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php脚本耗尽内存(php脚本耗尽内存什么意思)

本文目录一览:1、php内存不够怎么解决2、

本文目录一览:


  • 1、php 内存不够怎么解决


  • 2、php 难题 内存占用


  • 3、如何解决php脚本运行占用内存过大无法释放的问题


  • 4、请教PHP数组内存耗用太多问题的解决方法


  • 5、php中sleep()函数会不会大量销号系统内存或者CPU


  • 6、如何解决PHP查询大量数据内存耗尽的问题

php 内存不够怎么解决

进入php源程序目录中的ext目录中,这里存放着各个扩展模块的源代码,选择你需要的模块,比如curl模块:cd curl

执行phpize生成编译文件,phpize在PHP安装目录的bin目录下

/usr/local/php5/bin/phpize

运行时,可能会报错:Cannot find autoconf. Please check your autoconf installation and

the $PHP_AUTOCONF

environment variable is set correctly and then rerun this

script.,需要安装autoconf:

yum install autoconf(RedHat或者CentOS)、apt-get install

autoconf(Ubuntu Linux)

/usr/local/php5/bin/php -v

执行这个命令时,php会去检查配置文件是否正确,如果有配置错误,

这里会报错,可以根据错误信息去排查!

php 难题 内存占用

两个概念不同,函数获取是PHP.EXE(或者你的HTTPD.EXE)给此脚本分配的内存,而操作系统分配给进程的内存会大很多,我下面的没有使用任何变量的简单语句脚本,就两个语句,一个输出内存使用,一个暂停一下,程序显示脚本分陪内存100多K,而操作系统显示3M,如下图:

当然,你可以看看你的简单脚本占用内存多少,上G确实太惊人了。

如何解决php脚本运行占用内存过大无法释放的问题

默认是程序执行完的,

如果你使用完了,想消毁,可以使用

unset

来销毁释放

例:

unset($str);

请教PHP数组内存耗用太多问题的解决方法

一般来说,PHP数组的内存利用率只有 1/10, 也就是说,一个在C语言里面100M 内存的数组,在php里面就要1G。

特别是在PHP作为后台服务器的系统中,经常会出现内存耗费太大的问题。

因为这个是语言的问题,常规方案比较难以解决。下面是一种通过string 解决的方案。

$total = 100000;

$double = "";

for ($i = 0; $i $total; $i++)

{

$double .= pack("d", $i + 0.1);

}

for ($i = 0; $i $total; $i++)

{

unpack("@" . ($i * 8) . "/d", $double);

}

php中sleep()函数会不会大量销号系统内存或者CPU

会。

正常情况下php以最快速度执行完脚本,将执行结果传给浏览器。你要考虑有很多用户访问你网站的情况,因为执行脚本的时候被sleep了,导致每个用户浏览网页的时候php都需要更长的时间去执行你的脚本,而脚本执行完毕之前内存是一直被php引擎占用的。所以当访问用户多的时候,就会导致有很多php引擎的实例同时运行,占用很多内存,但是这些php引擎却受到脚本的指使而在那边sleep(说得粗俗一点就是占着茅坑不拉屎)(正常情况下是执行完以后内存就释放了)。就好像八行道的大马路,如果只有一个司机车子停在中间然后睡觉,其他道路暂时还能通;但是如果有八辆车的司机并排停在路中间睡觉,这马路就不要想畅通了

cpu的话……好像影响不大,最多就是操作系统在调度进程线程的时候要多检查几个而已,没感觉。

如何解决PHP查询大量数据内存耗尽的问题

这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说,查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能,比如说,计算行数,将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存,也就是用空间换速度。

相对的,另外一种PHP查询模式是非缓冲查询,数据库服务器会一条一条的返回数据,而不是一次全部返回,这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存,但却增加了数据库服务器的压力,因为数据库会一直等待PHP来取数据,一直到数据全部取完。

很显然,缓冲查询模式适用于小数据量查询,而非缓冲查询适应于大数据量查询。


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