PHP パフォーマンスの最適化 - PHP 言語レベルのパフォーマンスの最適化 - PHP チュートリアル
phpパフォーマンスの最適化php言語レベルのパフォーマンスの最適化1
この問題については、まず PHP のパフォーマンスに影響を与える理由を知る必要があります。それは
1 PHP のパフォーマンスの問題はどのような状況で発生しますか?
1php構文の不正使用(PHP独自の関数で処理できる一部業務を含む)
2 苦手なことをPHP言語で行う
3php言語を使用して接続されているサーバーは強力ではありません(もちろん、localhostの場合、ローカル設定は比較的貧弱なので、変更することをお勧めします(笑))
4php自体の欠点(PHP自体はできない)
5私たちにもわからない問題(囧)
2 PHP パフォーマンス問題の概要 - PHP パフォーマンス問題の解決策
最も難しいものから最も難しいものまで:
1 Php 言語レベルのパフォーマンスの最適化
2 Php周辺問題(mysql nginx|apacheなど)のパフォーマンスの最適化
3 PHP 言語の上級分析と最適化 (PS は主に基礎となる C コードを指します)
以下は、PHP 言語レベルのパフォーマンスの最適化に関する説明の例であり、タイトルで述べた内容のテストです。次に、2 つのファイル bad.php、goods.php を記述する必要があります。
テストしたいのは2つの配列を結合する操作です(テストツール apache ab test)
bad.php
アイデア:まず配列 1 をターゲット配列に 1 つずつ追加します
その後、配列 2 を走査し、配列 2 の要素が配列 1 に出現するかどうかを比較します。出現しない場合は、それらをターゲット配列に挿入し、そうでない場合は無視します
りー
goods.php
アイデア:順序をシャッフルして 2 つの配列をランダムに生成します
その後、array_mergeを使用してマージします
りー
3 ab を使用して、2 つの PHP スクリプトの速度をテストします: (追記: 素晴らしい瞬間が始まります)
悪い.php
goods.php
![]()
vcD4KPHA+PGltZyBzcmM9"http://www.2cto.com/uploadfile/Collfiles/20141205/20141205084010231.png" alt="PHP パフォーマンスの最適化 - PHP 言語レベルのパフォーマンスの最適化 - PHP チュートリアル" target="_blank" class="keylink">
これら 2 つのテストでは、違いが少しも違うことがはっきりとわかります。 bad.php を実行すると、明らかにコンピューターのファンが吹いているのを感じました。
bad.php は 1 秒あたり 174 のリクエストに応答し、リクエストあたり 572 ミリ秒で処理します
goods.php は 1 秒あたり 4050 のリクエストに応答し、リクエストごとに 24 ミリ秒を処理します
追記: まだ不適切な文章を使用している場合は、できるだけ早く変更し、上司に気づかれないように注意してください。
4 その理由
この結果には私も驚きましたが、それについて私たちにできることは何もありません。では、なぜこれほどの影響があるのかを調べてみましょう。
*.php (php コード) -----スキャナー (zend エンジンが zend が認識できる構文を 1 行ずつスキャンします) ----> expr
-----parser(オペコードへの解析)-----> オペコード ------exec(最終出力の実行)------> 出力
zend を実行するにはまず PHP ファイルをスキャンし、出力を実行する前にオペコードに解析する必要があることがわかります。PHP 独自の関数を使用する場合、実際には zend の解析が必要になります。速度は良い(goods.php)と呼ばれますが、bad.phpを実行すると、他の人が書いたコードを読むのは自分が書いたコードを読むほど速くないため、その通りです。なので、ホイールは自分で作らずにオリジナルのものを使用する方が良いです。
もう少し言うと、これが、多くの Php 拡張機能 (apc など) がオペコードをキャッシュするようになった理由です。これにより、スキャンと解析の必要がなくなり、確実に高速化されるからです。5 概要
最適化ポイント: 記述するコードを減らし、PHP 自体が提供する機能をより多く使用します
パフォーマンスの問題:
私が書いたコードは冗長で読みにくく、パフォーマンスも低いです
パフォーマンスが低いのはなぜですか?
PHP コードをコンパイルし、基礎となる言語に解析する必要があります。このプロセスはリクエストごとに処理され、非常にコストがかかります。
良い方法:
より多くの PHP 組み込み変数、定数、関数を使用します (spl は便利な関数を提供します)

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Windows 10 と Windows 11 のパフォーマンス比較: どちらが優れていますか?テクノロジーの継続的な開発と進歩により、オペレーティング システムは常に更新され、アップグレードされます。世界最大のオペレーティング システム開発者の 1 つとして、Microsoft の Windows シリーズ オペレーティング システムは常にユーザーから大きな注目を集めてきました。 2021 年、Microsoft は Windows 11 オペレーティング システムをリリースし、広範な議論と注目を引き起こしました。では、Windows 10 と Windows 11 のパフォーマンスの違いは何でしょうか?

