PHP 기능은 어떻게 서버 성능을 향상합니까?
5 서버 성능을 최적화하는 PHP 기능: APC: 컴파일된 PHP 스크립트를 캐시하여 로딩 속도를 높입니다. Memcached: 세션 데이터와 자주 액세스하는 데이터를 저장하여 데이터베이스 쿼리를 줄입니다. mysqli_prepare: 반복되는 처리 및 쿼리 시간을 줄이기 위해 준비된 명령문을 생성합니다. array_chunk: 대량의 데이터 처리를 용이하게 하기 위해 배열을 더 작은 청크로 분할합니다. microtime: 스크립트 실행 시간을 측정하는 데 사용되는 마이크로초 타임스탬프를 반환합니다.
서버 성능을 향상시키는 PHP 기능 가이드
PHP는 매우 다재다능한 언어로서 서버 성능을 크게 향상시킬 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 개발자가 웹 애플리케이션을 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 중요한 PHP 기능과 실제 애플리케이션 사례를 소개합니다.
1. APC(대체 PHP 캐시)
APC는 모든 요청에 대한 해석을 피하기 위해 컴파일된 PHP 스크립트를 캐시하는 선택적 PHP 확장입니다.
`// APC 확장 활성화
apcu_enable();
// 캐시 변수
$cache_data = apcu_cache_info();
// 캐시 활성화 여부 확인
if (apcu_enabled()) {
// 缓存数据 apcu_store('myCache', $cache_data); // 从缓存中检索数据 $cached_data = apcu_fetch('myCache');
}
?>`
2. Memcached
Memcached는 세션 데이터 및 기타 자주 액세스하는 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있는 분산 메모리 개체 캐싱 시스템입니다.
`// Memcached 서버에 연결
$memcache = new Memcache();
$memcache->connect('localhost', 11211);
// 캐시 옵션 설정
$memcache-> ;setOption(Memcache::OPT_COMPRESSION, false);
// 캐시 변수
$memcache->set('myCacheKey', $cache_data, 3600);
// 캐시에서 데이터 검색
$cached_data = $memcache - >get('myCacheKey');
?>`
3.mysqli_prepare
mysqli_prepare() 함수를 사용하면 MySQL 문에 대해 준비된 문을 생성하여 반복 처리 및 쿼리 시간을 줄일 수 있습니다.
`// 명령문 준비
$stmt = $mysqli->prepare('SELECT * FROM users WHERE name = ?');
// 매개변수 바인딩
$stmt->bind_param( ' s', $name);
//문 실행
$stmt->execute();
// 결과 가져오기
$result = $stmt->get_result();
?>`
4. array_chunk
array_chunk() 함수는 배열을 더 작은 덩어리로 분할하는데, 이는 많은 양의 데이터를 처리해야 할 때 매우 유용합니다.
`// 배열을 10개의 청크로 나눕니다
$chunked_array = array_chunk($large_array, 10);
// 청크화된 배열 탐색
foreach ($chunked_array as $chunk) {
// 处理每个块
}
?>`
5. microtime
microtime() 함수는 스크립트 실행 시간을 측정하는 데 사용할 수 있는 현재 마이크로초 타임스탬프를 반환합니다.
`// 스크립트 시작 시간 기록
$start = microtime(true);
// 스크립트 실행
// ...
// 실행 시간 계산
$end = microtime(true );
$total_time = $end - $start;
// 실행 시간 표시
echo "스크립트 실행 $total_time 마이크로초";
?>`
이러한 PHP 기능을 활용하여 개발자는 응답 시간과 처리량을 향상시키는 웹 애플리케이션입니다.
위 내용은 PHP 기능은 어떻게 서버 성능을 향상합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP 컨테이너가 자동 구성을 지원할 수 있도록 핵심은 CI (Continuous Integration) 프로세스를 구성하는 데 있습니다. 1. DockerFile을 사용하여 기본 이미지, 확장 설치, 종속성 관리 및 권한 설정을 포함하여 PHP 환경을 정의합니다. 2. Gitlabci와 같은 CI/CD 도구를 구성하고 .gitlab-ci.yml 파일을 통해 빌드, 테스트 및 배포 단계를 정의하여 자동 구성, 테스트 및 배포를 달성합니다. 3. PHPUNIT와 같은 테스트 프레임 워크를 통합하여 코드 변경 후 테스트가 자동으로 실행되도록합니다. 4. Kubernetes와 같은 자동 배포 전략을 사용하여 배포 .yaml 파일을 통해 배포 구성을 정의합니다. 5. Dockerfile 최적화 및 다단계 구조를 채택하십시오

