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php数据库高并发处理 php处理高并发,高并发的量级

IT技术缓存

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 。
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
用PHP 编写支持高并发的网站，需要做什么处理PHP支持高并发很多时候不是光靠PHP的 。具体根据你的业务逻辑，下面列一些例子：
数据库层面，表结构必须合理，尽量避免联表查询，能够缩短处理时间
配置额外图片服务器或使用cdn，降低服务器压力
使用缓存处理类似抢购、投票等高并发请求，如redis 。
消息队列处理耗时较久的请求，如发邮件等
必要时使用多台服务器，后台使用一台，前台可将高并发的业务与其他分开 ， 避免因其中一个业务导致全部崩溃
php处理高并发能力强吗强 。PHP可以解决高并发 ， 也不能说适合 ， 只是相对其他语言弱一些，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 。
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?。╧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)

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