


Pilihan pengoptimuman prestasi untuk konfigurasi kumpulan proses php-fpm
Pilihan pengoptimuman prestasi untuk konfigurasi kumpulan proses php-fpm
PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang sangat popular dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Dan php-fpm ialah pengurus proses FastCGI yang disediakan oleh PHP, yang boleh menggunakan sepenuhnya sumber pelayan dan meningkatkan prestasi. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengoptimumkan konfigurasi kumpulan proses php-fpm untuk meningkatkan prestasi aplikasi PHP.
1. Konsep Asas
Sebelum memahami cara mengoptimumkan konfigurasi kolam proses php-fpm, kita perlu memahami beberapa konsep asas.
1. Kumpulan proses: php-fpm menguruskan proses penterjemah PHP melalui kumpulan proses. Kumpulan proses ialah unit asas kerja php-fpm Setiap kumpulan proses mempunyai proses induk dan pelbagai proses pekerja.
2. Proses induk: Bertanggungjawab mengurus penciptaan, pemusnahan dan memulakan semula proses pekerja.
3. Proses pekerja: Bertanggungjawab untuk memproses permintaan pelanggan dan melaksanakan skrip PHP.
2. Konfigurasi kumpulan proses
Fail konfigurasi kumpulan proses php-fpm ialah alat pengoptimuman prestasi yang penting. Kami boleh melaraskan konfigurasi kumpulan proses mengikut situasi sumber pelayan dan keperluan aplikasi. Berikut ialah beberapa pilihan konfigurasi kolam proses yang biasa digunakan:
- pm: kaedah pengurusan proses
Item konfigurasi pm digunakan untuk menentukan kaedah pengurusan proses. Nilai yang biasa digunakan ialah:
- static
:静态方式,启动固定数量的worker进程来处理请求;
- dynamic
:动态方式,根据请求量动态调整worker进程的数量;
- ondemand
-
ondemand
: Mod atas permintaan, memulakan proses pekerja hanya apabila diperlukan. Nilai item konfigurasi pm akan mempengaruhi prestasi kumpulan proses. Kaedah statik sesuai untuk persekitaran dengan volum permintaan yang stabil, yang boleh mengelakkan penciptaan dan pemusnahan proses yang kerap, kaedah dinamik sesuai untuk persekitaran dengan turun naik yang besar dalam volum permintaan, dan bilangan proses boleh diselaraskan secara automatik mengikut permintaan; kelantangan; kaedah atas permintaan sesuai untuk persekitaran dengan persekitaran permintaan yang kecil, proses boleh dimulakan mengikut keperluan. - pm.max_children: Had atas bilangan proses pekerja
- pm.start_servers: Bilangan proses pekerja yang mula dimulakan
- pm.min_spare_servers dan pm.max_spare_servers: Julat bilangan proses pekerja terbiar
[global] pid = /var/run/php-fpm.pid error_log = /var/log/php-fpm.log log_level = warning [www] listen = /var/run/php-fpm.sock listen.owner = www-data listen.group = www-data listen.mode = 0660 listen.backlog = 511 user = www-data group = www-data pm = dynamic pm.max_children = 50 pm.start_servers = 10 pm.min_spare_servers = 5 pm.max_spare_servers = 20 request_terminate_timeout = 60s request_slowlog_timeout = 0s slowlog = /var/log/php-fpm-slow.log rlimit_files = 1024 rlimit_core = 0 catch_workers_output = yes pm.status_path = /status ping.path = /ping ping.response = pong
Atas ialah kandungan terperinci Pilihan pengoptimuman prestasi untuk konfigurasi kumpulan proses php-fpm. 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



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.

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).

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.

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.

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.

Penalaan prestasi Nginx boleh dicapai dengan menyesuaikan bilangan proses pekerja, saiz kolam sambungan, membolehkan mampatan GZIP dan protokol HTTP/2, dan menggunakan cache dan mengimbangi beban. 1. Laraskan bilangan proses pekerja dan saiz kolam sambungan: worker_processesauto; peristiwa {worker_connections1024;}. 2. Dayakan Mampatan GZIP dan HTTP/2 Protokol: http {gzipon; server {listen443sslhttp2;}}. 3. Gunakan pengoptimuman cache: http {proxy_cache_path/path/to/cachelevels = 1: 2k

Teknik berkesan untuk cepat mendiagnosis isu prestasi PHP termasuk menggunakan Xdebug untuk mendapatkan data prestasi dan kemudian menganalisis output Cachegrind. Gunakan Blackfire untuk melihat jejak permintaan dan menjana laporan prestasi. Periksa pertanyaan pangkalan data untuk mengenal pasti pertanyaan yang tidak cekap. Menganalisis penggunaan memori, melihat peruntukan memori dan penggunaan puncak.
