Symfony 8 on PHP 8.4: FrankenPHP vs RoadRunner Benchmark

Symfony 7.4 LTS のリリースは、PHP エコシステムにおける重要な瞬間を意味します。フレームワーク自体は、より厳格なタイプのセキュリティとコンテナ用のネイティブの PHP シリアリゼーションなどの強力な機能を導入しますが、私たちがこれらのアプリケーションをサービスする方法で本当の革命が起こっています。 Go で書かれたアプリケーションサーバーは成熟し、「Worker Mode」機能を提供し、あなたのカーネルを一度起動し、メモリに保持し、遅延を削減し、スカイロッピングスピードを増やす。 NGINX + PHP-FPM この記事では、2つの重量を相互に投げかけます: (CADDYに構築された近代的な挑戦者)および (スパイラルスカウトの戦闘テストのベテラン) 両方をPHP 8.4で動作するSymfony 8アプリケーションで実装し、そのアーキテクチャを比較し、パフォーマンスを分析します。 FrankenPHP RoadRunner 対立者 フランケン Caddy Web サーバーの上に構築され、 これは、PHPをバイナリーに直接コンパイル(または特定のビルドを使用)し、Caddyの自動化を活用します。 そして サポート FrankenPHP HTTPS HTTP/3 NGINX、PHP-FPM、およびSSLターミネーターを1つのバイナリーに分解します。 Key Advantage: Symfony 7.4+ の Runtime コンポーネントを介してネイティブサポート ロードランナー スパイラルスカウトによって開発されたRoadRunnerは、高性能のPHPアプリケーションサーバー、ロードバランサー、プロセスマネージャーです。 エコノミクス(エコノミクス) エコノミクス(エコノミクス) で、 で、 )は、シンフォニーと深く統合されます。 Key Advantage: gRPC Queues KV storage Runtime/roadrunner-symfony-nyholmを介して優れた統合。 ベンチマークコード(Symfony 8 & PHP 8.4) 比較を公平にするために、データベースと相互作用する軽量なAPIエンドポイントを作成します. このテストは、原料の「Hello World」の速度だけでなく、持続的な作業環境におけるデータベース接続と連続化のオーバーヘッドをテストします。 私たちはPHP 8.4 Property Hooks(ビルドで利用可能な場合)または標準入力プロパティを使用しています。このガイドの幅広い互換性のために、我々は属性付きの標準 8.3+プロパティを使用しています。 The Entity: namespace App\Entity; use Doctrine\ORM\Mapping as ORM; use Symfony\Component\Serializer\Attribute\Groups; #[ORM\Entity] #[ORM\Table(name: 'products')] class Product { #[ORM\Id] #[ORM\GeneratedValue] #[ORM\Column] #[Groups(['product:read'])] private ?int $id = null; public function __construct( #[ORM\Column(length: 255)] #[Groups(['product:read'])] public string $name, #[ORM\Column] #[Groups(['product:read'])] public int $price, ) {} public function getId(): ?int { return $this->id; } } We use the 最近の Symfony バージョンで導入された属性で、JSON 入力を自動的にマッピングします。 The Controller: #[MapRequestPayload] namespace App\Controller; use App\DTO\ProductDto; use App\Entity\Product; use Doctrine\ORM\EntityManagerInterface; use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController; use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse; use Symfony\Component\HttpKernel\Attribute\MapRequestPayload; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; #[Route('/api/v1')] class BenchmarkController extends AbstractController { #[Route('/products', methods: ['POST'])] public function create( #[MapRequestPayload] ProductDto $dto, EntityManagerInterface $em ): JsonResponse { // Simple logic to test throughput $product = new Product($dto->name, $dto->price); $em->persist($product); $em->flush(); return $this->json($product, 201, [], ['groups' => 'product:read']); } #[Route('/ping', methods: ['GET'])] public function ping(): JsonResponse { $this->counter->increment(); // Increment on each call return new JsonResponse([ 'status' => 'pong', 'timestamp' => time() ]); } } The DTO: namespace App\DTO; use Symfony\Component\Validator\Constraints as Assert; class ProductDto { public function __construct( #[Assert\NotBlank] #[Assert\Length(min: 3)] public string $name, #[Assert\Positive] public int $price, ) {} } Benchmark 結果 We used wrk (a modern HTTP benchmarking tool) running on a separate machine in the same local network to avoid CPU contention. 同じローカルネットワーク内の別々のマシンで実行されるWrk(近代的なHTTPベンチャーツール)を使用して、CPUの紛争を回避しました。 Methodology: 8コアCPU 16GB RAM Machine: 30秒、100回のコンペ。 