Tp6+Swoole搭建，测试协程与异步差距 |
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Tp6+Swoole搭建，测试协程与异步差距
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由于部门的一个项目，用到了TP6+Swoole的方式重构，想偷偷师，所以自己也搭一个玩玩，最后有测试代码及结果。 首先，我们先拉取PHP的镜像，用到的是7.3-cli，7.4有坑，不推荐用。 docker pull php:7.3-cli 拉好之后，启动容器，命名为swoole，映射端口80，挂载一个空目录，tp6 docker run -it --name swoole -p 8080:80 -v D:\www\tp6:/code/tp6 php:7.3-cli 接下来安装swoole扩展，需要用到wget，所以先安装wget，然后下载源码的包下来 apt-get update apt-get install wget #下载swoole源码 wget https://github.com/swoole/swoole-src/archive/v4.6.4.tar.gz 下好之后，解压，然后cd到目录中，执行下面代码 cd swoole-src && \ phpize && \ ./configure && \ make && sudo make install 接下来下载安装composer，因为TP6需要用到composer，直接全局安装方式 curl -sS https://getcomposer.org/installer | php mv composer.phar /usr/local/bin/composer 安装好之后，来到tp6的路径，拉取tp6框架，然后再拉取think-swoole composer create-project topthink/think=6.0.x-dev tp6 #接着到根目录，安装swoole支持 cd tp6 composer require topthink/think-swoole 接着修改一下swoole.conf，再拉取完think-swoole模块后，会在config目录多出一个swoole.conf文件 #将127.0.0.1改成0.0.0.0 'host' => env('SWOOLE_HOST', '0.0.0.0'), // 监听地址 因为是在容器里面运行的，所以不能用127.0.0.1，得用 0.0.0.0，这样宿主机才能访问成功 接下来，我们写一个协程测试接口 public function test() { echo date('Y-m-d H:i:s') . '--start..' . ''; $result = []; for ($i = 1; $i add(); go(function() use($wg, &$result){ for ($i = 1; $i done(); }); $wg->add(); go(function () use($wg, &$result) { for ($n = 11; $n done(); }); $wg->wait(); echo date('Y-m-d H:i:s') . '--done..' . PHP_EOL; dump($result); } 结果对比 
可以看到，协程方式的执行时间只有3S，输出的是1,11,2,12,13,3，和同步结果是不一样的，这就是协程的魅力。
PS：2021-03-25，最近在弄异步Http的东西，由于项目较旧，无法升级swoole，但PHP有个扩展guzzle，可以发起异步http，于是对比了一下两者之间的差别。
场景：发起3次http请求，测试接口sleep1秒，结果图
  
可以看出，其实异步和协程速度差异不大，同步则是最拉跨的，但是！！！！
当我把调用次数调高了，就会发现异步还是打不过协程。
场景：发起5次http请求，测试接口sleep1秒，结果图
 
可以发现，异步的时间去到了2S，是协程的2倍，这是为什么呢，这是因为异步的原理是fork多个子线程去处理任务，当线程资源用完了，还是得排队等待资源释放。
为什么协程还是这么快呢，因为协程是轻量级线程，协程也是属于线程，协程是在线程里执行的。协程的调度是用户手动切换的，所以又叫用户空间线程。协程的创建、切换、挂起、销毁全部为内存操作，消耗是非常低的。 一个协程默认分配8K内存，假设我们在协程中执行的代码使用的栈内存，不超过8K，那么1G的内存大约可以创建多少个协程呢？1G= 1024MB = (1024 * 1024)KB, max_coroutine_num = 1024 * 1024 / 8 = 130072。也就是说1G内存就可以创建10w+的协程数量。相当的可观。 协程的调度策略是：协作式调度；协作式调度指的是，当一个协程遇到IO阻塞，会挂起，让另一个协程调度资源，而且因为协程很轻量级，切换速度非常快，很适合用于IO高并发场景。 当我把请求数大幅的调到100时
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