一. 准备
1. 在data目录下，使用rz上传项目zip包
2. 解压
3. 进入到解压后的目录nginx-php-cpu，查看Makefile操作步骤
4. 配置docker镜像加速
我们使用DaoCloud进行加速，具体DaoCloud怎么获取镜像源地址，请看这篇Docker从理论到实践(三)------配置你的DaoCloud的Docker镜像源加速器
接着修改docker.service，记得字母不要写错，否则docker会重启失败
[root@localhost nginx-php-cpu]# vim /usr/lib/systemd/system/docker.service ExecStart=/usr/bin/dockerd --registry-mirror=http://f1361db2.m.daocloud.io ADD_REGISTRY='--registry-mirror=http://2e28129a.m.daocloud.io'
结束之后记得要重启下docker
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
5. 先查看Makefile文件，根据Makefile去build和run
cat Makefile
6. build操作
docker build -t pertest/nginx:cpu -f Dockerfile.nginx . #去下载Nginx的镜像包
docker build -t pertest/php-fpm:cpu -f Dockerfile.php-fpm . #下载PHP
7. 查看镜像包信息
docker images
8. 运行
运行nginx，命名为nginx，端口进行转发，Nginx默认的端口是80，可以把虚拟端口映射到一个实际的端口18080，可以用这个端口进行访问，
docker run --name nginx -p 18080:80 -id pertest/nginx:cpu #启动Nginx，端口从镜像的80映射到本地的18080端口
运行PHP
docker run --name phpfpm -itd --network container:nginx pertest/php-fpm:cpu #启动PHP
使用docker ps查看启动容器
9. 验证
在本机输入192.168.0.110:18080，如果能看到信息，说明已经启动成功了
二. 编写脚本
1. 在jmeter中新建阶梯型线程组，添加HTTP请求，启动20个线程，最后查看TPS和响应时间
运行后，可以看到平均响应时间过长，响应时间持续升高，TPS比较低
三. 定位
1. 使用top看一下CPU使用率，可以看到%user已经快跑满了，且都是PHP进程导致的
2. 使用perf top查看，如果看到的都是十六进制的数据，是因为perf的版本有点低
perf top
3. 使用perf record等待30s后停止，生成报告
perf record -g -p 38577 #-g 开启函数的调用跟踪，-p pid
================================centos7开始================================
4. 将报告拷贝到docker中的PHP的/tmp目录下
docker cp perf.data phpfpm:/tmp
5. 进入docker容器里面
docker exec -it phpfpm bash
6. 升级Linux-perf（centos8上是4.9以上不用升级）
apt-get update && apt-get install -y linux-perf linux-tools procps
7. 打开报告：通过方向键切换到php-fpm，再回车展开php-fpm的调用关系，调用关系最终找到了sqrt这个函数
perf_4.9 report
================================centos7结束================================
6. 查看PHP源码看是不是有这个函数
grep sqrt -r pertest/ #-r 对目录下的文件进程递归查找
然后通过vim pertest/index.php定位到代码中的sqrt，可以看到是由于该代码导致了性能问题
四. 使用修复后的代码fixe_index.php运行
可以看到，用户态的CPU使用率不是那么高了