로깅 방법 선택 : 초기 단계에서는 PHP에 내장 Error_Log ()를 사용할 수 있습니다. 프로젝트가 확장되면 독백과 같은 성숙한 라이브러리로 전환하고 여러 처리기 및 로그 레벨을 지원하며 로그에 타임 스탬프, 레벨, 파일 줄 번호 및 오류 세부 정보가 포함되어 있는지 확인하십시오. 2. 디자인 저장 구조 : 소량의 로그를 파일에 저장할 수 있으며 많은 로그가 있으면 많은 분석이 있으면 데이터베이스를 선택하십시오. MySQL/PostgreSQL을 사용하여 구조화 된 데이터에 사용하십시오. Elasticsearch Kibana는 반 구조화/비 구조화에 권장됩니다. 동시에, 그것은 백업 및 정기적 인 청소 전략을 위해 공식화됩니다. 3. 개발 및 분석 인터페이스 : 검색, 필터링, 집계 및 시각화 기능이 있어야합니다. Kibana에 직접 통합되거나 PHP 프레임 워크 차트 라이브러리를 사용하여 단순성과 인터페이스의 용이성에 중점을 둔 자체 개발을 개발할 수 있습니다.

MySQL은 재무 시스템에 최적화되어야합니다. 1. 1. 소수점 유형을 사용하여 정확성을 보장하기 위해 재무 데이터를 사용해야하며 시간대 문제를 피하기 위해 시간 필드에서 DateTime을 사용해야합니다. 2. 인덱스 디자인은 합리적이어야하며, 인덱스를 구축하기위한 필드의 자주 업데이트를 피하고 쿼리 순서로 인덱스를 결합하고 정기적으로 쓸모없는 색인을 청소하십시오. 3. 트랜잭션을 사용하여 일관성을 보장하고, 거래 세분성을 제어하고, 긴 트랜잭션과 비 코어 운영을 피하고, 비즈니스에 따라 적절한 격리 수준을 선택하십시오. 4. 시간별로 히스토리 데이터를 파티션하고, 콜드 데이터를 보관하고 압축 테이블을 사용하여 쿼리 효율성을 향상시키고 스토리지를 최적화합니다.

tooptimizemysqlforreal-timedatafeeds, firstchoosetheeNnodBStorageEngineForTransactionsand-levellocking, usememoryorrocksdbfortemporaryData 및 partitionTime-seriesDatabyTime.second, INdexStraticalStralityApplyIndExowhere, Or OrdorMOMN, OR ORDOMUMANGS, ORORTORMOMNS.

MySQL이 클라우드로 이동할 가치가 있는지 여부는 특정 사용 시나리오에 따라 다릅니다. 비즈니스를 빠르게 출시 해야하는 경우 탄력적으로 확장하고 운영 및 유지 보수를 단순화하며 Go-Go-Go Pay-as-Go 모델을 수락 할 수있는 경우 클라우드로 이동하는 것이 그만한 가치가 있습니다. 그러나 데이터베이스가 오랫동안 안정되어 있으면 대기 시간에 민감하거나 규정 준수 제한이 있으면 비용 효율적이지 않을 수 있습니다. 비용 제어 키에는 올바른 공급 업체 및 패키지 선택, 합리적으로 리소스 구성, 예약 인스턴스 사용, 백업 로그 관리 및 쿼리 성능 최적화가 포함됩니다.

TosecureMySQLeffectively,useobject-levelprivilegestolimituseraccessbasedontheirspecificneeds.Beginbyunderstandingthatobject-levelprivilegesapplytodatabases,tables,orcolumns,offeringfinercontrolthanglobalprivileges.Next,applytheprincipleofleastprivile

대형 테이블을 다룰 때 MySQL 성능 및 유지 보수 가능성은 직면하고 구조 설계, 인덱스 최적화, 테이블 하위 테이블 전략 등을 시작해야합니다. 1. 기본 키 및 색인을 합리적으로 설계해야합니다. 자체 증가 정수를 기본 키로 사용하여 페이지 분할을 줄이는 것이 좋습니다. 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리 효율성을 향상시킵니다. 느린 쿼리 로그를 정기적으로 분석하고 유효하지 않은 인덱스를 삭제하십시오. 2. 파티션 테이블의 합리적 사용 : 시간 범위 및 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시키기위한 기타 전략에 따른 파티션이지만 분할 및 절단 문제에주의를 기울여야합니다. 3. 분리 및 도서관 분리를 읽고 쓰고 쓰는 것을 고려하십시오 : 읽기 및 쓰기 분리는 메인 라이브러리의 압력을 완화시킵니다. 라이브러리 분리 및 테이블 분리는 많은 양의 데이터가있는 시나리오에 적합합니다. 미들웨어를 사용하고 거래 및 크로스 스토어 쿼리 문제를 평가하는 것이 좋습니다. 초기 계획과 지속적인 최적화가 핵심입니다.

ToimProveMySqlPerformanceForcmsPlatforms Wordpress, FirstImplementAcinglayerUsingLayerUsingPluginSlikerEdisorMemcached, enableMysqlQueryCaching (ifapplicable), anduSepageCingpluginstoservestaticfiles.second, 옵티미즈 QLConcepingInnodBuf
