


Options d'optimisation des performances pour la configuration du pool de processus php-fpm
Option d'optimisation des performances pour la configuration du pool de processus php-fpm
PHP est un langage de programmation très populaire et largement utilisé dans le développement Web. Et php-fpm est un gestionnaire de processus FastCGI fourni par PHP, qui peut utiliser pleinement les ressources du serveur et améliorer les performances. Cet article explique comment optimiser la configuration du pool de processus php-fpm pour améliorer les performances des applications PHP.
1. Concepts de base
Avant de comprendre comment optimiser la configuration du pool de processus php-fpm, nous devons comprendre quelques concepts de base.
1. Pool de processus : php-fpm gère le processus de l'interpréteur PHP via le pool de processus. Le pool de processus est l'unité de base du travail de php-fpm. Chaque pool de processus possède un processus maître et plusieurs processus de travail.
2. Processus principal : Responsable de la gestion de la création, de la destruction et du redémarrage des processus de travail.
3. Processus de travail : Responsable du traitement des demandes des clients et de l'exécution des scripts PHP.
2. Configuration du pool de processus
Le fichier de configuration du pool de processus de php-fpm est un outil d'optimisation des performances important. Nous pouvons ajuster la configuration du pool de processus en fonction de la situation des ressources du serveur et des besoins de l'application. Voici quelques options de configuration du pool de processus couramment utilisées :
- pm : méthode de gestion des processus
L'élément de configuration pm est utilisé pour spécifier la méthode de gestion des processus. Les valeurs couramment utilisées sont :
- static
: mode statique, démarrant un nombre fixe de processus de travail pour gérer les demandes ; static
:静态方式,启动固定数量的worker进程来处理请求;
- dynamic
:动态方式,根据请求量动态调整worker进程的数量;
- ondemand
- dynamic
: mode dynamique, ajustant dynamiquement les travailleurs en fonction ; au nombre de requêtes Nombre de processus ;
ondemand
: Mode à la demande, démarrant les processus de travail uniquement en cas de besoin. La valeur de l'élément de configuration pm affectera les performances du pool de processus. La méthode statique convient aux environnements avec un volume de requêtes stable, ce qui peut éviter la création et la destruction fréquentes de processus ; la méthode dynamique convient aux environnements avec de grandes fluctuations du volume de requêtes, et le nombre de processus peut être automatiquement ajusté en fonction de la requête. volume ; la méthode à la demande convient aux environnements avec un faible volume de requêtes, les processus peuvent être démarrés selon les besoins. - pm.max_children : La limite supérieure du nombre de processus de travail
- pm.start_servers : Le nombre de processus de travail initialement démarrés
- pm.min_spare_servers et pm.max_spare_servers : plage du nombre de processus de travail inactifs
[global] pid = /var/run/php-fpm.pid error_log = /var/log/php-fpm.log log_level = warning [www] listen = /var/run/php-fpm.sock listen.owner = www-data listen.group = www-data listen.mode = 0660 listen.backlog = 511 user = www-data group = www-data pm = dynamic pm.max_children = 50 pm.start_servers = 10 pm.min_spare_servers = 5 pm.max_spare_servers = 20 request_terminate_timeout = 60s request_slowlog_timeout = 0s slowlog = /var/log/php-fpm-slow.log rlimit_files = 1024 rlimit_core = 0 catch_workers_output = yes pm.status_path = /status ping.path = /ping ping.response = pong
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.
