PHP大数组,大文件的处理

 [原文来自于转载, 但他的结论不太正确, 尤其对foreach的判断这块上,  我拎过来进行修理 ]

 

在做数据统计时，难免会遇到大数组，而处理大数据经常会发生内存溢出，这篇文章中，我们聊聊如何处理大数组。

常见的大数组大多来自两种情况：

• 大文件的处理
• DB读取大数据的处理

这里重点讲下DB读取大数据的处理，顺便简单介绍下大文件处理，希望对大家有帮助，看完后可以轻松解决各种大数组问题。

 

大文件的处理

 

大家都知道，如果一个文件超过了memory_limit的设置，是不会被加载到内存中的，

试想下假如想要处理一个20G的文件，PHP需要怎么处理呢？

大文件的处理核心思路是：逐行读取。

这样基本可以做到无视文件大小，轻松处理大文件了。

 

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DB读取大数据的处理

 

从数据库中读取大数据，我们先罗列一下可能会遇到的问题

• 数据量太大无法从数据库中读取
• 大数组无法处理

如果是数据量太大无法从数据库中读取，请优化数据库配置或者优化你的语句，

 

一般情况是建议优化SQL缩小查询范围，将数据分批进行处理，毕竟DB配置或机器硬件也不能无限优化的。

结论先行，DB读取大数据的处理核心思路是：变量用完及时销毁。

特别是我们循环处理大数组时，是很耗费内存的，所以如果能及时销毁用完的变量，就不用担心内存溢出了。

 

如何及时销毁变量呢？我们常用的做法可能是用完后销毁，如下

 

  $sql = "your sql";

  $rs = $DB->query($sql);

  $data = array();

  foreach($rs as $v){

     //your code

  }

  unset($rs);//销毁变量

 

示例中，用完 $rs 之后销毁确实可以释放内存，但实际上大数组的处理中，往往在循环内已经内存溢出无法执行到unset($rs)。那么我们自然而然就想到，能不能在循环内及时销毁用完的变量，是不是也可以及时释放内存呢？答案是可以的。

接下来给大家描述下，我在项目中遇到的问题和解决。

 

项目实践

 

项目背景

最近在开发的海外媒体绩效项目，其中有个计算模块，

需根据各个平台的投放数据（注册数、CPA、净收金额等指标）计算每个员工当月的绩效得分，分数用于辅助打绩效。

 

遇到问题

以5月份为例，从各个统计后台同步到绩效后台的数据量大约有70W+条记录，最极端的情况是，所有的数据都是同一个人投放的，

换句话说，计算这个员工的得分，我需要先从数据库读取这70W+条记录，然后在程序中进行逻辑计算。

在这里就遇到了刚才描述的问题，计算某员工得分，取出的数据量较小的时候，循环顺利执行完毕并且销毁了变量，但当取出的数据量较大的时候，在循环内就已经挂了，执行不到循环处理完毕之后销毁变量。

 

调试检验

自然而然我也想到了，能不能在foreach循环内，及时销毁用完的变量，从而释放内存呢？思路如下

 

  $sql = "your sql";

  $rs = $DB->query($sql);

  $data = array();

  foreach($rs as $k=>$v){

    //your code

    unset($rs[$k]);//销毁变量

  }

  unset($rs);//销毁变量

从结果上看是没有效果的，原来执行不了的仍然是执行不了，我加上些断点和打印信息来辅助排查为什么没有达到预期。

 

以下是我实际项目去做的测试，代码如下

<?php
set_time_limit(0);
ini_set('memory_limit', '1024M');//视自身业务情况，这里临时分配足够内存去测试
 
echo "\r\nstart:" . memory_get_usage();
$res = file_get_contents("./content.txt");     //文件里的是30W行整数
$rs = explode("\n", $res); 　　　　　　　　//这两段可当做是上面的大量的sql查询的结果
 
echo "\r\nbefore-data:" . memory_get_usage();
$num = count($rs);
$sum = 0;
foreach($rs as $k=>$value) {
//计算实现逻辑
$sum += $value;
if($k % 50000 == 0 ){
　　echo "\r\ncount:".count($rs);
　　echo "\r\nafterMemory:" . memory_get_usage();
}
unset($rs[$k]);
}
echo "\r\nfinnal-data:" . memory_get_usage();

 

大约跑了30W条测试数据，输出结果：

[root@07 server]# php mem.php

 

start:352496

before-data:15926768

count:201121

afterMemory:15926768 @1.

count:151121

afterMemory:24319552 @2

count:101121

afterMemory:24319552

count:51121

afterMemory:24319552

count:1121

afterMemory:24319552

 

finnal-data: 9490928

 

从结果上看，@1~@2间要做计算内存持续增长, 程序一般在这里会爆掉 [假如又还没unset语句], 但虽然在循环内$rs数组写明要逐步被UNSET了，但是内存却没有太大变化，没有被释放掉。反而在循环结束后才生效释放出来了, 说明在循环内的unset()必须等循环结束后才会统一回调递归释放掉内存.

 

但是换种情况循环的时候加引用的话,如下在$value前加个 "&" 符号再来测试发现就可以立即释放内存了,因为&符表引用

 

foreach($rs as $k=> &$value ) {
    //计算实现逻辑
    $sum += $value;
    if($k % 50000 == 0 ){
        echo "\r\ncount:".count($rs);
        echo "\r\nafterMemory:" . memory_get_usage();
    }
    unset($rs[$k]);
}

[root@07 server]# php mem.php

 

start:352496

before-data:15926768

count:201121

afterMemory:15926816

count:151121

afterMemory:14326816

count:101121

afterMemory:12726816

count:51121

afterMemory:11126816

count:1121

afterMemory:9526816

finnal-data:9490976

 

得到的结果完全不同, 在循环内加引用会立即释放内存.

 

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当然也可以使用for循环来得到类似的结果,使用for循环,里边调用unset()的话会立即释放内存.

for ($k=0; $k < $num; $k++) {
    $value = $rs[$k];
    //计算实现逻辑
    $sum += $value;
    if($k % 50000 == 0 ){
        echo "\r\ncount:".count($rs);
        echo "\r\nafterMemory:" . memory_get_usage();
    }
    unset($rs[$k]);
}

 

[root@07 server]# php mem.php

 

start:352560

before-data:15926832

count:201121

afterMemory:15926832

count:151121

afterMemory:14326832

count:101121

afterMemory:12726832

count:51121

afterMemory:11126832

count:1121

afterMemory:9526832

finnal-data:9490992

 

从结果可以看出，随着循环的进行，$rs数组逐步被UNSET并且释放了内存，这里涉及到PHP的垃圾回收机制，有兴趣的朋友可以继续深入研究。

 

至此，DB读取大数据的问题处理完毕。

 

补充几点小建议

• file_get_contents是一次性把文件内容缓存到内存，相比fgets逐行读取效率要高些，但受限于内存等原因处理大文件时选择逐行读取更合理。
• foreach循环效率高于for循环，譬如for循环每次循环都要判断$i是否小于count，就耗费了一些时间，所以能用foreach就用foreach循环。
• for循环在外部做count比在条件中做count效率更高些，减少了每次循环调用count函数，并且由于处理大数据时会使用unset，导致count($rs)值一直变动，所以for循环在外部做count更合适。
• 为了更好的用户体验，这种大数组处理尽量是定时任务或后台处理

结论: 不管是大文件处理，还是DB读取大数据处理，其实都是用时间换空间，哪种方式更适合，在实际生产中需要依据自身业务的特点去设计。