Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 PHP-FPM을 조정하는 방법
Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 PHP-FPM을 조정하는 방법
1. 소개
Yii 프레임워크는 트래픽이 많은 웹 애플리케이션을 개발하는 데 널리 사용되는 고성능 PHP 프레임워크입니다. 그러나 동시성이 높은 환경에서는 Yii 프레임워크의 성능이 제한될 수 있습니다. Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 최대화하기 위해 PHP-FPM을 조정하여 이를 달성할 수 있습니다.
2. PHP-FPM 소개
PHP-FPM은 PHP FastCGI Process Manager의 약자로 PHP 프로세스를 관리하고 스케줄링하는 도구입니다. PHP-FPM은 서버에서 실행되며 웹 서버의 PHP 요청 처리를 담당합니다. PHP-FPM의 구성을 조정함으로써 PHP의 성능을 극대화할 수 있습니다.
3. PHP-FPM 구성 조정
다음은 Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 일부 PHP-FPM 구성 매개변수입니다.
- 프로세스 수 조정
pm.max_children 매개변수를 조정하여 PHP-FPM에서 동시에 실행되는 PHP 프로세스 수를 제어할 수 있습니다. 이 매개변수의 값은 서버 구성 및 로드에 따라 조정되어야 합니다. 일반적으로 이 매개변수를 서버의 사용 가능한 메모리를 단일 프로세스의 메모리 소비로 나눈 값에서 일부 예약된 메모리를 뺀 값으로 설정할 수 있습니다.
예를 들어 서버에 사용 가능한 메모리가 2GB이고 각 PHP 프로세스의 메모리 소비가 평균 100MB인 경우 pm.max_children을 (2GB - 100MB) / 100MB = 19로 설정할 수 있습니다.
- 프로세스 유휴 시간 초과 설정
pm.max_spare_servers 및 pm.start_servers 매개변수를 조정하여 PHP-FPM에서 유휴 프로세스 수와 시작 프로세스 수를 제어할 수 있습니다. 이렇게 하면 요청이 있을 때마다 새로운 PHP 프로세스가 다시 생성되는 것을 방지하여 성능이 향상됩니다.
pm.max_spare_servers는 PHP-FPM에서 허용하는 최대 유휴 프로세스 수를 설정하고 pm.start_servers는 시작 프로세스 수를 설정합니다.
- 프로세스 대기 시간 조정
pm.process_idle_timeout 매개변수를 조정하여 PHP-FPM에서 프로세스 대기 시간을 제어할 수 있습니다. 이 매개변수는 유휴 프로세스가 종료되기까지 기다리는 시간을 결정합니다. 이 매개변수를 너무 낮게 설정하면 프로세스가 자주 다시 시작될 수 있으며, 너무 높게 설정하면 너무 많은 메모리 리소스를 차지할 수 있습니다.
4. Yii 프레임워크를 사용하기 위한 성능 조정 기술
PHP-FPM의 구성을 조정하는 것 외에도 응용 프로그램 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 Yii 프레임워크 자체의 몇 가지 성능 조정 기술도 있습니다.
- 데이터 캐싱
Yii 프레임워크는 일반적으로 사용되는 데이터를 캐시하고 데이터베이스 쿼리 수를 줄일 수 있는 풍부한 캐싱 메커니즘을 제공합니다. Yii의 캐싱 기능을 사용하면 애플리케이션 성능이 크게 향상될 수 있습니다. - 데이터베이스를 적절하게 사용하세요
자주 쿼리되는 데이터는 최적화를 위해 Yii 프레임워크에서 제공하는 ActiveRecord의 with() 메소드를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 데이터를 얻는 데 더 적은 수의 쿼리를 사용할 수 있습니다. - 너무 많은 데이터베이스 쿼리를 피하세요.
루프에서 많은 수의 데이터베이스 쿼리 작업을 수행하는 것을 피하세요. 그러면 성능이 저하됩니다. 각 레코드를 한 번 쿼리하는 대신 일괄 쿼리를 사용하여 한 번에 여러 레코드를 쿼리할 수 있습니다. - Yii 프레임워크의 핵심 기능을 최대한 활용해보세요
Yii 프레임워크는 데이터 검증, 캐싱, 쿼리 빌더 등 성능 최적화를 위한 많은 핵심 기능을 제공합니다. Yii 프레임워크에서 제공하는 이러한 기능을 사용해 보고 중복 코드를 직접 작성하지 마세요.
5. 요약
PHP-FPM을 튜닝하고 Yii 프레임워크의 성능 최적화 기술을 사용하여 Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 극대화할 수 있습니다. 실제 애플리케이션에서는 최상의 성능 결과를 얻으려면 특정 서버 구성 및 애플리케이션 로드 조건을 기반으로 조정해야 합니다. 동시에, 불필요한 성능 손실을 피하기 위해 Yii 프레임워크의 기능을 합리적으로 사용하는 데에도 주의를 기울여야 합니다. 이 글의 소개를 통해 Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 더 잘 최적화할 수 있기를 바랍니다.
위 내용은 Yii 프레임워크 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 PHP-FPM을 조정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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











