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私はdebug_backtraceとPHPリフレクションを使用して自分のアーキテクチャにアスペクト指向設計を実装しようとしています。デザインは機能しますが、性能にどれだけ悪い影響があるかを知ることにしました。そのため、次のプロファイリングテストを書いてみました。興味深いのは、AdvisableとNonAdvisableのメソッドが何もしない場合には、アドバイス可能なメソッドを使用する場合と比べて約5倍の効果がありますが、それぞれのメソッドの複雑さを増やすと（ここでは30回以上の繰り返し）、推奨されるメソッドの実行は、パフォーマンスが向上し、複雑さが増すにつれて増加し続けます。これはなぜより良い実行ですか？
基本クラス：
abstract class Advisable {
private static $reflections = array();
protected static $executions = 25;
protected static function advise()
{
$backtrace = debug_backtrace();
$method_trace = $backtrace[1];
$object = $method_trace['object'];
$function = $method_trace['function'];
$args = $method_trace['args'];
$class = get_called_class();
// We'll introduce this later
$before = array();
$around = array();
$after = array();
$method_info = array(
'args' => $args,
'object' => $object,
'class' => $class,
'method' => $function,
'around_queue' => $around
);
array_unshift($args, $method_info);
foreach ($before as $advice)
{
call_user_func_array($advice, $args);
}
$result = self::get_advice($method_info);
foreach ($after as $advice)
{
call_user_func_array($advice, $args);
}
return $result;
}
public static function get_advice($calling_info)
{
if ($calling_info['around_queue'])
{
$around = array_shift($calling_info['around_queue']);
if ($around)
{
// a method exists in the queue
return call_user_func_array($around, array_merge(array($calling_info), $calling_info['args']));
}
}
$object = $calling_info['object'];
$method = $calling_info['method'];
$class = $calling_info['class'];
if ($object)
{
return null; // THIS IS THE OFFENDING LINE
// this is a class method
if (isset(self::$reflections[$class][$method]))
{
$parent = self::$reflections[$class][$method];
}
else
{
$parent = new ReflectionMethod('_'.$class, $method);
if (!isset(self::$reflections[$class]))
{
self::$reflections[$class] = array();
}
self::$reflections[$class][$method] = $parent;
}
return $parent->invokeArgs($object, $calling_info['args']);
}
// this is a static method
return call_user_func_array(get_parent_class($class).'::'.$method, $calling_info['args']);
}
}
アン実装クラス：
abstract class _A extends Advisable
{
public function Advisable()
{
$doing_stuff = '';
for ($i = 0; $i < self::$executions; $i++)
{
$doing_stuff .= '.';
}
return $doing_stuff;
}
public function NonAdvisable()
{
$doing_stuff = '';
for ($i = 0; $i < self::$executions; $i++)
{
$doing_stuff .= '.';
}
return $doing_stuff;
}
}
class A extends _A
{
public function Advisable()
{
return self::advise();
}
}
とプロファイル方法：
$a = new A();
$start_time = microtime(true);
$executions = 1000000;
for ($i = 0; $i < $executions; $i++)
{
$a->Advisable();
}
$advisable_execution_time = microtime(true) - $start_time;
$start_time = microtime(true);
for ($i = 0; $i < $executions; $i++)
{
$a->NonAdvisable();
}
$non_advisable_execution_time = microtime(true) - $start_time;
echo 'Ratio: '.$advisable_execution_time/$non_advisable_execution_time.'<br />';
echo 'Advisable: '.$advisable_execution_time.'<br />';
echo 'Non-Advisable: '.$non_advisable_execution_time.'<br />';
echo 'Overhead: '.($advisable_execution_time - $non_advisable_execution_time);
私は（100でAを複雑で、このテストを実行する場合： ：実行= 100）、私は次のようになる：
Ratio: 0.289029437803
Advisable: 7.08797502518
Non-Advisable: 24.5233671665
Overhead: -17.4353921413
アイデア？
このコードのプロファイリングにmicrotimeを使用することは不適切です。個々のメソッドのデータを収集できるXDebugのようなプロファイラを使用します。それで何が何を引き起こしているのかが分かります。 – Gordon
気にしない、私はそれを理解した。すぐにnullを返すget_advice（）メソッドにデバッグコードを残しました。 25の複雑さのためのオーバーヘッドは約2.5：1であり、私は悪くないと思うし、それはそこから減少する。私は確かにXDebbugを調べます。 – Godwin