Golang和Lua相遇会擦出什么火花?
在 GITHub 玩耍时,偶然发现了 gopher-lua ,这是一个纯 Golang 实现的 Lua 虚拟机。我们知道 Golang 是静态语言,而 Lua 是动态语言,Golang 的性能和效率各语言中表现得非常不错,但在动态能力上,肯定是无法与 Lua 相比。那么如果我们能够将二者结合起来,就能综合二者各自的长处了(手动滑稽。
在项目 Wiki 中,我们可以知道 gopher-lua 的执行效率和性能仅比 C 实现的 bindings 差。因此从性能方面考虑,这应该是一款非常不错的虚拟机方案。
Hello World
这里给出了一个简单的 Hello World 程序。我们先是新建了一个虚拟机,随后对其进行了 DOString(...) 解释执行 lua 代码的操作,最后将虚拟机关闭。执行程序,我们将在命令行看到 "Hello World" 的字符串。
package mainimport ("github.COM/yuin/gopher-lua")func main() { l := lua.Newstate()defer l.Close()if err := l.DoString(`PRint("Hello World")`); err != nil { panic(err)} } // Hello World
提前编译
在查看上述 DoString(...) 方法的调用链后,我们发现每执行一次 DoString(...) 或 DoFile(...) ,都会各执行一次 parse 和 compile 。
func (ls *LState) DoString(source string) error { if fn, err := ls.LoadString(source); err != nil { return err} else { ls.Push(fn)return ls.PCall(0, MultRet, nil)} } func (ls *LState) LoadString(source string) (*LFunction, error) { return ls.Load(strings.NewReader(source), "string> ")} func (ls *LState) Load(reader io.Reader, name string) (*LFunction, error) { chunk, err := parse.Parse(reader, name)// ...proto, err := Compile(chunk, name)// ...}
从这一点考虑,在同份 Lua 代码将被执行多次(如在 http server 中,每次请求将执行相同 Lua 代码)的场景下,如果我们能够对代码进行提前编译,那么应该能够减少 parse 和 compile 的开销(如果这属于 hotpath 代码)。根据 benchmark 结果,提前编译确实能够减少不必要的开销。
package glua_testimport ("bufio""os""strings"lua "github.com/yuin/gopher-lua""github.com/yuin/gopher-lua/parse")// 编译 lua 代码字段func CompileString(source string) (*lua.FunctionProto, error) { reader := strings.NewReader(source)chunk, err := parse.Parse(reader, source)if err != nil { return nil, err} proto, err := lua.Compile(chunk, source)if err != nil { return nil, err} return proto, nil} // 编译 lua 代码文件func CompileFile(filePath string) (*lua.FunctionProto, error) { file, err := os.OPEn(filePath)defer file.Close()if err != nil { return nil, err} reader := bufio.NewReader(file)chunk, err := parse.Parse(reader, filePath)if err != nil { return nil, err} proto, err := lua.Compile(chunk, filePath)if err != nil { return nil, err} return proto, nil} func BenchmarkRunWithoutPreCompiling(b *testing.B) { l := lua.NewState()for i := 0; i b.N; i++ { _ = l.DoString(`a = 1 + 1`)} l.Close()} func BenchmarkRunWithPreCompiling(b *testing.B) { l := lua.NewState()proto, _ := CompileString(`a = 1 + 1`)lfunc := l.NewFunctionFromProto(proto)for i := 0; i b.N; i++ { l.Push(lfunc)_ = l.PCall(0, lua.MultRet, nil)} l.Close()} // goos: darwin// goArch: amd64// pkg: glua// BenchmarkRunWithoutPreCompiling-8 100000 19392 ns/op 85626 B/op 67 allocs/op// BenchmarkRunWithPreCompiling-8 1000000 1162 ns/op 2752 B/op 8 allocs/op// PASS// ok glua 3.328s
