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php - 使用类属性缓存数据 - 为什么这是个坏主意？

coder 2024-05-03 原文

我最近阅读了许多关于 PHP 应用程序可伸缩性的文章。我读过的几乎所有文章都提到了缓存，所以我想到了在类属性中缓存数据库数据的想法，以防止过多的数据库查询。我想分享这个想法，所以我写了博客，只是让我的老师告诉我这是毫无意义和愚蠢的。除了用无意义和愚蠢这些词，他无法真正解释为什么它不好。这里有人可以解释为什么这种用于帮助扩展 PHP 应用程序的缓存方法不好吗？

方法:

理论:

与其从数据库中的每个方法(需要的地方)获取数据，一个接一个地执行查询，我认为最好有一个类属性(变量)来存储获取的数据库数据，以防止需要重复查询或将返回相同数据的查询。

如果你不明白，这里有一个例子来 self 的博客:

我将把 Facebook 带入这个例子，只是为了简化解释。假设我们正在为社交网络重新编码用户类别。

class FBuser
{

}

这个类将包含的明显方法:

getStatusUpdates()
getAccountInfo()
getFriendIDs()

最初，这些方法都必须执行数据库查询，以获取所需的数据。但是使用缓存方法，我会定义一个类属性来存储缓存的数据，并且会在一个方法中进行所有的数据库查询:

class FBuser
{
    private $userCache = array();

    private function getData( $dataToGet = '' )
    {

    //all of my db querying would happen here

    }

}

但在相同的方法中，如果允许的话，我也会寻找缓存:

private function getData( $dataToGet = '' , $useCache = true )
{
   //am I allowed to use cache?
   if ( $useCache === true )
   { 
       //does the appropriate data exist in cache?
       if ( isset($this->userCache[ $dataToGet ]) )
       {
           return $this->userCache[ $dataToGet ];//return the cached data, and forget about the DB queries
       }

   }

   //if we get here, caching was disabled or the required data has not yet been cached :(
   //all of my db querying would happen here

   //store the data that's just been fetched by the queries in the cache property

}

这样，每当我想从数据库中获取数据时，我都可以调用 getData( 'the data I want' , true );，从而允许我在可能的地方和时间使用缓存的数据。

因此，如果我需要多次调用 getAccountInfo()、getStatusUpdates() 或 getFriendIDs()，此方法将阻止多次正在执行的数据库查询 = 有利于扩展(我认为)。

最佳答案

Why is it a bad idea?

严格来说这不是一个坏主意本身，因为它会做你期望它做的事，而且还有一点性能提升如果您的脚本中有重复的查询。

然而，在实践中，除非您的脚本正在做一些非常、好、不寻常的事情，否则典型 PHP 脚本的每次请求的数据库调用次数不会超过 15 或 20，并且超出那些可能只有 2 或 3 个是重复的顶部。如果数据库调用已经相对较快，则 haxing 2 或 3 个数据库调用在性能上会有可忽略的差异。更不用说数据库本身可能已经有缓存系统了!

实现持久性缓存(存在于请求之间)是潜在的性能大奖所在，具体取决于您的应用程序/脚本。

我不是说“不要这样做”，我只是说除非您计划在同一个请求/脚本中运行同一个查询数百次，这通常是不太可能，如果没有持久的解决方案，你将看不到太多；但绝对不会痛。

关于php - 使用类属性缓存数据 - 为什么这是个坏主意？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12150243/

坏主意phpcodestrongsectionperformancecachingscalability

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