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  }

46 ?

新闻名称：php高并发写数据,php如何处理高并发
新闻来源：http://kswjz.com/article/hdocpd.html