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如何在运行 cronjob PHP 脚本时处理 CPU IO 峰值

发布于 2024-11-26 19:06:15 字数 145 浏览 0 评论 0原文

嘿，由于每 30 分钟运行一次 PHP 脚本，我遇到了一些 CPU 峰值。脚本每天都会向注册的 Twitter 用户发送推文，并且有很多用户。所以基本上当 PHP 脚本发送 twits 时，它会导致 CPU 峰值。

我请求指导我应该如何处理这种情况。多谢。

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夜还是长夜 2024-12-03 19:06:15

Usleep

只要一点点 usleep 就会返回 CPU 到其他可用进程（CPU 调度）。

Hog

以这个简单的脚本为例：

<?php

for ($i=0;$i<1000000;$i++) {
    echo "$i\n";
}

这个过程平均消耗了我 20% 的 CPU 时间。

计划

这个简单的脚本平均只消耗 10% 的 CPU 时间。

<?php

for ($i=0;$i<1000000;$i++) {
    echo "$i\n";
    usleep(100);
}

当然，这个脚本确实需要更长的时间，但 CPU 得到了更好的调度。你睡眠的时间越长，CPU 的调度能力就越好。例如，usleep(1000) 仅使用了 2% 的 CPU 时间。

我在我的 Ubuntu Box

No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 10.10
Release:    10.10
Codename:   maverick

消息队列

上测试了这个，而且你的操作系统非常擅长调度进程（当然该进程需要对你的 CPU 友好），所以我建议你使用消息队列来加速你的工作（发送推文））。例如 Redis 也可以用作消息队列或 beanstalkd.运行几个处理工作（发送推文）的工作进程。作为奖励，您不会产生相对昂贵的生成过程的价格。在网络上，使用消息队列可以获得足够多的信息。

Usleep

Just a tiny little usleep will return the CPU to other available process(CPU scheduling).

Hog

Take this simple script for example:

<?php

for ($i=0;$i<1000000;$i++) {
    echo "$i\n";
}

This process consumes 20% of my CPU-time on average.

Schedule

This simple script only consumes 10% CPU-time on averqage.

<?php

for ($i=0;$i<1000000;$i++) {
    echo "$i\n";
    usleep(100);
}

Of-course this script does take a little longer, but the CPU is better scheduled. The longer you usleep the better the CPU can schedule. usleep(1000) for example only used 2% CPU-time.

I tested this on my Ubuntu Box

No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 10.10
Release:    10.10
Codename:   maverick

Message Queue

Also your operating system is very good at scheduling processes(of course that process needs to be friendly to your CPU) so I would advice you to use a message queue to speed up your work(sending tweets). For example Redis can also be used as a message queue or beanstalkd. Run a couple of worker processes which process work(sending out tweets). As a bonus you don't incur the price of spawning processes which is relative expensive. On the web there is more than enough information available using message queue.

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