Nota kajian PHP: analisis prestasi dan penalaan
Nota Pembelajaran PHP: Analisis Prestasi dan Penalaan
Pengenalan:
Dalam pembangunan Web, prestasi adalah faktor faktor yang sangat kritikal. Tapak web berprestasi tinggi boleh memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik, meningkatkan pengekalan pengguna dan meningkatkan hasil perniagaan. Dalam pembangunan PHP, pengoptimuman prestasi adalah isu biasa dan penting. Artikel ini akan memperkenalkan analisis prestasi dan kaedah penalaan dalam PHP, dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan teknik ini dengan lebih baik.
1. Alat analisis prestasi
-
Xdebug extension
Xdebug ialah sambungan PHP berkuasa yang menyediakan banyak fungsi Alat untuk analisis prestasi, seperti liputan kod, graf panggilan fungsi, analisis prestasi, dsb. Xdebug boleh mendayakan fungsi analisis prestasi dengan mendayakan konfigurasi yang berkaitan dalam fail php.ini Konfigurasi khusus adalah seperti berikut:[xdebug] zend_extension=xdebug.so xdebug.profiler_enable = 1 xdebug.profiler_output_dir = /tmp/profiler
Salin selepas log masukSelepas Xdebug didayakan, dengan mengakses halaman PHP dalam penyemak imbas, Xdebug akan. Fail laporan analisis prestasi dijana dalam direktori /tmp/profiler Kami boleh mendapatkan hasil analisis prestasi melalui halaman Web atau dengan menggunakan alat untuk menghuraikan fail laporan.
Apache Bench
Apache Bench ialah alat yang disertakan dengan Apache untuk menanda aras pelayan web. Lakukan ujian penanda aras dengan menjalankan arahan berikut:ab -n 1000 -c 100 http://example.com/
Salin selepas log masukdi mana -n mewakili bilangan permintaan, -c mewakili bilangan konkurensi dan example.com ialah alamat tapak web yang sedang diuji. Selepas melaksanakan ujian penanda aras, Apache Bench akan mengeluarkan hasil ujian, termasuk pemprosesan, masa tindak balas, kadar ralat dan penunjuk lain, yang boleh membantu mengenal pasti masalah prestasi.
2. Kaedah penalaan prestasi
- Mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data
Operasi pangkalan data yang kerap dalam PHP -menggunakan operasi, jadi mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data boleh meningkatkan prestasi dengan ketara. Berikut ialah beberapa cadangan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data: - Minimumkan bilangan pertanyaan pangkalan data Anda boleh mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data dengan menggabungkan berbilang pertanyaan atau menggunakan pernyataan JOIN.
- Penggunaan indeks yang munasabah dan menambahkan indeks pada medan yang sering ditanya boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan.
- Menggunakan operasi kelompok, seperti sisipan kelompok, kemas kini kelompok, dll., boleh mengurangkan operasi IO pangkalan data.
Data cache
Caching ialah salah satu kaedah pengoptimuman prestasi biasa. Dalam PHP, kita boleh menggunakan cache memori (seperti Memcached, Redis) atau cache fail untuk cache beberapa keputusan pengiraan, hasil pertanyaan pangkalan data, dsb., untuk mengurangkan bilangan akses kepada pangkalan data. Berikut ialah contoh menggunakan Memcached untuk cache data:$cache = new Memcached(); $cache->addServer('localhost', 11211); $key = 'data_key'; $data = $cache->get($key); if (!$data) { // 没有缓存,执行数据库查询等操作 $data = /* 数据库查询或者其他操作 */; // 将数据存入缓存中 $cache->set($key, $data, 3600); // 设置缓存时间为1小时 } // 使用$data做后续处理
Salin selepas log masuk- pengoptimuman kod PHP
- Elakkan pengiraan berulang dalam gelung dan simpan hasil pengiraan berulang.
- Gunakan pembolehubah global sesedikit mungkin dan lulus parameter dalam fungsi.
- Gunakan fungsi terbina dalam PHP untuk mengelak mencipta semula roda.
- Elakkan menggunakan fungsi eval kerana kecekapan pelaksanaannya rendah.
- Pemprosesan fail statik
Dengan menggunakan CDN (rangkaian pengedaran kandungan) atau menyerahkan fail statik (seperti imej, CSS, fail JS) kepada pelayan web untuk diproses, anda boleh mengurangkan beban PHP dan meningkatkan prestasi serta mengurangkan penggunaan lebar jalur.
Kesimpulan:
Analisis prestasi dan penalaan adalah sebahagian daripada pembangunan PHP yang tidak boleh diabaikan. Dengan bantuan alat analisis prestasi, kami boleh menemui kesesakan prestasi dalam kod dan meningkatkan prestasi sistem melalui kaedah penalaan prestasi. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca lebih memahami dan menggunakan kaedah penalaan prestasi PHP dan meningkatkan prestasi laman web.
Rujukan:
- [dokumentasi rasmi Xdebug](https://xdebug.org/docs/)
- [Apache Bench dokumen rasmi](https://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html)
Di atas adalah analisis prestasi dan penalaan dalam nota kajian PHP Artikel yang sangat baik , semoga membantu anda.
Atas ialah kandungan terperinci Nota kajian PHP: analisis prestasi dan penalaan. 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



Analisis prestasi pemproses Kirin 8000 dan Snapdragon: perbandingan terperinci kekuatan dan kelemahan Dengan populariti telefon pintar dan fungsinya yang semakin meningkat, pemproses, sebagai komponen teras telefon mudah alih, juga telah menarik perhatian ramai. Salah satu jenama pemproses yang paling biasa dan terbaik pada masa ini di pasaran ialah siri Kirin Huawei dan siri Snapdragon Qualcomm. Artikel ini akan menumpukan pada analisis prestasi pemproses Kirin 8000 dan Snapdragon, dan meneroka perbandingan kekuatan dan kelemahan kedua-duanya dalam pelbagai aspek. Pertama, mari kita lihat pemproses Kirin 8000. Sebagai pemproses terbaharu Huawei, Kirin 8000

