都说PHP性能差,但PHP性能真的差吗?
moboyou 2025-07-16 04:09 15 浏览
今天本能是想测试一个PDO持久化,会不会带来会话混乱的问题 先贴一下PHP代码, 代码丑了点,但是坚持能run就行,反正就是做个测试。
<?php
$dsn = 'mysql:host=localhost;dbname=test;charset=utf8';
$user = 'root';
$password = 'root';
// 设置 PDO 选项,启用持久化连接
$options = [
PDO::ATTR_PERSISTENT => true,
PDO::ATTR_ERRMODE => PDO::ERRMODE_EXCEPTION
];
try {
// 创建持久化连接
$pdo = new PDO($dsn, $user, $password, $options);
$stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO test_last_insert_id (uni) VALUES (:uni);");
$uni = uniqid('', true);
$stmt->bindValue(':uni', $uni);
$aff = $stmt->execute(); //
if ($aff === false) {
throw new Exception("insert fail:");
}
$id = $pdo->lastInsertId();
function getExecutedSql($stmt, $params)
{
$sql = $stmt->queryString;
$keys = array();
$values = array();
// 替换命名占位符 :key with ?
$sql = preg_replace('/\:(\w+)/', '?', $sql);
// 绑定的参数可能包括命名占位符,我们需要将它们转换为匿名占位符
foreach ($params as $key => $value) {
$keys[] = '/\?/';
$values[] = is_string($value) ? "'$value'" : $value;
}
// 替换占位符为实际参数
$sql = preg_replace($keys, $values, $sql, 1, $count);
return $sql;
}
$stmt = $pdo->query("SELECT id FROM test_last_insert_id WHERE uni = '{$uni}'", PDO::FETCH_NUM);
$row = $stmt->fetch();
$value = $row[0];
if ($value != $id) {
throw new Exception("id is diff");
}
echo "success" . PHP_EOL;
} catch (PDOException $e) {
header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error');
file_put_contents('pdo_perisistent.log', $e->getMessage() . PHP_EOL);
die('Database connection failed: ' . $e->getMessage());
} catch (Exception $e) {
header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error');
file_put_contents('pdo_perisistent.log', $e->getMessage() . PHP_EOL);
die('Exception: ' . $e->getMessage());
}用wrk压测,一开始uniqid因为少了混淆参数还报了500,加了一下参数,用来保证uni值
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost/pdo_perisistent.php"
Running 3s test @ http://localhost/pdo_perisistent.php
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 52.17ms 7.48ms 103.38ms 80.57%
Req/Sec 0.96k 133.22 1.25k 75.81%
Latency Distribution
50% 51.06ms
75% 54.17ms
90% 59.45ms
99% 80.54ms
5904 requests in 3.10s, 1.20MB read
Requests/sec: 1901.92
Transfer/sec: 397.47KB1900 ~ 2600 之间的QPS,其实这个数值还是相当满意的,测试会话会不会混乱的问题也算完结了。 但是好奇心突起,之前一直没做过go和php执行sql下的对比,正好做一次对比压测
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
"net/http"
"sync/atomic"
"time"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"log"
)
var id int64 = time.Now().Unix() * 1000000
func generateUniqueID() int64 {
return atomic.AddInt64(&id, 1)
}
func main() {
dsn := "root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8"
db, err := sql.Open("mysql", dsn)
if err != nil {
log.Fatalf("Error opening database: %v", err)
}
defer func() { _ = db.Close() }()
//// 设置连接池参数
//db.SetMaxOpenConns(100) // 最大打开连接数
//db.SetMaxIdleConns(10) // 最大空闲连接数
//db.SetConnMaxLifetime(time.Hour) // 连接最大存活时间
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var err error
uni := generateUniqueID()
// Insert unique ID into the database
insertQuery := `INSERT INTO test_last_insert_id (uni) VALUES (?)`
result, err := db.Exec(insertQuery, uni)
if err != nil {
log.Fatalf("Error inserting data: %v", err)
}
