Advanced Workerman開発:分散マルチプロセス通信の実現
Workerman Development Advanced: 分散マルチプロセス通信の実装
インターネット アプリケーションの開発に伴い、Web バックエンド開発のニーズはますます多様化および複雑化しています。従来の単一プロセス、単一スレッドの開発モデルでは、大規模なトラフィックと高い同時実行性のニーズを満たすことができなくなりました。システムのパフォーマンスと拡張性を向上させるために、分散マルチプロセス通信が重要なテクノロジーになっています。
この記事では、Workerman フレームワークを使用して分散マルチプロセス通信を実装する方法を紹介します。 Workerman は、高性能 TCP/UDP サーバーおよびクライアント プログラミングをサポートする、シンプルで使いやすい PHP マルチプロセス ネットワーク プログラミング フレームワークです。 Workerman の機能を活用することで、高性能でスケーラブルな分散アプリケーションを簡単に構築できます。
まず、Workerman フレームワークの基本的な使用法を理解しましょう。以下は、Workerman に基づく単純な TCP サーバーのサンプル コードです。
<?php require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; use WorkermanWorker; $worker = new Worker('tcp://0.0.0.0:8888'); $worker->count = 4; $worker->onWorkerStart = function($worker) { echo "Worker {$worker->id} started "; }; $worker->onConnect = function($connection) { echo "New connection from {$connection->getRemoteIp()}:{$connection->getRemotePort()} "; }; $worker->onMessage = function($connection, $data) { echo "Received message: {$data} "; $connection->send("Hello, {$data}! "); }; Worker::runAll();
上記のサンプル コードでは、TCP プロトコルに基づいて Worker オブジェクトを作成しました。これは、ローカル 8888 ポートをリッスンし、4 つのプロセスをセットアップします。接続を処理します。各プロセスは開始時に onWorkerStart コールバック関数を実行します。この関数はワーカー番号を出力するために使用されます。新しい接続が確立されると、onConnect コールバック関数がトリガーされ、接続関連の情報がコンソールに出力されます。クライアントからメッセージを受信すると、onMessage コールバック関数がトリガーされ、受信したメッセージがコンソールに出力され、Hello とメッセージの内容がクライアントに返されます。
上記の例は Workerman の基本的な使用例ですが、次に Workerman を使用して分散マルチプロセス通信を実現する方法を紹介します。大量の画像アップロードを処理する必要があるアプリケーションがあるとします。パフォーマンスを向上させるために、画像アップロード タスクを複数のプロセスに分散して処理したいとします。以下は、分散マルチプロセス通信を実装するサンプル コードです。
<?php require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; use WorkermanWorker; use WorkermanLibTimer; $taskWorkerCount = 4; $uploadWorkerCount = 2; $taskWorker = new Worker(); $taskWorker->count = $taskWorkerCount; $uploadWorker = new Worker(); $uploadWorker->count = $uploadWorkerCount; $taskWorker->onWorkerStart = function($worker) { $uploadWorker = new Worker(); $uploadWorker->count = $GLOBALS['uploadWorkerCount']; $uploadWorker->onMessage = function($connection, $data) { echo "TaskWorker {$worker->id} received upload message: {$data} "; $connection->send("TaskWorker {$worker->id} received upload message: {$data} "); }; $uploadWorker->listen('tcp://127.0.0.1:5678'); echo "TaskWorker {$worker->id} started "; }; $uploadWorker->onWorkerStart = function($worker) { Timer::add(1, function() use($worker) { $taskWorkerId = rand(0, $GLOBALS['taskWorkerCount'] - 1); $taskWorker = $worker->getWorkerById($taskWorkerId); $taskWorker->send("Upload message"); }); echo "UploadWorker {$worker->id} started "; }; Worker::runAll();
上記のサンプル コードでは、TaskWorker と UploadWorker を作成しました。 TaskWorker は、UploadWorker からメッセージを受信し、受信したメッセージをコンソールに出力します。 UploadWorker は、1 秒ごとに TaskWorker にメッセージを送信する役割を果たします。便宜上、各 TaskWorker は開始時に UploadWorker も作成し、ローカル ポート 5678 をリッスンして UploadWorker からのメッセージを受信します。
上記のサンプル コードを通じて、Workerman を使用して単純な分散マルチプロセス通信を実装する方法を確認できます。タスクを適切に割り当て、複数のプロセスを活用することで、高性能でスケーラブルなアプリケーションを実現できます。
要約すると、Workerman フレームワークは分散マルチプロセス通信に非常に適したツールです。 Workermanの機能を柔軟に活用することで、高性能でスケーラブルな分散アプリケーションを簡単に構築できます。この記事が皆さんの仕事や勉強のお役に立てれば幸いです。
以上がAdvanced Workerman開発:分散マルチプロセス通信の実現の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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









