина могла претендовать на объем памяти, не превышающий на 2Гб / n, где n – число рабочих потоков нашего сервера приложений.

1. Мы перебрали несколько вариантов решения проблемы: уменьшали количество потоков в нашем сервере приложений, пробовали организовать доступ к данным через LuaJIT FFI, тестировали переход на LuaJIT 2. Единственное, что нам оставалось – рискнуть и форкнуть LuaJIT. К сожалению, все эти варианты были либо невыгодны с экономической точки зрения, либо плохо масштабировались в долгосрочной перспективе. В этот момент мы приняли решения, которые во многом определили судьбу проекта.

Конечно, по мере развития проекта мы стали добавлять расширения (речь об этом пойдет ниже) – но все новые API мы изолировали от стандартной библиотеки языка. Во-первых, мы сразу решили не вносить изменений в синтаксис и семантику языка, сосредоточившись на устранении архитектурных ограничений LuaJIT, которые оказались проблемой для компании.

К сожалению, у нас не было достаточно ресурсов, чтобы адекватно протестировать гигантский объем изменений, который мы собирались внести в платформу. Кроме того, мы отказались от кроссплатформенности в пользу поддержки только Linux x86-64, нашей единственной production-платформы.

Давайте посмотрим, откуда берётся ограничение на размер указателей. Начнём с того, что тип number в Lua 5.1 – это (с некоторыми незначительными оговорками) тип double в языке C, который в свою очередь соответствует типу двойной точности, определяемому стандартом IEEE 754. В кодировке этого 64-битного типа диапазон значений выделен под представление NaN. В частности, как NaN интерпретируется любое значение в диапазоне [0xFFF8000000000000; 0xFFFFFFFFFFFFFFFF].

Таким образом, в одно 64-битное значение мы можем упаковать либо «настоящее» число двойной точности, либо некую сущность, которая с точки зрения типа double будет интерпретироваться как NaN, а с точки зрения нашей платформы будет чем-то более осмысленным – например, типом объекта (старшие 32 бита) и указателем на его содержимое (младшие 32 бита):

union TValue o;
};

Эта техника иногда называется NaN tagging (или NaN boxing), а TValue в общем-то и описывает то, каким образом LuaJIT представляет значения переменных в Lua. У TValue есть ещё и третья ипостась, используемая для хранения указателя на функцию и информации для отмотки Lua-стека, то есть в конечном счете структура данных выглядит так:

union TValue { double n; struct object { void *payload; uint32_t type; } o; struct frame { void *func; uintptr_t link; } f;
};

Поле frame.link в определении выше имеет тип uintptr_t, потому что в одних случаях оно хранит указатель, а в других – некое целое число. В результате получается очень компактное представление стека виртуальной машины – по сути, это массив TValue, причем каждый элемент массива ситуативно интерпретируется то как число, то как типизированный указатель на какой-либо объект, то как данные о кадре Lua-стека.

Представим, что мы запустили с помощью LuaJIT вот такой Lua-код и поставили break point внутри функции print: Давайте посмотрим на пример.

local function foo(x) print("Hello, " .. x)
end local function bar(a, b) local n = math.pi foo(b)
end bar({}, "Lua")

Lua-стек в этот момент будет выглядеть таким образом:

0"/> <img src="http://orion-int.ru/wp-content/uploads/2019/08/luavela-realizaciya-lua-5-1-osnovannaya-na-luajit-2-0.png" alt="Lua-стек при использовании LuaJIT 2.

Если мы запускаемся в режиме совместимости для 32-битных приложений, то упираемся в уже упомянутое выше ограничение mmap. И всё бы хорошо, но эта техника начинает сбоить, как только мы пытаемся запуститься на x86-64. Что делать? А 64-битные указатели и вовсе не заработают из коробки. Для устранения проблемы пришлось:

  1. Расширить TValue с 64 до 128 бит: таким образом мы получим «честный» void * на 64-битной платформе.
  2. Поправить соответствующим образом код виртуальной машины.
  3. Внести изменения в JIT-компилятор.