lastInsertID, err := result.LastInsertId()
if err != nil {
log.Fatalf("Error getting last insert ID: %v", err)
}
// Verify the last insert ID
selectQuery := `SELECT id FROM test_last_insert_id WHERE uni = ?`
var id int64
err = db.QueryRow(selectQuery, uni).Scan(&id)
if err != nil {
log.Fatalf("Error selecting data: %v", err)
}
if id != lastInsertID {
log.Fatalf("ID mismatch: %d != %d", id, lastInsertID)
}
fmt.Println("success")
})
_ = http.ListenAndServe(":8080", nil)
}truncate表压测结果,这低于预期了吧
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 54.05ms 36.86ms 308.57ms 80.77%
Req/Sec 0.98k 243.01 1.38k 63.33%
Latency Distribution
50% 43.70ms
75% 65.42ms
90% 99.63ms
99% 190.18ms
5873 requests in 3.01s, 430.15KB read
Requests/sec: 1954.08
Transfer/sec: 143.12KB开个连接池,清表再测,结果半斤八两
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 54.07ms 35.87ms 281.38ms 79.84%
Req/Sec 0.97k 223.41 1.40k 60.00%
Latency Distribution
50% 44.91ms
75% 66.19ms
90% 99.65ms
99% 184.51ms
5818 requests in 3.01s, 426.12KB read
Requests/sec: 1934.39
Transfer/sec: 141.68KB然后开启不清表的情况下,php和go的交叉压测
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 52.51ms 43.28ms 436.00ms 86.91%
Req/Sec 1.08k 284.67 1.65k 65.00%
Latency Distribution
50% 40.22ms
75% 62.10ms
90% 102.52ms
99% 233.98ms
6439 requests in 3.01s, 471.61KB read
Requests/sec: 2141.12
Transfer/sec: 156.82KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost/pdo_perisistent.php"
Running 3s test @ http://localhost/pdo_perisistent.php
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 41.41ms 10.44ms 77.04ms 78.07%
Req/Sec 1.21k 300.99 2.41k 73.77%
Latency Distribution
50% 38.91ms
75% 47.62ms
90% 57.38ms
99% 69.84ms
7332 requests in 3.10s, 1.50MB read
Requests/sec: 2363.74
Transfer/sec: 493.98KB
// 这里骤降是我很不理解的不明白是因为什么
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 156.72ms 75.48ms 443.98ms 66.10%
Req/Sec 317.93 84.45 480.00 71.67%
Latency Distribution
50% 155.21ms
75% 206.36ms
90% 254.32ms
99% 336.07ms
1902 requests in 3.01s, 139.31KB read
Requests/sec: 631.86
Transfer/sec: 46.28KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost/pdo_perisistent.php"
Running 3s test @ http://localhost/pdo_perisistent.php
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 43.47ms 10.04ms 111.41ms 90.21%
Req/Sec 1.15k 210.61 1.47k 72.58%
Latency Distribution
50% 41.17ms
75% 46.89ms
90% 51.27ms
99% 95.07ms
7122 requests in 3.10s, 1.45MB read
Requests/sec: 2296.19
Transfer/sec: 479.87KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 269.08ms 112.17ms 685.29ms 73.69%
Req/Sec 168.22 125.46 520.00 79.59%
Latency Distribution
50% 286.58ms
75% 335.40ms
90% 372.61ms
99% 555.80ms
1099 requests in 3.02s, 80.49KB read
Requests/sec: 363.74
Transfer/sec: 26.64KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost/pdo_perisistent.php"
Running 3s test @ http://localhost/pdo_perisistent.php
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 41.74ms 9.67ms 105.86ms 91.72%
Req/Sec 1.20k 260.04 2.24k 80.33%
Latency Distribution
50% 38.86ms
75% 46.77ms
90% 49.02ms
99% 83.01ms
7283 requests in 3.10s, 1.49MB read
Requests/sec: 2348.07
Transfer/sec: 490.71KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 464.85ms 164.66ms 1.06s 71.97%
