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10MPage.com:2025 年互联网档案 - 优化 1000 万张图像的平铺放置

我正在构建 10MPage.com,这是一个雄心勃勃的项目,旨在捕捉 2025 年互联网的状态。每个用户都可以向这个庞大的在线档案贡献 64x64 像素的图像。 添加图像涉及一个多步骤过程:上传创建待处理的图块,在将其放置到网格上之前需要批准。

网格本身是一个数据库表(称为tiles),其中每一行代表一个具有 X 和 Y 坐标的 1x1 图块。较大的待处理图块被分解为多个 1x1 图块。 挑战:有效地将这些图块放置到不断扩展的网格上以容纳 1000 万个条目。

我最初的方法是一个简单的循环搜索空位,结果证明是灾难性的。 添加几千块瓷砖只需几秒钟;推断为 1000 万,预计完成时间需要几年!

初始方法(低效):

我的第一次尝试涉及迭代整个网格以找到可用空间。 网格动态扩展以保持大致正方形的形状。 这是核心 find() 方法:

public function find(int $blockWidth, int $blockHeight): array
{
    // ... (code to determine grid dimensions) ...

    // Look for a fitting spot
    for ($y = 0; $y < $newHeight; $y++) {
        for ($x = 0; $x < $newWidth; $x++) {
            if ($this->canPlaceBlock($x, $y, $blockWidth, $blockHeight)) {
                return ['x' => $x, 'y' => $y];
            }
        }
    }
    return [0, 0];
}

// ... (canPlaceBlock method) ...

这很慢,因为搜索总是从 (0,0) 开始。 优化包括使用单个数据库查询的更高效的canPlaceBlock方法:

public function canPlaceBlock(int $startX, int $startY, int $blockWidth, int $blockHeight): bool
{
    $ys = range($startY, $startY + $blockHeight - 1);
    $xs = range($startX, $startX + $blockWidth - 1);
    return !Tile::whereIn('x', $xs)->whereIn('y', $ys)->exists();
}

通过从现有的最小 X 和 Y 坐标开始搜索来进一步尝试优化 find() 也未能显着提高性能。 将整个网格加载到内存中以进行更快的检查被证明过于占用内存。

解决方案:放置块

可扩展性的关键是采用基于块的方法。 我引入了“放置块”,即 100x100 的图块单元,由新的 placement_blocks 数据库表管理。每个块都会跟踪其最小/最大 X 和 Y 坐标以及“完整”布尔标志。

这种方法有两个主要优点:

  1. 减少搜索空间:对空白空间的搜索现在仅限于 100x100 区域。
  2. 并发:多个进程可以同时将图块放入不同的块中。

Filling a Million Image Grid with PHP for Internet History

查找和使用放置块:

递归函数有效地找到可用的放置块或根据需要创建新的放置块:

public function find(array $excludeBlocks = []): PlacementBlock
{
    // ... (code to find or create placement blocks) ...
}

place() 方法利用此功能,采用全局锁来协调块选择和每块锁以防止竞争条件:

public function place(PendingTile $pendingTile): void
{
    // ... (code to acquire locks and place tiles) ...
}

使用优化的 canPlaceBlock 方法在放置块中添加图块。 目前,不支持大于单个放置块的图块。

并发性和可扩展性:

Laravel 作业和 Horizo​​n 管理并发的图块放置。 工作人员的数量应等于或小于可用放置块的数量。 这允许轻松水平缩放。

这种改进的方法极大地提高了图块放置过程的速度和可扩展性,使 10MPage.com 的雄心勃勃的目标可以实现。 立即加入该项目并添加您的贡献!

以上是用 PHP 填充一百万个图像网格以获取互联网历史的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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