php APNS苹果推送通知服务的服务器端公共类
前段时间开发的一套APNS推送平台效率很差,通过再次深入研究苹果的消息推送服务,总结了不少经验。同时也参考了网上一些技术blog的博文,重新完善了此前写过的一个PHP类,代码如下:
代码如下 | 复制代码 |
<?php protected function parseErrMsg($errorMessage) |
目前在做一个交友项目,需要知道两个用户之间的距离。百度了一下,操作如下:
我们最容易获取到用户地理位置的信息就是ip。
我们通过百度api获取用户经纬度,用ip获取经纬度api:
http://developer.baidu.com/map/index.php?title=webapi/ip-api
得到经纬两个用户经纬度之后就可以计算两用户之间的距离了。计算如下:
代码如下 | 复制代码 |
/** * @desc 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 */ function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters $lat1 = ($lat1 * pi() ) / 180; $lng1 = ($lng1 * pi() ) / 180; $lat2 = ($lat2 * pi() ) / 180; $lng2 = ($lng2 * pi() ) / 180; $calcLongitude = $lng2 - $lng1; $calcLatitude = $lat2 - $lat1; $stepOne = pow(sin($calcLatitude / 2), 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * pow(sin($calcLongitude / 2), 2); $stepTwo = 2 * asin(min(1, sqrt($stepOne))); $calculatedDistance = $earthRadius * $stepTwo; return round($calculatedDistance); } |
代码未经测试。测试后再更新本篇文章告知结果。
HttpClient.class.php类是一个国外网站提供一个非常好用的HttpClient.class.php类了,我们可以利用它来做很多的事情,下面来看看通过HTTP协议客户端类HttpClient来介绍PHP POST HTTP请求的方法,这个类你可以到官方http://scripts.incutio.com/httpclient/index.php下载也可以通过本站下载点击下载附件
下载好后通过两个文件来测试下,新建一个PHP文件加入如下内容:
代码如下 | 复制代码 |
<?php |
上面代码第5行中的请求页面地址是receive.php所以再建一个receive.php文件,写入如下内容:
代码如下 | 复制代码 |
<?php echo "username:".$_POST['username']."<br/>"; echo "password:".$_POST['password']."<br/>"; ?> |
执行你建的第一个PHP文件将看到如下内容: username:guowenlong password:hahahaha
下面是一个根据用户地址在百度地图中查找坐标之后再反馈用户周边的一些信息了,这个在我们公司做项目地址时就常用上了,只要把信息post给百度就会有反馈目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的。
还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据。
现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点。
MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,无法使用空间的距离函数去直接去查询距离在一定范围内的点。所以,我首先想到的是,对每条记录,去进行遍历,跟数据库中的每一个点进行距离计算,当距离小于500米时,认为匹配。这样做确实能够得到结果,但是效率极其低下,因为每条记录都要去循环匹配40W条数据,其消耗的时间可想而知。经过记录,发现每条记录处理的时间消耗达到1700ms,针对每天上亿的数据量,这样一个处理速度,让人情何以堪啊。。。
我自己也有个想法,就是找到每条记录所在点的经纬度周围的一个大概范围,比方说正方形的四个点,然后使用mysql的空间计算,使用MBR去得出点在这个矩形内的已知记录,然后进行匹配。可惜,自己没想出能计算到四个点经纬度的方法。
意外的,查询到了一个关于这个计算附近地点搜索初探,里面使用python实现了这个想法。
所以参考了一下原文中的算法,使用PHP进行了实现。
实现原理也是很相似的,先算出该点周围的矩形的四个点,然后使用经纬度去直接匹配数据库中的记录。
红色部分为要求的搜索范围,绿色部分我们能间接得到的结果范围
参考wiki百科上的一些球面计算公式:
Great-circle distance
Haversine formula
假设已知点的经纬度分别为$lng, $lat
先实现经度范围的查询,
在haversin公式中令φ1 = φ2,可得:
用PHP进行计算,就是:
Example
代码如下 | 复制代码 |
|
然后是纬度范围的查询,
在haversin公式中令 Δλ = 0,可得
在PHP中进行计算,就是:
Example
代码如下 | 复制代码 |
$dlat = $distance/EARTH_RADIUS;//EARTH_RADIUS地球半径 |
最后,就可以得出四个点的坐标:
left-top : (lat + dlat, lng – dlng)
right-top : (lat + dlat, lng + dlng)