Итоговый объем изменений оказался весьма значителен и весьма отдалил нас от оригинального LuaJIT. При этом стоит заметить, что расширение TValue – это не единственный способ решения задачи. В LuaJIT 2.1 пошли другим путём, реализовав режим LJ_GC64. Питер Коули (Peter Cawley), внесший огромный вклад в разработку этого режима работы, прочитал об этом доклад на одном из митапов в Лондоне. Ну а в случае LuaVela стек для того же самого примера выглядит так:

Lua-стек при использовании LuaVela

После нескольких месяцев активной разработки настала пора опробовать LuaVela в бою. В качестве подопытных мы выбрали наиболее проблемные с точки зрения потребления памяти проекты: объем данных, с которыми им приходилось работать, заведомо превосходил 1 гигабайт, поэтому они были вынуждены применять различные обходные решения. Первые результаты внушили оптимизм: LuaVela была стабильна и показывала лучшую производительность по сравнению с конфигурацией LuaJIT, использовавшейся в этих же проектах.

К счастью, нам не пришлось начинать с чистого листа, поскольку с первого дня разработки в нашем распоряжении помимо staging-серверов были: Одновременно перед нами встал вопрос тестирования.

  • Функциональные и интеграционные тесты сервера приложений, который исполняет бизнес-логику всех проектов компании.
  • Тесты отдельных проектов.

Как показала практика, этих ресурсов вполне хватило для отладки и доведения проекта до минимально стабильного состояния (сделали dev-сборку – выкатили на staging – работает и не падает). С другой стороны, такое тестирование через другие проекты совершенно не годилось в долгосрочной перспективе: проект такого уровня сложности, как реализация языка программирования, не может не иметь собственных тестов. Кроме того, отсутствие тестов непосредственно в проекте чисто технически усложняло поиск и исправление ошибок.

К сожалению, в этом вопросе нас ждало некоторое разочарование. В идеальном мире нам хотелось тестировать не только нашу реализацию, но и иметь набор тестов, который позволял бы валидировать ее на соответствие семантике языка. Ситуация изменилась к лучшему, когда в конце 2018 года Франсуа Перрa (François Perrad) анонсировал проект lua-Harness. Несмотря на то, что Lua-сообщество охотно создаёт форки уже имеющихся реализаций, до недавнего времени подобный набор валидационных тестов отсутствовал.

В конечном счёте проблему тестирования мы закрыли, интегрировав в наш репозиторий наиболее полные и репрезентативные наборы тестов в Lua-экосистеме:

  • Тесты, написанные создателями языка для их реализации Lua 5.1.
  • Тесты, которые предоставил сообществу автор LuaJIT Майк Полл (Mike Pall).
  • lua-Harness
  • Подмножество тестов проекта MAD, разрабатываемого CERN.
  • Два набора тестов, которые мы создали в IPONWEB и продолжаем пополнять до сих пор: один – для функционального тестирования платформы, другой, использующий фреймворк cmocka, – для тестирования C API и всего, для чего не хватает тестирования на уровне Lua-кода.

Внедрение каждой порции тестов позволяло нам обнаружить и исправить 2-3 критические ошибки – так что очевидно, что наши усилия окупились. И хотя тема тестирования языковых рантаймов и компиляторов (как статических, так динамических) поистине безгранична, мы считаем, что заложили довольно солидный базис для стабильной разработки проекта. О проблемах тестирования собственной реализации Lua (включая такие темы, как работа с тестовыми стендами и postmortem-отладка) мы рассказывали дважды, на Lua in Moscow 2017 и на HighLoad++ 2018, – всех, кому интересны подробности, приглашаем посмотреть видео этих докладов. Ну и заглянуть в директорию tests в нашем репозитории, конечно.
Таким образом, в нашем распоряжении оказалась стабильная реализация Lua 5.1 для Linux x86-64, разрабатываемая силами небольшой команды, которая понемногу «осваивала» наследие LuaJIT и накапливала экспертизу. В таких условиях вполне естественным стало желание расширить платформу и добавить функции, которых нет ни в ванильной Lua, ни в LuaJIT, но которые помогли бы нам решить другие насущные проблемы.

