PHP — Оптимизация программ на PHP

В этой статье на простых и очевидных примерах рассказано о некоторых способах оптимизировать любую (готовую) программу, не меняя ни одного алгоритма. Для такой оптимизации можно даже написать программу для автоматического выполнения всех рекомендаций, все они очень простые (правда, для начала придется написать парсер пхп-кода).

Выносите $переменные из «текстовых строк» — ускорение 25-40%

Одна и таже операция присваивания (либо echo/print для вывода на экран) в зависимости от того, заключены ли переменные в кавычеки или нет, сильно влияет на скорость. В первом и втором вариантах добавлены пробелы, чтобы выравнять размер общего кода для парсинга. Переменная $test содержит строку «1234567890».

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N113.59113.591100.0%70.9% test N215.06165.061640.9%100.0% test N314.98704.987038.9%98.5%

Итак, никогда не пишите $a=»$b», ибо это затормозит программу (в этой строке) на 40%.

Однако, если у вас большая строка, где много текста и переменных, различия в скорости уменьшаются, т.к. общие затраты на парсинг становятся намного больше, чем разные по эффективности команды. Но почему бы и не увеличить скорость программы (строк присваивания) почти на четверть таким простым методом?

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N117.68947.689400.0%66.0% test N219.55159.551524.2%82.0% test N3111.650611.650651.5%100.0%

Короткие переменные не более 7 символов — ускорение 15%

Как влияет длина имен переменных на скорость программы? Если использовать очень длинные переменные — очевидно, что весьма сильно. Однако и с короткими именеми не все просто: выдает предсказуемый результат:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N111.70001.700000.0%68.5% test N211.70281.702800.2%68.6% test N311.71821.718201.1%69.2% test N411.72281.722801.3%69.4% test N511.75361.753603.2%70.6% test N611.75041.750403.0%70.5% test N711.77991.779904.7%71.7% test N811.96041.960415.3%78.9% test N911.98651.986516.9%80.0% test N1012.01192.011918.3%81.0% test N1112.03022.030219.4%81.7% test N1212.12882.128825.2%85.7% test N1312.48352.483546.1%100.0%

Переменные от 32 символов могут тормознуть программу почти на половину.

Но если заполнять пробелами (» «), чтобы все строки «$x=1; …» по длине занимали одно и тоже расстояние, то получается вот что:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N112.11672.116701.9%83.3% test N212.07662.076600.0%81.7% test N312.09372.093700.8%82.4% test N412.08212.082100.3%81.9% test N512.11452.114501.8%83.2% test N612.09212.092100.7%82.3% test N712.10762.107601.5%82.9% test N812.30582.305811.0%90.7% test N912.30462.304611.0%90.7% test N1012.31072.310711.3%90.9% test N1112.31112.311111.3%90.9% test N1212.36802.368014.0%93.2% test N1312.54182.541822.4%100.0%

Уж как комментировать тест переменной из одного символа (на 2% медленне самого быстрого) — не знаю… Наверно, тесты имеют большую погрешность. Предлагаю кому-нибудь запустить тест на час (исходники теста внизу страницы).

Одно ясно — при длине переменных в 8 и более символов происходит резкое снижение производительности, до 15%! А команд, включающих названия переменных, очень много. Еще один менее резкий скачек на переменных с именем 16 символов в длину и более. А в остальных случаях — чем больше, тем дольше, весьма линейная зависимость.

Вывод — не используйте переменны из 8 и более символов, выиграете 15% скорости (вернее, сэкономите).

Тормозят ли массивы в PHP? Вернее, как именно. Ускорение 40%.

А вот и не тормозят. Я где-то читал, якобы ассоциативные массивы в PHP жутко тормозят. Конечно, тест простой, но большой разницы между непрерывным простым (1), простым (2) и ассоциативным (3) массивами нет (элемент 0000 преобразуется в 0 — это же число, а не строка). И уж явно не тормозят «не ассоциативные не сплошные массивы».

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N115.39245.392401.1%28.0% test N215.33325.333200.0%27.7% test N315.76515.765108.1%29.9% test N417.65437.654343.5%39.7% test N516.66496.664925.0%34.6% test N616.62216.622124.2%34.3% test N7119.282019.2820261.5%100.0%

Что тут можно комментировать.. все очевидно. Доступ к элементу одномерного ассоциативного массива по имени, не заключенному в кавычки, тормозит процесс на треть (относительно того же примера, но в кавычках). А вот в двухмерном массиве программа работает медленне аж в 2.5 раза! После такого теста хочешь не хочешь, а в любой программе пожертвуешь удобством — обращение к элементам массива по имени без кавычек.

Выносите многомерные массивы из «текстовых строк» — ускорение 25-30%. Одномерные можно не выносить.

При использовании многомерных массивов в строках наблюдается заметное снижение скорости Из-за многомерности нужно заключать переменные в парные фигурные скобки.

