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在 PHP 中处理大文件时，我们常常面临内存占用过高的问题。尤其是当需要计算文件的哈希值（如 MD5、SHA1 等）时，如果一次性将整个文件加载到内存中，可能会导致内存消耗巨大，甚至超出内存限制，导致程序崩溃。为了避免这种情况，PHP 提供了 hash_update_stream 函数，它允许我们逐块读取文件并计算哈希，从而有效降低内存使用。
hash_update_stream 是 PHP 中一个用于更新哈希计算的函数，它接受一个打开的文件流（stream）并逐块更新文件内容的哈希。与直接将文件内容加载到内存中相比，hash_update_stream 可以逐步处理大文件，显著减少内存占用。
函数签名如下：
bool hash_update_stream ( resource $context , resource $file_handle [, int $length = 1024 ] )
$context: 这是一个通过 hash_init 函数创建的哈希上下文。
$file_handle: 文件的资源句柄，通常通过 fopen 函数获得。
$length: 每次读取的字节数，默认是 1024 字节（1KB）。
假设我们有一个大文件，我们需要计算其 MD5 哈希值。传统的做法是将整个文件读取到内存中，然后计算哈希值。然而，对于大文件，这种做法可能导致内存溢出。
$file = 'path/to/largefile.txt'; // 替換為實際文件路徑
$context = hash_init('md5');
$handle = fopen($file, 'rb');
if ($handle) {
while (!feof($handle)) {
$buffer = fread($handle, 1024); // 讀取1KB數據
hash_update($context, $buffer);
}
fclose($handle);
}
$hash = hash_final($context);
echo "File MD5 hash: " . $hash;
如上所示，我们将文件分块读取，并使用 hash_update 更新哈希值。这里的 hash_update 是针对较小的块进行计算，但内存占用依然是根据块的大小来确定的。
与直接使用 hash_update 不同，hash_update_stream 函数可以让我们直接处理文件流，不需要手动读取文件内容，这样可以更方便地逐步更新哈希值，同时减少内存消耗。
优化后的代码如下：
$file = 'path/to/largefile.txt'; // 替換為實際文件路徑
$context = hash_init('md5');
$handle = fopen($file, 'rb');
if ($handle) {
while (!feof($handle)) {
// 每次从文件流中讀取1024字節並更新哈希
hash_update_stream($context, $handle, 1024);
}
fclose($handle);
}
$hash = hash_final($context);
echo "File MD5 hash: " . $hash;
hash_update_stream 的优势在于，它能够直接处理文件流，而不需要手动读取文件的每一块。这种方式使得程序在计算哈希值时，能够有效减少内存占用。
逐块读取：hash_update_stream 会从文件中逐块读取数据，而不是一次性将整个文件加载到内存中。
低内存消耗：通过流式操作，内存占用非常低，只需要存储当前正在处理的文件块。
适用于大文件：对于非常大的文件（如几GB或更大），hash_update_stream 是理想的选择。
在实际应用中，可能会遇到需要计算远程文件的哈希值的场景。假设我们需要计算一个 URL 地址指向的文件的哈希值，可以使用类似的方式：
$url = 'http://example.com/largefile.txt'; // 示例 URL
$file = fopen($url, 'rb');
if ($file) {
$context = hash_init('md5');
while (!feof($file)) {
hash_update_stream($context, $file, 1024);
}
fclose($file);
$hash = hash_final($context);
echo "File MD5 hash: " . $hash;
}
但由于你要求替换 URL 域名为 m66.net，我们可以将上述 URL 修改为：
$url = 'http://m66.net/largefile.txt'; // 替換後的 URL
通过使用 hash_update_stream 函数，我们可以在处理大文件时避免高内存占用，从而确保程序的稳定性。相比直接读取整个文件到内存中，流式处理大文件不仅降低了内存使用，还提高了代码的可扩展性，适用于更大规模的文件处理任务。如果你正面临内存限制的问题，使用 hash_update_stream 是一个非常有效的解决方案。