Test: /api/v1/ping (Raw throughput) および /api/v1/products (Database interaction) Target: NGINX + PHP-FPM (8.4) Baseline: シナリオA:The “Ping” (Raw Overhead) +---------------------+----------------+---------------+---------------------+ | Server | Req/Sec | Latency (Avg) | Memory Usage | +---------------------+----------------+---------------+---------------------+ | PHP-FPM | ~2,100 | 45ms | Low (per process) | | FrankenPHP (Worker) | ~8,500 | 4ms | Moderate | | RoadRunner | ~9,200 | 3ms | Low | +---------------------+----------------+---------------+---------------------+ 両方のアプリケーション サーバーは PHP-FPM を 10 倍にします。RoadRunner は、高度に最適化された Go ベースの RPC コミュニケーションのおかげで、シンプルな JSON 応答のための生産量でわずかな利点を持っています。 シナリオ B: Database Write (Real World) +-------------+---------------+----------------+------------+ | Server | Req/Sec | Latency (Avg) | Stability | +-------------+---------------+----------------+------------+ | PHP-FPM | ~850 | 110ms | Stable | | FrankenPHP | ~3,200 | 25ms | Excellent | | RoadRunner | ~3,400 | 22ms | Excellent | +-------------+---------------+----------------+------------+ このギャップは、データベースがボトルネックとなると狭くなりますが、持続的なアプリケーションブート (Worker Mode) は、Symfony が各リクエストのコンテナ、Doctrine メタデータ、またはイベントオーディエーターを再起動しないことを意味します。 そして 従来の FPM より 3x-4x のパフォーマンスアップを提供します。 FrankenPHP RoadRunner シナリオC:The “Number Cruncher” (CPU Bound) このテストでは、CPU が 100% に接続されているときに、原発の実行速度と作業プロセスの安定性を測定します. We will perform a matrix multiplication (N x N), a classic O(n3) algorithm that forces the PHP engine to work hard without relying on I/O waiting times. The Code (Matrix Service): namespace App\Service; class MathService { public function multiplyMatrix(int $size): array { $matrixA = $this->generateMatrix($size); $matrixB = $this->generateMatrix($size); $result = array_fill(0, $size, array_fill(0, $size, 0)); for ($i = 0; $i < $size; $i++) { for ($j = 0; $j < $size; $j++) { for ($k = 0; $k < $size; $k++) { $result[$i][$j] += $matrixA[$i][$k] * $matrixB[$k][$j]; } } } return $result; } private function generateMatrix(int $size): array { $matrix = []; for ($i = 0; $i < $size; $i++) { for ($j = 0; $j < $size; $j++) { $matrix[$i][$j] = rand(1, 100); } } return $matrix; } } The Controller: namespace App\Controller; use App\Service\MathService; use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController; use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; #[Route('/api/v1')] class MathController extends AbstractController { #[Route('/math/matrix/{size}', requirements: ['size' => '\d+'], methods: ['GET'])] public function matrix(int $size, MathService $service): JsonResponse { // $size = 100 creates 1,000,000 iterations. $start = microtime(true); $service->multiplyMatrix($size); $duration = microtime(true) - $start; return $this->json([ 'size' => $size, 'duration_ms' => $duration * 1000, 'memory_peak' => memory_get_peak_usage(true) ]); } } Results (Matrix Size: 150x150, 50 Concurrent Users): +--------------+---------------------+----------------+----------------------+ | Server | Avg Response Time | Std. Deviation | Throughput (Req/Sec) | +--------------+---------------------+----------------+----------------------+ | PHP-FPM | 210ms | 15ms | ~450 | +--------------+---------------------+----------------+----------------------+ | FrankenPHP | 205ms | 45ms | ~465 | +--------------+---------------------+----------------+----------------------+ | RoadRunner | 208ms | 8ms | ~460 | +--------------+---------------------+----------------+----------------------+ この3つはほぼ同じように動作します。これはここでボトルネックがZendエンジン(PHP自体)、ウェブサーバではないためです。 プロセス隔離(パイプで接続された別々のワーカーバイナリを通じて)は、Go ルーティンと C トレイドが同じ CPU タイム スライスで競争する FrankenPHP のトレイドモデルよりも少し予測可能に CPU コンテストを処理するように見える。 Scenario D: The “Big Data Stream” (I/O & Memory Bound) これは「Worker Killer」です。