php高并发写数据,php如何处理高并发

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。

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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

用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理

一般来说,解决WEB高并发的有效手段都是采用可线性扩展的多层分布式架构,

我生产项目的架构是这样的,就在这里抛砖引玉一下。

Webserver (Nginx) :这一层是可以轻松分布式部署的,结合智能DNS解析可以简易地防止单点故障、实现区域访问加速,结合LVS很容易实现负载均衡。这一层主要是负责处理静态请求和转发PHP请求至第二层的PHP处理节点,至于静态资源地址()可以单独拿出来部署,或者直接使用商用的云存储服务(国内七牛不错,国外有Amazon S3)

PHP处理节点:一个节点其实就是一个监听特定端口的系统进程,webserver的请求通过负载均衡器(我用的AWS的loadbalancer)进行分发,很好实现分布式和负载均衡。我现在用的还是php自带的php-fpm,其实facebook出的hhvm性能非常强悍,但是还不能100%通过我项目的单元测试,等hhvm成熟过后可以平滑替换

高速缓存:用的memcached,这一层的作用主要是减轻数据库IO和加快热数据访问,缓存策略与程序耦合度较高,不赘述,但简单地说有两种方式,一种是在程序的全局层面加一个缓存处理,这种方法代码耦合度低,但是有效命中率不高,有些项目不一定适应,另一种是在具体的数据存取处加缓存处理,这种办法程序耦合度较高,但是缓存命中率非常高,几乎没有无效缓存存在,我用的是这种。

数据库 :我现在的项目数据规模不大,暂时只用了单台数据库,但是程序逻辑上已做好了数据库线性扩展的准备。其实数据库层的扩展是老生常谈了,常用手段是分库分表,这一块需要在前期的代码就打下基础,另外更平滑地手段是使用中间件,比如360的Atlas,阿里巴巴的cobar,淘宝的TDDL,中间件可以在不大范围变更代码的情况下扩展,但是具体的使用场景还是有限的,具体项目还需单独考察。

其他:根据不同的项目,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。队列常用的使用环境是邮件发送和站内消息推送上面,但是在某些场景下也可以作为核心数据库的缓冲,对应对大并发或者突发性流量也是不错的选择

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  }

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