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PHP如何共享变量到不同进程_PHP共享变量到不同进程方式【方式】

看不見的法師

看不見的法師

发布时间:2026-02-26 19:51:10

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413人浏览过

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来源于php中文网

原创

php进程间不能直接用$var共享变量,因为每个请求运行在独立进程/线程中,全局变量、static、$_session等均不跨进程;需用shmop、redis等方案实现共享。

php如何共享变量到不同进程_php共享变量到不同进程方式【方式】

PHP 进程间共享变量为什么不能直接用 $var

因为 PHP 默认每个请求启动独立进程(或线程),全局变量、静态属性、$_SESSION 都只在当前进程内有效,fork 出的子进程或 Nginx 下不同 worker 进程完全不共享内存。你改了 $counter,另一个进程根本看不到——这不是 bug,是设计使然。

常见错误现象:
– 用 pcntl_fork() 后父子进程各自修改同一变量,以为能“同步”
– 在 CLI 脚本里循环 sleep(1) 并期望另一个终端看到变量变化
– 把 static $cache = [] 当作跨进程缓存用

  • 所有基于内存的变量(包括 staticglobal、对象属性)都不跨进程
  • $_SESSION 依赖存储引擎(默认文件),但读写是串行的,高并发下易阻塞且不实时
  • APCu 的 apcu_store() 在 CLI 模式下默认不共享(需开启 apc.enable_cli=1 且同进程复用)

shmop 手动管理共享内存块

这是最接近“直接共享变量”的方式,但你要自己处理序列化、大小预估、锁和清理。适合小量、固定结构数据(如状态标志、计数器)。

使用场景:CLI 多进程任务协调(比如主进程分配任务 ID,子进程回写完成状态)

立即学习PHP免费学习笔记(深入)”;

  • 先用 shmop_open() 创建/打开一块内存,key 必须是整数(如 0x1234),不是字符串
  • 写入前必须 serialize(),读取后 unserialize();原生不支持数组/对象自动序列化
  • 内存大小要预估好,shmop_write() 超出会截断,没报错但数据损坏
  • 进程退出时建议调用 shmop_delete() + shmop_close(),否则残留内存块会累积

示例(简单计数器):

Replit Agent
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下载
if (!$shm = shmop_open(0x1234, "c", 0644, 1024)) {
    die("无法创建共享内存");
}
$data = ['count' => 1];
shmop_write($shm, serialize($data), 0);
// 其他进程读取:
$raw = shmop_read($shm, 0, 1024);
$data = unserialize($raw); // 注意检查是否 false

RedisMemcached 做通用共享存储

90% 的真实需求该走这条路。它不共享“变量”,但共享“值”,且天然支持并发、过期、原子操作,比手动管内存靠谱得多。

性能影响:本地 Redis(127.0.0.1:6379)单次 set/get 约 0.1–0.5ms,远低于文件锁或数据库查询;网络延迟可控,别用公网 Redis。

  • 不要用 set('counter', $val) 直接覆盖——竞态条件会导致丢失更新
  • 计数类用 incrby('counter', 1),状态类用 setex('status', 300, 'running')
  • 避免大对象(>100KB)存 Redis,序列化/传输开销陡增;优先拆成小字段
  • PHP 连接 Redis 推荐 phpredis 扩展(非 predis 纯 PHP 库),性能差 3–5 倍

为什么别碰 sysvshmapcu 跨进程共享?

sysvshm 是老式 System V 共享内存封装,API 更晦涩,权限管理复杂,Linux 上常被禁用;apcu 的共享仅限于同一个 PHP-FPM worker pool 内(即同个 FPM 子进程多次请求),重启 FPM 或换 worker 就失效。

容易踩的坑:

  • apcu_store('key', $val) 在 CLI 脚本里设的值,Web 请求完全读不到(除非明确启用 apc.enable_cli=1 且共用同一 APCu 实例)
  • sysvshm 的 key 用 ftok(__FILE__, 'a') 生成,但文件路径稍有不同就得到不同 key,调试极难定位
  • 两者都不提供 TTL、CAS(check-and-set)、管道等现代缓存必需能力

真正需要低延迟共享且能接受复杂度的场景极少,多数时候是误判了问题本质——你要的往往不是“共享变量”,而是“可靠的状态协同”。

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