Req/Sec 104.18 60.01 237.00 63.16%
Latency Distribution
50% 467.00ms
75% 560.54ms
90% 660.70ms
99% 889.86ms
605 requests in 3.01s, 44.31KB read
Requests/sec: 200.73
Transfer/sec: 14.70KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost/pdo_perisistent.php"
Running 3s test @ http://localhost/pdo_perisistent.php
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 50.62ms 9.16ms 85.08ms 75.74%
Req/Sec 0.98k 170.66 1.30k 69.35%
Latency Distribution
50% 47.93ms
75% 57.20ms
90% 61.76ms
99% 79.90ms
6075 requests in 3.10s, 1.24MB read
Requests/sec: 1957.70
Transfer/sec: 409.13KB
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 568.84ms 160.91ms 1.04s 66.38%
Req/Sec 81.89 57.59 262.00 67.27%
Latency Distribution
50% 578.70ms
75% 685.85ms
90% 766.72ms
99% 889.39ms
458 requests in 3.01s, 33.54KB read
Requests/sec: 151.91
Transfer/sec: 11.13KBgo 的代码随着不断的测试,很明显处理速度在不断的下降,这说实话有点超出我的认知了。 PHP那边却是基本稳定的,go其实一开始我还用gin测试过,发现测试结果有点超出预料,还改了用http库来测试,这结果属实差强人意了。
突然明白之前经常看到别人在争论性能问题的时候,为什么总有人强调PHP性能并不差。 或许PHP因为fpm的关系导致每次加载大量文件导致的响应相对较慢,比如框架laravel 那个QPS只有一两百的家伙,但其实这个问题要解决也是可以解决的,也用常驻内存的方式就好了。再不行还有phalcon
我一直很好奇一直说PHP性能问题的到底是哪些人, 不会是从PHP转到其他语言的吧。
% php -v
PHP 8.3.12 (cli) (built: Sep 24 2024 18:08:04) (NTS)
Copyright (c) The PHP Group
Zend Engine v4.3.12, Copyright (c) Zend Technologies
with Xdebug v3.3.2, Copyright (c) 2002-2024, by Derick Rethans
with Zend OPcache v8.3.12, Copyright (c), by Zend Technologies
% go version
go version go1.23.1 darwin/amd64这结果,其实不太能接受,甚至都不知道原因出在哪了,有大佬可以指出问题一下吗
加一下时间打印再看看哪里的问题
package main
import (
"database/sql"
"fmt"
"net/http"
"sync/atomic"
"time"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
"log"
)
var id int64 = time.Now().Unix() * 1000000
func generateUniqueID() int64 {
return atomic.AddInt64(&id, 1)
}
func main() {
dsn := "root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8"
db, err := sql.Open("mysql", dsn)
if err != nil {
log.Fatalf("Error opening database: %v", err)
}
defer func() { _ = db.Close() }()
// 设置连接池参数
db.SetMaxOpenConns(100) // 最大打开连接数
db.SetMaxIdleConns(10) // 最大空闲连接数
db.SetConnMaxLifetime(time.Hour) // 连接最大存活时间
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
reqStart := time.Now()
var err error
uni := generateUniqueID()
start := time.Now()
// Insert unique ID into the database
insertQuery := `INSERT INTO test_last_insert_id (uni) VALUES (?)`
result, err := db.Exec(insertQuery, uni)
fmt.Printf("insert since: %v uni:%d \n", time.Since(start), uni)
if err != nil {
log.Fatalf("Error inserting data: %v", err)
}
lastInsertID, err := result.LastInsertId()
if err != nil {
log.Fatalf("Error getting last insert ID: %v", err)
}
selectStart := time.Now()
// Verify the last insert ID
selectQuery := `SELECT id FROM test_last_insert_id WHERE uni = ?`
var id int64
err = db.QueryRow(selectQuery, uni).Scan(&id)
fmt.Printf("select since:%v uni:%d \n", time.Since(selectStart), uni)
if err != nil {
log.Fatalf("Error selecting data: %v", err)
}
if id != lastInsertID {
log.Fatalf("ID mismatch: %d != %d", id, lastInsertID)
}
fmt.Printf("success req since:%v uni:%d \n", time.Since(reqStart), uni)
})
_ = http.ListenAndServe(":8080", nil)
}截取了后面的一部分输出,这不会是SQL库的问题吧,
