如何对低硬件配置的中小型php网站进行性能优化

本人对php不熟悉，现在采用PHP的magento开源项目来做，在尽量少代码修改的情况下让页面加载快些（期望日IP少于2,000，PV少于50,000，首页打开3s以内）。网站是运行在Digital ocean的VPS（1GB 内存，30GB SSD硬盘）上的，不能做负载均衡。

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这个站的图片比较多，也比较大，但总体数据量在10GB以下。在chrome下监控了打开速度，发现首页文件等待时间达到了5s，而接收时间为几百毫秒。另外一些静态文件（JS，CSS很大，并且都在head内）也block住了其他页面元素的下载和页面渲染。所以需要对页面和服务器同时进行优化。

我的想法是从以下几个方面来做：

1.首先从架构上使用lanmp（偏向这个）或者lamp。

打算使用网上的一键安装包，不太清楚这几个之间最佳的版本组合是什么样的（都用最新版本？）? 是自己单独编译还是一键安装好？

2.服务端优化，主要使用缓存手段

1）Zend Optimizer优化PHP

2）APC、eaccelerator或者XCache对PHP缓存以及最新出来的Opcache。哪个比较好？

3）Varnish配合Nginx进行缓存静态资源缓存。相对于squid，哪个比较好？

4）memcached进行数据库缓存

1-4项同时使用不知道会不会有没有冲突？或者有没有更好的方案。因为不想对代码进行大改，所以服务端缓存最佳实践这块请重点给出意见。

3. 使用CDN加速静态资源

4. 优化静态资源，使用minify来合并压缩CSS,JS这些静态资源

5. 启用gzip

6. 对图片和JS等静态资源增加Expires头，这条应该算页面优化吧，放到后面来。

参考了一些资料后发现优化方法有很多，用的太多方法（特别是缓存手段）隐患越大，有没有优化的最佳策略或者方法论（而不仅仅从工具上）？

php+mysql 如何优化千万级数据模糊查询加快

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

php+mysql优化，百万至千万级快速分页mysql性能到底能有多高

php+Mysql 优化，百万至千万级快速分页

MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。用事实说话，看例子：

数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。

最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句：

select id,title from collect limit 1000,10; 很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的

select id,title from collect limit 90000,10; 从9万条开始分页，结果？

8-9秒完成，my god 哪出问题了？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:

select id from collect order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：

select id,title from collect where id=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句

select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很慢，用了8-9秒！

到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10; 是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人提出了分表的思路，这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下：

建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。

10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用

select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10; 很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK，来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。

加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始

select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10; 看看结果，时间是1-2秒！

why 　 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！

难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？

答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！

好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！

答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的select id from collect order by id limit 90000,10; 这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试

select id from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常快！0.04秒完成！

再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10; 非常遗憾，8-9秒，没走search索引！

再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。

综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！

完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！

好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：

select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒就可以查完！

mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！

有了这个结论，就可以很简单的应用于轻量级框架了：

代码如下：

$db=dblink();

$db-pagesize=20;

$sql="select id from collect where vtype=$vtype";

$db-execute($sql);

$strpage=$db-strpage(); //将分页字符串保存在临时变量，方便输出

while($rs=$db-fetch_array()){

　 $strid.=$rs['id'].',';

}

$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1); //构造出id字符串

$db-pagesize=0; //很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据库连接，不需要再开；

$db-execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)");

php while($rs=$db-fetch_array()):

tr

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['id']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['url']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['sTime']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['gTime']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['vtype']; $amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp;a act=showid= php echo $rs['id']; $amp;quot;$ target="_blank"$amp;amp;$lt; php echo $rs['title']; $amp;amp;$lt;/a$amp;amp;$lt;/td

　 td$amp;amp;$amp;nbsp; php echo $rs['tag']; $amp;amp;$lt;/td

/tr

php endwhile;

/table

php

echo $strpage;

通过简单的变换，其实思路很简单：1）通过优化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2）第2次查询找出结果。

小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！

通过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃！只适合小型应用的快速开发，对于ERP,OA，大型网站，数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控，那项目的风险将会成几何级数增加！尤其是用mysql 的时候，mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍！

