'；安全'；json_decode(，，）以防止耗尽内存

如果它们耗尽了服务器的内存，那么您一定会得到一些巨大的JSON响应。以下是一些指标，其中有一个1MB的文件，其中包含一个多维关联数组（包含准备进入三个具有不同数据类型的MySQL表的数据）。

当我include并且文件作为数组加载到内存中时，我的内存使用量将达到9 MB。如果我使用file_get_contents()获取原始数据，那么它需要1MB的内存。然后，PHP数组与数据的strlen()（最初用var_export()输出）的比例大约为1:9。

当我运行json_encode()时，峰值内存使用率不会增加。（PHP以块为单位分配内存，因此通常会有一点开销，在这种情况下，开销足以包括JSON的字符串数据；但它可能会使您多增加一个块。）生成的JSON数据作为字符串需要670KB。

当我将带有file_get_contents的JSON数据加载到字符串中时，它需要0.75 MB的内存。当我在它上运行json_decode()时，它占用了7MB的内存。然后，对于解码为原生PHP数组或对象的JSON数据字节大小，我将考虑最小比例1:10，以满足RAM需求。

要在解码JSON数据之前对其进行测试，可以执行以下操作：

if (strlen($my_json) * 10 > ($my_mb_memory * 1024 * 1024)) {
    die ('Decoding this would exhaust the server memory. Sorry!');
}

其中$my_json是原始JSON响应，$my_mb_memory是您分配的RAM，它被转换为字节以与传入数据进行比较。（当然，您也可以使用intval(ini_get('memory_limit'))将内存限制作为整数。）

如下所述，RAM的使用也将取决于您的数据结构。相比之下，我自己也很好奇，所以有几个更快速的测试案例：

• 1. 如果我创建一个整数为1-60000的一维数组，则保存的PHP数组大小为1MB，但RAM的峰值使用量在10.5-12.5MB之间（奇怪的振荡），或者比率为1:12-ish
• 2. 如果我将一个1MB文件的数据创建为12000个随机字符串作为基本的关联数组，那么加载时内存使用量仅为5MB；比例为1:5
• 3. 如果我创建一个1MB的文件作为类似的关联数组，其中一半的条目是带数字索引的字符串数组，那么内存使用量为7MB，比例为1:7

因此，您的实际RAM里程可能会有很大差异还要注意，如果你在圆圈里传递大量数据，并做一些这样或那样的事情，你的内存使用率可能会比单独的json_decode()高出很多（或指数级，取决于你的代码经济性）。

要调试内存使用情况，可以在代码中每隔一段时间使用memory_get_usage()和/或memory_get_peak_usage()来记录或输出代码不同部分中使用的内存。

如果JSON文件太大，您可以使用基于事件的JSON解析器来处理任意大小的JSON文件，而不是简单地退出https://github.com/salsify/jsonstreamingparser.一次只会将对象/数组的一小部分加载到内存中。

如果您对JSON文件有任何影响，请请求或更改其为JSON Lines格式，以便使用任何普通的JSON解析器逐行处理。

我上面的第一个答案纯粹是为了避免内存限制 如果你不想丢弃一些，但如果它偶尔会超出你的内存限制，你该如何处理这些数据？

假设您不需要一次性解析响应，并且绝对实时。然后，您可以简单地将响应拆分为大小合适的块，例如使用explode()或preg_split()，并将它们保存到临时目录中，稍后在批处理操作中进行处理。

我推测大型API响应一次返回多个数据集；如果没有，您还可以将单个多维条目拼接到更易于管理的块中，这些块稍后会重新加入，尽管这需要更精确的JSON字符串拆分器函数。

如果在以后的处理中需要关联多个数据集（例如数据库条目），您还需要一个包含批处理操作元数据的聚合器文件。（或者将其全部粘贴到数据库中。）当然，您必须确保分块的数据格式良好。这并不理想，但没有记忆演出也不理想。批处理是处理它的一种方法。

如果你唯一需要的是迭代大小不可预测的json中的项目，请尝试halaxa/json机器。在解析任何大小的json时，它都不会耗尽内存，并且只使用foreach来实现这一点，而不是火箭科学。无需事先检查大小"安全性"，也无需增加php内存限制。它是这样工作的：

<?php
foreach(JsonMachine::fromFile('users.json') as $user) {
    echo $user['name'];
}