今天，我将带大家一起走进“挑战十亿行“数据的世界。
当然，这个事情是根据GitHub上的一个“十亿行挑战”(1brc)活动而来，现在正在进行，如果你没有听说过，可查看Gunnar Morlings 的 1brc 存储库。
https://github.com/gunnarmorling/1brc
我之所以被吸引，是因为社区中的两位同事参加了比赛。以下地址是全球各地开发者的代码排行榜。
https://github.com/gunnarmorling/1brc?tab=readme-ov-file#results
图1 10亿行代码处理速度排行榜
我只截图一小部分，感兴趣的朋友还可以浏览上面的网址。
使用PHP加入速度排行榜
大家知道，PHP 并不以速度最快而闻名。在我开发 PHP 分析器时，我想应该尝试一下它，看看能达到多快的速度。
第一种，最“幼稚”的方法
我克隆了存储库，下载了measurements.txt（一个csv格式文件）后，我开始构建第一个最“天真纯朴”的实现，但是能够解决这个挑战。
代码如下：
$stations = [];$fp = fopen('measurements.txt', 'r');while ($data = fgetcsv($fp, null, ';')) {if (!isset($stations[$data[0]])) {$stations[$data[0]] = [$data[1],$data[1],$data[1],1];} else {$stations[$data[0]][3] ++;$stations[$data[0]][2] += $data[1];if ($data[1] < $stations[$data[0]][0]) {$stations[$data[0]][0] = $data[1];}if ($data[1] > $stations[$data[0]][1]) {$stations[$data[0]][1] = $data[1];}}}ksort($stations);echo '{';foreach($stations as $k=>&$station) {$station[2] = $station[2]/$station[3];echo $k, '=', $station[0], '/', $station[2], '/', $station[1], ', ';}echo '}';
这里没什么可炫耀的，我们先打开文件，然后用来fgetcsv()函数来读取数据。如果未找到元素，则创建新的空的stations数组和相应列，如要有数据则增加计数，对温度求和，并查看当前温度是否低于或高于最小值或最大值，并做相应的更新。
我把所有东西都放在一起，使用ksort()按$stations数组顺序排列，然后回显数组并计算平均温度（总和/计数）。
简单描述完算法，然后在我的笔记本电脑上运行了这个简单代码，它需要25 分钟。🤯
我就想着如何优化，下面查看分析器运行结果：
可视化的时间轴帮助我看到了，明显是 CPU 限制了速度，脚本开头的文件编译可以忽略不计，并且也没有垃圾收集事件。
火焰视图，显示了fgetcsv()函数上的瓶颈。
使用fgets()代替fgetcsv()
第一个优化是使用fgets()手动获取每一行，然后根据文件;分号分割，而不在依赖fgetcsv()。
这主要是因为我看 fgetcsv()所做的远远超出了本人的“预期”
。更换后的主要代码如下：
// ...while ($data = fgets($fp, 999)) {$pos = strpos($data, ';');$city = substr($data, 0, $pos);$temp = substr($data, $pos+1, -1);// ...
此外，我还$data[0]以及各个数组进行了重构。
通过这一更改，再次运行脚本就已将运行时间降至19m 49s。从绝对数字来看，下降了很多，是 21%！
火焰图也反映了这一变化，切换到按行显示， CPU 时间也提示了中间发生的情况：
我又发现在第 18 行和第 23 行花费了约 38% 的 CPU 时间，它们是：
18 | $stations[$city][3] ++;| // ...23 | if ($temp > $stations[$city][1]) {
第 18 行是循环中对数组$stations的第一次访问，它做了一个自增，第 23 行是一个比较，乍一看似乎没有怎么花费时间，让我们对它再做一些优化，会看到这里花费了时间。
首先，要尽可能地使用“引用操作符”—&：
$station = &$stations[$city];$station[3] ++;$station[2] += $temp;// instead of$stations[$city][3] ++;$stations[$city][2] += $data[1];
这样应该有助于 PHP 在每次访问数组时不必搜索数组$stations中的键，将其视为用于访问数组中“当前”的缓存。
实际上它也非常有帮助，此次运行只需要17m 48s，又减少了 10%！
只包含一处比较
在查看代码时，我偶然发现了以下这段代码：
if ($temp < $station[0]) {$station[0] = $temp;}if ($temp > $station[1]) {$station[1] = $temp;}
新版本的代码执行时间为 17m 30s，又增加了约 2%。
添加类型转换
PHP被认为是一种动态语言，这是我刚开始编写软件时非常看重的东西，少了一些需要关心的问题。但另一方面，了解类型有助于引擎在运行代码时做出更好的决策。下列代码来看一下：
$temp = (float)substr($data, $pos+1, -1);你猜怎么着？这个简单的转换，让脚本运行时间仅为13m 32s，性能提升了 21%！
18 | $station = &$stations[$city];| // ...23 | } elseif ($temp > $station[1]) {
第 18 行仍然显示出 11% 的 CPU 时间消耗，这是对数组的访问（在哈希映射中查找键，哈希映射（HashMap）是 PHP 中用于关联数组的底层数据结构）。
第 23 行修改后 CPU 时间从 ~32% 下降到 ~15%。这是因为 PHP 不再进行类型转换处理。
使用 JIT 怎么样？
PHP 中的 OPCache 在 CLI 状态中默认处于禁用状态，需要将opcache.enable_cli设置设置为on。
JIT（作为 OPCache 的一部分）默认启用，但由于缓冲区大小设置为0，因此相当于有效禁用，因此我设置了opcache.jit-buffer-size项，例如使用10M。应用这些更改后，我使用 JIT 重新运行脚本并看到它完成：
7m 19s 🚀
花费的时间减少了45.9%！
还有什么！？
现在，我已经将运行时间从一开始的 25 分钟缩短到了大约 7 分钟。
我还发现令人惊讶的一件事是fgets()分配 56 GiB/m 的内在来读取 13 GB 文件。好像有些不太对劲，所以我又检查了fgets()的实现，看起来我可以通过省略参数来节省大量长度比较，再分配fgets()：
while ($data = fgets($fp)) {// instead ofwhile ($data = fgets($fp, 999)) {
比较更改前后的配置文件可以得出以下结果：
你可能认为这次又带来了很大的性能提升，但实际上只有大约 1%。这是因为这些是Zend内存管理器可以在处理的更小的二进制分配，但是它的速度非常快。
可以让它更快吗？
是的，我们可以！到目前为止，我的方法还是单线程，这是大多数 PHP 软件的本质，但 PHP 确实通过并行扩展支持用户态中的线程。
