php性能优化实例分析

这篇文章主要介绍了PHP性能优化实例分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇php性能优化实例分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

前言

如何提高程序运行速度，减轻服务器压力是服务端开发必须面对的一个问题。

简单且朴素的原则：不要在for循环中操作DB，包括关系型数据库和NoSql。

我们应该根据自己的业务场景，在for循环之前批量拿到数据，用尽量少的sql查询批量查到结果。 在for循环中进行数据的匹配组装。

场景说明

• 我们允许用户选择职业，系统预制了一批职业标签；又开放了自定义职业标签的功能，不限制自定义标签的次数。允许用户编辑资料时选择2个职业标签。

• 发现用户自定义的职业真的五花八门，随着业务增长，数量级越来越大；比如目前职业标签是2千个，以后可能有2万个，甚至20万个。

• 这种情况下，我们上一篇提到的在for循环之前批量查询全量数据，在for循环中用自定义函数匹配，避免在for循环中操作DB的方式命中率太低了，造成了极大的浪费。

• 比如：每个列表返回30个用户信息，每个用户选择了2个职业标签，最大标签数量是60；而我全量查到的职业标签数量是2千，命中率只有3%；如果职业标签达到2万个，命中率就只有0.3%了。

解题思路

首先，在for循环中不操作DB，这个大原则不变

上述问题的核心是命中率太低，就是全量查了很多用不到的数据

解决思路就是只批量查询命中的标签数据：

• 取到30个用户在user表中保存的职业id

• 30个用户的id去重后重组

• 在职业表通过whereIn查询匹配的职业标签

• 其他逻辑不变，替换的只是数据源：之前的数据源是全量数据，优化后的数据源是精准命中的数据。

思路清晰之后，开始coding

代码示例：

为了行文紧凑，代码段中省略了和文章无关的代码，用竖着的三个.省略。

核心代码：抽取 renderUserInfo ，统一输出用户信息，这个函数在for循环中调用，获得数据源在for循环之前。

<?phpnamespace App\Render;...class CommonRender extends BaseRender{    public static function renderUserinfo($data, $hobbyInfo = [],$professionInfo = [])    {        $hobbyInfo = !empty($hobbyInfo) ? $hobbyInfo : HobbyInfo::getAllInfo();        //特殊处理，因为职业用户可以自定义 数字一直增长 不全量查数据；$professionInfo为空时不是批量查询，只查单条记录        $professionInfo = !empty($professionInfo) ? $professionInfo : (isset($data['profession']) ? ProfessionInfo::getByIds($data['profession']) : []);        if (!is_array($data)) {            return [];        }        $ret = [            .            .            .//优化之前//          'hobby' => !isset($data['hobby']) ? [] : HobbyInfo::getByIds($data['hobby']),//          'profession' => !isset($data['profession']) ? [] : ProfessionInfo::getByIds($data['profession']),//优化之后            'hobby' => !isset($data['hobby']) ? [] : self::_renderHobby($data['hobby'], $hobbyInfo),            'profession' => !isset($data['profession']) ? [] : self::_renderProfession($data['profession'], $professionInfo),            .            .            .        return $ret;    }}

isset() 判断，避免传入的数据不存在，提示数组越界。

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;}

调用 commonRender() 的代码，即展示数据源是怎么来的。

public static function getBatchUserIntro($userid, $userList){    $retData = [];    if (empty($userList)) {        return $retData;    }    .    .    .    $hobbyInfo = HobbyInfo::getAllInfo();    //按需批量查职业，不全量查询职业    $professionIds = array_column($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;}

封装的工具方法，通过id数组批量获得数据，做了特殊判断，兼容值为空的情况。

public static function batchGetByIds($ids = []){    //兼容职业为空的情况    foreach ($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();}

核心代码就是上述4部分

性能对比

以此举例：每次列表返回30个用户信息，每个用户选择了2个职业标签，最大标签数量是60；

优化之前：全量查到的职业标签数量为2千，命中率只有3%；如果职业标签达到2万个，命中率就只有0.3%了。

优化之后：全量查到的职业标签数量为2千，命中率为100%；如果职业标签达到2万个，命中率仍然为100%。

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