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PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发

使用缓存，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。

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2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。

3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。

简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等

php解决高并发

?php

2 //优化方案1：将库存字段number字段设为unsigned，当库存为0时，因为字段不能为负数，将会返回false

3 include('./mysql.php');

4 $username = 'wang'.rand(0,1000);

5 //生成唯一订单

6 function build_order_no(){

7  return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);

8 }

9 //记录日志

10 function insertLog($event,$type=0,$username){

11    global $conn;

12    $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)

13    values('$event','$type','$username')";

14    return mysqli_query($conn,$sql);

15 }

16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)

17 {

18      global $conn;

19      $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)

20      values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";

21      return  mysqli_query($conn,$sql);

22 }

23 //模拟下单操作

24 //库存是否大于0

25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";

26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);

27 $row = $rs-fetch_assoc();

28  if($row['number']0){//高并发下会导致超卖

29      if($row['number']$number){

30        return insertLog('库存不够',3,$username);

31      }

32      $order_sn=build_order_no();

33      //库存减少

34      $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number0";

35      $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);

36      if($store_rs){

37          //生成订单

38          insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);

39          insertLog('库存减少成功',1,$username);

40      }else{

41          insertLog('库存减少失败',2,$username);

42      }

43  }else{

44      insertLog('库存不够',3,$username);

45  }

46 ?

php如何处理高并发

并发读方面，多用内存缓存。减少数据库查询次数。多加几台数据库从服务器。

并发写方面，数据先走内存队列

php 高并发解决思路解决方案

php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。

一 高并发的概念

在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。

二 高并发架构相关概念

1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)

2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一个访客在 24 小时内访问的页面数量

--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv

3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）

4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间

5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客

6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小

7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大小（kb）* 8

三 需要注意点：

1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）

2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内】

3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值

4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter】

四 优化

1、当 QPS 小于 50 时

优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化

2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈

优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡

3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈

优化方案:CDN 加速,负载均衡

4、当 QPS 达到 1000 时

优化方案: 做 html 静态缓存

5、当 QPS 达到 2000 时

优化方案: 做业务分离,分布式存储

五、高并发解决方案案例:

1、流量优化

防盗链处理(去除恶意请求)

2、前端优化

(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]

(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)

(3) 启用浏览器缓存和文件压缩

(4) CDN 加速

(5) 建立独立的图片服务器(减少 I/O)

3、服务端优化

(1) 页面静态化

(2) 并发处理

(3) 队列处理

4、数据库优化

(1) 数据库缓存

(2) 分库分表,分区

(3) 读写分离

(4) 负载均衡

5、web 服务器优化

(1) nginx 反向代理实现负载均衡

(2) lvs 实现负载均衡