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【萍乡网站建设】laravel框架使用with()方法来优化性能

为了能更直观地看到问题,我们先安装 Laravel 开发者工具类 - laravel-debugbar。

安装 Debugbar

使用 Composer 安装:

composer require "barryvdh/laravel-debugbar:~3.2" --dev

生成配置文件,存放位置 config/debugbar.php:

php artisan vendor:publish --provider="Barryvdh\Debugbar\ServiceProvider"

打开 config/debugbar.php,将 enabled 的值设置为:

'enabled' => env('APP_DEBUG', false),
修改完以后,Debugbar 分析器的启动状态将由 .env 文件中 APP_DEBUG 值决定。

刷新列表页面即可看到我们的开发者工具栏:

N +1 问题

如图点击以下按钮,可看到整个页面执行了 33 条查询语句,往下滚动可以看到很多请求都是重复的:

Laravel 的默认分页是 15 条信息,如果我们在控制器中修改 paginate(30) 显示条目为 30 的话:

app/Http/Controllers/TopicsController.php

class TopicsController extends Controller
{
    public function index()
    {
        $topics = Topic::paginate(30);
        return view('topics.index', compact('topics'));
    }
}

可以看到现在的 SQL 查询数量为 62,是之前的两倍:

提示:62 statements were executed, 60 of which were duplicated, 2 unique
意为:总共有 62 条语句执行了,其中 60 条是重复的。
以上的问题就是 N+1 问题,不仅是 Laravel 中,所有的 ORM 关联数据读取中都存在此问题,新手很容易踩到坑。进而导致系统变慢,然后拖垮整个系统。

N+1 一般发生在关联数据的遍历时。在 resources/views/topics/_topic_list.blade.php 模板中,我们对 $topics 进行遍历,为了方便解说,我们将此文件里的代码精简为如下:

@if (count($topics))

    <ul class="media-list">
        @foreach ($topics as $topic)
            .
            .
            .
            {{ $topic->user->name }}
            .
            .
            .
            {{ $topic->category->name }}
            .
            .
            .
        @endforeach
    </ul>

@else
   <div class="empty-block">暂无数据 ~_~ </div>
@endif

为了读取 user 和 category,每次的循环都要查一下 users 和 categories 表,在本例子中我们查询了 30 条话题数据,那么最终我需要执行的查询语句就是 30 * 2 + 1 = 61 条语句。如果我第一次查询出来的是 N 条记录,那么最终需要执行的 SQL 语句就是 N+1 次。

如何解决 N + 1 问题?

我们可以通过 Eloquent 提供的 预加载功能 来解决此问题:

app/Http/Controllers/TopicsController.php

class TopicsController extends Controller
{
    public function index()
    {
        $topics = Topic::with('user', 'category')->paginate(30);
        return view('topics.index', compact('topics'));
    }

}

方法 with() 提前加载了我们后面需要用到的关联属性 user 和 category,并做了缓存。后面即使是在遍历数据时使用到这两个关联属性,数据已经被预加载并缓存,因此不会再产生多余的 SQL 查询:
上图可以看到优化完成后,我们的 SQL 查询数量瞬间减少到只有 4 条,相应的,页面的响应时间也减少了三分之一。

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