php性能优化实例分析

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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。

<?php
namespace 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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