虚拟机实例池
在同份 Lua 代码被执行的场景下,除了可使用提前编译优化性能外,我们还可以引入虚拟机实例池。
因为新建一个 Lua 虚拟机会涉及到大量的内存分配操作,如果采用每次运行都重新创建和销毁的方式的话,将消耗大量的资源。引入虚拟机实例池,能够复用虚拟机,减少不必要的开销。
func BenchmarkRunWithoutPool(b *testing.B) { for i := 0; i b.N; i++ { l := lua.NewState()_ = l.DoString(`a = 1 + 1`)l.Close()} } func BenchmarkRunWithPool(b *testing.B) { pool := newVMPool(nil, 100)for i := 0; i b.N; i++ { l := pool.get()_ = l.DoString(`a = 1 + 1`)pool.put(l)} } // goos: darwin// goarch: amd64// pkg: glua// BenchmarkRunWithoutPool-8 10000 129557 ns/op 262599 B/op 826 allocs/op// BenchmarkRunWithPool-8 100000 19320 ns/op 85626 B/op 67 allocs/op// PASS// ok glua 3.467s
Benchmark 结果显示,虚拟机实例池的确能够减少很多内存分配操作。
下面给出了 README 提供的实例池实现,但注意到该实现在初始状态时,并未创建足够多的虚拟机实例(初始时,实例数为0),以及存在 slice 的动态扩容问题,这都是值得改进的地方。
type lStatePool struct { m sync.Mutex saved []*lua.LState} func (pl *lStatePool) Get() *lua.LState { pl.m.Lock() defer pl.m.Unlock() n := len(pl.saved) if n == 0 { return pl.New() } x := pl.saved[n-1] pl.saved = pl.saved[0 : n-1] return x} func (pl *lStatePool) New() *lua.LState { L := lua.NewState() // setting the L up here. // load scripts, set global VARiables, share channels, etc... return L} func (pl *lStatePool) Put(L *lua.LState) { pl.m.Lock() defer pl.m.Unlock() pl.saved = append(pl.saved, L)} func (pl *lStatePool) Shutdown() { for _, L := range pl.saved { L.Close() } } // Global LState poolvar luaPool = & lStatePool{ saved: make([]*lua.LState, 0, 4),}
模块调用
gopher-lua 支持 Lua 调用 Go 模块,个人觉得,这是一个非常令人振奋的功能点,因为在 Golang 程序开发中,我们可能设计出许多常用的模块,这种跨语言调用的机制,使得我们能够对代码、工具进行复用。
当然,除此之外,也存在 Go 调用 Lua 模块,但个人感觉后者是没啥必要的,所以在这里并没有涉及后者的内容。
package mainimport ("fmt"lua "github.com/yuin/gopher-lua")const source = `local m = require("gomodule")m.goFunc()print(m.name)`func main() { L := lua.NewState()defer L.Close()L.PreLoadModule("gomodule", load)if err := L.DoString(source); err != nil { panic(err)} } func load(L *lua.LState) int { mod := L.SetFuncs(L.NewTable(), exports)L.SetField(mod, "name", lua.LString("gomodule"))L.Push(mod)return 1} var exports = map[string]lua.LGFunction{ "goFunc": goFunc,} func goFunc(L *lua.LState) int { fmt.Println("golang")return 0} // golang// gomodule
变量污染
当我们使用实例池减少开销时,会引入另一个棘手的问题:由于同一个虚拟机可能会被多次执行同样的 Lua 代码,进而变动了其中的全局变量。如果代码逻辑依赖于全局变量,那么可能会出现难以预测的运行结果(这有点数据库隔离性中的“不可重复读”的味道)。
全局变量
如果我们需要限制 Lua 代码只能使用局部变量,那么站在这个出发点上,我们需要对全局变量做出限制。那问题来了,该如何实现呢?
