php处理大数据架构6 php yield 处理大数据
PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发
可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配,花钱扩充你的硬件设施等。比如,阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。
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建立数据库连接池服务,有很多实现的方式,PHP的话,我推荐使用swoole(PHP的一个网络通讯拓展)来实现。
网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析,只需要生成一次,以后每次都直接下载到客户端,效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
大数据并发处理解决方案:HTML静态化 效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
以下是一些总结的方法: 第一,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
架构还可以选择性地使用队列,我现在用的beantalkd,Redis也是一个很好的选择。
PHP-大数据量怎么处理优化
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。
1尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存,但却增加了数据库服务器的压力,因为数据库会一直等待PHP来取数据,一直到数据全部取完。很显然,缓冲查询模式适用于小数据量查询,而非缓冲查询适应于大数据量查询。
可以采用MQ,首先将task丢进Q里面,然后给出用户提示,前台页面轮询后台结果。如果数据量过大建议分批处理,拆分成多个task即可。
来个100人同时点,你要用的是普通的虚拟机就不行了。最好是换种方式实现,不要通过网页进行采集。可以非常简单的在数据库的表,创建一个采集队列,后台执行一个crontab的计划任务,去完成队列里的采集任务。
如何解决PHP查询大量数据内存耗尽的问题
1、这个意味着PHP脚本使用了过多的内存,并超出了系统对其设置的允许最大内存。解决这个问题,首先需要查看你的程序是否分配了过多的内存,在程序没有问题的情况下,你可以通过一下方法来增加PHP的内存限制(memory_limit)。
2、我给你个思路,利用游览器的刷新机制,每执行10秒刷新一下自动更新下一串数据,一串多少数据,看你的SQL效率而定。就这样一直刷新更新,到结束为止。
3、你用网页的方式,让人点击,服务器采集,简直是弱爆了。每个人的点击循环1000次,来个100人同时点,你要用的是普通的虚拟机就不行了。最好是换种方式实现,不要通过网页进行采集。
4、而且如果使用mysql的话,它也有一个超时时间,运行一串代码时间如果超过配置文件的时间,会被中断不运行。第一种你可以修改php配置文件timeout的运行时间,第二你可以分批处理大量数据,注意是分批处理,就OK了。
5、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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