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hash_update_stream() 函数通过流式读取数据并将其逐步传入哈希算法中，以更新哈希值。这种流式处理的优势在于它不需要一次性将整个文件加载到内存中，适用于处理非常大的文件。但由于每次数据更新都涉及到读取和计算，这可能导致高 CPU 占用，尤其是处理大数据流时。
PHP 的 hash_update_stream() 默认使用的是较小的缓冲区来读取数据流。每次读取和更新哈希值时，都会涉及到 CPU 的计算和内存的管理。如果我们增加缓冲区的大小，可以减少 I/O 操作的次数，从而减少 CPU 的消耗。你可以通过自定义缓冲区大小来优化性能。例如：
$bufferSize = 8192; // 8 KB
$hash = hash_init('sha256');
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, $bufferSize);
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
这种方法通过增加缓冲区的大小（在这里为 8 KB）减少了读取次数，从而降低了 CPU 占用。
在使用 hash_update_stream() 时，如果每次都调用该函数，会导致频繁的 CPU 计算，尤其是在处理非常大的文件时。为了减少 CPU 占用，可以将数据分成多个块，每次更新一个块。这种分块的方式有助于降低每次哈希更新所需的计算量。
例如，你可以将大文件分成多个较小的部分，每部分使用独立的哈希计算，最后合并结果：
$hash = hash_init('sha256');
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
$bufferSize = 8192;
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, $bufferSize);
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
$finalHash = hash_final($hash);
这种方法避免了在整个文件处理过程中频繁进行哈希更新，从而减少了 CPU 的负担。
对于非常大的数据流，采用异步或并行处理是一种有效的优化手段。通过将数据流分成多个部分并行处理，可以充分利用多核 CPU，减少每个核心的负担。
例如，你可以使用多线程或并行进程来处理文件的不同部分，最后合并计算结果。虽然 PHP 本身没有直接支持多线程，但可以通过使用 pthreads 扩展或外部工具（如 Gearman）来实现。
选择合适的哈希算法对于减少 CPU 占用也是非常重要的。虽然 hash_update_stream() 支持多种哈希算法，但某些算法可能计算速度较慢，尤其是对于大型数据流。SHA-256 和 SHA-512 等算法虽然安全性高，但计算量大。
如果性能优先，考虑使用较轻量的哈希算法，比如 MD5 或 SHA-1，虽然它们的安全性较低，但对于不要求严格安全性场合，速度会更快。例如：
$hash = hash_init('md5'); // 使用更轻量的 MD5 算法
在不需要高度安全性时，使用这些算法可以显著减少 CPU 占用。
为了进一步减少 CPU 占用，可以考虑使用更高效的文件读取方式。在读取大文件时，确保文件的读取方式是最优的。避免重复的文件打开和关闭操作，保持文件流的持续读取，减少不必要的系统调用。
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
$hash = hash_init('sha256');
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, 8192); // 使用合适大小的缓冲区
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
通过减少不必要的文件操作，你可以减少对 CPU 的额外负担。
如果在代码中涉及到 URL（如 API 请求），并且这些请求的目标是 m66.net 域名（作为示例），可以确保 URL 被高效地处理，避免频繁地解析和构造 URL，尤其是在处理大量并发请求时，减少对系统资源的消耗。
例如，如果你的 PHP 代码中有 URL 请求，可以修改为使用 m66.net 域名：
