Analyse des performances de la fonction strtotime dans les compétences php_php

strtotime() est la fonction time en php ; sa fonction est de convertir n'importe quelle date et heure sous forme de chaîne en l'horodatage Unix correspondant. Aujourd'hui, nous allons utiliser un exemple spécifique pour analyser en détail les problèmes de performances de la fonction strtotime()

Récemment, je travaille sur un arrière-plan de statistiques de données de jeu. La fonction la plus basique consiste à afficher les données utilisateur en analysant l'enregistrement et l'enregistrement. journaux de connexion. Lors des tests internes de l'entreprise, le nombre d'utilisateurs était très faible, aucun problème de performances n'a donc été constaté. Cependant, ces deux jours ont été placés dans un environnement de test réel et les utilisateurs ont afflué en grand nombre. À partir de l'après-midi, les statistiques des internautes ont commencé à se bloquer et il a fallu quelques secondes pour renvoyer les données. du nombre de personnes inscrites était correct. La nuit, les statistiques des internautes expirent et ne peuvent pas être ouvertes. Bien que je ne sache pas quels bugs il y a du côté du jeu, les joueurs ont souvent des problèmes de connexion, ce qui entraîne peu de personnes en ligne et enregistrées. Mais avec cette petite quantité de données, la vitesse de mes requêtes n’est pas assez bonne, ce qui est très embarrassant.

Maintenant, ils vérifient le jeu pour détecter les bugs, et je regarde également les performances du code derrière les statistiques. Tout d'abord, laissez-moi vous expliquer que les données que j'utilise pour les statistiques proviennent de la base de données esclave et que leur jeu utilise la base de données principale. De plus, il n'y a que quelques administrateurs ici, il est donc impossible d'affecter les performances du serveur de jeu. .

Aujourd'hui, le chef d'équipe du projet a importé toutes les bases de données sur le serveur de l'entreprise. J'en ai copié une copie sur mon ordinateur local pour voir où se situe le problème de performances de la plateforme de statistiques. Ensuite, j'ai constaté que même les statistiques d'enregistrement étaient très lentes. Il fallait environ deux secondes pour revenir sur le serveur, et plus de 20 secondes sur l'ordinateur local, et souvent expiré (la configuration par défaut de PHP est un délai d'attente de 30 secondes). ; il va sans dire que les statistiques en ligne ne peuvent pas s'ouvrir. J'ai regardé la base de données et j'ai découvert qu'il n'y avait qu'environ 3 500 enregistrements ce jour-là (avec de fausses données). Ils étaient comptés toutes les cinq minutes, soit 288 fois par jour. Bien sûr, il ne s’agit certainement pas d’une requête en boucle de la base de données 288 fois, qui serait réprimandée à mort.

Pour compter le nombre d'inscriptions au cours d'une période, la logique est également très simple. Il s'agit de parcourir les données une fois dans chaque période et de comparer le temps. Si cela correspond, +1 sera donné. Mais pourquoi une logique aussi simple, avec seulement un million de cycles, prend-elle autant de temps qu’une demi-minute ?

Le problème clé réside dans la comparaison du temps. Nous savons tous que l'horodatage est une méthode plus scientifique pour comparer les tailles de temps, et l'heure enregistrée dans la base de données est généralement en AAAA-mm-jj HH : sous la forme de ii:ss, il existe la fonction strtotime en PHP pour le convertir en horodatage. Cependant, après la bénédiction de 288 pour * 3500 pour chaque, le temps d'exécution ici peut atteindre une demi-minute.

$nowDayDT = strtotime( date('Y-m-d') );
$__startT = microtime(TRUE);
for($i=0; $i<$allTime; $i += $gapTime){
  $count = 0;
  //用于数据比较的
  $startDT = $nowDayDT+$i;
  $endDT = $nowDayDT+$i+$gapTime;
  //用于显示的
  $xAxis1 = date(&#39;H:i&#39;, $nowDayDT+$i);
  $xAxis2 = date(&#39;H:i&#39;, $nowDayDT+$i+$gapTime);

  foreach($rawData as $line){
    $time = strtotime($line[&#39;log_dt&#39;]);
    if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
      $count ++;
    }
  }
  $resArr[] = [
    &#39;date&#39;=>$xAxis1.&#39;~&#39;.$xAxis2,
    &#39;number&#39;=>$count
  ];
}
echo microtime(TRUE)-$__startT;

Dans ce cas, fondamentalement, il n'y a plus aucun moyen d'utiliser cette fonction strtotime, alors quelle autre façon de comparer les tailles de temps ? La réponse est très simple et grossière. Vous pouvez comparer directement deux chaînes de date et d’heure en PHP ! Le code modifié est donc le suivant. Ensuite, le temps d'exécution actuel est d'environ 0,3 seconde

$__startT = microtime(TRUE);
for($i=0; $i<$allTime; $i += $gapTime){
  $count = 0;
  //用于数据比较的
  $startDT = date(&#39;Y-m-d H:i:s&#39;, $nowDayDT+$i);
  $endDT = date(&#39;Y-m-d H:i:s&#39;, $nowDayDT+$i+$gapTime);
  //用于显示的
  $xAxis1 = date(&#39;H:i&#39;, $nowDayDT+$i);
  $xAxis2 = date(&#39;H:i&#39;, $nowDayDT+$i+$gapTime);

  foreach($rawData as $line){
    $time = $line[&#39;log_dt&#39;];
    if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
      $count ++;
    }
  }
  $resArr[] = [
    &#39;date&#39;=>$xAxis1.&#39;~&#39;.$xAxis2,
    &#39;number&#39;=>$count
  ];
}
echo microtime(TRUE)-$__startT;

Traversée puis optimisation

Vous pouvez trouver un problème, il y a un foreach imbriqué à l'intérieur du for, ce qui inquiète un peu les performances. Est-il nécessaire que le foreach à l'intérieur soit complètement parcouru ? En fait, ce n’est pas nécessaire. Tant que vous vérifiez les données SQL, triez-les par heure. L'algorithme de comparaison de temps optimisé est le suivant :

for{ ...
foreach($rawData as $line){
  $time = $line['log_dt'];//strtotime($line['log_dt']);
  //优化算法计算
  if($time<$startDT) continue;  //小于开始时间则跳过
  if($time>=$endDT) break;    //大于结束时间则结束
  $count ++;            //否则为符合条件
  //原始的算法
//  if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
//    $count ++;
//  }
}
...}

Les mots-clés continue et break sont intelligemment utilisés ici pour sauter une boucle et terminer la boucle entière. Cette fois, dans les statistiques de la première heure de la journée, une grande partie des données suivantes peuvent être directement ignorées. Au final, le temps total de parcours a été réduit à environ 0,12 seconde.

Ce qui précède représente l’intégralité du contenu de cet article, j’espère qu’il sera utile à l’étude de chacun.

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