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php不适合处理大数据 php yield 处理大数据( 二 )

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Execute 运行 动态运行进行输出
所以说 在PHP内部 本身也是存在编译的过程 并且据此产生了大量的opcode cache工具 比如说apc eacc xcache等等 这些opcode cache在生产环境基本上在标配 基于opcode cache 能到做到“PHP脚本编译一次 多次运行”的效果 从这点上 PHP就和JAVA的半编译机制非常类似
所以 从运行机制上来看 PHP的运行模式和JAVA是非常类似的 都是先产生中间码 然后运行在不同虚拟机上
动态运行
从上面的几个分析来看 PHP在内存管理 变量 函数 运行机制等几个方面都做了大量的工作 所以从原理来看PHP不应该存在性能问题 性能至少也应该和Java比较接近
这个时候就不得不谈PHP动态语言的特性所带来的性能问题了 由于PHP是动态运行时 所以所有的变量 函数 对象调用 作用域实现等等都是在 执行阶段中才确定的 这个从根本上决定了PHP性能中很难改变的一些东西 在C/C++等能够在静态编译阶段确定的变量 函数 在PHP中需要在动态运行 中确定 也就决定了PHP中间码不能直接运行而需要运行在Zend Engine上
说到PHP变量的具体实现 又不得不说一个东西了 Hashtable Hashtable可以说在PHP灵魂之一 在PHP内部广泛用到 包含变量符号栈 函数符号栈等等都是基于hashtable的
以PHP变量为例来说明下PHP的动态运行特点 比如说代码
?php
$var = “helloblog xiuwz ”;
?
该代码的执行结果就是在变量符号栈（是一个hashtable）中新增一个项
当要使用到该变量时候 就去变量符合栈中去查找（也就是变量调用对出了一个hash查找的过程）
同样对于函数调用也基本上类似有一个函数符号栈（hashtable）
其实关于动态运行的变量查找特点 在PHP的运行机制中也能看出一些 PHP代码通过解释 编译后的流程下图
图 PHP运行实例
从上图可以看出 PHP代码在pile之后 产出的了类符号表 函数符号表 和OPCODE 在真正执行的时候 zend Engine会根据op code去对应的符号表中进行查找 处理
从某种程度上 在这种问题的上 很难找到解决方案 因为这是由于PHP语言的动态特性所决定的 但是在国内外也有不少的人在寻找解决方案 因为 通过这样 能够从根本上完全的优化PHP 典型的列子有facebook的hiphop
结论
从上面分析来看 在基础的内存管理 变量 函数 运行机制方面 PHP本身并不会存在明显的性能差异 但由于PHP的动态运行特性 决定了 PHP和其他的编译型语言相比 所有的变量查找 函数运行等等都会多一些hash查找的CPU开销和额外的内存开销 至于这种开销具体有多大 可以通过后 续的基准性能和对比分析得出
因此 也可以大体看出PHP不太适合的一些场景 大量计算性任务 大数据量的运算 内存要求很严格的应用场景 如果要实现这些功能 也建议通过扩展的方式实现 然后再提供钩子函数给PHP调用 这样可以减低内部计算的变量 函数等系列开销
基准性能
对于PHP基准性能 目前缺少标准的数据 大多数同学都存在感性的认识 有人认为 QPS就是PHP的极限了 此外 对于框架的性能和框架对性能的影响很没有响应的权威数字
本章节的目的是给出一个基准的参考性能指标 通过数据给大家一个直观的了解
具体的基准性能有以下几个方面
裸PHP性能 完成基本的功能
裸框架的性能 只做最简单的路由分发 只走通核心功能
标准模块的基准性能 所谓标准模块的基准性能 是指一个具有完整服务模块功能的基准性能
环境说明
测试环境
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Red Hat Enterprise Pnux AS release (Nahant Update )

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