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N113.53693.536900.0%69.9% test N215.06055.060543.1%100.0% test N314.60174.601730.1%90.9%

Тот же пример с ассоциативным 3-х мерным массивом, но с обращением к элементу по его индексному номеру:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N113.30123.301200.0%73.1% test N214.16674.166726.2%92.3% test N314.51454.514536.8%100.0%

Разница в 1 и 2 вариантах очень мала. Это говорит, что потери на не эффективное использование кавычек не слишком большое, чем доступ к массивам (см. тесты в первой главе).

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N112.84952.849500.0%80.9% test N212.95192.951903.6%83.9% test N313.52023.520223.5%100.0%

А теперь, на основании всех трех тестов, однозначный вывод: использовать фигурные скобки для обозначения границ имени элемента многомерного массива НЕЛЬЗЯ. Это сильно снижает скорость работы — 25-30% (в третьем варианте от простого добавления скобок скорость понизилась на четверть). Не использовать скобки нельзя. Следовательно, единственный способ не терять 30% скорости — выносить многомерные массивы из скобок.

Такой же тест, но для одномерных:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N116.58436.584300.0%78.0% test N216.77706.777002.9%80.3% test N318.44068.440628.2%100.0%

Сравнивая два последних теста очевидно, что одномерные массивы можно и не выносить, потери всего 3-4% ( а вот на простых переменных — потери 25-40%!).

Регулярные выражения: PHP(POSIX) vs Perl.

PHP поддерживает регулярные выражения стандарта POSIX/eger*/ и PERL/preg*/-ориентированные (об их различии тут — php.spb.ru/regular_expression.html). Кто из них работает быстрее?

Хочу заранее предупредить любителей Перла, чтобы не радовались: хоть перловые реги и круче пхпышных, только ничто и никто не мешает использовать в PHP перловые реги! Наверно, потому их и встроили в PHP, что уж больно тормоза большие… 🙂

Итак, простейший текст. Поиск простого выражения в тексте, который состоит из многократного повторения данной статьи (получается размер переменной $text в 3 Мб).

Тест вызывает всего 1 раз, ибо реги имеют встроенное средство для кеширования результатов компиляции. Т.е. перед запуском проиходит компиляции, а повторные реги не компилируются. Это особенности регулярных выражений. Разные языки программирования в состоянии хранить разное число откомпилированных выражений, что вызывались (в порядке вызова в программе). И в данном тесте как раз нет эффекта от компиляции, т.к. функция вызывается всего один раз.

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N111.33391.3339107.8%100.0% test N210.64170.641700.0%48.1% счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N110.45210.452176.9%100.0% test N210.25560.255600.0%56.5%

Пример для другого выражения и 30-мегабайтного текста (все те же повторы статьи, что вы сейчас читаете):

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N111.34301.343060.6%100.0% test N210.83650.836500.0%62.3%

Я еще писал штук пять разных выражений, но тенденция не меняется. Скорость может меняться, но Pelr обгоняет POSIX минимум на половину. Этого достаточно, чтобы похоронить функции регулярных выражений от PHP (POSIX). Для всех функций есть аналогичные Perl-ориентированные (все они встроены в PHP).

Далее один очень показательный пример на этой же статье (увеличение до 28Мб). Пример ищет в тексте e-mail. По свойству «жадности» регулярных выражений будет найден самый большой и наболее близкий к левому краю адрес.

Этот пример огорчит любителей перла. Приятно их огорчать 🙂

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N1111.682811.6828680.3%100.0% test N211.49731.497300.0%12.8%

Из одного теста делать вывод сложно, но, видимо, чем сложнее регулярное выражение, тем больше POSIX отстает от Perl.

А теперь тот же пример, но только в статье (увеличение до 28Мб) нет НИ ОДНОГО символа «@» (я специально сделал копию статьи и стер эти символы):

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N110.58540.585400.0%10.2% test N215.76715.7671885.2%100.0%

Что мы видим?.. Ничто в этом мире не совершенно. Конечно, это очень не оптимизированное выражение для поиска email’ов, но всё же все те, кто кричал мне в форуме «ereg — отстой», на этом и похожих примерах могут отдыхать. Бывает же, что в тексте нет ни одной собачки 🙂

Итак, вывод о скорости с примерами был дан выше. Вывод однозначный — надо использовать Perl-ориентированные регулярные выражения. В начеле главы я упоминал о кешировании откомпилированных копий регов. Если в программе одно и тоже выражение встречается неоднократно, производительность может отличаться не просто многократно, а в 10-100-1000 раз!

Селдующий пример вызывается 200 раз подряд над текстом в 250Кб:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N1117.638417.638472381.4%100.0% test N210.02430.024300.0%00.1%

Что такое кеш — знают все. Видимо именно с кешем в PHP проблеммы… Кстати, ради примера, отключите в BIOSе вашего комптьютера кеш процессора и попробуйте загрузить Windows 2000… Не дождетесь! (Кажется, их называют L1 и L2 — два разных кеша для кода и данных первого и второго уровня, какой то из них можно отключить.)

Циклы: for, foreach, while, count/sizeof() — ускорение 15%-30%

В начале программы создается массив $test из целых чисел (100 000 элементов). Потом один раз запускаются приведенные ниже примеры. Цикл проходит данный массив 3-мя способами (разными циклами) и выполняет кое-какие операции. Не выполнять в цикле ничего нельзя, ибо это будет уже совсем не реальный тест.

