ThinkPHP项目如何进行性能调优

总体思路与优先级

• 优先做架构优化（如前后端分离、读写分离、缓存层、异步任务、CDN），再优化数据库（索引、SQL、连接与池化），最后才是代码与框架配置（路由、自动加载、模板、OPcache 等）。框架本身通常不是瓶颈，优化顺序错误容易事倍功半。部署到生产务必关闭调试，减少日志与额外检查带来的开销。

PHP 运行时与框架层优化

• 开启并正确配置 OPcache（PHP 字节码缓存），显著减少解析与编译成本：
  • php.ini 建议：
    • opcache.enable=1
    • opcache.memory_consumption=128（按内存与并发调优）
• 关闭生产环境的调试模式，并优先通过环境变量控制，避免上线后改配置。
• 优化路由：
  • 使用路由分组/资源路由，减少匹配次数；必要时开启路由延迟解析。
  • 对GET 路由设置请求缓存；部署阶段可开启路由缓存（仅部署模式有效）。
• 减少文件 I/O 与自动加载成本：
  • 生成类库映射：php think optimize:autoload
  • 生成配置缓存：php think optimize:config（模块多时分别生成）
  • 生成数据表字段缓存：php think optimize:schema（表结构变更后需重生成）
• 选择合适的缓存驱动（如 Redis），利用多通道与标签管理缓存生命周期，提高命中率与可维护性。

数据库与查询优化

• 建立并持续维护索引，避免全表扫描；对高频查询条件、排序与关联字段优先加索引。
• 只查需要的字段，避免 **SELECT ***；分页/限量查询控制返回集大小。
• 解决 N+1 查询：使用模型的关联预载入（with），或用 Cache::remember 做结果缓存。
• 合理使用查询缓存：对实时性不高的列表/字典数据使用模型或查询的 cache 方法；复杂聚合或报表场景可引入原生 SQL 或存储过程。
• 大数据量处理用分批（chunk）与游标（cursor）降低内存占用；迁移/批量任务建议走命令行，避免 Web 超时。
• 避免前导通配的 LIKE ‘%xxx%’；必要时用更合适的全文检索或搜索引擎替代。

缓存策略落地

• 分层缓存设计：
  • 数据缓存：热点数据、配置字典、会话存储（优先 Redis）。
  • 页面/片段缓存：对变化不频繁的页面或片段设置缓存时间或路由请求缓存。
  • 模板缓存：开启模板编译缓存，避免重复解析。
• 使用 PSR-16 接口统一调用（think\facade\Cache），结合标签做批量失效；对“读多写少”的数据用 remember 封装“缓存穿透/击穿”防护。
• 静态资源走 CDN，减少源站带宽与首屏时间；接口层可设置合适的 Cache-Control/ETag。

部署架构与运维监控

• 使用 Nginx/Apache 反向代理与静态资源分离；开启 HTTPS 保障安全与性能（HTTP/2/3）。
• 高并发场景考虑 Swoole（常驻内存、协程）或 负载均衡 + 多实例；数据库读写分离、连接池化与合理超时设置。
• 持续监控与剖析：用 Xdebug + 性能分析工具定位慢请求与慢 SQL；定期审计索引与慢查询日志，结合压测验证优化成效。