使用xdebug分析thinkphp框架函数调用图_PHP教程
使用xdebug分析thinkphp框架函数调用图
开发中需要性能调优,使用xdebug分析thinkphp框架函数调用图。
关于xdebug的安装参考这2篇
NetBeans配置Xdebug 远程调试PHP
php扩展xdebug安装以及用kcachegrind系统分析
1.安装xdebug
需要先去http://www.xdebug.org看看一些文档,xdebug作为php扩展安装
# http://www.xdebug.org/files/xdebug-2.3.3.tgz
# tar -xzf xdebug-2.3.3.tgz
# cd xdebug-2.3.3
# /usr/local/php/bin/phpize
# ./configure --enable-xdebug --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config
# make && make install
2.给权限
# mkdir -p /tmp/xdebug
# chmod 755 /tmp/xdebug
# chown nobody:nobody /tmp/xdebug
3.修改php配置
修改php.ini文件
[Xdebug]
zend_extension=xdebug.so
xdebug.profiler_enable=on
xdebug.trace_output_dir=/tmp/xdebug
xdebug.profiler_output_dir=/tmp/xdebug
4.重启php-fpm
# killall php-fpm
# /etc/init.d/php-fpm
5.运行PHP产生日志
配置好之后,运行php文件就会在/tmp/xdebug下生成类似这样的日志文件
-rw-r--r-- 1 nobody nobody 4615252 Oct 27 17:31 cachegrind.out.29293
6.使用kcachegrind图形化分析日志
windows port of kcachegrind
每一步函数调用看的很清晰:
问题最严重就是出在execute,其实也就是大量的SQl查询。called就是函数调用次数。
优化办法很多,使用memcached或者直接使用thinkphp自带的各自缓存,这个是优化后的图,明显看出called少了。
查询缓存
http://document.thinkphp.cn/manual_3_2.html#query_cache
对于及时性要求不高的数据查询,我们可以使用查询缓存功能来提高性能,而且无需自己使用缓存方法进行缓存和获取。
查询缓存功能支持所有的数据库,并且支持所有的缓存方式和有效期。
在使用查询缓存的时候,只需要调用Model类的cache方法,例如:
1.$Model->cache(true)->where('status=1')->select();
SQL解析缓存
http://document.thinkphp.cn/manual_3_2.html#sql_build_cache
除了查询缓存之外,ThinkPHP还支持SQL解析缓存,因为ThinkPHP的ORM机制,所有的SQL都是动态生成的,然后由数据库驱动执行。
所以如果你的应用有大量的SQL查询需求,那么可以开启SQL解析缓存以减少SQL解析提高性能。要开启SQL解析缓存,只需要设置:
1.'DB_SQL_BUILD_CACHE' => true,
即可开启数据库查询的SQL创建缓存,默认缓存方式为文件方式,还可以支持xcache和apc方式缓存,只需要设置:
1.'DB_SQL_BUILD_QUEUE' => 'xcache',
我们知道,一个项目的查询SQL的量可能会非常巨大,所以有必要设置下缓存的队列长度,例如,我们希望SQL解析缓存不超过20条记录,可以设置:
1.'DB_SQL_BUILD_LENGTH' => 20, // SQL缓存的队列长度。
How profilers lie: the cases of gprof and KCachegrind
为 PHP 应用提速、提速、再提速!,第 2 部分: 分析 PHP 应用程序以查找、诊断和加速运行缓慢的代码

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.

Apabila memilih rangka kerja Go, penunjuk prestasi utama (KPI) termasuk: masa tindak balas, pemprosesan, konkurensi dan penggunaan sumber. Dengan menanda aras dan membandingkan KPI rangka kerja, pembangun boleh membuat pilihan termaklum berdasarkan keperluan aplikasi, dengan mengambil kira beban yang dijangkakan, bahagian kritikal prestasi dan kekangan sumber.
