скорость работы функции php

Время выполнения скрипта php и php-функций

Сегодня узнаем, как измерять время выполнения скрипта php и отдельных php-функций.

Время выполнения скрипта php

function getMicrotime() <
return microtime(true);
>
$start = getMicrotime();

//Здесь выполняется какой-то код приложения
.

printf(‘Время работы скрипта %.4F сек.’, getMicrotime()-$start);

Время выполнения php-функций

Время выполнения array_key_exists() + switch() + if else()

$arField)
<
if(array_key_exists(‘id’,$arField))
$result = true;
elseif(array_key_exists(‘available’,$arField))
$result = true;
elseif(array_key_exists(‘url’,$arField))
$result = true;
elseif(array_key_exists(‘price’,$arField))
$result = true;
elseif(array_key_exists(‘oldprice’,$arField))
$result = true;
>
>
printf(‘array_key_exists = %.4F сек.
‘, getMicrotime()-$start);

if($key == ‘available’)
$result = true;

if($key == ‘url’)
$result = true;

if($key == ‘price’)
$result = true;

if($key == ‘oldprice’)
$result = true;
>
>
printf(‘if else (1) = %.4F сек.
‘, getMicrotime()-$start);

Очень полезно знать, часто встречающиеся ситуации, условие if else(2) самое быстрое.

Время выполнения str_ireplace() + preg_replace()

Результат

Заключение

Как видим, все надо проверять на деле, иначе приложение по нашей глупости или банальной лени может оказаться таким медленным, съедать у сервера всю память и нагружать процессор до красного каления.

Источник

Определяем время работы скрипта PHP

Доброго времени суток, коллеги! 🙂

Сегодня я решил затронуть такую тему, как время выполнения скрипта PHP и его определение.

Не скажу, что данная необходимость возникает каждый день, но время от времени на практике возникают ситуации, когда нужно получить время работы скрипта PHP.

Особенно часто за таким занятием можно застукать разработчиков, занимающихся рефакторингом кода и оптимизацией существующих алгоритмов, когда время выполнения PHP скрипта является ключевым фактором при выборе конечного варианта.

Ну, и ещё иногда данные цифры требуют менеджеры и заказчики, желающие выяснить, сколько времени потребуется на то или иное действие в коде.

Поэтому я и решил написать данную коротенькую заметку, в которой решил изложить порядок действий в аналогичной ситуации.

Сперва мы рассмотрим сам алгоритм определения времени исполнения PHP скрипта, а затем я приведу код, с помощью которого он будет реализовываться.

Время выполнения PHP скрипта — алгоритм определения

Порядок наших действий будет предельно прост:

Полученное в итоге значение как раз и будет временем выполнения PHP скрипта, которое можно будет принимать во внимание при дальнейшей оптимизации и прочих действиях.

Время работы PHP скрипта — реализация алгоритма

Для вывода текущего времени в PHP коде я решил воспользоваться стандартной PHP функцией microtime(), которая возвращает текущую метку времени в Unix формате с микросекундами.

Зачем такая точность?

Затем, чтобы уловить малейшие изменения времени выполнения скриптов, т.к. иногда доли секунды могут быть фатальны и привести к большим потерям при использовании медленного кода в больших масштабах.

Ну, и плюс, учёт микросекунд при вычислениях влияет на точность калькуляций в положительную сторону.

Для демонстрации своих теоретических повествований я написал простенький скриптик, который вычисляет время прогона пустого цикла с 30 000 000 итераций (решил взять побольше для наглядности):

Как сказано в официальной документации PHP, по умолчанию microtime() возвращает строку в формате «msec sec», где sec — количество секунд с начала эпохи Unix (1 января 1970 0:00:00 GMT), а msec — это количество микросекунд, прошедших после sec.

Функция PHP microtime() имеет всего один параметр get_as_float, при указании которому значения true можно получить текущее время PHP в секундах, прошедших с начала эпохи Unix с точностью до микросекунд.

Поскольку мне нужно было именно текущее время, а не количество секунд с начала эпохи Unix, то я воспользовался данным параметром, что можно видеть в моём коде.

В итоге, с помощью функции echo(), на экран вывелось следующее сообщение: Скрипт был выполнен за 1.3156361579895 секунд.

Чтобы определить, что данная методика работает верно, я решил задать фиксированное время выполнения скрипта с помощью функции sleep(), которая делает задержку выполнения скрипта на указанное количество секунд.

В итоге, следующая конструкция вернула сообщение Скрипт был выполнен за 2.0000510215759 секунд:

Превышение указанной задержки на микроскопические доли секунд можно списать на время вызова кодовых конструкций и обработку результатов их выполнения серверным железом, поэтому на них вполне можно закрыть глаза.

