在做效能優化之前，我們必須會用工具來測試我們的php服務的效能。
ab命令最主要有兩個引數
引數說明
-n請求數
-c併發數
使用方法如下：
ab -n 100 -c 10
可以得到測試結果：
壓測結果中最重要的是：
requests per second : 每秒能夠處理的請求數
time per request : 處理每個請求所用時間
我們可以在不斷地優化後，通過不斷地壓測，觀測這兩個值的變化，來評估優化效果。
xhprof是faccbook推出的效能測試工具，具體使用請參考使用xhprof查詢php效能瓶頸
優化php效能，最根本的就是從我們所寫的**上進行優化，主要有以下幾點：
在平時開發過程中，要盡量少寫**，能夠用php自帶的函式，常量和變數解決問題時，就不要自己寫。因為在請求量很大時，大量的編譯過程會影響php的效能。
自己寫php**，要經過上圖所示的流程，而使用內建的函式，至少可以省去從php**掃瞄轉化為zend引擎可識別的語法這一步驟。
<?php
$start = microtime(true);
$i = 0;
$arr = range(1,500000);
while($i
<500000)
$end = microtime(true);
echo
'用時'.($end - $start)*1000 . "ms\n";
isset方法和array_key_exists方法來判斷鍵是否存在，並用microtime來記錄用時，測試發現使用isset方法更快，大約快幾十毫秒。
有人說這點差別無所謂的，沒錯，一般情況下這點效能差異是無所謂的，但是如果是在大專案，億級訪問的專案中，每一處一絲絲的效能差異，累計起來也是不可小覷的。
魔法函式的使用為開發者帶來了很多的便利，但是它有一定的效能開銷，在使用的時候，應當權衡利弊，不可盲目使用。
大家都知道，使用@符號，可以讓php**不報錯，不丟擲異常，這樣開發者可以不用處理錯誤，但是這是懶人的做法，實際上這是有效能開銷的。
@符號的作用原理是：在有@符號這一行**前面和後面分別加上一段opcode， 先將報錯級別設為不報錯，再改回來。相當於使用了error_reporting
為了證明@符號的作用原理，我們可以借助php的乙個擴充套件vld來檢視相關的opcode（安裝vld過程不在此說明）
先準備一段** test.php :
<?php
file_get_contents('hehe.log');
php -dvld.active=1 -dvld.execute=0 test.php
結果如下：
可以看到，這段**有三段opcode。如果加上@符號@file_get_contents('hehe.log');，再次檢視opcode，可以看到多了兩行opcode：
除了上述原因外，@符號還有麻痺開發者，讓開發者很容易忽視一些需要處理的錯誤，因此盡量少用@符號。
雖然php有記憶體**機制，但是我們開發者也要注意，建議使用完的變數及時unset，尤其是大陣列。
正規表示式，匹配的字串越多越長，回溯的開銷越大，能用字串處理函式處理的，就不要用正規表示式。
如：
for($i = 0;$i
$arr);$i++)
php語言特性決定了php不適合做密集型運算業務，也就是不適合做大資料運算
所謂周邊問題，是指php執行的環境，作業系統，硬碟，記憶體，資料庫等問題。
操作檔案是對磁碟進行io操作，相比於記憶體操作和資料庫操作來說，磁碟io操作開銷較大。
發起網路請求有一些影響因素，如對方介面穩定性問題，網路穩定問題。
建議：設定超時時間（連線超時200ms，讀超時800ms，寫超時500ms）
序列請求並行化（使用curl_multi_*()或swoole擴充套件）
gzip壓縮雖然可以減小傳輸資料，但是會增加cpu的額外開銷，在使用壓縮的時候，要平衡利弊，不可盲目使用
多次訪問，且內容不變的頁面，請使用快取
一般我們處理業務都是序列執行，假設有4個步驟分別是p1,p2,p3,p4，依次執行。執行時間為四個步驟時間總和。
而時間視窗重疊就是在p1還沒處理完時，就開始處理p2，而不是序列執行。p3和p4也是同理。前提是p2不強依賴於p1，p3和p4同理。模型如下：
這樣一來就能減少整個業務處理的時間。
時間視窗重疊是一種思想，而不是具體的技術手段，我們應當根據業務，合理的使用這種思想去解決問題旁路方案和時間視窗重疊是類似的。
旁路方案： 在處理業務過程中，從某個節點分出乙個或多個分支來並行執行，從而減少整個業務處理的時間。
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