PHP-FPM实现性能优化_PHP
简介:
PHP-FPM 是一个 PHP FastCGI 管理器,一般 Nginx 上面跑 PHP 程序都会将 PHP 程序丢给 PHP-FPM 来解析。好了,就这样!
PHP 5.4 开始集成了 PHP-FPM ,也就是说编译 PHP 时,只要 --enable-fpm 就装好了 PHP-FPM 。
一、安装 PHP-FPM
shell > ./configure --prefix=/usr/local/php \ --with-config-file-path=/usr/local/php --with-mysql=/usr/local/mysql/ \ --with-mysqli=/usr/local/mysql/bin/mysql_config --with-gd --with-xsl --with-bz2 \ --with-zlib --with-curl --with-pear --without-iconv --with-mcrypt \ --with-gettext --with-openssl --with-libxml-dir --with-png-dir --with-jpeg-dir --with-freetype-dir \ --with-libdir=lib64 --enable-ftp --enable-fpm --enable-opcache --enable-exif --enable-soap --enable-bcmath --enable-calendar \ --enable-sockets --enable-mbstring --enable-gd-native-ttf --disable-rpath --disable-debug
## 看到上面这堆参数了没有,这是在编译 PHP ,其中有一个参数是 --enable-fpm 没错,这就是启用 PHP-FPM 扩展。
shell > make; make install
二、配置 PHP-FPM
shell > cp /usr/local/src/php-5.6.17/php.ini-production /usr/local/php/php.ini # 这是 PHP 的配置文件 shell > cp /usr/local/src/php-5.6.17/sapi/fpm/init.d.php-fpm /etc/init.d/php-fpm # 这是 PHP-FPM 的启动脚本 shell > cd /usr/local/php/etc/ shell > cp php-fpm.conf.default php-fpm.conf # 复制一份配置文件 shell > vim php-fpm.conf [global] pid = run/php-fpm.pid # PID rlimit_files = 65535 # 打开文件数限制 [www] # 进程池 user = nginx # 以 nginx 身份运行 group = nginx listen = 127.0.0.1:9000 # 监听本机的 9000 端口 ;listen = /dev/shm/php-cgi.sock; # 监听 UNIX SOCKET ,并把 SOCKET 放在了内存空间中,速度更快 ( Nginx 也要相应修改 )! ;listen.backlog = 10240 # UNIX SOCKET 的方式高并发下有点不稳定,该参数用来缓解 ( SOCKET 等待队列长度 ) ;listen.owner = nginx # UNIX SOCKET 的权限 ;listen.group = nginx ;listen.mode = 0660 pm = dynamic # 创建进程的方式,动态创建 pm.max_children = 32 # 最大进程数 ( 不能只看内存来创建,要看具体使用率,有时内存足够,进程数大多时,导致 CPU 频繁上下文切换,负载会很高 ) pm.start_servers = 5 # 初始进程数 pm.min_spare_servers = 5 # 最小空闲进程数 pm.max_spare_servers = 10 # 最大空闲进程数 pm.status_path = /php_status # PHP-FPM 状态监控 ( Nginx 要设置访问权限 ) shell > service php-fpm start
三、监控 PHP-FPM
shell > vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf location ~ /php_status { # 创建一个单独的 server 或直接在 server {} 中加入配置 access_log off; allow 127.0.0.1; allow 36.110.41.194; # 做好权限 deny all; fastcgi_pass 127.0.0.1:9000; # 如果是 UNIX SOCKET 的方式,要类似这样写: fastcgi_pass unix:/dev/shm/php-cgi.sock; fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $fastcgi_script_name; include fastcgi_params; } shell > kill -HUP `cat /usr/local/nginx/logs/nginx.pid` shell > curl http://127.0.0.1/php_status # 访问该路径得到如下数据 pool: www # 进程池名称 process manager: dynamic # 进程管理方式 start time: 22/Jan/2016:15:49:00 +0800 # 启动时间 start since: 375 # 运行时长 accepted conn: 7 # 当前进程池接受的请求数 listen queue: 0 # 请求等待队列,如果不为 0 ,意味着 FPM 进程不足,需要增加 max listen queue: 0 # 最大等待队列数量 listen queue len: 1024 # SOCKET 等待队列长度 idle processes: 4 # 空闲进程数 active processes: 1 # 活跃的进程数 total processes: 5 # 总进程数 max active processes: 1 # 最大活跃进程数 max children reached: 0 # 达到最大进程数的次数,如果不为 0 ,意味着最大进程数不足,需要增加 slow requests: 0 # 慢请求数量,需要设置 slow log shell > curl http://127.0.0.1/php_status # 这里有多种参数供选择,例如: http://127.0.0.1/php_status?html 、?json 、?xml 、?full
# 我想,用 python 脚本用做个监控,?json 格式是最好不过了吧!

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Afin d'améliorer les performances des applications Go, nous pouvons prendre les mesures d'optimisation suivantes : Mise en cache : Utilisez la mise en cache pour réduire le nombre d'accès au stockage sous-jacent et améliorer les performances. Concurrence : utilisez des goroutines et des canaux pour exécuter des tâches longues en parallèle. Gestion de la mémoire : gérez manuellement la mémoire (à l'aide du package non sécurisé) pour optimiser davantage les performances. Pour faire évoluer une application, nous pouvons mettre en œuvre les techniques suivantes : Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle horizontale) : déploiement d'instances d'application sur plusieurs serveurs ou nœuds. Équilibrage de charge : utilisez un équilibreur de charge pour distribuer les requêtes à plusieurs instances d'application. Partage de données : distribuez des ensembles de données volumineux sur plusieurs bases de données ou nœuds de stockage pour améliorer les performances et l'évolutivité des requêtes.

L'optimisation des performances C++ implique une variété de techniques, notamment : 1. Éviter l'allocation dynamique ; 2. Utiliser les indicateurs d'optimisation du compilateur ; 3. Sélectionner des structures de données optimisées ; 4. Mettre en cache les applications ; Le cas pratique d'optimisation montre comment appliquer ces techniques lors de la recherche de la sous-séquence ascendante la plus longue dans un tableau d'entiers, améliorant ainsi l'efficacité de l'algorithme de O(n^2) à O(nlogn).

En créant des modèles mathématiques, en effectuant des simulations et en optimisant les paramètres, le C++ peut améliorer considérablement les performances des moteurs de fusée : créez un modèle mathématique d'un moteur de fusée et décrivez son comportement. Simulez les performances du moteur et calculez les paramètres clés tels que la poussée et l'impulsion spécifique. Identifiez les paramètres clés et recherchez les valeurs optimales à l'aide d'algorithmes d'optimisation tels que les algorithmes génétiques. Les performances du moteur sont recalculées sur la base de paramètres optimisés pour améliorer son efficacité globale.

Les performances des frameworks Java peuvent être améliorées en implémentant des mécanismes de mise en cache, un traitement parallèle, l'optimisation des bases de données et en réduisant la consommation de mémoire. Mécanisme de mise en cache : réduisez le nombre de requêtes de base de données ou d’API et améliorez les performances. Traitement parallèle : utilisez des processeurs multicœurs pour exécuter des tâches simultanément afin d'améliorer le débit. Optimisation de la base de données : optimisez les requêtes, utilisez les index, configurez les pools de connexions et améliorez les performances de la base de données. Réduisez la consommation de mémoire : utilisez des frameworks légers, évitez les fuites et utilisez des outils d’analyse pour réduire la consommation de mémoire.

Les méthodes d'optimisation des performances du programme comprennent : Optimisation de l'algorithme : choisissez un algorithme avec une complexité temporelle moindre et réduisez les boucles et les instructions conditionnelles. Sélection de structure de données : sélectionnez les structures de données appropriées en fonction des modèles d'accès aux données, telles que les arbres de recherche et les tables de hachage. Optimisation de la mémoire : évitez de créer des objets inutiles, libérez la mémoire qui n'est plus utilisée et utilisez la technologie des pools de mémoire. Optimisation des threads : identifiez les tâches pouvant être parallélisées et optimisez le mécanisme de synchronisation des threads. Optimisation de la base de données : créez des index pour accélérer la récupération des données, optimisez les instructions de requête et utilisez des bases de données en cache ou NoSQL pour améliorer les performances.

Le profilage en Java est utilisé pour déterminer la consommation de temps et de ressources lors de l'exécution d'une application. Implémentez le profilage à l'aide de JavaVisualVM : connectez-vous à la JVM pour activer le profilage, définir l'intervalle d'échantillonnage, exécuter l'application, arrêter le profilage et les résultats de l'analyse affichent une arborescence du temps d'exécution. Les méthodes permettant d'optimiser les performances comprennent : l'identification de méthodes de réduction des points chauds et l'appel d'algorithmes d'optimisation.

Les techniques efficaces pour diagnostiquer rapidement les problèmes de performances PHP incluent l'utilisation de Xdebug pour obtenir des données de performances, puis l'analyse de la sortie Cachegrind. Utilisez Blackfire pour afficher les traces des demandes et générer des rapports de performances. Examinez les requêtes de base de données pour identifier les requêtes inefficaces. Analysez l'utilisation de la mémoire, affichez les allocations de mémoire et l'utilisation maximale.

L'optimisation des performances pour l'architecture de microservices Java inclut les techniques suivantes : Utiliser les outils de réglage JVM pour identifier et ajuster les goulots d'étranglement des performances. Optimisez le garbage collector et sélectionnez et configurez une stratégie GC qui correspond aux besoins de votre application. Utilisez un service de mise en cache tel que Memcached ou Redis pour améliorer les temps de réponse et réduire la charge de la base de données. Utilisez une programmation asynchrone pour améliorer la simultanéité et la réactivité. Divisez les microservices, en divisant les grandes applications monolithiques en services plus petits pour améliorer l'évolutivité et les performances.