left-bottom : (lat – dlat, lng – dlng)
right-bottom: (lat – dlat, lng + dlng)
我把以上方法写成了一个函数,综合起来就是:
Example
代码如下 | 复制代码 |
define(EARTH_RADIUS, 6371);//地球半径,平均半径为6371km $squares = returnSquarePoint($lng, $lat); |
在lat和lng上建立一个联合索引后,使用此项查询,每条记录的查询消耗平均为0.8毫秒,相比以前的1700ms,真的是天壤之别啊。效率真真的是以前的2125倍~~
总结:这应该也不是效率最好的办法,但是效率比以前确实有明显的提升。请记住,总有办法更好的。
php中json是实时交换数据的一个常用的数据传输模式了,而serialize是把字符转换成一个序列化字符串了,那么它们两的性能那个会更好一些呢?对此小编整理了一些json和serialize 性能比较测试例子供各位学习参考。测试1
1,操作元素较少,单个元素比较大,英文,3个元素操作1000次
代码如下 | 复制代码 |
$data = array('hello','word'); $jsonen_sarttime = getmicrotime(); } $jsonde_starttime = getmicrotime(); echo "jsondecode耗时:".($jsonde_endtime - $jsonde_starttime)." $seri1_starttime = getmicrotime(); $seri2_starttime = getmicrotime(); echo "serialize反序列化耗时:".($seri2_endtime - $seri2_starttime)." /** |
output:
json长度:90019
jsonencode耗时:1.0974299907684
jsondecode耗时:1.6237480640411
serialize长度:90052
serialize序列化耗时:0.025779962539673
serialize反序列化耗时:0.029321193695068
可以看到json在做英文处理的时候,数组元素较少,体积要小于序列化的数据.处理效率低于序列化.
将data 更改为
代码如下 | 复制代码 |
$data = array('hello','word'); |
output:
json长度:120019
jsonencode耗时:0.83260488510132
jsondecode耗时:2.2054090499878
serialize长度:60052
serialize序列化耗时:0.01835298538208
serialize反序列化耗时:0.01848292350769
可以看到 json在做文字处理的时候,体积较大,处理效率也略低于序列化.
3.将数据更改为
代码如下 | 复制代码 |
$data = array('hello','word'); |
output:
json长度:150016
jsonencode耗时:2.1428198814392
jsondecode耗时:6.5845320224762
serialize长度:198939
serialize序列化耗时:2.8011980056763
serialize反序列化耗时:4.6967668533325
可以看到json体积略小于serialize
4.将data修改为
代码如下 | 复制代码 |
$data = array('hello','word'); |
output:
json长度:80016
jsonencode耗时:1.6437809467316
jsondecode耗时:4.5136170387268
serialize长度:188939
serialize序列化耗时:2.909558057785
serialize反序列化耗时:4.4678349494934
测试2
以一个包含1000000个元素的数组做为原始数据,分别以json, serialize, igbinary进行序列化和反向操作。
代码如下 | 复制代码 |
<?php $start = microtime(true); $start = microtime(true); $start = microtime(true); $start = microtime(true); $start = microtime(true); $start = microtime(true); |
测试结果
JSON Encode: 0.084825992584229
JSON Decode: 0.34976410865784
Serialize: 0.38241410255432
Serialize: 7.7904229164124
Igbinary Serialize: 0.046916007995605
Igbinary Serialize: 0.23396801948547
从测试结果来看,速度方面优先级排列为 igbinary > json > serialize。同时我们也可以看到,php原生的serialize在对大对象进行反向操作时,速度真是掉队一大截了。
占用字节数对比
json: 5000001
serialize: 15888902
igbinary: 7868681
在没有中文字符的情况下,json胜出,igbinary次之,serialize又被甩了几条街
结论,
如果只是英文和数字,元素比较平均,则推荐json,体积和效率均优于序列化
如果只是英文和数字,个别元素较大,则推荐serialize效率优于序列化
如果中文,元素较少,推荐序列化,体积和效率均优于json
如果中文,元素比较平均,推荐json
如果是缓存业务,效率越高越好,如果是缓存数据,体积越小越好。也要看具体的场景。
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