如果你的应用遇到了性能瓶颈，这个时候要考虑的就是优化架构而不是优化代码本身，因为架构层面的优化效果往往是最显著的。
架构的优化需要根据自身运营情况来调整，切忌不可按图索骥提前优化，反而容易得不偿失，导致技术成本提高甚至“负优化”
部署环境千万不要忘记关闭调试模式，这不仅仅是出于性能考虑，更多是基于安全因素。事实上，建议通过环境变量来配置关闭调试模式，这样部署后不需要更改任何配置文件。
因为调试模式影响日志记录信息、额外的调试信息和缓存失效，关闭调试模式能够带来一定的性能提升
使用多模块功能会增加文件的 I/O 开销和额外的配置及检查，如非必要在规划你的应用架构的时候尽量考虑使用单一模块，然后使用控制器分级来解决控制器过多的问题。
使用单一模块的性能优势，在部署到 swoole 的时候可以得到更加充分的体现，因为应用文件一旦启动服务，就会载入内存，而模块的相关文件则会每次请求重新加载。
在定义路由规则的时候，不要使用数组方式，尽量使用方法注册路由，并且多使用路由分组（或者资源路由）。分组路由可以减少路由的匹配次数，从而提升路由性能。如果你有多个域名的不同路由，也要按域名规划使用路由。
尽可能设计在路由中进行当前路由的数据验证和权限检查等 *** 作，一方面比较清晰，另外一方面可以尽量把验证 *** 作提前，而不必等到控制器执行。
在分组比较多的情况下，开启路由的延迟解析。
如果同一个分组下面有比较多的路由规则，建议合并路由规则
对于 GET 请求的路由，可以设置路由的请求缓存。
部署阶段，可以开启路由缓存。
首先保持良好的开发习惯，了解 Db类和模型的正确使用姿势 ，数据库本身的性能优化可以参考 MySQL性能优化的最佳21条经验 ，下面主要是对框架中数据查询相关的优化策略。
尽量减少每次请求的查询次数，并对实时性要求不高的数据查询合理规划数据查询缓存（优先考虑使用 Redis 缓存）
如果使用了关联查询， cache 方法只能用于主模型的数据缓存，但你可以使用 Cache 类的 remember 方法进行方便的数据缓存。
尽量减少查询次数是出于性能考虑，但不是必须，使用最少的查询不代表性能就一定是最高。一个复杂的 JOIN 查询性能不见得有两次简单的查询高，而使用简单的查询反而更清晰易懂，并且更方便进行数据查询缓存。
不要总是以为模型的性能一定比 Db 类低，框架的ORM查询设计经过了较为合理的优化，正确使用模型一样可以有出色的性能，而且比 Db 查询要方便很多。
尤其是对于一些复杂的设计来说使用模型关联显得比直接用Db更加简单，例如使用关联预载入查询就可以避免 N+1 查询问题。
如果用 Db 类自己实现的话，费时费力，性能还不一定优。
对于内存开销比较大的应用，在做大量数据查询和处理的时候，使用 cursor 方法，可以利用PHP的生成器特性，减少内存占用。
你会发现用户数据不论是1万还是10万级别，内存开销并没有大的变化。
涉及到对大量数据的处理，包括数据迁移、批量更新，尽量使用命令行指令运行，否则会因为超时而中断
可以通过数据集的方法完成的子集或者排序 *** 作不要再次查询，例如：
利用下面指令在部署后生成字段缓存，可以减少每次数据表的字段查询开销。
注意：一旦数据库的表结构发生变化，必须重新生成。
每次在应用初始化或者模块初始化的时候会有一定的 I/O 开销，如果已经开启 OpCache 的话对性能影响甚微，如果比较在意的也可以通过命令行指令生成配置缓存（包括相关的公共文件和各种定义文件）。
生成应用配置缓存：
生成模块配置缓存：
注意：一旦配置或者公共文件发生变化，必须重新生成。
类库映射可以提升类库的自动加载性能，使用下面的指令可以生成系统类库和应用类库的类库映射（包括 extend 目录下的类库）。
vendor 目录下的类库可以使用 composer 的 dump-autoload 指令优化加载性能。
该命令把PSR-0和PSR-4转换为一个类映射表，来提高类的加载速度。
php+Mysql 优化，百万至千万级快速分页MySql 性能到底能有多高？用了php半年多，真正如此深入的去思考这个问题还是从前天开始。有过痛苦有过绝望，到现在充满信心！MySql 这个数据库绝对是适合dba级的高手去玩的，一般做一点1万篇新闻的小型系统怎么写都可以，用xx框架可以实现快速开发。可是数据量到了10万，百万至千万，他的性能还能那么高吗？一点小小的失误，可能造成整个系统的改写，甚至更本系统无法正常运行！好了，不那么多废话了。用事实说话，看例子：
数据表 collect ( id, title ,info ,vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text, id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
