1. Mir wurde heute eine Frage gestellt: Welche Maßnahmen gibt es, um die hohe Parallelität auf PHP-Codeebene zu verbessern?
Bei Problemen mit hoher Parallelität dachte ich zuerst an Cluster und Caches (apt, redis, mem, Memory...), aber wenn es um die PHP-Codeebene ging, abgesehen von Warteschlangen und der Reduzierung von Netzwerkanfragen Mir fiel nichts anderes ein, also begann ich, diese Diskussion zu posten, in der Hoffnung, dass der Meister eine praktikable Lösung hinterlassen würde.
1. Mir wurde heute eine Frage gestellt: Welche Maßnahmen gibt es, um die hohe Parallelität auf PHP-Codeebene zu verbessern?
Bei Problemen mit hoher Parallelität dachte ich zuerst an Cluster und Caches (apt, redis, mem, Memory...), aber wenn es um die PHP-Codeebene ging, abgesehen von Warteschlangen und der Reduzierung von Netzwerkanfragen Mir fiel nichts anderes ein, also begann ich, diese Diskussion zu posten, in der Hoffnung, dass der Meister eine praktikable Lösung hinterlassen würde.
Ich denke PHP
auf Codeebene sollten wir direkt von den relevanten Wissenspunkten von PHP
SESSION
Verarbeitungsmechanismus des Projekts, Dateien->DB->Cache
Datensatzstatus des Projekts Log
, Dateien->DB
Ressourcenwiederverwendung, asynchrone Verarbeitung von Langzeitvorgängen, Singletons, globale Datenfreigabe, Warteschlangen usw.
Bytecode-Cache APC
,XCACHE
,OPCACHE
Daten-(Ansichts-)Cache, Datei-Cache (Dateien)->Lokaler Cache (Yac)->Verteilter Cache (MEMCACHE, REDIS)
Framework-Auswahl, Mikro-Framework (Lumen)->Full-Stack-PHP-Framework (SF, LARAVEL)->Erweitertes Framework (Yaf, Phalcon)->Paralleles Framework (Yar)
PHP
Versionsauswahl, PHP5.x->hhvm->php7
Ist das eine Frage während des Vorstellungsgesprächs?
Es wird geschätzt, dass ich während der eigentlichen Entwicklung des Interviewunternehmens auf entsprechende Probleme gestoßen bin, daher habe ich sie als Interviewfragen verwendet
Insbesondere wenn es um Code geht, wenn es um die Verbesserung der Parallelität geht, können wir von den Ideen von nodejs lernen, nämlich asynchronen, nicht blockierenden Zugriff, um eine hohe Parallelität sicherzustellen, sodass Sie über die Erweiterungen asynchroner Vorgänge in PHP sprechen können. Ich habe zum Beispiel eine Erweiterung namens swoole gesucht und gefunden.
Die andere besteht darin, mehr Rechenaufgaben an das Front-End zu übergeben, serverseitige Berechnungen zu reduzieren und die Reaktionsgeschwindigkeit zu verbessern.
Die andere Sache ist, die Datenbank zu betreiben. Vielleicht wäre es gut, darüber zu sprechen, wie die Organisationsform der Datenbank geändert werden kann (Vorgänge wie Join reduzieren)
Nur das Fasten wird niemals brechen!
Eine Anfrage alle 10 ms ist zehnmal weniger stressig als eine Anfrage alle 100 ms, da Ihre Parallelität begrenzt ist. Wenn eine Verbindung zustande kommt und längere Zeit nicht hergestellt wird, werden Ressourcen belegt und nicht freigegeben Dies kann leicht gleichzeitig auftreten. Wenn die CPU und der Speicher voll sind, entsteht ein Teufelskreis. Daher muss die Obergrenze für die Anzahl der Verbindungen festgelegt werden 🎜>
Dann haben die meisten Leute dieses Problem (unser Unternehmen hat überall solchen Code), nicht optimierte E/A für große Datenmengen:
<code>// 取用户的订单列表 $orders = api_get_orders($uid); // 可是, 订单里没有商品的详情, 怎么做呢? foreach($orders as $i=>$order){ // api_get_good_by_id 是个缓存或mysql IO $orders[$i]['good'] = api_get_good_by_id($order['goodid']); } return $orders;</code>
Kombinieren Sie sie zu einem IO:
<code>// 取用户的订单列表 $orders = api_get_orders($uid); // 提取goodid序列 $goodids = array_map(function($o){ return $o['goodid']; }, $orders); // 一次性把商品全部取出来 $goods = api_get_goods_by_ids( $goodids ); // 封装到$orders foreach($goods as $i=>$g){ $orders[$i]["good"] = $g; } return $goods;</code>
Ja, alles dient der Reduzierung von E/A und der Verbesserung der Wiederverwendung. Es macht wenig Sinn, sich Gedanken darüber zu machen, welcher Algorithmus die Sortierung beschleunigen kann, außer der Optimierung von SQL-Anweisungen.
Die Wiederverwendung von Objektressourcen, z. B. der Singleton-Modus, instanziiert ein Datenbankobjekt.
Reduziert den E/A-Overhead von Daten.
Ich weiß auch ein wenig darüber: Wenn Sie weniger Anfragen an die Datenbank stellen können, stellen Sie so wenige Anfragen wie möglich. Wenn die gespeicherten Daten nicht dringend sind, legen Sie sie in Redis ab und führen Sie dann geplante Aufgaben aus .
Im Allgemeinen ist die Aktualisierung derselben Daten, beispielsweise neuer Lagerbestände, die am meisten gefürchtete Sache. Dies kann durch die Verwendung von Warteschlangen gelöst werden.