php效率

A. 如何提高php的fast cgi 效率

提高php的fast cgi 效率方法如下：

1、ISAPI運行模式
ISAPI即Internet Server Application Program Interface，是微軟提供的一套面向Internet服務的API介面，一個ISAPI的DLL，可以在被用戶請求激活後長駐內存，等待用戶的另一個請求，還可以在一個DLL里設置多個用戶請求處理函數，此外，ISAPI的DLL應用程序和WWW伺服器處於同一個進程中，效率要顯著高於CGI。（由於微軟的排他性，只能運行於windows環境)
2、APACHE2HANDLER
PHP作為Apache模塊，Apache伺服器在系統啟動後，預先生成多個進程副本駐留在內存中，一旦有請求出現，就立即使用這些空餘的子進程進行處理，這樣就不存在生成子進程造成的延遲了。這些伺服器副本在處理完一次HTTP請求之後並不立即退出，而是停留在計算機中等待下次請求。對於客戶瀏覽器的請求反應更快，性能較高。
3、apache模塊的DLL運行模式
此運行模式是我們以前在windows環境下使用apache伺服器經常使用的，而在模塊化(DLL)中，PHP是與Web伺服器一起啟動並運行的。（是apache在CGI的基礎上進行的一種擴展，加快PHP的運行效率）

B. php導出excel需要分80多個sheet有沒有效率高點辦法

在PHP中導出包含80多個sheet的Excel文件，確實需要採取一些優化措施來提高效率。以下是一些建議：

1. 後台處理：

   • 避免在web請求中執行耗時任務：將數據處理和導出任務放在後台進程或隊列中執行，以減輕web伺服器的負擔，確保用戶界面響應迅速。

2. 數據分割：

   • 分割數據到多個文件：考慮將80個sheet的數據分割成更小的組，比如每個Excel文件包含一定數量的sheet，以減少單次資料庫查詢的頻率和性能瓶頸。
   • 優化資料庫查詢：根據資料庫查詢的復雜性，合理分割查詢邏輯，確保每一步操作的效率。

3. 選擇文件格式：

   • 推薦使用xlsx格式：xlsx格式基於XML，易於解析且在PHP中處理更高效。在處理大型數據集時，xlsx格式通常表現出更好的性能。

4. 利用高效庫：

   • 使用PHP擴展庫：如phpextxlswriter，這類庫提供了直接在PHP中操作xlsx文件的介面，使數據導入和導出更加便捷和高效。
   • 考慮C語言擴展庫：對於非常大的數據量，可以考慮使用C語言的擴展庫，這些庫在內存管理和性能優化方面通常表現更出色。

通過上述措施，可以顯著提升PHP導出包含多個sheet的Excel文件的效率，確保高效、穩定的數據導出流程。

C. php中switch與ifelse的效率區別及適用情況分析

本文實例分析了php中switch與ifelse的效率區別及適用情況。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
PHP中的這兩個方法都是用於判斷值是否滿足條件，如果滿足/不滿足做出不同行為動作。
不管寫什麼語言的程序，一定會考慮到代碼的運行效率問題。在查閱了一些資料後，switch與ifelse在不同的『環境'下效率各有優勝。
1、當被判斷的值是常量(固定不變的值)時，switch的運行效率比ifelse的運行效率高；
$changliang=3;
//
變判斷的值為常量
switch($changliang){
case
1:
echo
'常量值為1';
break;
//
跳出循環
case
2:
echo
'常量值為2';
break;
case
3:
echo
'常量值為3';
break;
}
2、當被判斷值為變數，ifelse的運行效率高於switch，ifelse貫徹一判到底的方針，會從第一個條件開始判斷，直到最後一個else，所以學會使用switch有好處；
$a
=
$_GET['a'];
//
通過get傳值後接值;
被判斷的值
if($a=1){
echo
'變數a的值為1';
}elseif($a=2){
echo
'變數a的值為2';
}elseif($a=3){
echo
'變數a的值為3';
}else{
echo
'變數a的值為不知道';
}
希望本文所述對大家的php程序設計有所幫助。

D. php的try...catch會不會影響程序的執行效率

PHP中的try...catch結構確實會影響到程序執行效率。操作系統需要進行額外設置以在生成異常時進入緩存或finally塊。

然而，在大多數情況下，這種影響無需特別關注。添加try-catch僅增加了一小部分CPU指令，通常不超過幾十個。考慮性能關鍵場景時，這幾十個指令的執行時間可能微乎其微。以2GHz主頻的CPU為例，執行100個指令大約需要100 *2/2*1024*1024*1024秒，自行計算即可了解實際耗時。

因此，在大多數情況下，不應讓這些細微的性能差異主導代碼設計。相反，應注重提高代碼可讀性，性能優化應當更關注網路、磁碟、內存或CPU的優化順序。