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php大数据大并发 php大数据处理思路

IT技术方向

php处理高并发能力强吗强 。PHP可以解决高并发php大数据大并发，也不能说适合php大数据大并发 ， 只是相对其php大数据大并发他语言弱一些 ， Java和Go，不过PHP7出来以后PHP性能得到了很大的提升，性能与其它的语言之间的差距不是很大了，甚至比有的语言更快 。
为什么这么多人觉得运行PHP的并发可以上1000？关键还在于nginx+php+fastcgi搭建完或搭建过程中php大数据大并发的一些优化 。
包括使用缓存加速工具php大数据大并发，经过优化后web性能有明显php大数据大并发的提高 。这是php大数据大并发我用压力测试工具测试的并发数量 。
[root@mysql-DRBD-M webbench-1.5]# webbench -c 8000 -t 30
Webbench - Simple Web Benchmark 1.5
Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004, GPL Open Source Software.
Benchmarking: GET
8000 clients, running 30 sec.
Speed=49520 pages/min, 189468 bytes c.
Requests: 24752 susceed, 8 failed.
kimi 17:23:04
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php大数据大并发了常用的处理方式 ， 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）php大数据大并发：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?。╧b）* 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

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