amphp/http-server 项目教程
项目介绍
amphp/http-server 是一个基于 Amp 异步编程框架的 HTTP 服务器库。它旨在提供高性能、可扩展的 HTTP 服务器解决方案,适用于需要处理大量并发请求的场景。该库支持异步请求处理,能够充分利用现代 PHP 的异步特性,提升服务器的吞吐量和响应速度。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Composer,然后通过以下命令安装 amphp/http-server:
composer require amphp/http-server
创建一个简单的 HTTP 服务器
以下是一个简单的 HTTP 服务器示例,它将监听 localhost:1337 并返回 "Hello, world!":
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Amp\Http\Server\Request;
use Amp\Http\Server\Response;
use Amp\Http\Server\Router;
use Amp\Http\Server\Server;
use Amp\Http\Server\StaticContent\DocumentRoot;
use Amp\Http\Status;
use Amp\Log\ConsoleFormatter;
use Amp\Log\StreamHandler;
use Amp\Socket;
use Monolog\Logger;
use Psr\Log\NullLogger;
Amp\Loop::run(function () {
$sockets = [
Socket\listen("0.0.0.0:1337"),
];
$router = new Router;
$router->addRoute('GET', '/', function (Request $request) {
return new Response(Status::OK, [
"content-type" => "text/plain; charset=utf-8"
], "Hello, world!");
});
$logHandler = new StreamHandler(STDOUT);
$logHandler->setFormatter(new ConsoleFormatter);
$logger = new Logger('server');
$logger->pushHandler($logHandler);
$server = new Server($sockets, $router, $logger);
yield $server->start();
// 按 Ctrl+C 停止服务器
Amp\Loop::onSignal(SIGINT, function (string $watcherId) use ($server) {
Amp\Loop::cancel($watcherId);
yield $server->stop();
});
});
运行服务器
将上述代码保存为 server.php,然后在终端中运行:
php server.php
服务器将在 localhost:1337 启动,访问该地址即可看到 "Hello, world!" 的响应。
应用案例和最佳实践
应用案例
-
高并发 API 服务器:
amphp/http-server适用于构建需要处理大量并发请求的 API 服务器。由于其异步特性,能够有效减少资源占用,提高响应速度。 -
实时应用:例如实时聊天、实时数据推送等应用场景,
amphp/http-server能够提供高效的请求处理能力,确保实时性。
最佳实践
-
路由管理:使用
Router类来管理路由,确保代码结构清晰,易于维护。 -
日志记录:使用
Monolog等日志库来记录服务器运行日志,便于排查问题和监控服务器状态。 -
错误处理:在处理请求时,合理使用异常处理机制,确保服务器在遇到错误时能够优雅地处理并返回适当的响应。
典型生态项目
-
Amp:
amphp/http-server是基于 Amp 异步编程框架构建的,Amp 提供了丰富的异步编程工具和库,是构建高性能 PHP 应用的基础。 -
ReactPHP:另一个流行的异步 PHP 框架,与
amphp/http-server类似,ReactPHP 也提供了高性能的 HTTP 服务器解决方案。 -
Swoole:一个基于 PHP 的高性能网络通信引擎,支持异步、协程等特性,适用于构建高性能的 Web 应用和微服务。
通过结合这些生态项目,可以进一步扩展 amphp/http-server 的功能,构建更加复杂和强大的应用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00