一次PHP优化案例
1. 问题描述
我们的代码中有一个统计访问量的功能，每次访问网站时，都会记录一条访问日志，导致数据库表中访问日志的数据量增加得比较快，每天访问量达到千万级别的时候，数据库的响应速度明显变慢，导致整个网站变得卡顿。总之，访问日志表的查询是瓶颈之一。我们需要对其进行优化，来提高整个网站的访问速度。
2. 优化方法
2.1 使用Redis缓存
日志访问量大，数据库的查询也比较费时，所以我们首先想到了使用Redis缓存。将访问日志存入Redis缓存中，在进行分析的时候，直接读取Redis缓存中的数据，可以避免直接查询数据库的时候的压力。
2.2 定时将Redis缓存中的数据存入MySQL数据库
Redis缓存中存放的数据量一直在增长，如果直接将所有数据存储在MySQL数据库中，无疑会导致MySQL查询的速度变慢，所以我们可以定时将Redis缓存中的数据存入MySQL数据库中，然后清空Redis缓存。这样的话，可以大大节约MySQL数据查询的时间。
2.3 设置访问日志的分表策略
设置访问日志的分表策略，这样可以避免单一的MySQL表数据过多，导致查询效率变低的问题。对于访问日志这种需要记录大量日志信息的数据表，建立多张表，按照时间、业务等类型分表存放，可以使得单张表中的数据量减少，可以提高检索效率。
3. 优化后的情况
经过以上三种方式的优化，我们对于访问日志数据的写入和读取操作，都采用Redis进行缓存，可以大大提升数据的读取速度。同时，我们采用分表策略，可以使得单张表中数据的数量尽量缩小，可以提高MySQL的查询速度。通过这些优化措施，我们可以确信，在访问日志较为复杂的系统中，可以提高系统的访问效率，降低整个系统的响应时间。
4. 优化细节
通过对优化方案的实施，我们发现，在遇到MySQL的瓶颈时，我们使用Redis缓存，并且将缓存数据变成字符串，可以大大提高读取Redis数据的速度。同时，在对MySQL进行分表操作的时候，我们将分表策略具体化，使得每张表中的数据量尽可能均匀，可以使得查询时，每张表中的数据量都不会太多，查询更加迅速。
//代码示例
$redis = new Redis();
$redis->pconnect($redis_config['host'], $redis_config['port']);
$redis->auth($redis_config['password']);
$redis->hSet($redis_key, $date, serialize($log));