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运行模式
ISAPI即Internet Server Application Program Interface，是微软提供的一套面向Internet服务的API接口，一个ISAPI的DLL，可以在被用户请求激活后长驻内存，等待用户的另一个请求，还可以在一个DLL里设置多个用户请求处理函数，此外，ISAPI的DLL应用程序和WWW服务器处于同一个进程中，效率要显着高于CGI。（由于微软的排他性，只能运行于windows环境)
2、APACHE2HANDLER
PHP作为Apache模块，Apache服务器在系统启动后，预先生成多个进程副本驻留在内存中，一旦有请求出现，就立即使用这些空余的子进程进行处理，这样就不存在生成子进程造成的延迟了。这些服务器副本在处理完一次HTTP请求之后并不立即退出，而是停留在计算机中等待下次请求。对于客户浏览器的请求反应更快，性能较高。
3、apache模块的DLL运行模式
此运行模式是我们以前在windows环境下使用apache服务器经常使用的，而在模块化(DLL)中，PHP是与Web服务器一起启动并运行的。（是apache在CGI的基础上进行的一种扩展，加快PHP的运行效率）

B. php导出excel需要分80多个sheet有没有效率高点办法

在PHP中导出包含80多个sheet的Excel文件，确实需要采取一些优化措施来提高效率。以下是一些建议：

1. 后台处理：

   • 避免在web请求中执行耗时任务：将数据处理和导出任务放在后台进程或队列中执行，以减轻web服务器的负担，确保用户界面响应迅速。

2. 数据分割：

   • 分割数据到多个文件：考虑将80个sheet的数据分割成更小的组，比如每个Excel文件包含一定数量的sheet，以减少单次数据库查询的频率和性能瓶颈。
   • 优化数据库查询：根据数据库查询的复杂性，合理分割查询逻辑，确保每一步操作的效率。

3. 选择文件格式：

   • 推荐使用xlsx格式：xlsx格式基于XML，易于解析且在PHP中处理更高效。在处理大型数据集时，xlsx格式通常表现出更好的性能。

4. 利用高效库：

   • 使用PHP扩展库：如phpextxlswriter，这类库提供了直接在PHP中操作xlsx文件的接口，使数据导入和导出更加便捷和高效。
   • 考虑C语言扩展库：对于非常大的数据量，可以考虑使用C语言的扩展库，这些库在内存管理和性能优化方面通常表现更出色。

通过上述措施，可以显着提升PHP导出包含多个sheet的Excel文件的效率，确保高效、稳定的数据导出流程。

C. php中switch与ifelse的效率区别及适用情况分析

本文实例分析了php中switch与ifelse的效率区别及适用情况。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
PHP中的这两个方法都是用于判断值是否满足条件，如果满足/不满足做出不同行为动作。
不管写什么语言的程序，一定会考虑到代码的运行效率问题。在查阅了一些资料后，switch与ifelse在不同的‘环境'下效率各有优胜。
1、当被判断的值是常量(固定不变的值)时，switch的运行效率比ifelse的运行效率高；
$changliang=3;
//
变判断的值为常量
switch($changliang){
case
1:
echo
'常量值为1';
break;
//
跳出循环
case
2:
echo
'常量值为2';
break;
case
3:
echo
'常量值为3';
break;
}
2、当被判断值为变量，ifelse的运行效率高于switch，ifelse贯彻一判到底的方针，会从第一个条件开始判断，直到最后一个else，所以学会使用switch有好处；
$a
=
$_GET['a'];
//
通过get传值后接值;
被判断的值
if($a=1){
echo
'变量a的值为1';
}elseif($a=2){
echo
'变量a的值为2';
}elseif($a=3){
echo
'变量a的值为3';
}else{
echo
'变量a的值为不知道';
}
希望本文所述对大家的php程序设计有所帮助。

D. php的try...catch会不会影响程序的执行效率

PHP中的try...catch结构确实会影响到程序执行效率。操作系统需要进行额外设置以在生成异常时进入缓存或finally块。

然而，在大多数情况下，这种影响无需特别关注。添加try-catch仅增加了一小部分CPU指令，通常不超过几十个。考虑性能关键场景时，这几十个指令的执行时间可能微乎其微。以2GHz主频的CPU为例，执行100个指令大约需要100 *2/2*1024*1024*1024秒，自行计算即可了解实际耗时。

因此，在大多数情况下，不应让这些细微的性能差异主导代码设计。相反，应注重提高代码可读性，性能优化应当更关注网络、磁盘、内存或CPU的优化顺序。