홈 화면에서 중요한 항목을 삭제하고 다시 복구하려고 하시나요? 다양한 방법으로 앱 아이콘을 화면에 다시 표시할 수 있습니다. 우리는 당신이 따라갈 수 있는 모든 방법과 홈 화면에 앱 아이콘을 다시 넣을 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 방법 1 - 앱 라이브러리에서 앱 아이콘 바꾸기 앱 라이브러리에서 직접 홈 화면에 앱 아이콘을 배치할 수 있습니다. 1단계 – 옆으로 스와이프하여 앱 라이브러리의 모든 앱을 찾습니다. 2단계 – 이전에 삭제한 앱 아이콘을 찾습니다. 3단계 – 메인 라이브러리의 앱 아이콘을 홈 화면의 올바른 위치로 드래그하기만 하면 됩니다. 이것은 응용 다이어그램입니다

Ollama는 Llama2, Mistral, Gemma와 같은 오픈 소스 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 매우 실용적인 도구입니다. 이번 글에서는 Ollama를 사용하여 텍스트를 벡터화하는 방법을 소개하겠습니다. Ollama를 로컬에 설치하지 않은 경우 이 문서를 읽을 수 있습니다. 이 기사에서는 nomic-embed-text[2] 모델을 사용합니다. 짧은 컨텍스트 및 긴 컨텍스트 작업에서 OpenAI text-embedding-ada-002 및 text-embedding-3-small보다 성능이 뛰어난 텍스트 인코더입니다. o를 성공적으로 설치한 후 nomic-embed-text 서비스를 시작하십시오.

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++ 프로그램 성능에 대한 함수의 영향에는 함수 호출 오버헤드, 로컬 변수 및 객체 할당 오버헤드가 포함됩니다. 함수 호출 오버헤드: 스택 프레임 할당, 매개변수 전송 및 제어 전송을 포함하며 이는 작은 함수에 상당한 영향을 미칩니다. 지역 변수 및 개체 할당 오버헤드: 지역 변수 또는 개체 생성 및 소멸이 많으면 스택 오버플로 및 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

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.

인공 지능 분야에서 LLM(대형 언어 모델)은 연구 및 응용 분야에서 점점 더 새로운 핫스팟이 되고 있습니다. 그러나 이러한 거대 기업을 효율적이고 정확하게 조정하는 방법은 업계와 학계가 항상 직면한 중요한 과제였습니다. 최근 PyTorch 공식 블로그에는 TorchTune에 대한 기사가 게재되어 큰 관심을 끌었습니다. LLM 튜닝 및 설계에 초점을 맞춘 도구인 TorchTune은 과학적 특성과 실용성으로 높은 평가를 받고 있습니다. 이 기사에서는 독자들에게 포괄적이고 심층적인 이해를 제공하기 위해 LLM 튜닝에서 TorchTune의 기능, 특징 및 적용을 자세히 소개합니다. 1. TorchTune의 탄생 배경과 의의, 딥러닝 기술과 딥러닝 모델(LLM)의 발전

정적 함수 성능 고려 사항은 다음과 같습니다. 코드 크기: 정적 함수는 멤버 변수를 포함하지 않기 때문에 일반적으로 더 작습니다. 메모리 점유: 특정 객체에 속하지 않으며 객체 메모리를 점유하지 않습니다. 호출 오버헤드: 낮음, 객체 포인터나 참조를 통해 호출할 필요가 없습니다. 다중 스레드로부터 안전함: 클래스 인스턴스에 대한 종속성이 없기 때문에 일반적으로 스레드로부터 안전합니다.