success req since:352.310146ms uni:1729393975000652
insert since: 163.316785ms uni:1729393975000688
insert since: 154.983173ms uni:1729393975000691
insert since: 158.094503ms uni:1729393975000689
insert since: 136.831695ms uni:1729393975000697
insert since: 141.857079ms uni:1729393975000696
insert since: 128.115216ms uni:1729393975000702
select since:412.94524ms uni:1729393975000634
success req since:431.383768ms uni:1729393975000634
select since:459.596445ms uni:1729393975000601
success req since:568.576336ms uni:1729393975000601
insert since: 134.39147ms uni:1729393975000700
select since:390.926517ms uni:1729393975000643
success req since:391.622183ms uni:1729393975000643
select since:366.098937ms uni:1729393975000648
success req since:373.490764ms uni:1729393975000648
insert since: 136.318919ms uni:1729393975000699
select since:420.626209ms uni:1729393975000640
success req since:425.243441ms uni:1729393975000640
insert since: 167.181068ms uni:1729393975000690
select since:272.22808ms uni:1729393975000671 单次请求的时候输出结果是符合预期的, 但是并发SQL时会出现执行慢的问题,这就很奇怪了
% curl localhost:8080
insert since: 1.559709ms uni:1729393975000703
select since:21.031284ms uni:1729393975000703
success req since:22.62274ms uni:1729393975000703经群友提示还和唯一键的区分度有关,两边算法一致有点太难了,Go换了雪法ID之后就正常了。 因为之前 Go这边生成的uni值是递增的导致区分度很低,最终导致并发写入查询效率变低。
% ./wrk -c100 -t2 -d3s --latency "http://localhost:8080"
Running 3s test @ http://localhost:8080
2 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 44.51ms 24.87ms 187.91ms 77.98%
Req/Sec 1.17k 416.31 1.99k 66.67%
Latency Distribution
50% 37.46ms
75% 54.55ms
90% 80.44ms
99% 125.72ms
6960 requests in 3.01s, 509.77KB read
Requests/sec: 2316.02
Transfer/sec: 169.63KB2024-12-02 更新
今天本来是想验证一下有关,并发插入自增有序的唯一键高延迟的问题,发现整个有问题的只有一行代码。 就是在查询时,类型转换的问题,插入和查询都转换之后,空表的情况下QPS 可以到4000多。即使在已有大数据量(几十万)的情况也有两千多的QPS。 现在又多了一个问题,为什么用雪花ID时不会有这样的问题。雪花ID也是int64类型的,这是为什么呢。
// 旧代码
err = db.QueryRow(selectQuery, uni).Scan(&id)
if err != nil {
log.Fatalf("Error selecting data: %v", err)
}
// 新代码 变化只有一个就是把uni 转成字符串之后就没有问题了
var realId int64
err = db.QueryRow(selectQuery, fmt.Sprintf("%d", uni)).Scan(&realId)
if err != nil {
log.Fatalf("Error selecting data: %v", err)相关推荐
- Excel技巧:SHEETSNA函数一键提取所有工作表名称批量生产目录
-
首先介绍一下此函数:SHEETSNAME函数用于获取工作表的名称,有三个可选参数。语法:=SHEETSNAME([参照区域],[结果方向],[工作表范围])(参照区域,可选。给出参照,只返回参照单元格...
- Excel HOUR函数:“小时”提取器_excel+hour函数提取器怎么用
-
一、函数概述HOUR函数是Excel中用于提取时间值小时部分的日期时间函数,返回0(12:00AM)到23(11:00PM)之间的整数。该函数在时间数据分析、考勤统计、日程安排等场景中应用广泛。语...
- Filter+Search信息管理不再难|多条件|模糊查找|Excel函数应用
-
原创版权所有介绍一个信息管理系统,要求可以实现:多条件、模糊查找,手动输入的内容能去空格。先看效果,如下图动画演示这样的一个效果要怎样实现呢?本文所用函数有Filter和Search。先用filter...
- FILTER函数介绍及经典用法12:FILTER+切片器的应用
-
EXCEL函数技巧:FILTER经典用法12。FILTER+切片器制作筛选按钮。FILTER的函数的经典用法12是用FILTER的函数和切片器制作一个筛选按钮。像左边的原始数据,右边想要制作一...
- office办公应用网站推荐_office办公软件大全
-
以下是针对Office办公应用(Word/Excel/PPT等)的免费学习网站推荐,涵盖官方教程、综合平台及垂直领域资源,适合不同学习需求:一、官方权威资源1.微软Office官方培训...
- WPS/Excel职场办公最常用的60个函数大全(含卡片),效率翻倍!
-
办公最常用的60个函数大全:从入门到精通,效率翻倍!在职场中,WPS/Excel几乎是每个人都离不开的工具,而函数则是其灵魂。掌握常用的函数,不仅能大幅提升工作效率,还能让你在数据处理、报表分析、自动...
- 收藏|查找神器Xlookup全集|一篇就够|Excel函数|图解教程
-
原创版权所有全程图解,方便阅读,内容比较多,请先收藏!Xlookup是Vlookup的升级函数,解决了Vlookup的所有缺点,可以完全取代Vlookup,学完本文后你将可以应对所有的查找难题,内容...
