


Bagaimana untuk mengendalikan masalah caching token dalam PHP untuk mengurangkan jumlah permintaan API?
Apr 01, 2025 am 07:27 AMMengoptimumkan mekanisme cache token PHP dan mengurangkan kekerapan panggilan API
Dalam projek PHP, terutamanya apabila antara muka pihak ketiga seperti API WeChat terlibat, pengurusan token yang cekap adalah penting. Artikel ini menyediakan penyelesaian pengoptimuman untuk masalah caching token, dengan berkesan mengurangkan bilangan permintaan API.
Masalah dengan kod sedia ada: Menyimpan token dalam sesi, dan logiknya cacat. Penyimpanan sesi tidak sesuai untuk senario konvensional yang tinggi, dan struktur if-else
dalam kod menyebabkan permintaan pertama untuk sentiasa mendapatkan token, dan logik perniagaan tidak boleh dilaksanakan secara langsung. Di samping itu, masa tamat tempoh 120 saat terlalu pendek, dan sering menyegarkan token telah meningkatkan permintaan API.
Penyelesaian Penambahbaikan: Mengamalkan mekanisme caching fail dan mengoptimumkan logik kod
Menggunakan caching fail boleh mengelakkan isu -isu konkurensi dan kesesakan prestasi dalam sesi. Format kandungan fail adalah cache_time access_token
dan dikemas kini dengan kerap. Untuk mengelakkan konflik membaca dan menulis serentak, mekanisme kunci fail diterima pakai.
Kod yang lebih baik:
Php header ("Kandungan-jenis: teks/html; charset = utf-8"); $ Cachefile = __dir__. '/access_token.cache'; // fungsi laluan fail cache getAccessToken ($ appid, $ appSecret) { $ tokenUrl = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid={$AppId) $ ch = curl_init (); curl_setopt_array ($ ch, [ Curlopt_url => $ tokenurl, Curlopt_ssl_verifypeer => false, Curlopt_ssl_verifyHost => false, Curlopt_returntransfer => benar, ]); $ response = curl_exec ($ ch); curl_close ($ ch); $ data = json_decode ($ response, true); jika (isset ($ data ['access_token'])) { mengembalikan $ data; } else { kembali palsu; // gagal mendapatkan token} } fungsi CacheAccessToken ($ aksesToken, $ expireTime) { Global $ Cachefile; $ data = "{$ expireTime} {$ AccessToken}"; jika (! file_exists ($ cachefile)) { sentuh ($ Cachefile); } jika (Flock ($ Cachefile, lock_ex)) {// Dapatkan kunci eksklusif file_put_contents ($ Cachefile, $ data); Flock ($ Cachefile, lock_un); // Lepaskan kunci} } fungsi getCachedAccessToken () { Global $ Cachefile; jika (file_exists ($ cachefile)) { jika (Flock ($ Cachefile, lock_sh)) {// Dapatkan kunci dikongsi $ data = file_get_contents ($ Cachefile); Flock ($ Cachefile, lock_un); // Lepaskan senarai kunci ($ Cachetime, $ accessToken) = Exploit ('', $ data, 2); jika (masa () <p> <strong>Pengoptimuman lanjut: Gunakan redis atau memcached</strong></p><p> Untuk senario konkurensi yang tinggi, adalah disyorkan untuk menggunakan cache yang diedarkan seperti Redis atau Memcached, yang memberikan prestasi dan kebolehpercayaan yang lebih tinggi. Ini memerlukan mengubah kod untuk menggunakan perpustakaan klien cache yang sepadan.</p><p> <strong>Tugas Masa:</strong></p><p> Adalah disyorkan untuk menambah tugas berjangka (contohnya, menggunakan Crontab), laksanakan skrip setiap 7000 saat (atau kurang, bergantung kepada situasi sebenar), dan menyegarkan cache token. Ini memastikan bahawa token sentiasa sah dan mengelakkan kegagalan permintaan API akibat tamat tempoh cache.</p><p> Melalui penambahbaikan di atas, cache token dapat diuruskan dengan berkesan, permintaan API yang tidak perlu dapat dikurangkan, dan prestasi sistem dan kestabilan dapat ditingkatkan. Skim caching yang dipilih bergantung kepada saiz dan keperluan projek. Untuk projek kecil, cache fail serta tugas masa adalah pilihan yang baik; Untuk projek besar, Redis atau Memcached adalah penyelesaian yang lebih ideal.</p>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengendalikan masalah caching token dalam PHP untuk mengurangkan jumlah permintaan API?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Idea utama mengintegrasikan keupayaan pemahaman visual AI ke dalam aplikasi PHP adalah menggunakan API Perkhidmatan Visual AI pihak ketiga, yang bertanggungjawab untuk memuat naik imej, menghantar permintaan, menerima dan menghuraikan hasil JSON, dan menyimpan tag ke pangkalan data; 2. Penandaan imej automatik dapat meningkatkan kecekapan dengan ketara, meningkatkan pencarian kandungan, mengoptimumkan pengurusan dan cadangan, dan mengubah kandungan visual dari "data mati" kepada "data hidup"; 3. Memilih perkhidmatan AI memerlukan penghakiman yang komprehensif berdasarkan pencocokan fungsional, ketepatan, kos, kemudahan penggunaan, kelewatan serantau dan pematuhan data, dan disyorkan untuk memulakan dari perkhidmatan umum seperti Google CloudVision; 4. Cabaran umum termasuk masa tamat rangkaian, keselamatan utama, pemprosesan ralat, batasan format imej, kawalan kos, keperluan pemprosesan tak segerak dan isu ketepatan pengiktirafan AI.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

PHP menyediakan asas input untuk model AI dengan mengumpul data pengguna (seperti sejarah pelayaran, lokasi geografi) dan pra-pemprosesan; 2. Gunakan curl atau GRPC untuk berhubung dengan model AI untuk mendapatkan keputusan ramalan kadar klik dan penukaran kadar; 3. Secara dinamik menyesuaikan kekerapan paparan pengiklanan, populasi sasaran dan strategi lain berdasarkan ramalan; 4. Uji varian pengiklanan yang berbeza melalui A/B dan data rekod, dan menggabungkan analisis statistik untuk mengoptimumkan kesannya; 5. Gunakan PHP untuk memantau sumber lalu lintas dan tingkah laku pengguna dan mengintegrasikan dengan API pihak ketiga seperti Googleads untuk mencapai penghantaran automatik dan pengoptimuman maklum balas yang berterusan, akhirnya meningkatkan CTR dan CVR dan mengurangkan CPC, dan melaksanakan sepenuhnya sistem pengiklanan yang didorong oleh AI-Driven.
