Berkongsi kaedah pengoptimuman untuk membangunkan fungsi perhatian bersama dalam PHP

Berkongsi kaedah pengoptimuman untuk membangunkan fungsi ikut bersama dalam PHP

Fungsi ikut bersama ialah bahagian penting dalam platform media sosial moden. Dengan mengikuti satu sama lain, pengguna boleh menjejaki dan mengikuti aktiviti pengguna lain dan membina rangkaian sosial. Walau bagaimanapun, apabila bilangan pengguna meningkat, ciri ikut satu sama lain juga menghadapi beberapa cabaran prestasi. Dalam artikel ini, saya akan berkongsi beberapa kaedah untuk mengoptimumkan fungsi ikut bersama untuk meningkatkan prestasi dan pengalaman pengguna sistem.

1. Gunakan cache

Dalam fungsi ikut bersama, hubungan ikut pengguna disimpan dalam pangkalan data. Sebilangan besar pertanyaan pangkalan data dan operasi tulis boleh mengurangkan prestasi sistem. Untuk menyelesaikan masalah ini, cache boleh digunakan untuk menyimpan perhubungan perhatian pengguna. Apabila pengguna mengikuti atau berhenti mengikuti pengguna lain, perhubungan berikut disimpan ke cache dan data cache ditulis ke pangkalan data dengan kerap. Ini boleh mengurangkan bilangan operasi pangkalan data dan meningkatkan kelajuan tindak balas sistem.

2. Pemprosesan tak segerak

Dalam fungsi ikut bersama, apabila pengguna mengikuti pengguna lain, sistem biasanya menghantar pemberitahuan kepada pengguna yang diikuti. Jika pemberitahuan dihantar serentak, pengguna mungkin mengalami kelewatan apabila mengikuti. Untuk mengelakkan masalah ini, penghantaran pemberitahuan boleh dikendalikan secara tidak segerak. Apabila pengguna melakukan operasi ikut, permintaan pemberitahuan diletakkan dalam baris gilir mesej, dan tugas latar belakang memproses dan menghantar pemberitahuan. Ini membolehkan tindak balas yang lebih pantas kepada operasi pengguna.

3. Pecahan data

Dalam fungsi ikut bersama, perhubungan ikut pengguna disimpan dalam pangkalan data. Apabila bilangan pengguna bertambah, satu pangkalan data mungkin tidak dapat membawa lebih banyak data perhubungan pengguna. Untuk menyelesaikan masalah ini, anda boleh mempertimbangkan untuk memecah data perhubungan pengguna. Data perhubungan pengguna boleh disimpan dalam pangkalan data yang berbeza berdasarkan ID pengguna atau peraturan sharding lain. Ini boleh meningkatkan prestasi baca dan tulis pangkalan data dan mengurangkan tekanan beban pada satu pangkalan data.

4. Operasi kelompok

Dalam fungsi ikut bersama, pengguna boleh melakukan operasi ikut atau berhenti ikut berkelompok. Jika pertanyaan pangkalan data dan penulisan berasingan dilakukan untuk setiap operasi, overhed sistem akan dinaikkan. Untuk mengoptimumkan prestasi, pertimbangkan operasi ikut dan nyahikut berkumpulan. Letakkan permintaan perhatian pengguna ke dalam baris gilir dan proses permintaan ini dengan kerap untuk mengurangkan bilangan operasi pangkalan data dan meningkatkan prestasi sistem.

5. Pengoptimuman indeks pangkalan data

Dalam fungsi ikut bersama, perhubungan ikut pengguna ialah data yang sering ditanya. Untuk meningkatkan prestasi pertanyaan, anda boleh menambah indeks yang sesuai pada jadual perhubungan minat dalam pangkalan data. Mengikut keperluan pertanyaan, anda boleh memilih untuk mencipta indeks unik, indeks gabungan atau indeks teks penuh. Penggunaan indeks boleh mempercepatkan pertanyaan dan meningkatkan prestasi sistem.

6. Pembersihan data biasa

Dalam fungsi ikut bersama, apabila pengguna menggunakannya, data perhubungan ikut mungkin menjadi besar. Untuk mengekalkan prestasi sistem, pembersihan tetap data perhubungan minat yang tidak aktif adalah perlu. Anda boleh menetapkan ambang masa dan apabila pengguna tidak mengikuti satu sama lain untuk masa yang lama, data perhubungan berikut mereka akan dipadamkan daripada pangkalan data. Ini boleh mengurangkan storan data yang tidak diperlukan dan overhed pertanyaan serta meningkatkan prestasi sistem.

Dengan menggunakan kaedah pengoptimuman di atas, prestasi dan pengalaman pengguna fungsi ikut bersama boleh dipertingkatkan. Kaedah ini membantu sama ada untuk pengoptimuman sistem sedia ada atau reka bentuk sistem baharu. Fungsi saling mengikuti adalah penting untuk kejayaan platform media sosial, jadi mengoptimumkan fungsi ikut bersama juga merupakan bahagian yang sangat penting. Saya berharap perkongsian artikel ini akan memberi inspirasi kepada pembangun PHP untuk mengoptimumkan fungsi ikut bersama.

Atas ialah kandungan terperinci Berkongsi kaedah pengoptimuman untuk membangunkan fungsi perhatian bersama dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!