php扩展多进程共享内存

PHP共享内存段示例分享 这是一个简单的PHP共享内存段示例,展示了如何在多个进程间共享数据。记得在实际应用中,要确保进程间对共享内存的访问是同步和互斥的,以避免数据一致性问题。在PHP中,我们可以使用共享内存来实现进程间的数据共享。本文将介绍如何在PHP中使用共享内存,并提供相应的源代码。首先,我们需要在系统中安装PHP的共享内存扩展。接下来,我们将演示一个简单的示例,其中两个进程可以通过共享内存段来传递消息。通过运行上述代码,你将看到父进程和子进程分别接收到了从共享内存段读取的消息。函数生成一个唯一的键,用于创建共享内存段。 阅读详情

步骤:

1.运行命令:./ext_skel --extname=sharemem

2.运行命令:./configure --with-php-config=/usr/local/lnmp/php/bin/php-config

3.make clean
make
make install
/usr/local/lnmp/php/sbin/php-fpm restart
/usr/local/lnmp/php/bin/php-cgi /data0/htdocs/blog/sharemem.php

代码如下:

 

1.config.m4

PHP_ARG_ENABLE(sharemem, whether to enable sharemem support,
Make sure that the comment is aligned:
[  --enable-sharemem           Enable sharemem support])

if test "$PHP_SHAREMEM" != "no"; then
 

  PHP_NEW_EXTENSION(sharemem, sharemem.c, $ext_shared)
fi

 

2.php_sharemem.h

#ifndef PHP_SHAREMEM_H
#define PHP_SHAREMEM_H

extern zend_module_entry sharemem_module_entry;
#define phpext_sharemem_ptr &sharemem_module_entry

#ifdef PHP_WIN32
#define PHP_SHAREMEM_API __declspec(dllexport)
#else
#define PHP_SHAREMEM_API
#endif

#ifdef ZTS
#include "TSRM.h"
#endif


/*hanhhh*/
#include "sys/mman.h"
#include "fcntl.h"
#include "semaphore.h"
#define FILE_MODE   (S_IRUSR | S_IWUSR | S_IRGRP | S_IROTH)
/*hanhhh*/


typedef struct php_shared_mm {
  sem_t mutex;  /* the mutex: a Posix memory-based semaphore */
  int count;  /* and the counter */
} php_shared_mm;


PHP_MINFO_FUNCTION(sharemem);

PHP_FUNCTION(say8_count_add); /* For testing, remove later. */
PHP_FUNCTION(say8_count_dec); /* For testing, remove later. */


#endif /* PHP_SHAREMEM_H */

 

 

 

3.sharemem.c

 

#ifdef HAVE_CONFIG_H
#include "config.h"
#endif

#include "php.h"
#include "php_ini.h"
#include "ext/standard/info.h"
#include "php_sharemem.h"

zend_function_entry sharemem_functions[] = {
 PHP_FE(say8_count_add, NULL)  
 PHP_FE(say8_count_dec, NULL)  
 {NULL, NULL, NULL} /* Must be the last line in sharemem_functions[] */
};
/* }}} */

/* {{{ sharemem_module_entry
 */
zend_module_entry sharemem_module_entry = {
#if ZEND_MODULE_API_NO >= 20010901
 STANDARD_MODULE_HEADER,
#endif
 "sharemem",
 sharemem_functions,
 NULL,
 NULL,
 NULL,  /* Replace with NULL if there's nothing to do at request start */
 NULL, /* Replace with NULL if there's nothing to do at request end */
 PHP_MINFO(sharemem),
#if ZEND_MODULE_API_NO >= 20010901
 "0.1", /* Replace with version number for your extension */
#endif
 STANDARD_MODULE_PROPERTIES
};
/* }}} */

#ifdef COMPILE_DL_SHAREMEM
ZEND_GET_MODULE(sharemem)
#endif


/* {{{ PHP_MINFO_FUNCTION
 */
PHP_MINFO_FUNCTION(sharemem)
{
 php_info_print_table_start();
 php_info_print_table_header(2, "sharemem support", "enabled");
 php_info_print_table_end();

}
/* }}} */

 

PHP_FUNCTION(say8_count_add){
  int  fd;
  struct php_shared_mm  *ptr;

  fd = open("/tmp/xx", O_RDWR, FILE_MODE);
  if(fd < 0)
  {  
   fd = open("/tmp/xx", O_RDWR|O_CREAT, FILE_MODE);
   assert(fd > 0);
   ftruncate(fd, sizeof(struct php_shared_mm));
   //write(fd, &php_shared_mm, sizeof(struct php_shared_mm));
  }  
  ptr =(struct php_shared_mm *) mmap(NULL, sizeof(struct php_shared_mm), PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);
  
  close(fd);
  assert(sem_init(&ptr->mutex, 1, 1) == 0);
  setbuf(stdout, NULL);


  assert(sem_wait(&ptr->mutex) >=0 );
   ptr->count++;
     // printf ( "%d/n", ptr->count );
  assert(sem_post(&ptr->mutex) >=0 );
     // usleep(90000);

  RETURN_LONG(ptr->count);
   
    RETURN_TRUE;
}

 

PHP_FUNCTION(say8_count_dec){

  int  fd;
  struct php_shared_mm  *ptr;

  fd = open("/tmp/xx", O_RDWR, FILE_MODE);
  if(fd < 0)
  {  
   fd = open("/tmp/xx", O_RDWR|O_CREAT, FILE_MODE);
   assert(fd > 0);
   ftruncate(fd, sizeof(struct php_shared_mm));
   //write(fd, &php_shared_mm, sizeof(struct php_shared_mm));
  }  
  ptr =(struct php_shared_mm *) mmap(NULL, sizeof(struct php_shared_mm), PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);
  
  close(fd);
  assert(sem_init(&ptr->mutex, 1, 1) == 0);
  setbuf(stdout, NULL);


  assert(sem_wait(&ptr->mutex) >=0 );
   ptr->count--;
     // printf ( "%d/n", ptr->count );
  assert(sem_post(&ptr->mutex) >=0 );
     // usleep(90000);

  RETURN_LONG(ptr->count);
   
    RETURN_TRUE;

}

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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php 的多进程实践

php的多进程处理依赖于pcntl扩展,通过pcntl_fork创建子进程来进行并行处理。 例1如下: <?php $pid = pcntl_fork(); if($pid == -1) { //错误处理:创建子进程失败时返回-1. die('fork error'); } else if ($pid) { //父进程会得到子进程号,...

weixin_34269583的博客 73

PHP 造玩具系列之实现简单的Proxy-Worker并发服务器

近来研究php-fpm 对其并发比较感兴趣,遂造了一个tcp多进程并发服务器玩具,拿出来给大家看看(比较简单) ps :不可直接复制运行 需要完成回调的逻辑 <?php //设置worker进程数目 $workerNum=4; //设置监听ip $ip='0.0....

chuxixi8433的博客 425
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seared2008
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