php5.3自带php-fpm
/usr/local/php/etc/php-fpm.conf
pid = run/php-fpm.pid
pid设置,默认在安装目录中的var/run/php-fpm.pid,建议开启
error_log = log/php-fpm.log
错误日志,默认在安装目录中的var/log/php-fpm.log
log_level = notice
错误级别. 可用级别为: alert(必须立即处理), error(错误情况), warning(警告情况), notice(一般重要信息), debug(调试信息). 默认: notice.
emergency_restart_threshold = 60
emergency_restart_interval = 60s
表示在emergency_restart_interval所设值内出现SIGSEGV或者SIGBUS错误的php-cgi进程数如果超过 emergency_restart_threshold个,php-fpm就会优雅重启。这两个选项一般保持默认值。
process_control_timeout = 0
设置子进程接受主进程复用信号的超时时间. 可用单位: s(秒), m(分), h(小时), 或者 d(天) 默认单位: s(秒). 默认值: 0.
daemonize = yes
后台执行fpm,默认值为yes,如果为了调试可以改为no。
在FPM中,可以使用不同的设置来运行多个进程池。 这些设置可以针对每个进程池单独设置。
listen = 127.0.0.1:9000
fpm监听端口,即nginx中php处理的地址,一般默认值即可。
可用格式为: ‘ip:port', ‘port', ‘/path/to/unix/socket'. 每个进程池都需要设置.
listen.backlog = -1
backlog数,-1表示无限制,由操作系统决定,此行注释掉就行。backlog含义参考:
http://www.3gyou.cc/?p=41
listen.allowed_clients = 127.0.0.1
允许访问FastCGI进程的IP,设置any为不限制IP,如果要设置其他主机的nginx也能访问这台FPM进程,listen处要设置成本地可被访问的IP。默认值是any。
每个地址是用逗号分隔. 如果没有设置或者为空,则允许任何服务器请求连接
listen.owner = www
listen.group = www
listen.mode = 0666
unix socket设置选项,如果使用tcp方式访问,这里注释即可。
user = www
group = www
启动进程的帐户和组
pm = dynamic
如何控制子进程,选项有static和dynamic。
如果选择static,则由pm.max_children指定固定的子进程数。
如果选择dynamic,则由下开参数决定:
pm.max_children ,子进程最大数
pm.start_servers ,启动时的进程数
pm.min_spare_servers ,保证空闲进程数最小值,如果空闲进程小于此值,则创建新的子进程
pm.max_spare_servers ,保证空闲进程数最大值,如果空闲进程大于此值,此进行清理
对于专用服务器,pm可以设置为static。
pm.max_requests = 1000
设置每个子进程重生之前服务的请求数. 对于可能存在内存泄漏的第三方模块来说是非常有用的. 如果设置为 '0′ 则一直接受请求. 等同于 PHP_FCGI_MAX_REQUESTS 环境变量. 默认值: 0.
pm.status_path = /status
FPM状态页面的网址. 如果没有设置, 则无法访问状态页面. 默认值: none.
ping.path = /ping
FPM监控页面的ping网址. 如果没有设置, 则无法访问ping页面. 该页面用于外部检测FPM是否存活并且可以响应请求. 请注意必须以斜线开头 (/)。
ping.response = pong
用于定义ping请求的返回相应. 返回为 HTTP 200 的 text/plain 格式文本. 默认值: pong.
request_terminate_timeout = 0
设置单个请求的超时中止时间. 该选项可能会对php.ini设置中的'max_execution_time'因为某些特殊原因没有中止运行的脚本有用. 设置为 '0′ 表示 ‘Off'.
当经常出现502错误时可以尝试更改此选项。
request_slowlog_timeout = 10s
当一个请求该设置的超时时间后,就会将对应的PHP调用堆栈信息完整写入到慢日志中. 设置为 '0′ 表示 ‘Off'
slowlog = log/$pool.log.slow
慢请求的记录日志,配合request_slowlog_timeout使用
rlimit_files = 1024
设置文件打开描述符的rlimit限制. 默认值: 系统定义值
系统默认可打开句柄是1024,可使用 ulimit -n查看,ulimit -n 2048修改。
rlimit_core = 0
设置核心rlimit最大限制值. 可用值: ‘unlimited' 、0或者正整数. 默认值: 系统定义值.
chroot =
启动时的Chroot目录. 所定义的目录需要是绝对路径. 如果没有设置, 则chroot不被使用.
chdir =
设置启动目录,启动时会自动Chdir到该目录. 所定义的目录需要是绝对路径. 默认值: 当前目录,或者/目录(chroot时)
catch_workers_output = yes
重定向运行过程中的stdout和stderr到主要的错误日志文件中. 如果没有设置, stdout 和 stderr 将会根据FastCGI的规则被重定向到 /dev/null . 默认值: 空.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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