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PHP는 Serialize () 함수를 제공하여 배열 및 객체와 같은 PHP 데이터 구조를 저장 또는 전송 된 문자열로 변환합니다. 이 변환은 특히 데이터를 파일, 데이터베이스에 저장하거나 네트워크를 통해 전송 해야하는 경우 매우 유용합니다. 그러나 특히 많은 양의 데이터를 처리 할 때 Serialize ()를 사용할 때 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이 기사는 성능 최적화를 위해 Serialize () 함수를 사용하는 방법을 살펴보고 성능 병목 현상을 피하기위한 몇 가지 전략을 제공합니다.
Serialize () 함수의 기본 함수는 PHP 변수 (예 : 배열, 객체 등)를 문자열로 변환하여 데이터를 쉽게 저장하고 전송할 수있는 것입니다. 간단한 예는 다음과 같습니다.
<?php
$array = ['apple', 'banana', 'cherry'];
$serializedArray = serialize($array);
echo $serializedArray; // 출력 문자열로 표시되는 배열
?>
데이터베이스 또는 캐시에 데이터를 저장하면 Serialize ()는 일반적으로 데이터를 문자열로 변환하는 데 사용됩니다.
<?php
$data = ['user' => 'JohnDoe', 'age' => 28, 'location' => 'New York'];
$serializedData = serialize($data);
// 데이터베이스에 저장하십시오，사용한다고 가정합니다 MySQL 데이터 베이스
// 여기의 코드는 예를 들어 일뿐입니다，실제로 사용될 수 있습니다 SQL 끼워 넣다
$query = "INSERT INTO users (data) VALUES ('$serializedData')";
// 假设데이터 베이스连接为 $db
$db->query($query);
?>
대부분의 경우 Serialize () 가 잘 작동하지만 처리중인 데이터의 양이 매우 큰 경우 성능 병목 현상이 될 수 있습니다. 따라서 큰 데이터 볼륨을 다룰 때는 일부 최적화 전략을 채택해야합니다.
동일한 데이터를 자주 직렬화하면 성능이 불필요한 폐기물 일 수 있습니다. 가능하면 중복 직렬화를 피하기 위해 데이터가 직렬화되었는지 여부를 먼저 확인할 수 있습니다.
<?php
function serializeIfNeeded($data) {
// 데이터가 직렬화되었는지 확인하십시오
if (is_array($data) || is_object($data)) {
return serialize($data);
}
return $data;
}
$serializedData = serializeIfNeeded($data);
다량의 데이터를 처리 할 때 각 직렬화는 성능에 영향을 줄 수있는 I/O 작업을 생성합니다. 동일한 데이터를 자주 사용해야하는 경우 직렬화 된 데이터를 저장하기 위해 메모리 캐시 (예 : APCU 또는 Redis)를 사용하는 것을 고려하십시오.
<?php
$data = ['apple', 'banana', 'cherry'];
// 캐시에 직렬화 된 데이터가 있는지 확인하십시오
$cacheKey = 'fruit_data';
$serializedData = apcu_fetch($cacheKey);
if ($serializedData === false) {
// 캐시에 데이터가없는 경우，캐시에 직렬화하고 저장하십시오
$serializedData = serialize($data);
apcu_store($cacheKey, $serializedData);
}
?>
일부 간단한 스토리지 요구의 경우 Serialize ()를 사용할 필요는 없지만 JSON 형식을 사용하는 것이 더 가볍고 빅 데이터를 처리 할 때 더 효율적 일 수 있습니다. json_encode () 및 json_decode () 함수를 사용하여 많은 시나리오에서 serialize ()를 대체하십시오.
<?php
// 사용 JSON 대체 직렬화
$jsonData = json_encode($data);
echo $jsonData;
?>
Serialize () 는 편리한 방법이지만 빅 데이터를 다룰 때 여전히 성능 병목 현상을 가져올 수 있습니다. 성능 병목 현상을 피하기위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
처리중인 데이터가 매우 크면 직렬화를 위해 데이터를 더 작은 배치로 분할하는 것이 좋습니다. 이것은 한 번에 많은 양의 데이터를 직렬화함으로써 발생하는 메모리 및 CPU 부담을 피할 수 있습니다.
<?php
$dataChunks = array_chunk($largeDataArray, 1000); // 각 배치 프로세스 1000 데이터
foreach ($dataChunks as $chunk) {
$serializedChunk = serialize($chunk);
// 각 직렬화 된 데이터 블록을 처리합니다
}
?>
PHP의 Serialize () 함수는 직렬화의 기본 방법이지만 가장 성능이 좋은 선택은 아닙니다. 대규모 데이터를 작업 해야하는 경우 MSGPACK 또는 프로토콜 버퍼와 같이 성능을 위해 특별히 최적화 된 직렬화 라이브러리 사용을 고려하여 PHP 원시 Serialize () 보다보다 효율적인 직렬화 성능을 제공 할 수 있습니다.
예를 들어, Msgpack 사용 :
<?php
// 설치하다 MsgPack 펼친
// 사용 msgpack_serialize() 그리고 msgpack_unserialize() 대체 기본 serialize()
$serializedData = msgpack_serialize($data);
$unserializedData = msgpack_unserialize($serializedData);
?>
빅 데이터 직렬화 할 때는 직렬화 된 데이터 압축을 고려하여 저장 및 전송의 오버 헤드를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, gzcompress ()를 사용하여 데이터를 압축 할 수 있습니다.
<?php
$serializedData = serialize($largeData);
$compressedData = gzcompress($serializedData);
// 압축 데이터를 저장하십시오
file_put_contents('data.gz', $compressedData);
// 압축 압축과 사형화
$compressedData = file_get_contents('data.gz');
$uncompressedData = gzuncompress($compressedData);
$originalData = unserialize($uncompressedData);
?>
