


Ujian prestasi masa nyata Workerman dan pengoptimuman prestasi dalam aplikasi sembang dalam talian
ujian prestasi masa nyata pekerja dan pengoptimuman prestasi dalam aplikasi sembang dalam talian
Dalam persekitaran sosial yang pantas hari ini, aplikasi sembang masa nyata telah menjadi salah satu cara penting untuk orang ramai berkomunikasi. Untuk memastikan aplikasi sembang dalam masa nyata, kita perlu menggunakan teknologi yang cekap untuk meningkatkan prestasi dan kestabilannya. Antaranya, Workerman, sebagai rangka kerja pembangunan PHP berprestasi tinggi, telah menjadi pilihan pertama pembangun.
Sebelum menjalankan ujian prestasi masa nyata, kami perlu membina aplikasi sembang dalam talian yang ringkas terlebih dahulu. Berikut ialah contoh kod untuk bilik sembang ringkas yang dibangunkan menggunakan Workerman:
// 引入workerman的Autoloader require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; use WorkermanWorker; // 创建一个Worker监听2345端口,使用websocket协议通讯 $ws_worker = new Worker("websocket://0.0.0.0:2345"); // 启动4个进程对外提供服务 $ws_worker->count = 4; // 当客户端连接时触发的回调函数 $ws_worker->onConnect = function ($connection) { echo "New connection "; }; // 当收到客户端的消息时触发的回调函数 $ws_worker->onMessage = function ($connection, $data) { echo "Received message: $data "; // 广播消息给所有连接的客户端 foreach ($connection->worker->connections as $clientConnection) { $clientConnection->send($data); } }; // 当客户端断开连接时触发的回调函数 $ws_worker->onClose = function ($connection) { echo "Connection closed "; }; // 运行Worker Worker::runAll();
Kod di atas mentakrifkan pekerja Workerman, mendengar port 2345 dan menggunakan protokol soket web untuk komunikasi. Apabila pelanggan menyambung, fungsi panggil balik onConnect
回调函数;当收到客户端消息时,会触发onMessage
回调函数;当客户端断开连接时,会触发onClose
回调函数。同时,为了实现多用户之间的实时聊天, 在onMessage
akan dicetuskan dan mesej yang diterima akan disiarkan kepada semua pelanggan yang disambungkan.
Untuk menguji prestasi masa nyata pekerja dalam aplikasi sembang dalam talian, kami boleh menggunakan alat ab (Apache Bench). Alat ab ialah alat mudah untuk mensimulasikan permintaan pengguna dan kuasa pemprosesan pengkomputeran. Berikut ialah contoh arahan untuk menggunakan alat ab untuk menguji aplikasi bilik sembang di atas:
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:2345/
Arahan di atas bermaksud menghantar 1000 permintaan, 100 permintaan serentak setiap kali dan menghantar permintaan GET ke http://localhost:2345/ . Melalui keputusan ujian alat ab, kami dapat memahami penunjuk prestasi Workerman apabila memproses permintaan serentak, termasuk pemprosesan, masa tindak balas, dsb.
Selain ujian prestasi, kami juga boleh melakukan pengoptimuman prestasi pada aplikasi Workerman dalam pelbagai cara untuk meningkatkan prestasi masa nyatanya. Berikut ialah beberapa petua pengoptimuman prestasi biasa:
- Gunakan berbilang proses atau berbilang benang: Workerman menyokong berjalan dalam mod berbilang proses dan anda boleh memulakan berbilang proses untuk mengendalikan permintaan dengan menetapkan atribut kiraan pekerja. Ini boleh menggunakan sepenuhnya prestasi CPU berbilang teras dan meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak aplikasi.
- Gunakan cache memori: Workerman menyediakan kelas Cache, yang boleh digunakan untuk melaksanakan cache memori dan mempercepatkan membaca dan menulis data. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kaedah Cache::set() untuk cache rekod sembang dalam ingatan untuk mengurangkan bilangan bacaan dan tulis ke pangkalan data.
- Gunakan kumpulan sambungan: Dalam sesetengah senario, sambungan pangkalan data yang kerap dan terputus sambungan boleh menyebabkan kesesakan prestasi. Anda boleh menggunakan teknologi kumpulan sambungan yang disediakan oleh Workerman untuk cache sambungan pangkalan data dalam ingatan, menggunakan semula sambungan sedia ada dan mengelakkan sambungan dan operasi pemutusan sambungan yang kerap.
- Caching data statik: Untuk sesetengah data statik, seperti templat halaman, CSS, fail JS, dll., teknologi caching boleh digunakan untuk menyimpannya dalam ingatan, mengurangkan operasi IO untuk setiap permintaan dan meningkatkan kelajuan pemprosesan.
- Gunakan IO asynchronous: Workerman menyokong operasi IO asynchronous dan boleh meningkatkan kelajuan pemprosesan aplikasi dengan menggunakan kaedah IO asynchronous dan bukannya operasi IO synchronous. Contohnya, anda boleh menggunakan sambungan pangkalan data tak segerak dan operasi pertanyaan untuk mengurangkan masa menyekat.
Ringkasnya, Workerman, sebagai rangka kerja pembangunan PHP berprestasi tinggi, mempunyai prestasi masa nyata yang kukuh. Melalui ujian prestasi yang munasabah dan pengoptimuman prestasi, kami boleh meningkatkan lagi prestasi dan kestabilan Workerman dalam aplikasi sembang dalam talian dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Ujian prestasi masa nyata Workerman dan pengoptimuman prestasi dalam aplikasi sembang dalam talian. 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.

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.

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

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.

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.
