QeePHP与ThinkPHP性能测试报告
最近老是有人问这个问题,干脆做了个详细的测试。
测试的所有数据、过程、结果都是可以重现的。所以如果认为测试结果有问题,可以自己照着测试一遍。
先发第一部分:Hello,World测试
后续的视图渲染测试和简单数据库查询测试写完就发。
测试报告第一部分: QeePHP与ThinkPHP性能测试报告.zip (374.43 KB) (无需再下载这份报告,第二份已包含完整内容)
原始测试结果: tests-01.zip (11.58 KB)
QeePHP 测试程序源代码: qp01.zip (278.17 KB)
ThinkPHP 测试程序源代码: tp01.zip (311.81 KB)
更新:
第二部分视图渲染测试已经完成。
PS:由于昨晚测试时防病毒软件尚未卸载,所以今天对所有的测试全部重新进行了一次,各项结果有明显提高,看来 AV 真是性能杀手啊。
Hello,World 测试和视图渲染测试: QeePHP与ThinkPHP性能测试报告.zip (570.99 KB)

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











다양한 Java 프레임워크의 성능 비교: REST API 요청 처리: Vert.x가 최고이며 요청 속도는 SpringBoot의 2배, Dropwizard의 3배입니다. 데이터베이스 쿼리: SpringBoot의 HibernateORM은 Vert.x 및 Dropwizard의 ORM보다 우수합니다. 캐싱 작업: Vert.x의 Hazelcast 클라이언트는 SpringBoot 및 Dropwizard의 캐싱 메커니즘보다 우수합니다. 적합한 프레임워크: 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택하세요. Vert.x는 고성능 웹 서비스에 적합하고, SpringBoot는 데이터 집약적 애플리케이션에 적합하며, Dropwizard는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.

PHP 배열 키 값 뒤집기 방법의 성능 비교는 array_flip() 함수가 대규모 배열(100만 개 이상의 요소)에서 for 루프보다 더 나은 성능을 발휘하고 시간이 덜 걸리는 것을 보여줍니다. 키 값을 수동으로 뒤집는 for 루프 방식은 상대적으로 시간이 오래 걸립니다.

C++ 다중 스레드 성능을 최적화하기 위한 효과적인 기술에는 리소스 경합을 피하기 위해 스레드 수를 제한하는 것이 포함됩니다. 경합을 줄이려면 가벼운 뮤텍스 잠금을 사용하세요. 잠금 범위를 최적화하고 대기 시간을 최소화합니다. 동시성을 향상하려면 잠금 없는 데이터 구조를 사용하세요. 바쁜 대기를 피하고 이벤트를 통해 스레드에 리소스 가용성을 알립니다.

기능 테스트는 블랙박스 및 화이트박스 테스트를 통해 기능 기능성을 검증하고, 코드 커버리지는 테스트 케이스에 포함된 코드 부분을 측정합니다. Python 및 Java와 같은 언어마다 테스트 프레임워크, 적용 범위 도구 및 기능이 다릅니다. 실제 사례에서는 기능 테스트 및 적용 범위 평가를 위해 Python의 Unittest 및 Coverage와 Java의 JUnit 및 JaCoCo를 사용하는 방법을 보여줍니다.

PHP에서 배열을 객체로 변환하면 성능에 영향을 미치며, 이는 주로 배열 크기, 복잡성, 객체 클래스와 같은 요소의 영향을 받습니다. 성능을 최적화하려면 사용자 지정 반복기 사용, 불필요한 변환 방지, 배열 일괄 변환 및 기타 기술을 고려하세요.

벤치마크에 따르면 소규모 고성능 애플리케이션의 경우 Quarkus(빠른 시작, 낮은 메모리) 또는 Micronaut(TechEmpower 우수)가 이상적인 선택입니다. SpringBoot는 대규모 풀 스택 애플리케이션에 적합하지만 시작 시간과 메모리 사용량이 약간 느립니다.

Go에서 난수를 생성하는 가장 좋은 방법은 애플리케이션에 필요한 보안 수준에 따라 다릅니다. 낮은 보안: 대부분의 애플리케이션에 적합한 의사 난수를 생성하려면 math/rand 패키지를 사용하십시오. 높은 보안성: crypto/rand 패키지를 사용하여 더 강력한 무작위성을 요구하는 애플리케이션에 적합한 암호화된 보안 무작위 바이트를 생성합니다.

인라인 함수는 함수 호출 오버헤드를 제거하고, 스택 공간 요구 사항을 줄이고, 분기 예측을 개선하여 로컬 실행 속도를 향상시키지만, 과도하게 사용하면 코드가 팽창하고 로컬이 아닌 효과가 발생할 수 있습니다.