上面分析器清楚地显示，在 PHP 中读取数据是一个瓶颈。从切换fgetcsv()到fgets()手动拆分提供了帮助，但这仍然需要花费大量时间，因此下面使用线程并行读取与处理数据，然后再合并工作线程的中间结果。完整代码如下：
$file = 'measurements.txt';$threads_cnt = 16;/*** Get the chunks that each thread needs to process with start and end position.* These positions are aligned to n chars because we use `fgets()` to read* which itself reads till a n character.** @return array,>*/function get_file_chunks(string $file, int $cpu_count): array {$size = filesize($file);if ($cpu_count == 1) {$chunk_size = $size;} else {$chunk_size = (int) ($size / $cpu_count);}$fp = fopen($file, 'rb');$chunks = [];$chunk_start = 0;while ($chunk_start < $size) {$chunk_end = min($size, $chunk_start + $chunk_size);if ($chunk_end < $size) {fseek($fp, $chunk_end);fgets($fp); // moves fp to next n char$chunk_end = ftell($fp);}$chunks[] = [$chunk_start,$chunk_end];$chunk_start = $chunk_end+1;}fclose($fp);return $chunks;}/*** This function will open the file passed in `$file` and read and process the* data from `$chunk_start` to `$chunk_end`.** The returned array has the name of the city as the key and an array as the* value, containing the min temp in key 0, the max temp in key 1, the sum of* all temperatures in key 2 and count of temperatures in key 3.** @return array,>*/$process_chunk = function (string $file, int $chunk_start, int $chunk_end): array {$stations = [];$fp = fopen($file, 'rb');fseek($fp, $chunk_start);while ($data = fgets($fp)) {$chunk_start += strlen($data);if ($chunk_start > $chunk_end) {break;}$pos2 = strpos($data, ';');$city = substr($data, 0, $pos2);$temp = (float)substr($data, $pos2+1, -1);if (isset($stations[$city])) {$station = &$stations[$city];$station[3] ++;$station[2] += $temp;if ($temp < $station[0]) {$station[0] = $temp;} elseif ($temp > $station[1]) {$station[1] = $temp;}} else {$stations[$city] = [$temp,$temp,$temp,1];}}return $stations;};$chunks = get_file_chunks($file, $threads_cnt);$futures = [];for ($i = 0; $i < $threads_cnt; $i++) {$runtime = new parallelRuntime();$futures[$i] = $runtime->run($process_chunk,[$file,$chunks[$i][0],$chunks[$i][1]]);}$results = [];for ($i = 0; $i < $threads_cnt; $i++) {// `value()` blocks until a result is available, so the main thread waits// for the thread to finish$chunk_result = $futures[$i]->value();foreach ($chunk_result as $city => $measurement) {if (isset($results[$city])) {$result = &$results[$city];$result[2] += $measurement[2];$result[3] += $measurement[3];if ($measurement[0] < $result[0]) {$result[0] = $measurement[0];}if ($measurement[1] < $result[1]) {$result[1] = $measurement[1];}} else {$results[$city] = $measurement;}}}ksort($results);echo '{', PHP_EOL;foreach($results as $k=>&$station) {echo "t", $k, '=', $station[0], '/', ($station[2]/$station[3]), '/', $station[1], ',', PHP_EOL;}echo '}', PHP_EOL;
首先我扫描文件并将其分割成以n对齐的块，我稍后会使用fgets()函数。当准备好块时，我启动$threads_cnt工作线程，然后所有线程都打开同一个文件并寻找分配的块，开始并读取和处理数据直到块结束，返回一个中间结果，然后主线程将其组合、排序并打印出来。
这种多线程方法只需：
1 分 35 秒🚀
这就是结局？
当然不是。这个解决方案至少还有两件事要做：
我在 Apple Silicon 硬件上的 MacOS 上运行此代码，在 PHP 的 ZTS 版本中使用 JIT 时会崩溃，因此 1m 35s 结果是没有使用上 JIT 的，如果我可以使用它，它可能会更快；
我意识到我正在运行一个 PHP 版本，该版本是CFLAGS="-g -O0 ..."根据我日常工作的需要而自定义编译的 🤦
我应该在一开始就检查一下这一块，所以我重新编译了 PHP 8.3，并修改了参数CLFAGS="-Os ..."。于是我的最终数字（16 个线程处理）是：
🚀 27.7 秒🚀
这是一个有 10 个线程的时间线视图：
最底层的线程是主线程，等待工作线程的结果。一旦这些worker返回了中间结果，就可以看到主线程正在对所有内容进行组合和排序。我们也可以清楚地看到，主线程不再是瓶颈。
如果想尝试进一步优化，还是要专注于Worker的线程处理。
