PHPでは、システムコールのパフォーマンスをテストすることは、コードを最適化し、プログラムの実行効率を理解するために重要です。一般的に使用される2つの方法は、getTimeOfDay()関数を使用して現在のタイムスタンプを取得し、 Exec()関数を使用して外部コマンドを実行することです。この記事では、これら2つの機能を組み合わせてシステムコールのパフォーマンスをテストする方法について説明します。
getTimeOfDay()は、通常、マイクロ秒単位で、高精度で現在の時間を返すことができる関数です。その機能は、システムの現在のタイムスタンプを取得することです。これは、パフォーマンステストを実行して時差を記録するために使用できます。
$time = gettimeofday();
echo "現在の時刻:" . $time['sec'] . "2番 " . $time['usec'] . "微2番";
この関数は、秒数( SEC )とマイクロ秒数( USEC )を含む連想配列を返します。パフォーマンステストでは、通常、関数が起動する前後に時差を記録し、実行時間を取得します。
exec()は、外部プログラムまたはコマンドを実行するためにPHPで使用される関数です。シェルコマンドを実行して、実行結果を返すことができます。
$output = [];
$return_var = 0;
exec('ls -al', $output, $return_var);
print_r($output);
exec()関数は3つのパラメーターを受け入れます。
コマンド:実行されるコマンド。
出力:コマンドが実行された後の出力結果は、配列として返されます。
return_var :コマンドが実行された後のreturnステータスコード。
GetTimeOfday()とExec()を組み合わせることにより、システムコールのパフォーマンスをテストできます。特に、外部コマンドを実行するのに必要な時間です。以下は特定の手順です。
関数が始まる前の時間を記録します: getTimeOfday()を使用して現在の時間を取得します。
外部コマンドの実行: Exec()を使用して、テストする必要があるコマンドを実行します。
関数の終了後の時間を記録します: getTimeOfday()を再度呼び出して、終了時間を取得します。
時差を計算します:タイムスタンプによるコマンドの実行に使用される時差を計算します。
// 開始時間を記録します
$start_time = gettimeofday();
// 外部コマンドを実行します
$command = 'ls -al';
$output = [];
$return_var = 0;
exec($command, $output, $return_var);
// 終了時間を記録します
$end_time = gettimeofday();
// 実行時差を計算します
$elapsed_time = ($end_time['sec'] - $start_time['sec']) + ($end_time['usec'] - $start_time['usec']) / 1000000;
echo "埋め込む '$command' 費やされた時間は: " . $elapsed_time . " 2番\n";
GetTimeOfday()は、現在の2番目とマイクロ秒の部分を返します。
exec()コマンドを実行する場合、コマンドの出力コンテンツは気にしませんが、コマンド実行の時間のみを気にします。
最後に、開始時間と終了時間の違いを計算することにより、コマンドを実行するのにかかる時間が取得されます。
実際のアプリケーションでは、パフォーマンステストは実行時間の計算に限定されません。また、複数のコマンド実行の平均時間をテストすることにより、より正確な結果を得ることができます。さらに、次のポイントは、パフォーマンステストプロセスの最適化にも役立ちます。
複数のシステム呼び出しを並行して実行する:複数のコマンドをテストする必要がある場合は、マルチスレッドまたは並列実行方法の使用を検討できます。
コマンド出力の削減:コマンド出力が不要な場合は、パフォーマンステストの結果に影響を及ぼさないように、大量のデータ出力を避けてください。
キャッシュの影響を避ける:一部のコマンドはシステムキャッシュの影響を受ける可能性があり、不安定な実行時間が生じます。ランダムな遅延または複数の実行を追加して、この問題を避けてください。
getTimeOfday()とExec()関数を組み合わせることにより、外部コマンドの実行時間を簡単かつ効率的にテストし、それによりシステムコールのパフォーマンスを評価できます。この方法は、特にシステムのパフォーマンスチューニング中に、外部コマンドの実行効率をテストする必要があるさまざまなシナリオに適しています。テスト方法を継続的に最適化することにより、より正確なパフォーマンスデータを取得し、これに基づいてシステムの最適化を実行できます。