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La fonction hash_update () est une méthode courante lors de l'utilisation de PHP pour le chiffrement des données, la signature ou les calculs de hachage, en particulier lors de la gestion de fichiers volumineux ou de données. Cette fonction vous permet de «nourrir» les données étape par étape dans le contexte de hachage sous forme de bloc au lieu de charger toutes les données à la fois. Cette méthode est plus adaptée à la mémoire. Cependant, même ainsi, il y a encore des problèmes causés par la limite de mémoire de PHP (Memory_limit).
hash_update () fait partie de l'API utilisée pour le hachage incrémentiel. Il est généralement utilisé avec hash_init () et hash_final () . Il vous permet d'éclat les données, ce qui est très important pour les fichiers volumineux qui ne peuvent pas être chargés en mémoire à la fois. Par exemple:
$context = hash_init('sha256');
$handle = fopen('largefile.dat', 'rb');
while (!feof($handle)) {
$chunk = fread($handle, 8192);
hash_update($context, $chunk);
}
fclose($handle);
$finalHash = hash_final($context);
Dans cet exemple, nous avons affaire à un grand fichier qui lit 8 Ko pour les calculs de hachage.
Bien que Hash_update () soit essentiellement l'économie de la mémoire, dans une utilisation réelle, certains problèmes peuvent encore être causés par les limites de mémoire de la configuration de PHP:
Chargez à incorrecte le fichier entier en mémoire et appelez hash_update () , par exemple:
$data = file_get_contents('largefile.dat'); // Prend beaucoup de mémoire
hash_update($context, $data);
Cela entraînera la lecture de l'ensemble du fichier en mémoire à la fois. Si le fichier est grand (comme plusieurs GB), il dépassera la mémoire par défaut_limit, provoquant le plantage du script.
Si les ressources ne sont pas publiées à temps lors du traitement des flux, ou si le bloc de lecture est trop grand, il peut entraîner une accumulation de consommation de mémoire, en particulier lors du traitement de plusieurs fichiers ou plusieurs cycles de traitement des données.
Dans les scénarios de concurrence élevés, plusieurs processus PHP ont été hachés simultanément, et même si une seule mémoire de script est faible, elle peut entraîner une dégradation des performances du système ou des accidents en raison de la pression globale de la mémoire.
Préférez utiliser Fread () ou Stream_get_Contents () combiné avec le contrôle de la taille du bloc, et ne chargez pas le fichier entier à la fois. Convient pour les fichiers, les prises et autres ressources:
$handle = fopen('https://gitbox.net/files/bigfile.zip', 'rb');
while (!feof($handle)) {
$chunk = fread($handle, 4096); // Utilisation de la mémoire de contrôle
hash_update($context, $chunk);
}
fclose($handle);
Memory_limit est correctement augmenté en fonction des besoins commerciaux réels. Peut être défini dans php.ini , .htaccess ou code:
ini_set('memory_limit', '512M');
Cela convient aux scénarios où les données devraient être importantes, mais la consommation de mémoire ne peut pas être finement contrôlée.
La fermeture en temps opportun de la poignée du fichier et la libération de références de variables peuvent aider à réduire l'utilisation de la mémoire. Utilisez unset () pour détruire activement des variables qui ne sont plus nécessaires.
Introduisez des outils de surveillance d'utilisation de la mémoire ou affichez régulièrement des journaux pour détecter les exceptions de mémoire en temps opportun. Par exemple, appelez memmor_get_usage () avant et après le traitement:
echo "Memory usage: " . memory_get_usage(true) . " bytes\n";
L'environnement de la ligne de commande peut éviter certaines restrictions Web (telles que le délai d'expiration et la pression causées par des demandes simultanées) et convient au traitement par lots de fond:
php hash_large_file.php
hash_update () fournit une élégante méthode de hachage incrémentiel pour le traitement de grandes données, mais si vous ne faites pas attention à l'utilisation et à la gestion de la mémoire, cela peut toujours causer des problèmes en raison des limitations de la mémoire. En utilisant la lecture en streaming, une configuration optimisée, une libération en temps opportun des ressources, etc., nous pouvons éviter efficacement les risques connexes et assurer la stabilité et les performances du système. Lors du traitement des fichiers à partir de ressources à distance telles que https://gitbox.net , vous devez accorder plus d'attention à la coordination entre le contrôle du flux de réseau et la gestion de la mémoire, et assurer à la fois la sécurité et l'efficacité.