最后collect 为 10万条记录，数据库表占用硬盘1.6G。OK ,看下面这条sql语句：
select id,title from collect limit 1000,10很快；基本上0.01秒就OK，再看下面的
select id,title from collect limit 90000,10从9万条开始分页，结果？
8-9秒完成，my god 哪出问题了？？？？其实要优化这条数据，网上找得到答案。看下面一条语句:
select id from collect order by id limit 90000,10很快，0.04秒就OK。为什么？因为用了id主键做索引当然快。网上的改法是：
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10
这就是用了id做索引的结果。可是问题复杂那么一点点，就完了。看下面的语句
select id from collect where vtype=1 order by id limit 90000,10很慢，用了8-9秒！
到了这里我相信很多人会和我一样，有崩溃感觉！vtype 做了索引了啊？怎么会慢呢？vtype做了索引是不错，你直接 select id from collect where vtype=1 limit 1000,10是很快的，基本上0.05秒，可是提高90倍，从9万开始，那就是0.05*90=4.5秒的速度了。和测试结果8-9秒到了一个数量级。从这里开始有人提出了分表的思路，这个和discuz 论坛是一样的思路。思路如下：
建一个索引表： t (id,title,vtype) 并设置成定长，然后做分页，分页出结果再到 collect 里面去找info 。 是否可行呢？实验下就知道了。
10万条记录到 t(id,title,vtype) 里，数据表大小20M左右。用
select id from t where vtype=1 order by id limit 90000,10很快了。基本上0.1-0.2秒可以跑完。为什么会这样呢？我猜想是因为collect 数据太多，所以分页要跑很长的路。limit 完全和数据表的大小有关的。其实这样做还是全表扫描，只是因为数据量小，只有10万才快。OK，来个疯狂的实验，加到100万条，测试性能。
加了10倍的数据，马上t表就到了200多M，而且是定长。还是刚才的查询语句，时间是0.1-0.2秒完成！分表性能没问题？错！因为我们的limit还是9万，所以快。给个大的，90万开始
select id from t where vtype=1 order by id limit 900000,10看看结果，时间是1-2秒！
why 分表了时间还是这么长，非常之郁闷！有人说定长会提高limit的性能，开始我也以为，因为一条记录的长度是固定的，mysql 应该可以算出90万的位置才对啊？ 可是我们高估了mysql 的智能，他不是商务数据库，事实证明定长和非定长对limit影响不大？怪不得有人说 discuz到了100万条记录就会很慢，我相信这是真的，这个和数据库设计有关！
难道MySQL 无法突破100万的限制吗？？？到了100万的分页就真的到了极限？？？
答案是： NO !!!! 为什么突破不了100万是因为不会设计mysql造成的。下面介绍非分表法，来个疯狂的测试！一张表搞定100万记录，并且10G 数据库，如何快速分页！
好了，我们的测试又回到 collect表，开始测试结论是： 30万数据，用分表法可行，超过30万他的速度会慢道你无法忍受！当然如果用分表+我这种方法，那是绝对完美的。但是用了我这种方法后，不用分表也可以完美解决！
答案就是：复合索引！有一次设计mysql索引的时候，无意中发现索引名字可以任取，可以选择几个字段进来，这有什么用呢？开始的select id from collect order by id limit 90000,10这么快就是因为走了索引，可是如果加了where 就不走索引了。抱着试试看的想法加了 search(vtype,id) 这样的索引。然后测试
select id from collect where vtype=1 limit 90000,10非常快！0.04秒完成！
再测试: select id ,title from collect where vtype=1 limit 90000,10非常遗憾，8-9秒，没走search索引！
再测试：search(id,vtype)，还是select id 这个语句，也非常遗憾，0.5秒。