我们知道,Lua 是编译成字节码,再被解释执行的。那么,我们可以在编译字节码的阶段中,对全局变量的使用作出限制。在查阅完 Lua 虚拟机指令后,发现涉及到全局变量的指令有两条:GETGLOBAL(Opcode 5)和 SETGLOBAL(Opcode 7)。
到这里,已经有了大致的思路:我们可通过判断字节码是否含有 GETGLOBAL 和 SETGLOBAL 进而限制代码的全局变量的使用。至于字节码的获取,可通过调用 CompileString(...) 和 CompileFile(...) ,得到 Lua 代码的 FunctionProto ,而其中的 Code 属性即为字节码 slice,类型为 []uint32 。
在虚拟机实现代码中,我们可以找到一个根据字节码输出对应 OpCode 的工具函数。
// 获取对应指令的 OpCodefunc opGetOpCode(inst uint32) int { return int(inst > > 26)}
有了这个工具函数,我们即可实现对全局变量的检查。
package main// ...func CheckGlobal(proto *lua.FunctionProto) error { for _, code := range proto.Code { switch opGetOpCode(code) { case lua.OP_GETGLOBAL:return errors.New("not allow to access global")case lua.OP_SETGLOBAL:return errors.New("not allow to set global")} } // 对嵌套函数进行全局变量的检查for _, nestedProto := range proto.FunctionPrototypes { if err := CheckGlobal(nestedProto); err != nil { return err} } return nil} func TestCheckGetGlobal(t *testing.T) { l := lua.NewState()proto, _ := CompileString(`print(_G)`)if err := CheckGlobal(proto); err == nil { t.Fail()} l.Close()} func TestCheckSetGlobal(t *testing.T) { l := lua.NewState()proto, _ := CompileString(`_G = { } `)if err := CheckGlobal(proto); err == nil { t.Fail()} l.Close()}
模块
除变量可能被污染外,导入的 Go 模块也有可能在运行期间被篡改。因此,我们需要一种机制,确保导入到虚拟机的模块不被篡改,即导入的对象是只读的。
在查阅相关博客后,我们可以对 Table 的 __newindex 方法的修改,将模块设置为只读模式。
package mainimport ("fmt""github.com/yuin/gopher-lua")// 设置表为只读func SetReadOnly(l *lua.LState, table *lua.LTable) *lua.LUserData { ud := l.NewUserData()mt := l.NewTable()// 设置表中域的指向为 tablel.SetField(mt, "__index", table)// 限制对表的更新操作l.SetField(mt, "__newindex", l.NewFunction(func(state *lua.LState) int { state.RaiseError("not allow to modify table")return 0} ))ud.Metatable = mtreturn ud} func load(l *lua.LState) int { mod := l.SetFuncs(l.NewTable(), exports)l.SetField(mod, "name", lua.LString("gomodule"))// 设置只读l.Push(SetReadOnly(l, mod))return 1} var exports = map[string]lua.LGFunction{ "goFunc": goFunc,} func goFunc(l *lua.LState) int { fmt.Println("golang")return 0} func main() { l := lua.NewState()l.PreloadModule("gomodule", load) // 尝试修改导入的模块if err := l.DoString(`local m = require("gomodule"); m.name = "hello world"`); err != nil { fmt.Println(err)} l.Close()} // string> :1: not allow to modify table
写在最后
Golang 和 Lua 的融合,开阔了我的视野:原来静态语言和动态语言还能这么融合,静态语言的运行高效率,配合动态语言的开发高效率,想想都兴奋(逃。
在网上找了很久,发现并没有关于 Go-Lua 的技术分享,只找到了一篇稍微有点联系的文章(京东三级列表页持续架构优化 — Golang + Lua (OpenResty) 最佳实践),且在这篇文章中, Lua 还是跑在 C 上的。由于信息的缺乏以及本人(学生党)开发经验不足的原因,并不能很好地评价该方案在实际生产中的可行性。因此,本篇文章也只能当作“闲文”了,哈哈。
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