&& make docs для сборки локальной копии в формате HTML). Подробное описание всех расширений приводится в документации в формате RST (используйте cmake. К сожалению, в обзорной статье невозможно рассказать обо всем, поэтому вот список наиболее значимых функций: Полное описание расширений Lua API можно найти по этой ссылке, а C API – по этой.

  • DataState – возможность организовывать совместный доступ к объекту из нескольких независимых экземпляров виртуальных машин Lua.
  • Возможность задавать тайм-аут для корутин и прерывать исполнение тех из них, которые исполняются дольше него.
  • Комплекс оптимизаций JIT-компилятора, призванных бороться с экспоненциальным ростом числа трасс при копировании данных между объектами – об этом мы рассказывали на HighLoad++ 2017, но буквально пару месяцев назад у нас появились новые рабочие идеи, которые только предстоит задокументировать.
  • Новый инструментарий: сэмплирующий профилировщик. анализатор отладочного вывода компилятора dumpanalyze и т. д.

Каждая из упомянутых возможностей заслуживает отдельной статьи – напишите в комментариях, о какой из них вы хотели бы почитать подробнее.

Sealing («запечатывание») позволяет сделать объект недоступным для сборщика мусора. Здесь хочется чуть больше рассказать о том, как мы уменьшали нагрузку на сборщик мусора. Время жизни этой таблицы (минуты) намного превосходит время жизни обрабатываемых запросов (десятки миллисекунд), причем данные в ней не изменяются во время обработки запросов. В нашем типичном проекте бо́льшая часть (вплоть до 80%) данных внутри виртуальной машины Lua – это уже бизнес-правила, которые представляют собой сложную Lua-таблицу. Для этого мы рекурсивно «запечатываем» объект и переупорядочиваем данные таким образом что сборщик мусора никогда не доходил ни до самого «запечатанного» объекта, ни до его содержимого. В такой ситуации нет смысла заставлять сборщик мусора снова и снова рекурсивно обходить эту огромную структуру данных. 4 эта проблема будет решена поддержкой поколений объектов в сборщике мусора (generational garbage collection). В ванильной Lua 5.

Несоблюдение этого инварианта приводит к появлению висячих указателей: например, «запечатанный» объект ссылается на обычный, а сборщик мусора, пропуская при обходе кучи «запечатанный» объект, пропускает и обычный – с той разницей, что «запечатанный» объект не может быть освобожден, а обычный – может. Важно иметь в виду, что «запечатанные» объекты должны быть недоступны для записи. Подчеркну, что иммутабельные и «запечатанные» объекты – это не одно и то же. Реализовав поддержку данного инварианта, мы по сути бесплатно получаем поддержку иммутабельности объектов, на отсутствие которой часто сетуют в Lua. Из второго свойства следует первое, но не наоборот.

1 иммутабельность можно реализовать с помощью метатаблиц – решение вполне рабочее, но не самое выгодное с точки зрения производительности. Замечу также, что в Lua 5. Более подробную информацию о «запечатывании», иммутабельности и о том, как мы их применяем в повседневной жизни, можно найти в этом докладе.

На текущий момент мы удовлетворены стабильностью и набором возможностей нашей реализации. И хотя в силу изначальных ограничений наша реализация значительно уступает ванильной Lua и LuaJIT в плане переносимости, она решает многие наши проблемы – надеемся, эти решения пригодятся кому-то ещё.

Помимо решения проблем и расширения функциональности, за годы работы мы отрефакторили значительную часть кодовой базы и написали обучающие статьи по внутреннему устройству проекта – многие из них применимы не только к LuaVela, но и к LuaJIT. Кроме того, даже если LuaVela не подойдет вам для production, мы приглашаем использовать его как точку входа для понимания того, как работает LuaJIT или его форк.

Спасибо за внимание, ждём пулл-реквестов!

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть