


Analyser les goulots d'étranglement des fonctions PHP et améliorer l'efficacité de l'exécution
Les goulots d'étranglement des fonctions PHP entraînent de faibles performances, qui peuvent être résolues en suivant les étapes suivantes : localisez la fonction de goulot d'étranglement et utilisez des outils d'analyse des performances. Mise en cache des résultats pour réduire les recalculs. Traitez les tâches en parallèle pour améliorer l’efficacité de l’exécution. Optimisez la concaténation des chaînes, utilisez plutôt les fonctions intégrées. Utilisez des fonctions intégrées au lieu de fonctions personnalisées.
Analyser les goulots d'étranglement des fonctions PHP et améliorer l'efficacité de l'exécution
Les faibles performances des fonctions PHP peuvent devenir un goulot d'étranglement majeur de l'application. Il est crucial de comprendre et de résoudre ces goulots d'étranglement afin d'optimiser votre code et d'améliorer les performances globales.
1. Identifiez le goulot d'étranglement
La première étape consiste à identifier la fonction à l'origine du goulot d'étranglement. Pour cela, vous pouvez utiliser des outils d'analyse de performances tels que Xdebug ou Tideways. Ces outils peuvent identifier les fonctions de longue durée et fournir des informations détaillées sur leurs appels.
2. Mise en cache des résultats
De nombreux appels de fonction effectuent la même requête ou le même calcul à plusieurs reprises. En mettant ces résultats en cache, vous évitez les recalculs inutiles, améliorant ainsi considérablement les performances. En PHP, vous pouvez utiliser la fonction cache
ou une bibliothèque de mise en cache tierce, telle que Memcached ou Redis, pour implémenter la mise en cache. cache
函数或第三方缓存库,如 Memcached 或 Redis,实现缓存。
3. 并行处理
如果可能,可以将函数调用分解为并行执行的任务。这可以通过使用 parallel
函数或 pthread
扩展来实现。通过在多个内核上同时执行任务,可以显著减少执行时间。
4. 减少字符串连接
重复的字符串连接是一个常见的性能瓶颈。使用 str_replace()
或 sprintf()
等函数或 StringBuilder 类来代替 .
运算符可以显着提高性能。
5. 使用内建函数
PHP 中有许多内建函数可以用来替代自定义函数。这些函数通常经过高度优化,可以提供更好的性能。例如,使用 strcasecmp
3. Traitement parallèle
Si possible, les appels de fonction peuvent être décomposés en tâches exécutées en parallèle. Ceci peut être réalisé en utilisant la fonctionparallel
ou l'extension pthread
. En exécutant des tâches simultanément sur plusieurs cœurs, le temps d'exécution peut être considérablement réduit.
4. Réduire la concaténation de chaînes
La concaténation de chaînes en double est un goulot d'étranglement courant en termes de performances. L'utilisation de fonctions telles questr_replace()
ou sprintf()
ou la classe StringBuilder au lieu de l'opérateur .
peut améliorer considérablement les performances. 🎜🎜🎜5. Utiliser les fonctions intégrées 🎜🎜🎜 Il existe de nombreuses fonctions intégrées en PHP qui peuvent être utilisées pour remplacer les fonctions personnalisées. Ces fonctions sont généralement hautement optimisées pour offrir de meilleures performances. Par exemple, utilisez strcasecmp
au lieu d'écrire votre propre fonction de comparaison de chaînes. 🎜🎜🎜Cas pratique🎜🎜🎜Nous considérons la fonction suivante : 🎜function sum_array($arr) { $sum = 0; foreach ($arr as $item) { $sum += $item; } return $sum; }
function optimized_sum_array($arr) { return array_sum($arr); }
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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Redémarrez Redis en spécifiant le fichier de configuration: 1. Trouvez le fichier de configuration (redis.conf habituellement situé dans le sous-répertoire conf); 2. Modifiez la configuration requise (comme la modification du port); 3. Utilisez la commande redis-server /path/to/redis.conf pour redémarrer Redis via le fichier de configuration (où /path/to/redis.conf est le chemin du fichier de configuration modifié); 4. Utilisez Redis-Cli pour vérifier qu'il a été redémarré avec succès.

Redis Memory Soaring comprend: un volume de données trop important, une mauvaise sélection de structure de données, des problèmes de configuration (tels que les paramètres maxmemory trop petits) et des fuites de mémoire. Les solutions incluent: la suppression des données expirées, utiliser la technologie de compression, sélectionner les structures appropriées, ajuster les paramètres de configuration, vérifier les fuites de mémoire dans le code et surveiller régulièrement l'utilisation de la mémoire.

La fragmentation de la mémoire redis fait référence à l'existence de petites zones libres dans la mémoire allouée qui ne peut pas être réaffectée. Les stratégies d'adaptation comprennent: Redémarrer Redis: effacer complètement la mémoire, mais le service d'interruption. Optimiser les structures de données: utilisez une structure plus adaptée à Redis pour réduire le nombre d'allocations et de versions de mémoire. Ajustez les paramètres de configuration: utilisez la stratégie pour éliminer les paires de valeurs clés les moins récemment utilisées. Utilisez le mécanisme de persistance: sauvegardez régulièrement les données et redémarrez Redis pour nettoyer les fragments. Surveillez l'utilisation de la mémoire: découvrez les problèmes en temps opportun et prenez des mesures.

Les données existent toujours après le redémarrage de Redis. Redis stocke les données en mémoire et le redémarrage ne supprime pas les données de mémoire. Redis fournit également de la persistance, enregistrant des données sur le disque dur via des fichiers RDB ou AOF, garantissant que les données peuvent être récupérées à partir de fichiers persistants après le redémarrage.

Comment redémarrer le service Redis dans différents systèmes d'exploitation: Linux / MacOS: utilisez la commande SystemCTL (SystemCTL Restart Redis-Server) ou la commande Service (Service Redis-Server Restart). Windows: Utilisez l'outil Services.MSC (entrez "Services.MSC" dans la boîte de dialogue Exécuter et appuyez sur Entrée) et cliquez avec le bouton droit sur le service "Redis" et sélectionnez "Redémarrer".

Redis Persistance prendra une mémoire supplémentaire, RDB augmente temporairement l'utilisation de la mémoire lors de la génération d'instantanés, et AOF continue de prendre de la mémoire lors de l'ajout de journaux. Les facteurs d'influence comprennent le volume des données, la politique de persistance et la configuration de Redis. Pour atténuer l'impact, vous pouvez raisonnablement configurer les stratégies d'instantané RDB, optimiser la configuration AOF, mettre à niveau le matériel et le surveiller l'utilisation de la mémoire. En outre, il est crucial de trouver un équilibre entre les performances et la sécurité des données.

Le réglage de la taille de la mémoire redis doit prendre en compte les facteurs suivants: volume de données et tendance de croissance: estimer la taille et le taux de croissance des données stockées. Type de données: différents types (tels que les listes, les hachages) occupent une mémoire différente. Politique de mise en cache: le cache complet, le cache partiel et les politiques de phasage affectent l'utilisation de la mémoire. Péx commercial: laissez suffisamment de mémoire pour faire face aux pics de trafic.

La commande redémarrée redis est redis-server. Cette commande est utilisée pour charger des fichiers de configuration, créer des structures de données, démarrer les serveurs Redis et écouter les connexions client. Les utilisateurs peuvent exécuter la commande "Redis-Server [Options]" dans le terminal pour redémarrer le serveur Redis. Les options communes incluent le fonctionnement de l'arrière-plan, la spécification du chemin du fichier de configuration, la spécification du port d'écoute et le rechargement des instantanés uniquement lorsque les données sont perdues. Notez que le redémarrage du serveur déconnectera toutes les connexions client, assurez-vous d'enregistrer les données nécessaires avant de redémarrer.