Redis を使用して分散データ同期を実現する方法 インターネット テクノロジーの発展とアプリケーション シナリオのますます複雑化に伴い、分散システムの概念がますます広く採用されています。分散システムでは、データの同期は重要な問題です。高性能のインメモリ データベースである Redis は、データの保存に使用できるだけでなく、分散データ同期の実現にも使用できます。分散データ同期には、通常、パブリッシュ/サブスクライブ (パブリッシュ/サブスクライブ) モードとマスター/スレーブ レプリケーション (マスター/スレーブ) の 2 つの共通モードがあります。

Redis が分散セッション管理を実装する方法には、特定のコード サンプルが必要です。分散セッション管理は、今日インターネット上で注目されているトピックの 1 つです。高い同時実行性と大量のデータに直面して、従来のセッション管理方法は徐々に不十分になりつつあります。 Redis は、高性能のキー/値データベースとして、分散セッション管理ソリューションを提供します。この記事では、Redis を使用して分散セッション管理を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. 分散セッション ストレージとしての Redis の概要 従来のセッション管理方法は、セッション情報を保存することです。

MongoDB は、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、柔軟性を備えたオープンソースの NoSQL データベースです。分散システムではタスクのスケジューリングと実行が重要な課題となりますが、MongoDB の特性を活用することで、分散タスクのスケジューリングと実行ソリューションを実現できます。 1. 分散タスク スケジューリングの要件分析 分散システムでは、タスク スケジューリングは、実行のためにタスクをさまざまなノードに割り当てるプロセスです。一般的なタスク スケジューリング要件は次のとおりです。 1. タスク リクエストの分散: タスク リクエストを利用可能な実行ノードに送信します。

Swoole を使用して分散スケジュールされたタスク スケジューリングを実装する方法 はじめに: 従来の PHP 開発では、スケジュールされたタスク スケジューリングを実装するために cron を使用することがよくありますが、cron は単一サーバー上でのみタスクを実行でき、同時実行性の高いシナリオには対応できません。 Swoole は、PHP をベースとした高性能の非同期同時実行フレームワークで、完全なネットワーク通信機能とマルチプロセスのサポートを提供し、分散スケジュールされたタスクのスケジューリングを簡単に実装できます。この記事では、Swooleを使用して分散スケジュールされたタスクのスケジューリングを実装する方法を紹介します。

Java開発の実践経験の共有:分散ログ収集機能の構築 はじめに: インターネットの急速な発展と大規模データの出現に伴い、分散システムの適用はますます広がっています。分散システムでは、ログの収集と分析は非常に重要な部分です。この記事では、Java 開発で分散ログ収集機能を構築した経験を共有し、読者の参考になれば幸いです。 1. 背景の紹介 分散システムでは、各ノードが大量のログ情報を生成します。これらのログ情報は、システム パフォーマンスの監視、トラブルシューティング、データ分析に役立ちます。

Redis を使用して分散キャッシュの一貫性を実現する 最新の分散システムでは、キャッシュが非常に重要な役割を果たします。これにより、データベースへのシステム アクセスの頻度が大幅に削減され、システムのパフォーマンスとスループットが向上します。分散システムでは、キャッシュの一貫性を確保するために、複数のノード間のデータ同期の問題を解決する必要があります。この記事では、Redis を使用して分散キャッシュの一貫性を実現する方法と、具体的なコード例を紹介します。 Redis は、永続化、レプリケーション、コレクションをサポートする高性能のキーと値のデータベースです。

Redis を使用した分散タスク スケジューリングの実装 ビジネスの拡大とシステムの開発に伴い、多くの企業では、タスクを複数のノードで同時に実行できるように分散タスク スケジューリングを実装する必要があります。これにより、システムの安定性と可用性が向上します。システム。 Redis は高性能メモリ データ ストレージ製品として、分散、高可用性、高パフォーマンスの特性を備えており、分散タスク スケジューリングの実装に非常に適しています。この記事では、Redis を使用して分散タスク スケジューリングを実装する方法を紹介し、対応するコード例を示します。 1.Redisベース

Redis を使用して分散メッセージのパブリッシュとサブスクリプションを実装する方法 はじめに: 分散システムでは、メッセージのパブリッシュとサブスクリプションは、異なるモジュール間の分離を実現できる一般的な通信モードです。高性能の Key-Value ストレージ システムとして、Redis を使用して分散メッセージのパブリッシュおよびサブスクリプション機能を実装できます。この記事では、Redis を使用してこの機能を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. Redisのパブリッシュ・サブスクライブ機能 Redisのパブリッシュ・サブスクライブ機能は、メッセージキューをベースとした実装方法です。
