想要走到技术的天花板,那么学习过程中在于知其然且知其所以然。
今天我们来讨论一下PHP底层的写时复制(也称写时分裂)。
首先我们先来看看一段代码:
两段代码的输出结果相信各位都知道,但是我们今天讲讲这之中发生了什么。
下图是PHP存储变量的结构体(为方便讲解已写了注释),zend.h在Zend目录下。
可以看到,该结构体存储了关于变量值,有几个变量指向该结构体,变量类型,是否为引用变量等信息。
那么第一次打印发生了什么呢?变量的信息进入了一个结构体,相关如下:
$name = ‘傍晚八点半’;
$myName = $name;
此时$name和$myName共用一个结构体的,refcount__gc为2,
我们发现,$myName = $name;这个过程中并没有主动变成两个结构体(这也算PHP内部实现优化的一种,只用一个结构体,省了内存)。
那么当代码运行到 $myName = ‘gzchen’; 的时候,结构体如何变化呢?由于第一次输出时是两个变量共用结构体,那么此时更改其中一个变量,会不会导致两个值一起变化呢?纯粹从结构体的逻辑来看,是有可能的,毕竟大家共用着这个结构体嘛。
那么我们看下第二次打印是怎么样的情况,相关变化如下:
并没有按照我们所想的将$name和$myName同时改成’gzchen’,而是复制多了一份结构体出来,两个结构体分别对应着$name和$myName。
这个就是写时复制(Copy-on-write,COW)在作怪,他没有在$myName = $name;赋值的时候就分裂成两个结构体,而是在我们改写其中一个变量时发生效果,属于一种慢复制(也称慢分裂)。
伪代码如下:
我们再看下另外一段代码:
输出为’b’,中途发生了什么?
其实foreach遍历过程中,并不是直接操作$arr(原数组)的,而是会将$arr复制出一个$arrcopy(实际上是一个副本,我这里以$arrcopy代替),foreach在遍历过程中操作的其实一直是$arrcopy,大概的流程是这样:
和上面举得例子其实是一个道理,我们可以看出,刚开始($arr = $arrcopy)还是共用一个结构体的,但是$arr[$k] = $v又再次赋值,发生了写时复制,结构体就分裂了。
然后前面说过foreach操作的是$arrcopy,所以$arr的结构体指针就被停留在第一位了(因为结构体不一样了,$arrcopy没办法同步给$arr赋值了)。
其实这类技术通常只会在面试中用到,日常开发会用这种写法的人终究还是少数,暂时看不明白的朋友也不用太在意,只要知道有”写时复制”这个情况出现就行了。
以上就介绍了PHP底层分析:关于写时复制cow,包括了cow,php方面的内容,希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。

PHP在现代编程中仍然是一个强大且广泛使用的工具,尤其在web开发领域。1)PHP易用且与数据库集成无缝,是许多开发者的首选。2)它支持动态内容生成和面向对象编程,适合快速创建和维护网站。3)PHP的性能可以通过缓存和优化数据库查询来提升,其广泛的社区和丰富生态系统使其在当今技术栈中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通过WeakReference类实现的,不会阻止垃圾回收器回收对象。弱引用适用于缓存系统和事件监听器等场景,需注意其不能保证对象存活,且垃圾回收可能延迟。

\_\_invoke方法允许对象像函数一样被调用。1.定义\_\_invoke方法使对象可被调用。2.使用$obj(...)语法时,PHP会执行\_\_invoke方法。3.适用于日志记录和计算器等场景,提高代码灵活性和可读性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了并发处理能力。1)Fibers是一种轻量级的并发模型,类似于协程。2)它们允许开发者手动控制任务的执行流,适合处理I/O密集型任务。3)使用Fibers可以编写更高效、响应性更强的代码。

PHP社区提供了丰富的资源和支持,帮助开发者成长。1)资源包括官方文档、教程、博客和开源项目如Laravel和Symfony。2)支持可以通过StackOverflow、Reddit和Slack频道获得。3)开发动态可以通过关注RFC了解。4)融入社区可以通过积极参与、贡献代码和学习分享来实现。

PHP和Python各有优势,选择应基于项目需求。1.PHP适合web开发,语法简单,执行效率高。2.Python适用于数据科学和机器学习,语法简洁,库丰富。

PHP不是在消亡,而是在不断适应和进化。1)PHP从1994年起经历多次版本迭代,适应新技术趋势。2)目前广泛应用于电子商务、内容管理系统等领域。3)PHP8引入JIT编译器等功能,提升性能和现代化。4)使用OPcache和遵循PSR-12标准可优化性能和代码质量。

PHP的未来将通过适应新技术趋势和引入创新特性来实现:1)适应云计算、容器化和微服务架构,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT编译器和枚举类型,提升性能和数据处理效率;3)持续优化性能和推广最佳实践。


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