PHP性能优化准备篇图解PEAR安装_php实例
什么是PEAR
PEAR是PHP扩展与应用库(the PHP Extension and Application Repository)的缩写。它是一个PHP扩展及应用的一个代码仓库,简单地说,PEAR就是PHP的CPAN。
为什么要安装PEAR
PEAR提供了丰富的PHP扩展工具类,简单易用,可用于各个项目之中。Benchmark是PEAR的一个扩展包,提供Timer、Iterate和Profiler三个工具类,可用于性能优化过程中的断点调试获取代码的执行时间。
如何安装PEAR
打开源码安装的PHP根目录,如C:\Program Files\php5\php-5.2.6\,双击go-pear.bat文件,图解安装过程如下
这样,PEAR就安装成功,安装过程基本上只需要按Enter键即可,非常简单。
如何安装Benchmark类
访问:http://pear.php.net/ 搜索 benchmark
(1)DOS命令安装Benchmark工具类
输入如下命令
>pear install Benchmark-1.2.7
如:C:\Program Files\php5\php-5.2.6>pear install Benchmark-1.2.7
安装成功后直接访问PEAR目录,如C:\Program Files\php5\php-5.2.6\PEAR
(2)直接下载Benchmark工具类文件
下载地址:http://pear.php.net/package/Benchmark/download
Benchmark:http://download.pear.php.net/package/Benchmark-1.2.7.tgz
直接下载解压存在PEAR目录下,如C:\Program Files\php5\php-5.2.6\PEAR
这里只讨论PEAR安装,并以Benchmark工具包为例讨论如何使用PEAR下载和安装工具类包。下一期将讨论如何使用Benchmark工具类断点调试获取代码的执行时间和函数执行的平均时间。
其它说明
CPAN是什么?
CPAN是一个巨大的PERL的扩展模块仓库,编写的应用模块可以放在CPAN下面的适当的分类目录下面,其他的人可以很方便地复用,当然,你编写应用模块时候也需要遵守其中的准则
参考资料
PEAR http://pear.php.net/
PEAR简介:用PEAR来写你的下一个php程序

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

Untuk meningkatkan prestasi aplikasi Go, kami boleh mengambil langkah pengoptimuman berikut: Caching: Gunakan caching untuk mengurangkan bilangan akses kepada storan asas dan meningkatkan prestasi. Concurrency: Gunakan goroutine dan saluran untuk melaksanakan tugas yang panjang secara selari. Pengurusan Memori: Urus memori secara manual (menggunakan pakej yang tidak selamat) untuk mengoptimumkan lagi prestasi. Untuk menskalakan aplikasi, kami boleh melaksanakan teknik berikut: Penskalaan Mendatar (Penskalaan Mendatar): Menggunakan contoh aplikasi pada berbilang pelayan atau nod. Pengimbangan beban: Gunakan pengimbang beban untuk mengedarkan permintaan kepada berbilang contoh aplikasi. Perkongsian data: Edarkan set data yang besar merentas berbilang pangkalan data atau nod storan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan kebolehskalaan.

Dengan membina model matematik, menjalankan simulasi dan mengoptimumkan parameter, C++ boleh meningkatkan prestasi enjin roket dengan ketara: Membina model matematik enjin roket dan menerangkan kelakuannya. Simulasikan prestasi enjin dan kira parameter utama seperti tujahan dan impuls tertentu. Kenal pasti parameter utama dan cari nilai optimum menggunakan algoritma pengoptimuman seperti algoritma genetik. Prestasi enjin dikira semula berdasarkan parameter yang dioptimumkan untuk meningkatkan kecekapan keseluruhannya.

Pengoptimuman prestasi C++ melibatkan pelbagai teknik, termasuk: 1. Mengelakkan peruntukan dinamik; Kes praktikal pengoptimuman menunjukkan cara menggunakan teknik ini apabila mencari urutan menaik terpanjang dalam tatasusunan integer, meningkatkan kecekapan algoritma daripada O(n^2) kepada O(nlogn).

Prestasi rangka kerja Java boleh dipertingkatkan dengan melaksanakan mekanisme caching, pemprosesan selari, pengoptimuman pangkalan data, dan mengurangkan penggunaan memori. Mekanisme caching: Kurangkan bilangan pangkalan data atau permintaan API dan tingkatkan prestasi. Pemprosesan selari: Gunakan CPU berbilang teras untuk melaksanakan tugas secara serentak untuk meningkatkan daya pemprosesan. Pengoptimuman pangkalan data: mengoptimumkan pertanyaan, menggunakan indeks, mengkonfigurasi kumpulan sambungan dan meningkatkan prestasi pangkalan data. Kurangkan penggunaan memori: Gunakan rangka kerja yang ringan, elakkan kebocoran dan gunakan alat analisis untuk mengurangkan penggunaan memori.

Teknik pengoptimuman prestasi dalam C++ termasuk: Pemprofilan untuk mengenal pasti kesesakan dan meningkatkan prestasi susun atur tatasusunan. Pengurusan memori menggunakan penunjuk pintar dan kumpulan memori untuk meningkatkan kecekapan peruntukan dan pelepasan. Concurrency memanfaatkan operasi berbilang benang dan atom untuk meningkatkan daya pemprosesan aplikasi besar. Lokasi data mengoptimumkan reka letak storan dan corak capaian serta meningkatkan kelajuan capaian cache data. Penjanaan kod dan pengoptimuman pengkompil menggunakan teknik pengoptimuman pengkompil seperti sebaris dan buka gelung untuk menjana kod yang dioptimumkan untuk platform dan algoritma tertentu.

Pemprofilan dalam Java digunakan untuk menentukan masa dan penggunaan sumber dalam pelaksanaan aplikasi. Laksanakan pemprofilan menggunakan JavaVisualVM: Sambungkan ke JVM untuk mendayakan pemprofilan, tetapkan selang pensampelan, jalankan aplikasi, hentikan pemprofilan dan hasil analisis memaparkan paparan pepohon masa pelaksanaan. Kaedah untuk mengoptimumkan prestasi termasuk: mengenal pasti kaedah pengurangan hotspot dan memanggil algoritma pengoptimuman

Kaedah pengoptimuman prestasi program termasuk: Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma dengan kerumitan masa yang lebih rendah dan mengurangkan gelung dan pernyataan bersyarat. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan corak akses data, seperti pepohon carian dan jadual cincang. Pengoptimuman memori: elakkan mencipta objek yang tidak diperlukan, lepaskan memori yang tidak lagi digunakan dan gunakan teknologi kumpulan memori. Pengoptimuman benang: mengenal pasti tugas yang boleh diselaraskan dan mengoptimumkan mekanisme penyegerakan benang. Pengoptimuman pangkalan data: Cipta indeks untuk mempercepatkan pengambilan data, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan menggunakan pangkalan data cache atau NoSQL untuk meningkatkan prestasi.

Pengoptimuman prestasi untuk seni bina perkhidmatan mikro Java termasuk teknik berikut: Gunakan alat penalaan JVM untuk mengenal pasti dan melaraskan kesesakan prestasi. Optimumkan pengumpul sampah dan pilih serta konfigurasikan strategi GC yang sepadan dengan keperluan aplikasi anda. Gunakan perkhidmatan caching seperti Memcached atau Redis untuk meningkatkan masa tindak balas dan mengurangkan beban pangkalan data. Gunakan pengaturcaraan tak segerak untuk meningkatkan keselarasan dan responsif. Pisahkan perkhidmatan mikro, pecahkan aplikasi monolitik yang besar kepada perkhidmatan yang lebih kecil untuk meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi.
