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php中strtotime函數效能分析_php技巧

墨辰丷原創: 2018-05-30 16:06:451460瀏覽

strtotime()是php中的時間函數；其功能是：將任何字串形式的日期，時間轉換成對應的Unix 時間戳記。今天我們是透過具體的實例來詳細分析下strtotime()函數的效能問題

最近在做一個遊戲資料統計後台，最基礎的功能是透過分析註冊登入日誌來展示使用者資料。在公司內部測試，用戶量很少，所以就沒有發現什麼效能問題。但是這兩天一起放到真實的測試環境，用戶量噌噌地就湧進來了，從下午開始，在線人數的統計開始卡，幾秒鐘才返回數據；註冊人數的查詢速度還行。到了晚上，線上人數的統計基本上就加載超時打不開了。雖然不知他們遊戲端那邊什麼BUG，玩家那邊登入經常出問題，導致線上人數和註冊人數並不是很多。但是就這一點資料量我這邊查詢的速度也不行，這就很尷尬了。

現在他們那邊在查遊戲的BUG，我這邊也在看統計後台的程式碼到底表現出在哪裡。首先說明一下，我統計用的數據是從庫，他們遊戲用的是主庫，再說我這邊管理員人數就幾個，不可能會影響到遊戲服的效能問題。

今天專案組長把資料庫都導過來到公司內的伺服器。我拷了一份到本機，看看統計平台的效能問題出在哪裡。然後卻發現，居然連註冊統計都非常卡，伺服器上是兩秒左右返回，本機要二十幾秒，還經常超時（PHP的默認配置是30秒超時）；在線統計的就不用說了肯定打不開。看了一下資料庫，當天的註冊記錄也就 3500 筆左右（有假數據），每五分鐘統計一次，一天就是統計 288 次。當然這裡肯定不是循環查詢資料庫288次，那樣會被罵死的吧。

統計時間段內的註冊數，邏輯也非常簡單，就是每個時間段遍歷一次數據，比較時間大小，符合就 1。但是為什麼這麼簡單的邏輯，也就一百萬次循環，怎麼會跑出了足足半分鐘的時間那麼久呢？

關鍵問題就出在於時間比較這裡了，我們都知道，時間戳是比較時間大小的一個比較科學的方法，而資料庫裡記錄的時間一般都是以YYYY-mm-dd HH: ii:ss 的形式，PHP裡有strtotime的函數轉換成時間戳記。然而在288個for * 3500個foreach 的加持之後，這裡的執行時間長達半分鐘。

$nowDayDT = strtotime( date(&#39;Y-m-d&#39;) );
$__startT = microtime(TRUE);
for($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;

那這樣的話，基本上是沒辦法再用這個strtotime的函數的了，那還有什麼辦法比較時間大小呢？答案很簡單粗暴，PHP裡面可以直接比較兩個日期時間字串！所以改過後的程式碼如下。然後現在的運行時間大概是0.3秒

$__startT = microtime(TRUE);
for($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;

#遍歷再優化

##大家可能發現一個問題，for裡面嵌套一個foreach，這效能有點擔憂，其中裡面的foreach 有必要完全遍歷嗎？其實是不必的。只要查SQL資料的時候，就按時間排序排出來。優化後的時間比較演算法如下：

for{ ...
foreach($rawData as $line){
  $time = $line[&#39;log_dt&#39;];//strtotime($line[&#39;log_dt&#39;]);
  //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 ++;
//  }
}
...}

這裡巧用了 continue 和 break 關鍵字，用於跳過一次迴圈和結束整個循環。這次的話，一天中剛開始的時間統計中，後面很大一部分的資料都可以直接跳過。最後總遍歷時間縮短為約0.12秒。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助。

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