Menggunakan teknologi cache yang jelas dalam ThinkPHP6
Dengan pembangunan aplikasi Internet yang berterusan, bilangan lawatan laman web juga semakin meningkat Bagi mempercepatkan capaian laman web, laman web sering menggunakan teknologi caching. Caching boleh mengelakkan pengiraan berulang dan menjimatkan sumber pelayan, tetapi ia juga boleh menyebabkan beberapa masalah, seperti tamat tempoh cache atau data dalam cache tidak segerak. Untuk menyelesaikan masalah ini, ThinkPHP6 menyediakan mekanisme pengurusan cache yang sangat mudah, yang boleh mengosongkan cache dengan mudah dan memastikan operasi biasa tapak web. Seterusnya, kami akan memperkenalkan penggunaan teknologi cache yang jelas dalam ThinkPHP6.
1. Jenis cache
Dalam ThinkPHP6, cache terbahagi terutamanya kepada empat kategori:
- Cache fail: data cache dalam fail, sesuai untuk jumlah cache Adegan kecil;
- Cache Redis: Gunakan Redis sebagai pelayan cache, sesuai untuk senario konkurensi tinggi dan volum data yang besar; data besar Jumlah senario;
- Cache pangkalan data: Simpan data cache dalam pangkalan data, sesuai untuk data cache yang perlu disimpan secara kekal.
- 2. Cara mengosongkan cache
Mengosongkan cache adalah terutamanya untuk mengemas kini data dalam cache tepat pada masanya supaya tapak web boleh memaparkan kandungan terkini. Dalam ThinkPHP6, kami boleh mengosongkan cache dengan cara berikut:
Gunakan- dalam pengawal Anda boleh memanggil kaedah Cache::clear(( ) untuk mengosongkan cache. Kaedah ini boleh mengosongkan semua cache, atau hanya cache yang ditentukan Anda perlu memasukkan nama cache apabila menggunakannya. Kod sampel adalah seperti berikut:
use thinkacadeCache; // 清除指定缓存 Cache::delete('cache_name'); // 清除所有缓存 Cache::clear();
- dalam baris arahan ThinkPHP6 juga menyediakan alat baris arahan untuk mengosongkan cache. Gunakan arahan
untuk mengosongkan cache fail, gunakan php think cache:clear
untuk mengosongkan cache Redis dan kaedah pembersihan cache lain adalah serupa. php think cache:clear –type=file
php think cache:clear –type=redis
- Untuk mengelakkan cache daripada menduduki terlalu banyak sumber pelayan, adalah disyorkan untuk mengosongkan cache secara kerap di luar tempoh puncak tapak web. Dalam ThinkPHP6, kami boleh melaksanakan pembersihan cache berjadual melalui tugas berjadual Crontab. Tugas berjadual perlu ditambahkan pada sistem untuk mengosongkan data cache yang telah tamat tempoh dengan kerap. Kod sampel adalah seperti berikut:
Pertama, buat skrip tugas berjadual dan simpan dalam direktori aplikasi/arahan Kandungan skrip adalah seperti berikut:
<?php namespace appcommand; use thinkconsoleCommand; use thinkconsoleInput; use thinkconsoleOutput; use thinkacadeCache; class ClearCache extends Command { protected function configure() { // 设置脚本信息 $this->setName('clear-cache')->setDescription('Clear all cache'); } protected function execute(Input $input, Output $output) { // 执行清除缓存操作 Cache::clear(); } }
Kemudian, tambahkan tugasan yang dijadualkan. dalam config/crontab.php, Kod adalah seperti berikut:
return [ // 定时清除缓存 '0 0 * * *' => '\app\command\ClearCache', ];
Kod di atas bermakna skrip ClearCache dilaksanakan pada 0:00 setiap hari untuk mengosongkan cache.
3. Ringkasan
Caching ialah cara penting untuk mengoptimumkan kelajuan akses tapak web, tetapi ia juga boleh menyebabkan beberapa masalah. Dalam ThinkPHP6, kami boleh menggunakan pelbagai kaedah untuk mengosongkan cache bagi memastikan operasi biasa tapak web. Pada masa yang sama, adalah disyorkan untuk mengosongkan cache secara kerap di luar tempoh puncak tapak web untuk mengelakkan tamat tempoh cache atau data cache tidak segerak.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan teknologi cache yang jelas dalam ThinkPHP6. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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



Pengguna boleh menggunakan wallpaperengine untuk memuat turun pelbagai kertas dinding untuk digunakan Ramai pengguna tidak tahu cara mengosongkan cache yang dimuat turun Pengguna mencari folder kertas dinding_engine pada komputer dan memadamnya dalam folder projek. Cara mengosongkan cache muat turun enjin wallpaper 1. Mula-mula cari folder wallpaper_engine pada komputer anda Laluan folder ini biasanya dalam steamsteamappscommonwallpaper_engine. 2. Klik dua kali untuk membuka folder kertas dinding_engine, kemudian cari folder projek dalam folder dan teruskan

Untuk menjalankan projek ThinkPHP, anda perlu: memasang Komposer untuk mencipta projek, masukkan direktori projek dan laksanakan php bin/console serve;

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

ThinkPHP mempunyai berbilang versi yang direka untuk versi PHP yang berbeza. Versi utama termasuk 3.2, 5.0, 5.1 dan 6.0, manakala versi kecil digunakan untuk membetulkan pepijat dan menyediakan ciri baharu. Versi stabil terkini ialah ThinkPHP 6.0.16. Apabila memilih versi, pertimbangkan versi PHP, keperluan ciri dan sokongan komuniti. Adalah disyorkan untuk menggunakan versi stabil terkini untuk prestasi dan sokongan terbaik.

Langkah-langkah untuk menjalankan ThinkPHP Framework secara setempat: Muat turun dan nyahzip ThinkPHP Framework ke direktori tempatan. Buat hos maya (pilihan) yang menunjuk ke direktori akar ThinkPHP. Konfigurasikan parameter sambungan pangkalan data. Mulakan pelayan web. Mulakan aplikasi ThinkPHP. Akses URL aplikasi ThinkPHP dan jalankannya.

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Perbandingan prestasi rangka kerja Laravel dan ThinkPHP: ThinkPHP umumnya berprestasi lebih baik daripada Laravel, memfokuskan pada pengoptimuman dan caching. Laravel berfungsi dengan baik, tetapi untuk aplikasi yang kompleks, ThinkPHP mungkin lebih sesuai.
