什么是 HHVM?
在2008年,Facebook 启动了一项工作,计划开发一个工具 将 PHP 脚本转换成 C++,这样就可以被编译后在 web 服务器上运行。目的是节省服务器资源,这是一个很重要的目标,因为 Facebook 的用户量正在快速增长。从这个意义上讲,这个项目是成功的,因为它可以让服务器处理之前五到六倍的请求量。
时间回到2010年,Facebook 的服务器需求已经增加了很多,是时候考虑用新的创新来提升更大的效率。基于这个需求,Facebook 开发了 HHVM。
HHVM 使用了 Just-In-Time (JIT) 编译方式将 PHP 代码转换成某种字节码。接下来把字节码再转换成机器码并进行优化,让它尽可能快的运行。
什么是PHP 7?
PHP 7 是 PHP 社区对 HHVM 的回应。PHP 7 发布的预览版本号称比之前的 PHP 5 的性能要提升100%。
你可能会问 PHP 的版本直接从 PHP5 跳到了 PHP7,答案是这样的:PHP6 的开发开始于2005年,但是它的进展过于缓慢又出现了很多的问题,这样 PHP6 在它还没有发布正式版本之前就有了不好的名声。所以PHP社区决定给这个语言的新版本直接命名为 PHP7。
真正的问题不是 PHP5 和 PHP7 之间的比较,因为已经很明显了 PHP7 提供了更快速的运行速度。但是我们想比较的是 PHP7 和 HHVM。很多专家已经分别使用了这两个方法来处理PHP代码,并且揭示了一些有趣的结论。
PHP7缓存有opcode,
HHVM缓存有bytecode(hhbc即hiphop bytecode).
PHP7并没有引入JIT,PHP7的性能提升在于采用了更好的内存结构,比如在栈上为zval分配内存取代PHP5在堆上分配, 直接操作zval取代PHP5用(二级)指针操作,减少了内存分配循环. PHP7执行WordPress使用的CPU指令数约为PHP5的1/4,计算密集型的bench.php的CPU指令数也能减少一半以上. http://rango.swoole.com/archives/440
HHVM是一个包含多个线程的单进程服务,它不像PHP-FPM有1个主进程和多个工作进程(Nginx也是这种进程模型),也就是说HHVM因为线程问题发生崩溃或僵死时无法自动恢复,而PHP-FPM的主进程却可以重启工作进程. 百度转HHVM遇到的问题:崩溃/内存泄露/兼容性/死锁/性能(JIT热身/没有触发JIT). http://lamp.baidu.com/2014/11/04/hhvm-in-baidu/

PHP在現代編程中仍然是一個強大且廣泛使用的工具,尤其在web開發領域。 1)PHP易用且與數據庫集成無縫,是許多開發者的首選。 2)它支持動態內容生成和麵向對象編程,適合快速創建和維護網站。 3)PHP的性能可以通過緩存和優化數據庫查詢來提升,其廣泛的社區和豐富生態系統使其在當今技術棧中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通過WeakReference類實現的,不會阻止垃圾回收器回收對象。弱引用適用於緩存系統和事件監聽器等場景,需注意其不能保證對象存活,且垃圾回收可能延遲。

\_\_invoke方法允許對象像函數一樣被調用。 1.定義\_\_invoke方法使對象可被調用。 2.使用$obj(...)語法時,PHP會執行\_\_invoke方法。 3.適用於日誌記錄和計算器等場景,提高代碼靈活性和可讀性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了並發處理能力。 1)Fibers是一種輕量級的並發模型,類似於協程。 2)它們允許開發者手動控制任務的執行流,適合處理I/O密集型任務。 3)使用Fibers可以編寫更高效、響應性更強的代碼。

PHP社區提供了豐富的資源和支持,幫助開發者成長。 1)資源包括官方文檔、教程、博客和開源項目如Laravel和Symfony。 2)支持可以通過StackOverflow、Reddit和Slack頻道獲得。 3)開發動態可以通過關注RFC了解。 4)融入社區可以通過積極參與、貢獻代碼和學習分享來實現。

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP不是在消亡,而是在不斷適應和進化。 1)PHP從1994年起經歷多次版本迭代,適應新技術趨勢。 2)目前廣泛應用於電子商務、內容管理系統等領域。 3)PHP8引入JIT編譯器等功能,提升性能和現代化。 4)使用OPcache和遵循PSR-12標準可優化性能和代碼質量。

PHP的未來將通過適應新技術趨勢和引入創新特性來實現:1)適應云計算、容器化和微服務架構,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT編譯器和枚舉類型,提升性能和數據處理效率;3)持續優化性能和推廣最佳實踐。


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