PHPコードレベルで具体的に教えてください。高い同時実行性を向上させるための対策は何ですか?

1. 今日は次のような質問を受けました: PHP コードレベルで高い同時実行性を向上させるための対策は何ですか?

高い同時実行性の問題に直面したとき、私が最初に考えたのはクラスターとキャッシュ (apt、redis、mem、memory...) でしたが、PHP コード レベルとなると、それ以外に何も考えることができませんでした。キューを減らしてネットワークリクエストを減らすため、このディスカッション投稿を開きました。マスターが実行可能な解決策を残してくれるように願っています。

返信内容:

1. 今日は次のような質問を受けました: PHP コードレベルで高い同時実行性を向上させるための対策は何ですか?

高い同時実行性の問題に直面したとき、私が最初に考えたのはクラスターとキャッシュ (apt、redis、mem、memory...) でしたが、PHP コード レベルとなると、それ以外に何も考えることができませんでした。キューを減らしてネットワークリクエストを減らすため、このディスカッション投稿を開きました。マスターが実行可能な解決策を残してくれるように願っています。

関連する知識のポイントから始まると思いますPHP 代码层面的话，那就直接从 PHP

• プロジェクトの

  処理メカニズム、ファイル->DB->キャッシュSESSION

• プロジェクトの

  レコードステータス、ファイル -> DBLog

• リソースの再利用、長期運用の非同期処理、シングルトン、グローバルデータ共有、キューなど

• バイトコードキャッシュ

  APC,XCACHE,OPCACHE

• データ (ビュー) キャッシュ、ファイル キャッシュ (ファイル) -> ローカル キャッシュ (Yac) -> 分散キャッシュ (MEMCACHE、REDIS)

• フレームワークの選択、マイクロフレームワーク (Lumen) -> フルスタック PHP フレームワーク (SF、LARAVEL) -> 拡張フレームワーク (Yaf、Phalcon) -> 並列フレームワーク (Yar)

• バージョンの選択、PHP5.x->hhvm->php7PHP

これは面接中の質問ですか？

面接会社の実際の開発中に関連した問題に遭遇したと推定されるため、面接の質問として使用しました

特にコードに関して言えば、同時実行性の向上に関しては、高い同時実行性を確保するための非同期でノンブロッキングなアクセスである Nodejs のアイデアから学ぶことができるため、PHP での非同期操作の拡張について話すことができます。私のような 検索するとswooleという拡張機能がありました。

また、より多くのコンピューティングタスクがフロントエンドに引き渡されるため、サーバー側の計算が削減され、応答速度が向上します。
あとはデータベースの運用について、データベースの組織形態をどう変えるか（結合などの操作を減らす）について話すと良いかもしれません

速いだけは絶対に壊れない！

10 ミリ秒に 1 回のリクエストは、100 ミリ秒に 1 回のリクエストよりもストレスが 10 分の 1 になります。これは、同時実行が制限されているためです。接続が到着して長時間完了しないと、リソースが占有されて解放されなくなります。同時に多数の接続が発生すると、CPU とメモリがいっぱいになるとスタックするという悪循環が発生するため、接続数の上限を設定する必要があります。

そして、ほとんどの人は、最適化されていない大規模データ I/O という次の問題を抱えています (当社のどこにでもそのようなコードがあります)。 リーリー

ループ内で大量の IO が生成されます。平均的なユーザーが一度に 20 個の注文データを受信すると、10 個の同時リクエストにより 200 個のデータベース/キャッシュ IO が生成されます

。

それらを 1 つの IO に結合します:

リーリー

キャッシュドライバーはランタイムキャッシュの層を設計します

場合によっては、同じキーの大量のデータがキャッシュから読み取られることがあります。レベル 1 のランタイム キャッシュを追加してキャッシュ IO を使用する場合、次回は同様に php 変数から直接フェッチしたほうが高速ではないでしょうか。もちろん、キャッシュの削除とランタイム キャッシュの設定、クリア、更新をカプセル化することを忘れないでください。

はい、すべては IO を削減し、再利用を改善するためです。SQL ステートメントの最適化を除いて、どのアルゴリズムがソートを高速化できるかを心配するのはあまり意味がありません。

オブジェクト リソースの再利用。たとえば、シングルトン モードではデータベース オブジェクトが共有されます。

データの IO オーバーヘッドを削減します。

私もそれについては少し知っていますが、データベースへのリクエストをできるだけ少なくすれば、保存されたデータを Redis に入れて、スケジュールされたタスクを実行できます。

一般的に最も恐れられるのは、新しい在庫など、同じデータが更新されることです。これはキューを使用することで解決できます。