パフォーマンスのためにPHP 7コードを最適化する方法

パフォーマンスのためのPHP 7コードの最適化には、コーディングプラクティス、効率的なアルゴリズム、適切な拡張機(jī)能の活用を含む多面的なアプローチが含まれます。 それは萬能のソリューションではなく、反復(fù)的な改善のプロセスです。 いくつかの重要な戦略は次のとおりです。PHP構(gòu)成でOpcache：

opcacheの利用。これにより、各リクエストでPHPコードの解析とコンパイルに費(fèi)やす時(shí)間が大幅に短縮され、大幅なパフォーマンスが向上します。 十分なメモリの割り當(dāng)てで適切に構(gòu)成されていることを確認(rèn)してください。
• 効率的なアルゴリズムとデータ構(gòu)造：
タスクの適切なアルゴリズムとデータ構(gòu)造を選択します。 コードの時(shí)間と空間の複雑さを考慮してください。 たとえば、ルックアップにハッシュテーブル（PHPでの関連配列）を使用することは、一般に大規(guī)模な配列を介して反復(fù)するよりも高速です。適切なインデックスを使用し、
• を避け、準(zhǔn)備されたステートメントを使用してSQL注入を防ぎ、パフォーマンスを改善します。 MemcachedやRedisなどのキャッシュメカニズムを使用してデータベースの負(fù)荷を削減することを検討します。 リクエストをバッチまたはキャッシュすることにより、これらの操作の數(shù)を最小限に抑えます。 意味のある変數(shù)名を使用し、不要なオブジェクトの作成を避け、きれいで十分に構(gòu)築されたコードを書きます。 これらのプラクティスは、読みやすさと保守性を向上させ、デバッグ時(shí)間を短縮し、將來の最適化を容易にすることでパフォーマンスを間接的に改善します。これにより、アプリケーションはブロックせずに複數(shù)のリクエストを同時(shí)に処理し、スループットを大幅に改善できます。 ReactPhpのようなライブラリはこれを促進(jìn)することができます。
  • データベースクエリ：非効率的なデータベースクエリ（たとえば、インデックスの欠如、構(gòu)造化されたクエリの不十分なクエリ）は、頻繁に犯されることです。 データベースの応答が遅くなるとアプリケーションのパフォーマンスが不自由になる可能性があります。
  • 非効率的なアルゴリズム：時(shí)間の低いアルゴリズムを使用して（たとえば、より効率的なアルゴリズムが存在するネストされたループを使用する）、特に大規(guī)模なデータセットを使用すると、大幅な減速につながる可能性があります。漏れ、アプリケーションが過度のメモリを消費(fèi)し、最終的にクラッシュしたり、鈍化したりする。 （データベースの結(jié)果、API応答など）繰り返し計(jì)算またはデータベースヒットが発生し、応答性に影響を與えます。ライブラリ：パフォーマンスの低いまたはリソース集約的なサードパーティライブラリもアプリケーションの速度に悪影響を與える可能性があります。以前、オプカッシュはキャッシュコンパートされたバイトコードに不可欠であり、繰り返しのコンパイルの必要性を排除します。 PDOはデータベースと存在するインターフェイスを提供し、古いデータベース拡張メソッドと比較してセキュリティとパフォーマンスの向上を提供します。
  Imagic/gd：
  • 畫像処理、Imagick（一般的に高速）およびGDライブラリは、畫像操作のための効率的なツールを提供します。 CPUバインドタスクに役立つが、デッドロックを避けるために慎重に検討する必要があるマルチスレッドプログラミング。したがって、パフォーマンスボトルネックを識(shí)別するには、PHP 7コードのプロファイリングが重要です。いくつかのツールがこのプロセスを支援できます：
    • Xdebug： xdebugは、強(qiáng)力なデバッグおよびプロファイリングツールです。 これにより、関數(shù)呼び出し時(shí)間、メモリ使用量、およびその他のパフォーマンスメトリックを示す詳細(xì)なプロファイリングレポートを生成できます。 これらのレポートを分析して、パフォーマンスのホットスポットを特定します。 統(tǒng)合は簡(jiǎn)単で、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。
    • xhprof：xhprofは、関數(shù)レベルの階層プロファイラーで、関數(shù)呼び出し時(shí)間とメモリ使用量の包括的なビューを提供します。 これはコマンドラインツールなので、コマンドラインにある程度精通しています。
    • これらのツールを使用してパフォーマンスボトルネックを特定したら、プロファイリングデータによって明らかにされた特定の領(lǐng)域に最適化の取り組みを集中できます。このターゲットを絞ったアプローチにより、最適化の取り組みが最大の影響をもたらすことが保証されます。各最適化の前後にパフォーマンスを測(cè)定して、その有効性を確認(rèn)することを忘れないでください。

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