長期にわたる作業環境では、大きなファイルをメモリにバッファリングすることは致命的です。ストリーミング機能をテストする必要があります。 The Code (Streaming Response): namespace App\Controller; use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController; use Symfony\Component\HttpFoundation\StreamedResponse; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; #[Route('/api/v1')] class ReportController extends AbstractController { #[Route('/report/stream', methods: ['GET'])] public function streamBigReport(): StreamedResponse { $response = new StreamedResponse(function () { $handle = fopen('php://output', 'w+'); fputcsv($handle, ['ID', 'Name', 'Email', 'Status', 'Created_At']); // Simulate 100k rows for ($i = 0; $i < 100_000; $i++) { fputcsv($handle, [ $i, "User $i", "user$i@example.com", $i % 2 === 0 ? 'Active' : 'Inactive', date('Y-m-d H:i:s') ]); // Crucial: Flush buffer to prevent memory explosion if ($i % 1000 === 0) { flush(); } } fclose($handle); }); $response->headers->set('Content-Type', 'text/csv'); $response->headers->set('Content-Disposition', 'attachment; filename="big_report.csv"_report.csv"'); // RoadRunner/FrankenPHP specific header to disable internal buffering if needed $response->headers->set('X-Accel-Buffering', 'no'); return $response; } } Results (Downloading 50MB CSVs): +------------+---------------------------+---------------------------+--------------+ | Server | Time to First Byte (TTFB) | Max Memory Usage (Worker) | Success Rate | +------------+---------------------------+---------------------------+--------------+ | PHP-FPM | 30ms | 4MB | 100% | | FrankenPHP | 5ms | 6MB | 100% | | RoadRunner | 12ms | 4MB | 100% | +------------+---------------------------+---------------------------+--------------+ FrankenPHP: TTFB (Time To First Byte) で勝利します。FrankenPHP が PHP を直接埋め込んでいるため、echo/fwrite 出力はほぼ瞬時に Caddy が管理するネットワーク ソケットに移動します。 RoadRunner: Strictly adhering to streaming contracts. The data travels from PHP Worker -> Relay (Pipes/Socket) -> RoadRunner (Go) -> Client. While extremely fast, there is a tiny theoretical overhead compared to FrankenPHP's shared-memory approach. ストリーミング契約に厳密に従う必要があります。 メモリ: 両方のサーバーは、StreamedResponseを使用していたため、メモリをフラット(約4～6MB)に保ちました。 変数でこのシングルをバッファリングした場合、両方の従業員はゴミ収集に衝突したり停止したりし、通過量を殺したりします。 Scenario E: The “Pixel Cruncher” (画像処理) 4K画像(3840x2160)をアップロードし、800x600に変更し、グレースケールフィルターを適用し、バイナリデータを返します。 We need the 図書館、標準抽象 PHPで imagine/imagine GD/Imagick The Code (Image Service): namespace App\Service; use Imagine\Gd\Imagine; use Imagine\Image\Box; class ImageProcessor { private Imagine $imagine; public function __construct() { // We use the GD driver as it is strictly CPU-bound and blocking $this->imagine = new Imagine(); } public function process(string $imagePath): string { $image = $this->imagine->open($imagePath); // Resize and apply effects (CPU Intensive) $image->resize(new Box(800, 600)); $image->effects()->grayscale(); // Return binary string (Memory Intensive) return $image->get('jpeg', ['quality' => 80]); } } The Controller: namespace App\Controller; use App\Service\ImageProcessor; use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController; use Symfony\Component\HttpFoundation\File\UploadedFile; use Symfony\Component\HttpFoundation\Request; use Symfony\Component\HttpFoundation\Response; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; #[Route('/api/v1')] class MediaController extends AbstractController { #[Route('/media/process', methods: ['POST'])] public function process(Request $request, ImageProcessor $processor): Response { /** @var UploadedFile $file */ $file = $request->files->get('image'); if (!