Windows オペレーティング システムは、常にパーソナル コンピューターで最も広く使用されているオペレーティング システムの 1 つであり、最近 Microsoft が新しい Windows 11 システムを発売するまで、Windows 10 は長い間 Microsoft の主力オペレーティング システムでした。 Windows 11 システムのリリースに伴い、Windows 10 と Windows 11 システムのパフォーマンスの違いに関心が集まっていますが、どちらの方が優れているのでしょうか?まずはWを見てみましょう

PHP と Go は一般的に使用される 2 つのプログラミング言語であり、それぞれに異なる特徴と利点があります。その中でも性能差は誰もが一般的に気にする問題です。この記事では、パフォーマンスの観点から PHP 言語と Go 言語を比較し、具体的なコード例を通じてパフォーマンスの違いを示します。まずは、PHPとGo言語の基本的な機能を簡単に紹介します。 PHP は、もともと Web 開発用に設計されたスクリプト言語で、学習と使用が簡単で、Web 開発の分野で広く使用されています。 Go 言語は、Google によって開発されたコンパイル言語です。

Ollama は、Llama2、Mistral、Gemma などのオープンソース モデルをローカルで簡単に実行できるようにする非常に実用的なツールです。この記事では、Ollamaを使ってテキストをベクトル化する方法を紹介します。 Ollama をローカルにインストールしていない場合は、この記事を読んでください。この記事では、nomic-embed-text[2] モデルを使用します。これは、短いコンテキストおよび長いコンテキストのタスクにおいて OpenAI text-embedding-ada-002 および text-embedding-3-small よりも優れたパフォーマンスを発揮するテキスト エンコーダーです。 o が正常にインストールされたら、nomic-embed-text サービスを開始します。

さまざまな Java フレームワークのパフォーマンス比較: REST API リクエスト処理: Vert.x が最高で、リクエスト レートは SpringBoot の 2 倍、Dropwizard の 3 倍です。データベース クエリ: SpringBoot の HibernateORM は Vert.x や Dropwizard の ORM よりも優れています。キャッシュ操作: Vert.x の Hazelcast クライアントは、SpringBoot や Dropwizard のキャッシュ メカニズムよりも優れています。適切なフレームワーク: アプリケーションの要件に応じて選択します。Vert.x は高パフォーマンスの Web サービスに適しており、SpringBoot はデータ集約型のアプリケーションに適しており、Dropwizard はマイクロサービス アーキテクチャに適しています。

PHP の配列キー値の反転メソッドのパフォーマンスを比較すると、array_flip() 関数は、大規模な配列 (100 万要素以上) では for ループよりもパフォーマンスが良く、所要時間が短いことがわかります。キー値を手動で反転する for ループ方式は、比較的長い時間がかかります。

大規模モデルの継続的な最適化に基づいて、LLM エージェント - これらの強力なアルゴリズム エンティティは、複雑な複数ステップの推論タスクを解決する可能性を示しています。自然言語処理から深層学習に至るまで、LLM エージェントは徐々に研究や業界の焦点になりつつあります。LLM エージェントは、人間の言語を理解して生成するだけでなく、戦略を策定し、多様な環境でタスクを実行し、API 呼び出しやコーディングを使用して構築することもできます。ソリューション。この文脈において、AgentQuest フレームワークの導入はマイルストーンであり、LLM エージェントの評価と進歩のためのモジュール式ベンチマーク プラットフォームを提供するだけでなく、研究者にこれらのエージェントのパフォーマンスを追跡および改善するための強力なツールも提供します。より細かいレベル

C++ マルチスレッドのパフォーマンスを最適化するための効果的な手法には、リソースの競合を避けるためにスレッドの数を制限することが含まれます。競合を軽減するには、軽量のミューテックス ロックを使用します。ロックの範囲を最適化し、待ち時間を最小限に抑えます。ロックフリーのデータ構造を使用して同時実行性を向上させます。ビジー待機を回避し、イベントを通じてリソースの可用性をスレッドに通知します。