PS: 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。

有效提高ThinkPHP的应用性能的几点建议

架构优化涉及到技术、存储、网络、服务的选型和构架，尽量使用成熟和现代的开发架构和设计模式。前后端完全分离设计，便于前后端的独立优化，也更加便于测试工作。

如果你的应用遇到了性能瓶颈，这个时候要考虑的就是优化架构而不是优化代码本身，因为架构层面的优化效果往往是最显著的。

架构的优化需要根据自身运营情况来调整，切忌不可按图索骥提前优化，反而容易得不偿失，导致技术成本提高甚至“负优化”

部署环境千万不要忘记关闭调试模式，这不仅仅是出于性能考虑，更多是基于安全因素。事实上，建议通过环境变量来配置关闭调试模式，这样部署后不需要更改任何配置文件。

因为调试模式影响日志记录信息、额外的调试信息和缓存失效，关闭调试模式能够带来一定的性能提升

使用多模块功能会增加文件的 I/O 开销和额外的配置及检查，如非必要在规划你的应用架构的时候尽量考虑使用单一模块，然后使用控制器分级来解决控制器过多的问题。

使用单一模块的性能优势，在部署到 swoole 的时候可以得到更加充分的体现，因为应用文件一旦启动服务，就会载入内存，而模块的相关文件则会每次请求重新加载。

在定义路由规则的时候，不要使用数组方式，尽量使用方法注册路由，并且多使用路由分组（或者资源路由）。分组路由可以减少路由的匹配次数，从而提升路由性能。如果你有多个域名的不同路由，也要按域名规划使用路由。

尽可能设计在路由中进行当前路由的数据验证和权限检查等操作，一方面比较清晰，另外一方面可以尽量把验证操作提前，而不必等到控制器执行。

在分组比较多的情况下，开启路由的延迟解析。

如果同一个分组下面有比较多的路由规则，建议合并路由规则

对于 GET 请求的路由，可以设置路由的请求缓存。

部署阶段，可以开启路由缓存。

首先保持良好的开发习惯，了解 Db类和模型的正确使用姿势 ，数据库本身的性能优化可以参考 MySQL性能优化的最佳21条经验 ，下面主要是对框架中数据查询相关的优化策略。

尽量减少每次请求的查询次数，并对实时性要求不高的数据查询合理规划数据查询缓存（优先考虑使用 Redis 缓存）

如果使用了关联查询， cache 方法只能用于主模型的数据缓存，但你可以使用 Cache 类的 remember 方法进行方便的数据缓存。

尽量减少查询次数是出于性能考虑，但不是必须，使用最少的查询不代表性能就一定是最高。一个复杂的 JOIN 查询性能不见得有两次简单的查询高，而使用简单的查询反而更清晰易懂，并且更方便进行数据查询缓存。

不要总是以为模型的性能一定比 Db 类低，框架的ORM查询设计经过了较为合理的优化，正确使用模型一样可以有出色的性能，而且比 Db 查询要方便很多。

尤其是对于一些复杂的设计来说使用模型关联显得比直接用Db更加简单，例如使用关联预载入查询就可以避免 N+1 查询问题。

如果用 Db 类自己实现的话，费时费力，性能还不一定优。

对于内存开销比较大的应用，在做大量数据查询和处理的时候，使用 cursor 方法，可以利用PHP的生成器特性，减少内存占用。

你会发现用户数据不论是1万还是10万级别，内存开销并没有大的变化。

涉及到对大量数据的处理，包括数据迁移、批量更新，尽量使用命令行指令运行，否则会因为超时而中断

可以通过数据集的方法完成的子集或者排序操作不要再次查询，例如：

利用下面指令在部署后生成字段缓存，可以减少每次数据表的字段查询开销。

注意：一旦数据库的表结构发生变化，必须重新生成。

每次在应用初始化或者模块初始化的时候会有一定的 I/O 开销，如果已经开启 OpCache 的话对性能影响甚微，如果比较在意的也可以通过命令行指令生成配置缓存（包括相关的公共文件和各种定义文件）。

生成应用配置缓存：

生成模块配置缓存：

注意：一旦配置或者公共文件发生变化，必须重新生成。

类库映射可以提升类库的自动加载性能，使用下面的指令可以生成系统类库和应用类库的类库映射（包括 extend 目录下的类库）。

vendor 目录下的类库可以使用 composer 的 dump-autoload 指令优化加载性能。

该命令把 PSR-0 和 PSR-4 转换为一个类映射表，来提高类的加载速度。