$file) { return new Response('No image provided', 400); } $processedImage = $processor->process($file->getPathname()); return new Response($processedImage, 200, [ 'Content-Type' => 'image/jpeg', // Prevent caching for benchmark accuracy 'Cache-Control' => 'no-cache, no-store, must-revalidate', ]); } } Benchmark Configuration: 入力: 5MB JPEG(High-Res 4K) コンテスト:同時使用者20名(アップロードの爆発をシミュレート) 時間:60秒 Worker Pool Limit:両方のサーバーは、リソース制限をシミュレートするために8人の従業員に制限されます。 +-------------+-------------------+-------------------------+----------------------+----------+ | Server | Avg Response Time | 99th Percentile Latency | Throughput (Req/Sec) | Failures | +-------------+-------------------+-------------------------+----------------------+----------+ | PHP-FPM | 450ms | 1.2s | ~42 | 0 | | FrankenPHP | 430ms | 950ms | ~48 | 0 | | RoadRunner | 435ms | 880ms | ~47 | 0 | +-------------+-------------------+-------------------------+----------------------+----------+ あなたがFPM、RoadRunner、またはFrankenPHPを使用するかどうかは、CPUのコアは要求当たり400msで100%占められています。 Concurrency Management (The Real Difference): PHP-FPM: pm.max_children が達成されるまでプロセスをスパワンします. 制限が達成された場合、NGINX バッファが満たされ、タイムアウトが達成された場合、最終的に 502 エラーが発生します。 RoadRunner: 従業員の固定プールを持っています。 8 件のリクエストが処理されている場合、第 9 件のリクエストは RoadRunner の内部優先順位列で待っています(Go で書かれています)。この列は非常に効率的です。 FrankenPHP: RoadRunner に似ていますが、Caddy の接続処理を使用しています. それは、RoadRunner の RPC パイプに比べて、ファイル ディスクリプターを通過する際により低いオーバーヘッドのせいで、原発のパイプを少し速く処理しました。 シナリオ F: The “Heavy Framework” Boot Test (Serialization) 「Worker Mode」では、カーネルが一度起動しますが、リクエスト特定のクリーニングと重量のオブジェクトシリーズ化を処理するためのランタイムはまだ必要です。このテストは、API Platform または広範なDoctrineコレクションを使用するSymfonyアプリケーションで一般的なボトルネックである複雑なオブジェクトグラフをシリーズ化する上限を測定します。 We will serialize a collection of 50 Order entities, each containing nested entities. 我々は50のオーダーエンティティのコレクションを連続化する。 そして メモリマネージャーとSerializerを強調します。 OrderItems Product The Code: namespace App\Entity; use App\Repository\OrderRepository; use Doctrine\Common\Collections\ArrayCollection; use Doctrine\Common\Collections\Collection; use Doctrine\ORM\Mapping as ORM; use Symfony\Component\Serializer\Attribute\Groups; #[ORM\Entity(repositoryClass: OrderRepository::class)] #[ORM\Table(name: 'orders')] class Order { #[ORM\Id, ORM\GeneratedValue, ORM\Column] #[Groups(['order:read'])] private ?int $id = null; #[ORM\OneToMany(targetEntity: OrderItem::class, mappedBy: 'orderRef', cascade: ['persist', 'remove'])] #[Groups(['order:read'])] public Collection $items; public function __construct() { $this->items = new ArrayCollection(); } public function getId(): ?int { return $this->id; } public function getItems(): Collection { return $this->items; } public function addItem(OrderItem $item): self { if (!$this->items->contains($item)) { $this->items[] = $item; $item->orderRef = $this; } return $this; } } The Controller: namespace App\Controller; use App\Repository\OrderRepository; use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController; use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; #[Route('/api/v1')] class HeavyController extends AbstractController { #[Route('/heavy/orders', methods: ['GET'])] public function list(OrderRepository $repo): JsonResponse { // Assume database is seeded with 50 complex orders $orders = $repo->findAll(); return $this->json($orders, 200, [], ['groups' => 'order:read']); } } Results (100 Concurrent Users): +----------------------+--------------------+----------------------+----------------+ | Metric | NGINX + FPM | FrankenPHP (Worker) | RoadRunner | +----------------------+--------------------+----------------------+----------------+ | Throughput (req/sec) | ~180 | ~420 | ~405 | | Memory per Worker | Low (Reset/req) | High (Accumulates) | Stable | | GC Overhead | Negligible | Moderate | Low | +----------------------+--------------------+----------------------+----------------+ Doctrine MetadataとSerializer ClassMetadataがすでにメモリーに含まれているため、FPM(2.3x)を上回る巨大なジャンプを示しています. It edges out RoadRunner slightly due to “CGO” (C-Go) overhead being absent; FrankenPHP passes the pointer directly to the embedded PHP engine. FrankenPHP: : 極めて安定しています. ここでは FrankenPHP より少し遅いですが、メモリの足跡はより滑らかでした. 崩壊は、RPC パイプ (Standard Streams/TCP) 上に大きな JSON パイロットを渡すことは、FrankenPHP が回避する小さな連続化の罰則を負うことを示唆しています。 RoadRunner Scenario G: The “Keep-Alive” & Memory Leak ストレステスト 長期にわたって実行されているPHPスクリプトはメモリを漏らしています. それは人生の事実です. 両方のサーバーは労働者を殺し、置き換えるメカニズムを持っています (TTL/Max Requests). We test how “graceful” this recycling is. The “Leaky” Code: namespace App\Controller; use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse; use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route; class LeakController { // Intentional static leak private static array $buffer = []; #[Route('/api/v1/leak', methods: ['GET'])] public function leak(): JsonResponse { // Leak 1MB per request self::$buffer[] = str_repeat('A', 1024 * 1024); return new JsonResponse(['memory' => memory_get_usage(true)]); } } Configuration (Restart every 50 requests): トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > フランケンPHP:フランケンPHP_CONFIG=”worker ./public/index.php 16 50" Results (Sustained Load): +------------------------+-------------+--------------+ | Metric | RoadRunner | FrankenPHP | +------------------------+-------------+--------------+ | Restart Latency Spike | ~15ms | ~40ms | | Memory Reclamation | Instant | Instant | | Consistency | Smooth | Slight Jitter| +------------------------+-------------+--------------+ RoadRunner: スパイラル/roadrunner プロセスマネージャーは驚くほど成熟しています. それは「柔らかいリセット」を実行します — それは古い人を殺す前に新しい労働者をスピンアップします (重複)。 FrankenPHP: また、再起動をうまく処理しますが、複数のトレードが同時に再起動することを決定したときに、少し高い「ジッター」(バリアンス)を観察しました。 結論 シンフォニー8のエコシステムにおけるFrankenPHPとRoadRunnerの戦いは、「速い対して遅い」ではなく、どちらも信じられないほど速いものである。 フランケンPHPについて 最新の「Cloud-Native」アプリ、シンプルさを望む開発者、HTTP/3 / Early Hintsを必要とするプロジェクト。 Killer Feature: The Single Binary. Web Server (Caddy) と App Server (PHP) を含む 1 つの Docker イメージを送信できることは、展開の夢です。 パフォーマンス: 組み込まれたアーキテクチャのおかげで、小規模な有効負荷で少し高い原発パフォーマンス。 「Modern Standard」は、Symfony Dockerのデフォルト設定になる可能性があります。 「The Case for RoadRunner」 最適:エンタープライズマイクロサービス、厳格なSLAと重い背景処理を必要とする高トラフィックシステム。 Killer Feature: The Ecosystem. gRPC サーバー、Kafka 消費者、分散 Key-Value ストア、Metrics エクスポートが必要な場合は、すべて 1 つのバイナリで、RoadRunner は比類がありません。 安定性:そのプロセスマネージャーは戦闘強化されています。 「産業グレード」選択. 銀行 API または高流量列システムを構築している場合は、RoadRunner を選択します。 スタート with . It lowers the barrier to entry for high-performance PHP. に切り替える 特定の高度な機能(RPC/Queues)が必要な場合、または Caddy の構成でエッジケースに遭遇する場合。 FrankenPHP RoadRunner 完全な実装とプロジェクトの進捗状況をGitHubでご覧いただけます。 ] Source Code: https://github.com/mattleads/FrankenVSRoadRunner https://github.com/mattleads/FrankenVSRoadRunner Let’s Connect! これが役に立ったか、実装に関する質問があったら、あなたから聞きたいと思います. 連絡をとって、これらのプラットフォームを通じて会話を続けましょう: リンク: [https://www.linkedin.com/in/matthew-mochalkin/] ツイッター(Twitter): [https://x.com/MattLeads] テレグラム: [https://t.me/MattLeads] GitHub: [https://github.com/mattleads] https://www.linkedin.com/in/matthew-mochalkin/ https://x.com/MattLeads https://t.me/MattLeads https://github.com/mattleads