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N1112.031312.0313154.4%100.0% test N214.72904.729000.0%39.3% test N314.77124.771200.9%39.7% test N4110.284710.2847117.5%85.5% test N5110.346610.3466118.8%86.0% test N619.12719.127193.0%75.9% test N719.14099.140993.3%76.0%

Почему sprintf, а не реальное echo? echo использовать нельзя, т.к. от него будет немерянный буфер (OUTPUT в браузер или консоль).

Теперь о деле. Бесспорный вывод — использование foreach сильно тормозит дело, а между for и while большой разницы нет. (На голом тесте for/while/foreach {..} тормоза foreach — 30%). Это не удивительно, т.к. foreach делает копию массива, на что тратиться масса времени (хотя это только слухи).

Вывод с count() не столь очевиден, потому что от разного текста в цикле % тормознутости от самого быстрого варианта резко возрастает… Я взял цикл с небольшой нагрузкой — проход по огромному массиву $test + форматирование функцией sprintf. Как видите, варинты с count() и заменяющей эту функцию перемнной $co различаются на 10% по скорости между собой (не смотрите на варинант с константой в 100000, заранее знать кол-во элементов невозможно).

Вывод о не ассоциативных массивах: 1) foreach существенно замедляет работу 2) использование count() в простых циклах — замедленение 10%. Но на сложных циклах потери от лишних запусков count() будут абсолютно незаметны, так что ситуация не очевидна.

Сравнение count() и sizeof().

Судя по мануалу — это алиасы. Об этом написано на страницах самих функций и дополнительной странице «Appendex => Aliases list». Что же мы видим на массиве в 100000 элементов:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N113.00873.008715.7%100.0% test N212.59982.599800.0%86.4%

Пусть тесты будут иметь погрешности… Но результат один — count() заметно отстает по скорости от sizeof()! Хм, я бы к записи в мануале сделал приписку: «The sizeof() function is an alias for count(), but последний сильно тормозит!»

Если кол-во элементов в массиве меньше 65000 (64К), то эти функции по скорости практически не различимы. Тут вывод простой — переходим на использование sizeof(), как ускоренного алиаса count(). Это принесет свои результаты на огромных массивах.

Ассоциативные массивы: тестирование разных способов перебора

С ними наблюдается таже проблема: на разных по величине массивах разные функции эффективны, но лучше всех foreach!

Массив в 200 элементов и 1000 повторов программы:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N118.12228.122200.0%78.7% test N2110.322110.322127.1%100.0% test N319.79219.792120.6%94.9% test N418.97118.971110.5%86.9%

Тоже самое, но массив в 5000 элементов и 200 повторов:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N1114.447314.447300.0%67.2% test N2118.680118.680129.3%86.9% test N3121.505621.505648.9%100.0% test N4115.851415.851409.7%73.7%

Опять тоже самое, но массив в 100 000 элементов и без повторов:

счетчик кол-во
вызовов общее
вpемясpеднее
вpемя % от min% от maxобщее
время test N113.51163.511600.0%82.8% test N213.97243.972413.1%93.6% test N314.24364.243620.8%100.0% test N414.00264.002614.0%94.3%

Другие тесты на холостых циклах тоже показывают преимущество foreach.

Резюме:

Для чтения файла file() быстрее, чем fopen+цикл — ускорение 40%

Чтобы прочитать в массив $x файл размером 1Мб (100 000 строк по 10 байт) можно воспользоваться двумя вариантами: чтение файла с помощью file(), либо традиционным методом fopen/fgets. Разумеется, для файлов разного объема и содержимого скорость может меняться. Но в данном примере статистика такова: file(«1Mb_file.txt») работает на 40% быстрее, чем:

$f=fopen(«1Mb_file.txt»,»r») or die(1); while($x[]=fgets($f,1000)); fclose($f);

Аналогичные варианты

$f=fopen(«1Mb_file.txt»,»r») or die(1); while($s=fgets($f,1000)) $x[]=$s; fclose($f);

или

$f=fopen(«1Mb_file.txt»,»r») or die(1); while(!feof($f))) $x[]=fgets($f,1000); fclose($f);

работают еще медленнее (во втором случае лишняя функция feof() заметно снижает скорость). Тот же тест, но на 15Мб файле (100 000 строк по 150 байт) показывает разницу в 50%, в пользу file(). Тест проводился так, чтобы исключить фоновый своппинг во время работы из-за предшествующих команд создания/чтения таких больших файлов. Подсчитать тоже самое на очень маленьких файлах в 1-2 Кб не представляется возможным, т.к. операцию чтения нельзя повторять в течении одного теста, операции чтения будут кешироваться…

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.

Если вы не являетесь зарегистрированным пользователем, то вам необходимо зарегистрироваться. Регистрация бесплатна. Если вы уже зарегистрированы на CodeNet, то вам необходимо ввести логин и пароль в верхней (Alt-U) части страницы.

Источник: http://feedproxy.google.com/~r/codenet/read/~3/HwDFS0TjvE8/

Источник: lred.ru