Perbandingan prestasi: kelajuan dan kecekapan bahasa Go dan bahasa C Dalam bidang pengaturcaraan komputer, prestasi sentiasa menjadi penunjuk penting yang diberi perhatian oleh pembangun. Apabila memilih bahasa pengaturcaraan, pembangun biasanya menumpukan pada kelajuan dan kecekapannya. Bahasa Go dan bahasa C, sebagai dua bahasa pengaturcaraan popular, digunakan secara meluas untuk pengaturcaraan peringkat sistem dan aplikasi berprestasi tinggi. Artikel ini akan membandingkan prestasi bahasa Go dan bahasa C dari segi kelajuan dan kecekapan, dan menunjukkan perbezaan antara mereka melalui contoh kod tertentu. Mula-mula, mari kita lihat gambaran keseluruhan bahasa Go dan bahasa C. Bahasa Go dibangunkan oleh G

Bagaimana untuk melaksanakan analisis prestasi kod C++ Prestasi adalah pertimbangan penting semasa membangunkan program C++. Mengoptimumkan prestasi kod anda boleh meningkatkan kelajuan dan kecekapan program anda. Walau bagaimanapun, untuk mengoptimumkan kod anda, anda perlu memahami dahulu di mana kesesakan prestasinya. Untuk mencari kesesakan prestasi, anda perlu melakukan analisis prestasi kod terlebih dahulu. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa alat dan teknik analisis prestasi kod C++ yang biasa digunakan untuk membantu pembangun mencari kesesakan prestasi dalam kod untuk pengoptimuman. Alat pemprofilan menggunakan alat Pemprofilan

Alat analisis prestasi Java boleh digunakan untuk menganalisis dan mengoptimumkan prestasi fungsi Java. Pilih alat analisis prestasi: JVisualVM, VisualVM, JavaFlightRecorder (JFR), dsb. Konfigurasikan alat analisis prestasi: tetapkan kadar pensampelan, dayakan peristiwa. Laksanakan fungsi dan kumpulkan data: Laksanakan fungsi selepas mendayakan alat pemprofilan. Analisis data prestasi: kenal pasti penunjuk kesesakan seperti penggunaan CPU, penggunaan memori, masa pelaksanaan, titik panas, dsb. Optimumkan fungsi: Gunakan algoritma pengoptimuman, kod refactor, gunakan caching dan teknologi lain untuk meningkatkan kecekapan.

Analisis Prestasi dan Strategi Pengoptimuman JavaQueue Queue Ringkasan: Queue (Queue) ialah salah satu struktur data yang biasa digunakan di Java dan digunakan secara meluas dalam pelbagai senario. Artikel ini akan membincangkan isu prestasi baris gilir JavaQueue dari dua aspek: analisis prestasi dan strategi pengoptimuman serta memberikan contoh kod khusus. Baris Gilir Pengenalan ialah struktur data masuk dahulu keluar dahulu (FIFO) yang boleh digunakan untuk melaksanakan mod pengeluar-pengguna, baris gilir tugas kumpulan benang dan senario lain. Java menyediakan pelbagai pelaksanaan baris gilir, seperti Arr

Dalam bidang kecerdasan buatan, model bahasa besar (LLM) semakin menjadi tempat hangat baharu dalam penyelidikan dan aplikasi. Walau bagaimanapun, cara untuk menala raksasa ini dengan cekap dan tepat sentiasa menjadi cabaran penting yang dihadapi oleh industri dan akademik. Baru-baru ini, blog rasmi PyTorch menerbitkan artikel tentang TorchTune, yang menarik perhatian meluas. Sebagai alat yang memfokuskan pada penalaan dan reka bentuk LLM, TorchTune sangat dipuji kerana sifat saintifik dan praktikalnya. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci fungsi, ciri dan aplikasi TorchTune dalam penalaan LLM, dengan harapan dapat memberikan pembaca pemahaman yang komprehensif dan mendalam. 1. Latar belakang kelahiran dan kepentingan TorchTune, pembangunan teknologi pembelajaran mendalam dan model pembelajaran mendalam (LLM)

Penjelasan terperinci tentang amalan penalaan untuk meningkatkan kelajuan akses laman web bahasa Go Abstrak: Dalam era Internet yang pesat membangun, kelajuan capaian laman web telah menjadi salah satu faktor penting untuk pengguna memilih tapak web. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan bahasa Go untuk mengoptimumkan kelajuan akses tapak web, termasuk pengalaman praktikal dalam mengoptimumkan permintaan rangkaian, menggunakan cache dan pemprosesan serentak. Artikel itu juga akan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan teknik pengoptimuman ini dengan lebih baik. 1. Optimumkan permintaan rangkaian Dalam pembangunan laman web, permintaan rangkaian adalah pautan yang tidak dapat dielakkan. Dan mengoptimumkan permintaan rangkaian boleh

pprof ialah alat analisis prestasi Go yang disediakan oleh Google yang boleh digunakan untuk menjana data prestasi semasa program berjalan. Dengan mendayakan pemprofilan prestasi (CPU/peruntukan memori) dan menggunakan perintah gorun untuk menjana fail konfigurasi, pembangun boleh menggunakan alat pprof untuk menganalisis data secara interaktif, mengenal pasti fungsi yang memakan masa (perintah atas) dan menjana laporan visual yang lebih terperinci (arahan web) , dengan itu menemui titik pengoptimuman.
