


Revolusi tanpa pelayan: Menggunakan aplikasi PHP berskala dengan Bref
Jul 28, 2025 am 04:39 AMBref membolehkan pemaju PHP membina aplikasi yang berskala dan kos efektif tanpa menguruskan pelayan. 1. Bref membawa PHP ke AWS Lambda dengan menyediakan lapisan runtime PHP yang dioptimumkan, menyokong Php 8.3 dan versi lain, dan dengan lancar mengintegrasikan dengan rangka kerja seperti Laravel dan Symfony; 2. Langkah -langkah penempatan termasuk: memasang Bref menggunakan komposer, mengkonfigurasi serverless.yml untuk menentukan fungsi dan peristiwa, seperti titik akhir HTTP dan perintah artisan; 3. Jalankan perintah yang digunakan tanpa pelayan untuk melengkapkan penggunaan, mengkonfigurasi Gateway API secara automatik dan menjana URL akses; 4. Bagi sekatan Lambda, Bref menyediakan penyelesaian: Gunakan S3 atau EFS untuk menangani sekatan sistem fail sementara, mengurangkan kelewatan permulaan sejuk melalui kesesuaian yang disediakan, melaksanakan tugas masa menggunakan Eventbridge, dan mengendalikan beratur tak segerak dalam kombinasi dengan SQS; 5. BREF sesuai untuk API yang tinggi, seni bina yang didorong oleh peristiwa, microservices, dan projek sensitif kos, dan tidak sesuai untuk tugas jangka panjang atau bergantung pada cache ingatan yang berterusan. Oleh itu, Bref menyediakan pemaju PHP dengan laluan ambang yang rendah untuk memasuki medan tanpa pelayan, menyedari seni bina aplikasi moden dengan operasi dan penyelenggaraan percuma, pengembangan automatik dan pengebilan atas permintaan.
Serverless bukan hanya untuk node.js atau python lagi-pemaju PHP kini boleh membina aplikasi yang berskala, kos yang cekap tanpa menguruskan pelayan, terima kasih kepada Bref . Sekiranya anda teragak-agak untuk mengadopsi tanpa pelayan kerana pergantungan tradisional PHP terhadap proses jangka panjang atau hosting bersama, sudah tiba masanya untuk menimbang semula. Bref menjadikannya bukan sahaja mungkin tetapi praktikal untuk menjalankan PHP pada AWS Lambda.

Inilah cara Bref mengubah permainan dan bagaimana anda boleh menggunakan aplikasi PHP berskala dengannya.
Apa itu Bref dan mengapa penting untuk PHP
Bref adalah projek sumber terbuka yang membawa PHP ke AWS Lambda dengan menyediakan lapisan runtime yang dioptimumkan. AWS Lambda secara asli menyokong bahasa seperti JavaScript dan Python, tetapi bukan PHP. Bref mengisi jurang itu dengan pembungkusan runtime PHP (seperti Php 8.3) sebagai lapisan AWS Lambda, yang membolehkan anda menjalankan kod PHP dalam persekitaran tanpa pelayan.

Mengapa ini penting:
- Tiada Pengurusan Pelayan : Anda menulis kod, menggunakannya, dan AWS mengendalikan skala, penampalan, dan ketersediaan.
- Kecekapan Kos : Anda hanya membayar apabila fungsi anda dijalankan - sesuai untuk aplikasi dengan trafik yang berubah -ubah.
- Dibina untuk Skalabiliti : Lambda secara automatik skala dari sifar hingga ribuan eksekusi serentak.
- Integrasi lancar dengan AWS : Gunakan API Gateway, S3, DynamoDB, SQS, dan banyak lagi dengan konfigurasi yang minimum.
Bref tidak hanya membiarkan anda menjalankan PHP di Lambda - ia mengintegrasikan dengan lancar dengan Laravel, Symfony, dan rangka kerja lain, menjadikan penghijrahan lebih mudah.

