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,***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 main
- import (
- "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_test
- import (
- "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]
- plpl.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 pool
- var 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 main
- import (
- "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 OpCode
- func 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 main
- import (
- "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 table
- l.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 = mt
- return 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***
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) ***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。