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最近在做一個游戲數據統計后臺，最基礎的功能是通過分析注冊登錄日志來展示用戶數據。在公司內部測試，用戶量很少，所以就沒有發現什么性能問題。但是這兩天一起放到真實的測試環境，用戶量噌噌地就涌進來了，從下午開始，在線人數的統計開始卡，幾秒鐘才返回數據；注冊人數的查詢速度還行。到了晚上，在線人數的統計基本上就加載超時打不開了。雖然不知他們游戲端那邊什么BUG，玩家那邊登錄經常出問題，導致在線人數和注冊人數并不是很多。但是就這一點數據量我這邊查詢的速度也不行，這就很尷尬了。

現在他們那邊在查游戲的BUG，我這邊也在看統計后臺的代碼到底性能出在哪里。首先說明一下，我統計用的數據是從庫，他們游戲用的是主庫，再說我這邊管理員人數就幾個，不可能會影響到游戲服的性能問題。

今天項目組長把數據庫都導過來到公司內的服務器。我拷了一份到本機，看看統計平臺的性能問題出在哪里。然后卻發現，居然連注冊統計都非常卡，服務器上是兩秒左右返回，本機要二十幾秒，還經常超時（PHP的默認配置是30秒超時）；在線統計的就不用說了肯定打不開。看了一下數據庫，當天的注冊記錄也就 3500 條左右（有假數據），每五分鐘統計一次，一天就是統計 288 次。當然這里肯定不是循環查詢數據庫288次，那樣會被罵死的吧。

統計時間段內的注冊數，邏輯也非常簡單，就是每個時間段遍歷一次數據，比較時間大小，符合就+1。但是為什么這么簡單的邏輯，也就一百萬次循環，怎么會跑出了足足半分鐘的時間那么久呢？

關鍵問題就出在于 時間比較這里了，我們都知道，時間戳是比較時間大小的一個比較科學的方法，而數據庫里記錄的時間一般都是以 YYYY-mm-dd HH:ii:ss 的形式，PHP里有strtotime的函數轉換成時間戳。然而在288個for * 3500個foreach 的加持之后，這里的執行時間長達半分鐘。

$nowDayDT = strtotime( date('Y-m-d') );
$__startT = microtime(TRUE);
for($i=0; $i<$allTime; $i += $gapTime){
  $count = 0;
  //用于數據比較的
  $startDT = $nowDayDT+$i;
  $endDT = $nowDayDT+$i+$gapTime;
  //用于顯示的
  $xAxis1 = date('H:i', $nowDayDT+$i);
  $xAxis2 = date('H:i', $nowDayDT+$i+$gapTime);

  foreach($rawData as $line){
    $time = strtotime($line['log_dt']);
    if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
      $count ++;
    }
  }
  $resArr[] = [
    'date'=>$xAxis1.'~'.$xAxis2,
    'number'=>$count
  ];
}
echo microtime(TRUE)-$__startT;

那這樣的話，基本上是沒辦法再用這個strtotime的函數的了，那還有什么辦法比較時間大小呢？答案很簡單粗暴，PHP里面可以直接比較兩個日期時間字符串！所以改過后的代碼如下。然后現在的運行時間大概是 0.3秒

$__startT = microtime(TRUE);
for($i=0; $i<$allTime; $i += $gapTime){
  $count = 0;
  //用于數據比較的
  $startDT = date('Y-m-d H:i:s', $nowDayDT+$i);
  $endDT = date('Y-m-d H:i:s', $nowDayDT+$i+$gapTime);
  //用于顯示的
  $xAxis1 = date('H:i', $nowDayDT+$i);
  $xAxis2 = date('H:i', $nowDayDT+$i+$gapTime);

  foreach($rawData as $line){
    $time = $line['log_dt'];
    if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
      $count ++;
    }
  }
  $resArr[] = [
    'date'=>$xAxis1.'~'.$xAxis2,
    'number'=>$count
  ];
}
echo microtime(TRUE)-$__startT;

遍歷再優化

大家可能發現一個問題，for 里面嵌套一個 foreach，這性能有點擔憂，其中里面的 foreach 有必要完全遍歷嗎？其實是不必的。只要查SQL數據的時候，按時間排序排出來。優化后的時間比較算法如下：

for{ ...
foreach($rawData as $line){
  $time = $line['log_dt'];//strtotime($line['log_dt']);
  //優化算法計算
  if($time<$startDT) continue;  //小于開始時間則跳過
  if($time>=$endDT) break;    //大于結束時間則結束
  $count ++;            //否則為符合條件
  //原始的算法
//  if( $startDT<=$time && $time<$endDT ){
//    $count ++;
//  }
}
...}

這里巧用了 continue 和 break 關鍵字，用于跳過一次循環和結束整個循環。這次的話，一天中剛開始的時間統計中，后面很大一部分數據的都可以直接跳過。最后總遍歷時間縮短為約0.12秒 。

總結，在大型的數據處理中，應該盡量避免在遍歷中進行數據的轉換，避免用一些原理復雜的函數。如strtotime