非同期コルーチン開発の実践: 高パフォーマンスのメッセージ キュー システムの構築
インターネットの発展に伴い、メッセージ キュー システムは高パフォーマンスのメッセージ キュー システムを構築するための重要なツールになりました。 - パフォーマンスとスケーラブル 分散システムの主要コンポーネント。メッセージ キュー システムを構築する場合、非同期コルーチンを適用すると、システムのパフォーマンスとスケーラビリティを効果的に向上させることができます。この記事では、高パフォーマンスなメッセージキューシステムの構築を例に、非同期コルーチンの実践的な開発を紹介し、具体的なコード例を示します。
- 非同期コルーチンの概念と利点
非同期コルーチンは、単一スレッドで高い同時処理を実現できるイベント駆動型の同時プログラミング モデルです。従来のマルチスレッド モデルと比較して、非同期コルーチンには次の利点があります:
1.1 軽量: 非同期コルーチンは追加のスレッドを作成する必要がなく、少数のコルーチンを作成するだけで済みます。 -スケールの同時実行を実現できます。これにより、システム リソースの消費が大幅に削減されます。
1.2 効率: 非同期コルーチンは、ノンブロッキング I/O およびイベント駆動メカニズムを利用して、非常に低いオーバーヘッドで効率的なタスクのスケジューリングと処理を実現し、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドの影響を受けません。
1.3 スケーラビリティ: 非同期コルーチンは、スレッド プール サイズなどのパラメーターを手動で調整する必要がなく、システム負荷の増加に応じて自動的に拡張できます。
- メッセージ キュー システムの設計と実装
メッセージ キュー システムを設計するとき、最初に考慮する必要があるのは、キューのデータ構造とメッセージのプロデューサー/コンシューマー モデルです。一般的なメッセージ キュー システムは通常、先入れ先出し (FIFO) データ構造とパブリッシュ/サブスクライブ モデルを使用して、プロデューサーとコンシューマー間のメッセージ配信を実装します。以下は、非同期コルーチンに基づいて開発された単純なメッセージ キュー システムのサンプル コードです。
import asyncio message_queue = [] subscriptions = {} async def publish(channel, message): message_queue.append((channel, message)) await notify_subscribers() async def notify_subscribers(): while message_queue: channel, message = message_queue.pop(0) for subscriber in subscriptions.get(channel, []): asyncio.ensure_future(subscriber(message)) async def subscribe(channel, callback): if channel not in subscriptions: subscriptions[channel] = [] subscriptions[channel].append(callback) async def consumer(message): print("Received message:", message) async def main(): await subscribe("channel1", consumer) await publish("channel1", "hello world") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
上記のコードでは、公開されたメッセージを保存するために message_queue
リストを使用します。購読者と対応するチャネルを保存するための辞書 subscriptions
。 publish
関数はメッセージの公開に使用され、notify_subscribers
関数は購読者に通知するために使用され、subscribe
関数はチャネルの購読に使用され、consumer
function Consumer を例として挙げます。
main
関数では、まず subscribe
関数を使用して channel1
チャネルにサブスクライブし、consumer
を指定します。加入者向けの機能。次に、publish
関数を使用して channel1
チャネルにメッセージをパブリッシュすると、notify_subscribers
がメッセージを購読者に自動的に送信します。
- パフォーマンスの最適化と拡張
メッセージ キュー システムのパフォーマンスをさらに最適化および拡張するために、非同期 I/O とコルーチン プールを組み合わせて使用し、メッセージ処理機能を向上させることができます。非同期 I/O を使用すると、システム リソースを最大限に活用し、システムのスループットを向上させることができます。コルーチン プールを使用すると、同時タスクの数を制限し、過度のコンテキスト スイッチを回避できます。
以下は、非同期 I/O とコルーチン プールに基づくメッセージ キュー システム用に最適化されたサンプル コードです。
import asyncio from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor message_queue = [] subscriptions = {} executor = ThreadPoolExecutor() async def publish(channel, message): message_queue.append((channel, message)) await notify_subscribers() async def notify_subscribers(): while message_queue: channel, message = message_queue.pop(0) for subscriber in subscriptions.get(channel, []): await execute(subscriber(message)) async def execute(callback): loop = asyncio.get_running_loop() await loop.run_in_executor(executor, callback) async def subscribe(channel, callback): if channel not in subscriptions: subscriptions[channel] = [] subscriptions[channel].append(callback) async def consumer(message): print("Received message:", message) async def main(): await subscribe("channel1", consumer) await publish("channel1", "hello world") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
最適化されたサンプル コードでは、executor を使用します。
コルーチン プールを作成し、execute
関数を介して実行できるようにコールバック関数をコルーチン プールに配置します。これにより、過剰なコンテキストの切り替えが回避され、コールバック関数が同時に実行され、メッセージ処理機能が向上します。
もちろん、実際のメッセージキューシステムでは、メッセージ永続化やメッセージ確認機構の導入、水平拡張など、さらに最適化や拡張が可能です。
- 概要
この記事では、高パフォーマンスのメッセージ キュー システムの構築を例に、非同期コルーチンの実際の開発を紹介し、具体的なコード例を示します。非同期コルーチンは、非常に低いオーバーヘッドで効率的なタスクのスケジューリングと処理を実現し、システムのパフォーマンスとスケーラビリティを効果的に向上させることができます。非同期 I/O やコルーチン プールなどのテクノロジーを組み合わせることで、メッセージ キュー システムをさらに最適化および拡張して、さまざまなアプリケーション シナリオやニーズに適応できます。
以上が非同期コルーチン開発の実践: 高性能メッセージ キュー システムの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PHPは、特にWeb開発の分野で、最新のプログラミングで強力で広く使用されているツールのままです。 1)PHPは使いやすく、データベースとシームレスに統合されており、多くの開発者にとって最初の選択肢です。 2)動的コンテンツ生成とオブジェクト指向プログラミングをサポートし、Webサイトを迅速に作成および保守するのに適しています。 3)PHPのパフォーマンスは、データベースクエリをキャッシュおよび最適化することで改善でき、その広範なコミュニティと豊富なエコシステムにより、今日のテクノロジースタックでは依然として重要になります。