- 批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数
-
批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数在电商运营、物流对账等工作中,经常需要统计快递“揽收到签收”的耗时——比如判断某快递公司是否符合“3天内送达”的服务承...
- Excel函数公式教程(490个实例详解)
-
Excel函数公式教程(490个实例详解)管理层的财务人员为什么那么厉害?就是因为他们精通excel技能!财务人员在日常工作中,经常会用到Excel财务函数公式,比如财务报表分析、工资核算、库存管理等...
- Excel(WPS表格)Tocol函数应用技巧案例解读,建议收藏备用!
-
工作中,经常需要从多个单元格区域中提取唯一值,如体育赛事报名信息中提取唯一的参赛者信息等,此时如果复制粘贴然后去重,效率就会很低。如果能合理利用Tocol函数,将会极大地提高工作效率。一、功能及语法结...
- Excel中的SCAN函数公式,把计算过程理清,你就会了
-
Excel新版本里面,除了出现非常好用的xlookup,Filter公式之外,还更新一批自定义函数,可以像写代码一样写公式其中SCAN函数公式,也非常强大,它是一个循环函数,今天来了解这个函数公式的计...
- Excel(WPS表格)中多列去重就用Tocol+Unique组合函数,简单高效
-
在数据的分析和处理中,“去重”一直是绕不开的话题,如果单列去重,可以使用Unique函数完成,如果多列去重,如下图:从数据信息中可以看到,每位参赛者参加了多项运动,如果想知道去重后的参赛者有多少人,该...
- Excel(WPS表格)函数Groupby,聚合统计,快速提高效率!
-
在前期的内容中,我们讲了很多的统计函数,如Sum系列、Average系列、Count系列、Rank系列等等……但如果用一个函数实现类似数据透视表的功能,就必须用Groupby函数,按指定字段进行聚合汇...
- Excel新版本,IFS函数公式,太强大了!
-
我们举一个工作实例,现在需要计算业务员的奖励数据,右边是公司的奖励标准:在新版本的函数公式出来之前,我们需要使用IF函数公式来解决1、IF函数公式IF函数公式由三个参数组成,IF(判断条件,对的时候返...
- Excel不用函数公式数据透视表,1秒完成多列项目汇总统计
-
如何将这里的多组数据进行汇总统计?每组数据当中一列是不同菜品,另一列就是该菜品的销售数量。如何进行汇总统计得到所有的菜品销售数量的求和、技术、平均、最大、最小值等数据?不用函数公式和数据透视表,一秒就...
- 一周热门
- 最近发表
-
- Excel技巧:SHEETSNA函数一键提取所有工作表名称批量生产目录
- Excel HOUR函数:“小时”提取器_excel+hour函数提取器怎么用
- Filter+Search信息管理不再难|多条件|模糊查找|Excel函数应用
- FILTER函数介绍及经典用法12:FILTER+切片器的应用
- office办公应用网站推荐_office办公软件大全
- WPS/Excel职场办公最常用的60个函数大全(含卡片),效率翻倍!
- 收藏|查找神器Xlookup全集|一篇就够|Excel函数|图解教程
- 批量查询快递总耗时?用Excel这个公式,自动计算揽收到签收天数
- Excel函数公式教程(490个实例详解)
- Excel(WPS表格)Tocol函数应用技巧案例解读,建议收藏备用!
- 标签列表
-
- 外键约束 oracle (36)
- oracle的row number (32)
- 唯一索引 oracle (34)
- oracle in 表变量 (28)
- oracle导出dmp导出 (28)
- 多线程的创建方式 (29)
- 多线程 python (30)
- java多线程并发处理 (32)
- 宏程序代码一览表 (35)
- c++需要学多久 (25)
- css class选择器用法 (25)
- css样式引入 (30)
- css教程文字移动 (33)
- php简单源码 (36)
- php个人中心源码 (25)
- php小说爬取源码 (23)
- 云电脑app源码 (22)
- html画折线图 (24)
- docker好玩的应用 (28)
- linux有没有pe工具 (34)
- 可以上传视频的网站源码 (25)
- 随机函数如何生成小数点数字 (31)
- 随机函数excel公式总和不变30个数据随机 (33)
- 所有excel函数公式大全讲解 (22)
- 有动图演示excel函数公式大全讲解 (32)
