PHP并行查询MySQL

在PHP-FPM处理HTTP请求时，有时会遇到一个请求需要进行多次MySQL查询（在报表类应用中比较常见）。通常我们会以串行方式查询：

$link = new mysqli();

$rs1 = $link->query('SELECT * FROM table1');
while ($row = $rs1->fetch_row()) { ... }

$rs2 = $link->query('SELECT * FROM table2');
while ($row = $rs2->fetch_row()) { ... }

$rs3 = $link->query('SELECT * FROM table3');
while ($row = $rs3->fetch_row()) { ... }

串行查询方式有个缺点：在MySQL返回数据之前，PHP一直是处于空等的状态，不会继续往后执行。如果数据量大或者查询复杂，MySQL响应可能会比较慢，那么以串行方式查询会有一些延迟。给用户最直接的感受就是 Loading... 的圈圈一直打转。

那么有什么办法可以减少查询MySQL的时间？用多进程并行查询不行，因为PHP-FPM 中不允许用 pcntl_fork 一类的调用。

幸好还有 mysqlnd，mysqlnd提供了类似 stream_select 的机制（见这篇文章），可以做到在单进程中对MySQL并行查询。这主要运用了mysqli_poll 和 reap_async_query 两个函数。

还是通过例子来介绍MySQL并行查询的实施方法。假设要并行地向MySQL发出10个查询，最基本的代码应该是这样的：

1.  $links = [];
2.  for ($i = 0; $i !== 10; $i++) {
3.      $links[$i] = new mysqli('127.0.0.1', 'user', 'password', 'db1');
4.      $links[$i]->query('SELECT SLEEP(1)', MYSQLI_ASYNC);
5.  }
6.  $allResult = [];
7.  while (!empty($links)) {
8.      $reads = $links;
9.      $errors = $reject = [];
10.     if (!mysqli_poll($reads, $errors, $reject, null)) {
11.         continue;
12.     }
13.     foreach ($reads as $read) {
14.         $idx = array_search($read, $links, true);
15.         $allResult[$idx] = [];
16.         $result = $read->reap_async_query();
17.         while ($row = $result->fetch_row()) {
18.             $allResult[$idx][] = $row;
19.         }
20.         $read->close();
21.         unset($links[$idx]);
22.     }
23. }

解释下这段代码的含义：

2~5行，同时发起10个MySQL连接，并发出查询
注意query() 的第二个参数带上了 MYSQLI_ASYNC 表示非阻塞查询
10行，使用mysqli_poll 轮询10个连接的查询有无返回
mysqli_poll 的第一个参数$reads是个数组，包含需要轮询那些连接。mysqli_poll 执行完后，会改写$reads，改写后$reads包含的是那些已经有数据返回连接。

mysqli_poll的第四个参数，控制的是轮询的等待时间，单位是“秒”。如果像本例当中设置为null，那么mysqli_poll轮询是阻塞的：只有监听的连接中，任意一个连接有数据返回了，mysqli_poll才会返回。如果等待时间设置为0，那么每次执行mysqli_poll会立即返回，外层的while会频繁循环。
第11~19行，遍历已经有数据返回的连接
reap_async_query和普通query一样，返回的是mysqli_result，可以一行行fetch数据
20~21行，对于已经获得了数据的连接，下次mysqli_poll就不需要再轮询这个连接了，所以关闭连接，并从$links数组删除这个连接
当所有的连接都返回了数据，$links数组空了，while循环也就终止了。

使用并行查询的方式，可以大大缩短处理HTTP请求的时间，假设本例中的10个SQL查询，每个需要执行1秒。因为是并行，处理所有的查询，也只需要1秒左右。

最后编辑于：2017.12.18 23:57:08