PHPでは、弱い参照クラスを通じて弱い参照が実装され、ガベージコレクターがオブジェクトの回収を妨げません。弱い参照は、キャッシュシステムやイベントリスナーなどのシナリオに適しています。オブジェクトの生存を保証することはできず、ごみ収集が遅れる可能性があることに注意する必要があります。

\ _ \ _ Invokeメソッドを使用すると、オブジェクトを関数のように呼び出すことができます。 1。オブジェクトを呼び出すことができるように\ _ \ _呼び出しメソッドを定義します。 2。$ obj(...)構文を使用すると、PHPは\ _ \ _ Invokeメソッドを実行します。 3。ロギングや計算機、コードの柔軟性の向上、読みやすさなどのシナリオに適しています。

繊維はPhp8.1で導入され、同時処理機能が改善されました。 1)繊維は、コルーチンと同様の軽量の並行性モデルです。 2)開発者がタスクの実行フローを手動で制御できるようにし、I/O集約型タスクの処理に適しています。 3)繊維を使用すると、より効率的で応答性の高いコードを書き込むことができます。

PHPコミュニティは、開発者の成長を支援するための豊富なリソースとサポートを提供します。 1)リソースには、公式のドキュメント、チュートリアル、ブログ、LaravelやSymfonyなどのオープンソースプロジェクトが含まれます。 2)StackOverFlow、Reddit、およびSlackチャネルを通じてサポートを取得できます。 3)開発動向は、RFCに従うことで学ぶことができます。 4)コミュニティへの統合は、積極的な参加、コード共有への貢献、および学習共有への貢献を通じて達成できます。

PHP and Python each have their own advantages, and the choice should be based on project requirements. 1.PHPは、シンプルな構文と高い実行効率を備えたWeb開発に適しています。 2。Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリを備えたデータサイエンスと機械学習に適しています。

PHPは死にかけていませんが、常に適応して進化しています。 1)PHPは、1994年以来、新しいテクノロジーの傾向に適応するために複数のバージョンの反復を受けています。 2)現在、電子商取引、コンテンツ管理システム、その他の分野で広く使用されています。 3)PHP8は、パフォーマンスと近代化を改善するために、JITコンパイラおよびその他の機能を導入します。 4)Opcacheを使用してPSR-12標準に従って、パフォーマンスとコードの品質を最適化します。

PHPの将来は、新しいテクノロジーの傾向に適応し、革新的な機能を導入することで達成されます。1)クラウドコンピューティング、コンテナ化、マイクロサービスアーキテクチャに適応し、DockerとKubernetesをサポートします。 2)パフォーマンスとデータ処理の効率を改善するために、JITコンパイラと列挙タイプを導入します。 3)パフォーマンスを継続的に最適化し、ベストプラクティスを促進します。


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