Если они будут всё-таки раздражать вас или вашего заказчика, то можете воспользоваться хаком в виде банального округления до сотых или тысячных долей с помощью PHP функции round(), задействовав её следующим образом:

Результатом выполнения данного куска кода для вышеприведённого примера станет значение в кругленькие 2 секунды, что устроит самых искушённых перфекционистов 🙂

На этом сегодняшняя информация о том, как можно определить время выполнения скрипта PHP, подходит к концу.

Пишите свои отзывы в комментариях и задавайте интересующие вас вопросы в пабликах проекта в социальных сетях.

Всем удачи и до новых встреч! 🙂

P.S.: если вам нужен сайт либо необходимо внести правки на существующий, но для этого нет времени и желания, могу предложить свои услуги.

Более 5 лет опыта профессиональной разработки сайтов. Работа с PHP, OpenCart, WordPress, Laravel, Yii, MySQL, PostgreSQL, JavaScript, React, Angular и другими технологиями web-разработки.

Опыт разработки проектов различного уровня: лендинги, корпоративные сайты, Интернет-магазины, CRM, порталы. В том числе поддержка и разработка HighLoad проектов. Присылайте ваши заявки на email cccpblogcom@gmail.com.

И с друзьями не забудьте поделиться 😉

Источник

Инструмент анализа скорости PHP-функций

В последнее время обращал внимание на материалы о производительности и замерах скорости функций PHP. После анализа ряда материалов был сделан следующий вывод. Сравнений довольно много, но все замеры проводятся с разными входными условиями, вывод результатов тестирования у каждого решения свой, не говоря уже о том, если появится желание проверить тесты в своей среде, то придется копипастить куски кода.

Поэтому возникла идея написать собственный механизм простого тестирования скорости различных операций. Задумка показалась интересной, поэтому начало было положено!

Начать следовало с постановки целей будущего инструмента. Проект хотелось видеть как универсальный инструмент для тестирования скорости чего угодно. Но поразмыслив над деталями и ошибками прошлого, решено было начать с малого.

Итак, требовалось получить инструмент, который:

Механизм замеров

Для замера времени выполнения функции было решено воспользоваться подобным, методом

Принцип действия прост, если происходит вызов без параметров, то возвращаем текущее состоянии времени, если же вызов происходит с параметром времени, тогда возвращается разница между текущим и переданным временем.

Но там где расчет времени, там же и потребляемый объем памяти, поэтому в последствии был добавлен аналогичный метод измерения потребляемой памяти.

Механизм аналогичен механике замера времени, только в данном случае происходит передача значения выделенной памяти скрипту.

Как известно, некоторые функции ведут себя по разному в зависимости от входного набора данных, поэтому в каждом тесте определен массив входных данных для функций тестирования. Для получения наиболее точных результатов, тестирование функций проводится на каждом наборе несколько раз. Помимо прочего, тестирование проводится в разной последовательности.

В ходе экспериментов, было замечено, что объем свободной памяти перед началом каждого теста разный, хоть для большинства проводимый испытаний это было незначительным, но для порядка хотелось бы иметь условия одинаковые для всех испытаний либо близкие к таковым. Поэтому хранение результатов было решено реализовать в локальном хранилище SQLite, а перед началом испытаний делать один проверочный тест для заполнения переменных данными.

Для того, чтобы иметь возможность создания собственных вариантов представления результатов и собственных вариантов теста, создано 2 модели абстракции. Модель тестов (Test), содержит всю информацию о тесте, включая функции тестирования. Модель представления данных (DataViwer) содержит методы преобразования результатов тестирования в читаемый вид. Для удобного вывода представлений был задействован шаблонизатор Twig и подключена библиотека стилей bootstrap, также создан вьювер с графиком HighCharts.

В итоге общий механизм работы такой. Берутся необходимые для сравнения функции и запускаются на выполнение с разными наборами данных и в разной последовательности. При этом происходит замер времени каждого выполнения и запись результата в хранилище. За данный этап отвечает модель теста (Test). После всех замеров происходит передача результатов в представление данных (DataViwer), где происходит обработка и вывод информации.

Реализация тестирования

Класс теста

Простой пример реализации класса теста, на примере тестирования скорости выполнения операции пред инкрементирования и пост инкрементирования.

Класс должен наследовать абстрактный класс TestAbstract, в котором заложена основная механика работы с потоками данных.

$name — задает название теста, которое может быть использовано при выводе в DataViewer.

$valueTest — объем выборки тестирования, массив значений, с каждым из которых будет выполнена функция для тестирования. Таким образом каждая тестируемая функция должна обязательно принимать один параметр. Будет он являться числом, строкой или массивом не важно, все зависит от конкретного случая. В нашем примере, достаточно чисел, которые будут обозначать объем проводимых операций с инкрементом.

