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這篇文章主要介紹了php性能優(yōu)化實(shí)例分析的相關(guān)知識(shí),內(nèi)容詳細(xì)易懂,操作簡(jiǎn)單快捷,具有一定借鑒價(jià)值,相信大家閱讀完這篇php性能優(yōu)化實(shí)例分析文章都會(huì)有所收獲,下面我們一起來(lái)看看吧。
如何提高程序運(yùn)行速度,減輕服務(wù)器壓力是服務(wù)端開(kāi)發(fā)必須面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題。
簡(jiǎn)單且樸素的原則:不要在for循環(huán)中操作DB,包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSql。
我們應(yīng)該根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,在for循環(huán)之前批量拿到數(shù)據(jù),用盡量少的sql查詢(xún)批量查到結(jié)果。 在for循環(huán)中進(jìn)行數(shù)據(jù)的匹配組裝。
我們?cè)试S用戶選擇職業(yè),系統(tǒng)預(yù)制了一批職業(yè)標(biāo)簽;又開(kāi)放了自定義職業(yè)標(biāo)簽的功能,不限制自定義標(biāo)簽的次數(shù)。允許用戶編輯資料時(shí)選擇2個(gè)職業(yè)標(biāo)簽。
發(fā)現(xiàn)用戶自定義的職業(yè)真的五花八門(mén),隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng),數(shù)量級(jí)越來(lái)越大;比如目前職業(yè)標(biāo)簽是2千個(gè),以后可能有2萬(wàn)個(gè),甚至20萬(wàn)個(gè)。
這種情況下,我們上一篇提到的在for循環(huán)之前批量查詢(xún)?nèi)繑?shù)據(jù),在for循環(huán)中用自定義函數(shù)匹配,避免在for循環(huán)中操作DB的方式命中率太低了,造成了極大的浪費(fèi)。
比如:每個(gè)列表返回30個(gè)用戶信息,每個(gè)用戶選擇了2個(gè)職業(yè)標(biāo)簽,最大標(biāo)簽數(shù)量是60;而我全量查到的職業(yè)標(biāo)簽數(shù)量是2千,命中率只有3%;如果職業(yè)標(biāo)簽達(dá)到2萬(wàn)個(gè),命中率就只有0.3%了。
首先,在for循環(huán)中不操作DB,這個(gè)大原則不變
上述問(wèn)題的核心是命中率太低,就是全量查了很多用不到的數(shù)據(jù)
解決思路就是只批量查詢(xún)命中的標(biāo)簽數(shù)據(jù):
取到30個(gè)用戶在user表中保存的職業(yè)id
30個(gè)用戶的id去重后重組
在職業(yè)表通過(guò)whereIn查詢(xún)匹配的職業(yè)標(biāo)簽
其他邏輯不變,替換的只是數(shù)據(jù)源:之前的數(shù)據(jù)源是全量數(shù)據(jù),優(yōu)化后的數(shù)據(jù)源是精準(zhǔn)命中的數(shù)據(jù)。
思路清晰之后,開(kāi)始coding
為了行文緊湊,代碼段中省略了和文章無(wú)關(guān)的代碼,用豎著的三個(gè).省略。
核心代碼:抽取 renderUserInfo
,統(tǒng)一輸出用戶信息,這個(gè)函數(shù)在for循環(huán)中調(diào)用,獲得數(shù)據(jù)源在for循環(huán)之前。
<?php namespace App\Render; . . . class CommonRender extends BaseRender { public static function renderUserinfo($data, $hobbyInfo = [],$professionInfo = []) { $hobbyInfo = !empty($hobbyInfo) ? $hobbyInfo : HobbyInfo::getAllInfo(); //特殊處理,因?yàn)槁殬I(yè)用戶可以自定義 數(shù)字一直增長(zhǎng) 不全量查數(shù)據(jù);$professionInfo為空時(shí)不是批量查詢(xún),只查單條記錄 $professionInfo = !empty($professionInfo) ? $professionInfo : (isset($data['profession']) ? ProfessionInfo::getByIds($data['profession']) : []); if (!is_array($data)) { return []; } $ret = [ . . . //優(yōu)化之前 // 'hobby' => !isset($data['hobby']) ? [] : HobbyInfo::getByIds($data['hobby']), // 'profession' => !isset($data['profession']) ? [] : ProfessionInfo::getByIds($data['profession']), //優(yōu)化之后 'hobby' => !isset($data['hobby']) ? [] : self::_renderHobby($data['hobby'], $hobbyInfo), 'profession' => !isset($data['profession']) ? [] : self::_renderProfession($data['profession'], $professionInfo), . . . return $ret; } }
isset()
判斷,避免傳入的數(shù)據(jù)不存在,提示數(shù)組越界。
protected static function _renderProfession($userProfession, $professionInfo) { $ret = []; if ($userProfession) { $userProfessionIds = explode(',', $userProfession); foreach ($userProfessionIds as $key => $userProfessionId) { if (isset($professionInfo[$userProfessionId])) { $ret[$key] = $professionInfo[$userProfessionId]; } } } return $ret; }
調(diào)用 commonRender() 的代碼,即展示數(shù)據(jù)源是怎么來(lái)的。
public static function getBatchUserIntro($userid, $userList) { $retData = []; if (empty($userList)) { return $retData; } . . . $hobbyInfo = HobbyInfo::getAllInfo(); //按需批量查職業(yè),不全量查詢(xún)職業(yè) $professionIds = array_column($batchUserInfo, 'profession'); $professionIds = implode(',', $professionIds); $professionIds = array_unique(explode(',', $professionIds)); $professionInfo = ProfessionInfo::batchGetByIds($professionIds); foreach ($batchUserInfo as $item) { $retData[$item['userid']] = CommonRender::renderUserinfo($item, $hobbyInfo, $professionInfo, $expectInfo); } return $retData; }
封裝的工具方法,通過(guò)id數(shù)組批量獲得數(shù)據(jù),做了特殊判斷,兼容值為空的情況。
public static function batchGetByIds($ids = []) { //兼容職業(yè)為空的情況 foreach ($ids as $key => $id) { if (empty($id)) { unset($ids[$key]); } } if (empty($ids)) { return []; } return self::query()->selectRaw('id,name,pid') ->whereIn('id', $ids) ->get() ->keyBy('id') ->toArray(); }
核心代碼就是上述4部分
以此舉例:每次列表返回30個(gè)用戶信息,每個(gè)用戶選擇了2個(gè)職業(yè)標(biāo)簽,最大標(biāo)簽數(shù)量是60;
優(yōu)化之前:全量查到的職業(yè)標(biāo)簽數(shù)量為2千,命中率只有3%;如果職業(yè)標(biāo)簽達(dá)到2萬(wàn)個(gè),命中率就只有0.3%了。
優(yōu)化之后:全量查到的職業(yè)標(biāo)簽數(shù)量為2千,命中率為100%;如果職業(yè)標(biāo)簽達(dá)到2萬(wàn)個(gè),命中率仍然為100%。
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