综上：如果对于有where 条件，又想走索引用limit的，必须设计一个索引，将where 放第一位，limit用到的主键放第2位，而且只能select 主键！
完美解决了分页问题了。可以快速返回id就有希望优化limit ， 按这样的逻辑，百万级的limit 应该在0.0x秒就可以分完。看来mysql 语句的优化和索引时非常重要的！
好了，回到原题，如何将上面的研究成功快速应用于开发呢？如果用复合查询，我的轻量级框架就没的用了。分页字符串还得自己写，那多麻烦？这里再看一个例子，思路就出来了：
select * from collect where id in (9000,12,50,7000)竟然 0秒就可以查完！
mygod ，mysql 的索引竟然对于in语句同样有效！看来网上说in无法用索引是错误的！
有了这个结论，就可以很简单的应用于轻量级框架了：
代码如下：
$db=dblink()
$db->pagesize=20
$sql="select id from collect where vtype=$vtype"
$db->execute($sql)
$strpage=$db->strpage()//将分页字符串保存在临时变量，方便输出
while($rs=$db->fetch_array()){
$strid.=$rs['id'].','
}
$strid=substr($strid,0,strlen($strid)-1)//构造出id字符串
$db->pagesize=0//很关键，在不注销类的情况下，将分页清空，这样只需要用一次数据库连接，不需要再开；
$db->execute("select id,title,url,sTime,gTime,vtype,tag from collect where id in ($strid)")
<php while($rs=$db->fetch_array()): >
<tr>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['id']$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['url']$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['sTime']$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['gTime']$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['vtype']$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<a act=show&id=<php echo $rs['id']$amp>quot$ target="_blank"$amp>amp$ltphp echo $rs['title']$amp>amp$lt/a$amp>amp$lt/td>
<td$amp>amp$ampnbsp<php echo $rs['tag']$amp>amp$lt/td>
</tr>
<php endwhile>
</table>
<php
echo $strpage
通过简单的变换，其实思路很简单：1）通过优化索引，找出id，并拼成 "123,90000,12000" 这样的字符串。2）第2次查询找出结果。
小小的索引+一点点的改动就使mysql 可以支持百万甚至千万级的高效分页！
通过这里的例子，我反思了一点：对于大型系统，PHP千万不能用框架，尤其是那种连sql语句都看不到的框架！因为开始对于我的轻量级框架都差点崩溃！只适合小型应用的快速开发，对于ERP,OA，大型网站，数据层包括逻辑层的东西都不能用框架。如果程序员失去了对sql语句的把控，那项目的风险将会成几何级数增加！尤其是用mysql 的时候，mysql 一定需要专业的dba 才可以发挥他的最佳性能。一个索引所造成的性能差别可能是上千倍！
PS: 经过实际测试，到了100万的数据，160万数据，15G表，190M索引，就算走索引，limit都得0.49秒。所以分页最好别让别人看到10万条以后的数据，要不然会很慢！就算用索引。经过这样的优化，mysql到了百万级分页是个极限！但有这样的成绩已经很不错，如果你是用sqlserver肯定卡死！而 160万的数据用 id in (str) 很快，基本还是0秒。如果这样，千万级的数据，mysql应该也很容易应付。
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