Cara menggunakan aplikasi php dengan bref
Menggunakan aplikasi PHP dengan BREF biasanya melibatkan tiga langkah: menubuhkan projek anda, menentukan konfigurasi tanpa pelayan, dan menggunakan melalui rangka kerja tanpa pelayan.
1. Pasang Bref dan konfigurasikan serverless.yml
Pertama, pasang Bref melalui komposer:
Komposer memerlukan Bref/Bref
Kemudian, sediakan serverless.yml
anda untuk menentukan fungsi dan peristiwa:
Perkhidmatan: My-PhP-app Penyedia: Nama: AWS Runtime: PHP-83 Plugin: - ./vendor/bref/bref Fungsi: Laman web: Pengendali: awam/index.php Timeout: 28 # terus di bawah 30 saat untuk permintaan web Peristiwa: - httpapi: '*' # Pilihan: Pengendali Konsol untuk Perintah Artisan Artisan: Pengendali: Artisan Masa tamat: 120 Lapisan: -$ {Bref: Layer.php-83-Console}
Konfigurasi ini ditetapkan:
- Titik akhir HTTP yang dikuasakan oleh Gateway API (melalui
httpApi
) - Fungsi lambda yang menjalankan
public/index.php
anda (hebat untuk pengawal hadapan Laravel atau Symfony) - Fungsi berasingan untuk menjalankan arahan tukang (misalnya, migrasi)
2. Kod Rangka Kerja-Agnostik atau Rangka Kerja
Bref bekerja hebat dengan Laravel. Sebagai contoh, dalam aplikasi Laravel, public/index.php
anda tidak disentuh. BREF mengarahkan semua permintaan HTTP melaluinya, seperti Apache atau Nginx.
Untuk arahan konsol (seperti php artisan migrate
), Bref menyediakan lapisan konsol khas. Anda boleh mencetuskannya melalui saluran paip AWS CLI atau CI/CD:
Serverless Invoke -F Artisan -Data "Migrate --force"
3. Deploy
Jalankan arahan yang digunakan:
Deployless tanpa pelayan
Itu sahaja. Bref Packages kod anda, memuat naiknya ke Lambda, mengkonfigurasi Gateway API, dan memberi anda URL untuk mengakses aplikasi anda.
Pengendalian batasan php tanpa pelayan
Walaupun berkuasa, Lambda mempunyai kekangan. Bref membantu anda bekerja di sekitar mereka:
- Masa Pelaksanaan (15 minit maksimum) : Hebat untuk permintaan web dan tugas pendek. Untuk pekerjaan yang lebih lama, gunakan fungsi langkah atau kerja offload ke Fargate.
- Sistem Filesy Ephemeral : Anda tidak boleh menulis ke
/tmp
secara kekal. Gunakan S3 atau EFS untuk penyimpanan berterusan. - Permulaan sejuk : Boleh menambah latensi. Bref meminimumkan ini dengan lapisan yang dioptimumkan, dan anda boleh menggunakan kesesuaian yang disediakan untuk titik akhir kritikal.
- Tiada Cron Tradisional : Gunakan Eventbridge (Acara CloudWatch) untuk mencetuskan fungsi Lambda pada jadual.
Untuk pekerjaan latar belakang, Bref menyokong fungsi yang dicetuskan SQS:
Fungsi: PROSES-PROSES: Pengendali: Fungsi/Proses-Orders.php Peristiwa: -SQS: $ {ssm:/my-app/sqs-queue-arn}
Ini membolehkan anda memproses beratur tanpa menjalankan pelayan pekerja 24/7.
Bilakah anda harus menggunakan Bref?
Bref bersinar di:
- API Laravel-Traffik Tinggi yang Memerlukan Auto-Scaling
- Aplikasi yang didorong oleh acara (contohnya, pemprosesan muat naik, menghantar e-mel)
- Microservices di mana anda ingin mengasingkan fungsi
- Projek sensitif kos di mana anda ingin membayar hanya untuk penggunaan
Ia kurang sesuai untuk:
- Pekerjaan Kumpulan Jauh (Pertimbangkan AWS Batch atau Fargate)
- Apl yang memerlukan caching dalam memori yang berterusan (walaupun Redis membantu)
- Aplikasi warisan yang sangat bergantung pada ciri
.htaccess
atau mod_php
Pada asasnya, Bref menghilangkan halangan infrastruktur untuk pemaju PHP yang memasuki dunia tanpa pelayan. Dengan konfigurasi minimum dan sokongan rangka kerja yang kuat, anda boleh menggunakan aplikasi PHP berskala, selamat, dan cekap - tanpa menyentuh pelayan.
Atas ialah kandungan terperinci Revolusi tanpa pelayan: Menggunakan aplikasi PHP berskala dengan Bref. 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.

1. Memaksimumkan nilai komersil sistem komen memerlukan menggabungkan pengiklanan pengiklanan asli, perkhidmatan nilai tambah pengguna (seperti memuat naik gambar, komen top-up), mempengaruhi mekanisme insentif berdasarkan kualiti komen, dan pematuhan data pengewangan data tanpa nama; 2. Strategi audit harus mengadopsi gabungan penapisan kata kunci dinamik pra-audit dan mekanisme pelaporan pengguna, ditambah dengan penarafan kualiti komen untuk mencapai pendedahan hierarki kandungan; 3. Anti-brushing memerlukan pembinaan pertahanan berbilang lapisan: Recaptchav3 Pengesahan tanpa sensor, Honeypot Honeypot Field Robot, IP dan Had Frekuensi Timestamp menghalang penyiraman, dan pengiktirafan corak kandungan menandakan komen yang mencurigakan, dan terus berurusan dengan serangan.

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.

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.

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.

Phpisstillrelevantinmodernenterpriseenvironments.1.modernphp (7.xand8.x) Menawarkan Perpaduan Perlengkapan, ketegangan, jitcompilation, danmodernsyntax, makeitsuatableforlarge-scaleapplications.2.phpintegratefective

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.