$qntTest — говорит о том, какое количество раз будет протестирован каждый объем выборки.

$viewers — массив представлений данных, который будет сформирован при рендере отчета. На самом деле это набор полных имен классов наследующих абстрактный класс ViewrAbstract. Заранее подготовленные вьюверы вынесены в константы класса TestCore.

$functions — массив названий функций которые будут использоваться в тестировании. Ключами массива являются названия, которые будут отображены в результатах.

$strategy — массив стратегий тестирования, каждая стратегия должна быть представлена массивом с последовательностью имен функций. В примере указано 2 стратегии — прямой последовательности и в обратной.

Непосредственно сами функции, которые как говорилось выше, должны принимать одно значение. В нашем примере, мы считаем это за количество выполняемых операций серии инкрементирования.

В итоге получим, серию тестов где каждая стратегия тестирования будет протестирована по 5 раз с каждым объемом выборки ([100, 1000, 2000, 3000]).

Класс представления данных

Сейчас давайте подробнее рассмотрим простой класс представления данных.

Класс реализует абстрактный класс ViewerAbstract.

$view — содержит имя представления, которое поумолчанию должно лежать в папке /views/viewers

function generateData($data) — метод обработки массива результатов тестирования. Результат будет передан поумолчанию в параметр data в указанное представление.

function run($data) — необязательный для реализации метод, но если необходимо изменить путь к представлению данных, то именно он должен быть переопределен.

public static function model($class = __CLASS__) — метод поддержки статического обращения к методам

Варианты использования

Чтобы воспользоваться функционалом тестирования, создано 2 основных метода.

Метод запуска теста

$test — полное имя запускаемого теста. Могут быть задействованы как свои варианты тестов либо заранее подготовленные.

$params — массив параметров для запуска теста. Данным параметром можно точечно изменить параметры тестирования.

$onlyData — параметр отвечающий за вывод набора результатов либо отрендеренное представление.

Метод сравнения функций

Метод сравнения пользовательских функций без создания дополнительных классов

$func — массив анонимных функций, где ключи массива являются названиями функций в результатах тестирования.

$params — массив параметров тестирования, аналогичен параметрам метода test.

$onlyData — также аналогичен параметру метода test, и отвечает за вариант вывода результатов.

Примеры работы

Самый простой и быстрый вариант использования — это воспользоваться заранее подготовленным тестом. Все подготовленные тесты вынесены в константы класса Speedy.

Для сравнения пользовательских функций, необходимо создать анонимные функции и вызвать метод Speedy::compare

Результаты тестирования

Результаты тестирования на данный момент могут быть выведены 4мя представлениями.

VIEWER_TLIST

Представление в табличной форме списка всех произведенных замеров времени. По сути это вывод всех записей из хранилища, без каких-либо преобразований. В наборе данных содержится информация о имени тестируемой функции, затраченном времени, объему выборки, используемому объему памяти, номер партии в которой выполнялся тест и комментарий. В комментарии указывается в рамках какой стратегии был выполнен тест данной функции.

Результат тестирования операторов инкрементирования.

VIEWER_TGROUP

Представление в табличной форме в виде сгруппированных данных по партии тестирования (по номеру прохода по стратегии), т.е. в одной строке окажутся результаты тестирования функций которые проводились в рамках одной стратегии и в рамках одного прохода теста.

В столбцах таблицы будут отображены данные о размере выборки, времени выполнения, проценту скорости от худшего результата, затраченной памяти, комментария и названия функции, которая стала победителем по времени среди текущего прохода. Отдельно хотелось бы пояснить столбец процента. Данное значение высчитывается как процент, на сколько по времени функция опередила выполнение самой медленной функции. Если значение не установлено, значит эта функция по времени выполнения является аутсайдером в проходе.

Результат тестирования операторов инкрементирования.

VIEWER_TAVG

Представление в табличной форме в виде усредненных показателей по размеру выборки, т.е. в одной строке окажутся средние показатели тестирования функций по одной выборке.

В столбцах представлена информация по количеству побед функции в выборке, средний процент времени побед, имя функции-победителя. Функции-победитель — определяется количеством побед в выборке.

Результат тестирования операторов инкрементирования.

VIEWER_GBUBLE

Итоги

Подытожить хотелось бы тем, что поставленные цели были достигнуты. Но конечно же еще есть над чем поработать. В планах работа над обработкой исключений, добавление возможности смены в настройках набора столбцов а также возможность задавать собственные имена столбцам, увеличение количества тестов. Также хотелось бы добавить возможность удобного тестирования скорости работы с базами данных.

Источник