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php多线程处理大数据库 php多线程和多进程实现( 七 )

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例如 ， 我们选择在上海部署为核心节点，北京，深圳，武汉，上海为分散节点（上海自己本身也是一个分散节点） 。我们的服务架构如图：
需要补充一下的是，上图中上海节点和核心节点是同处于一个机房的，其他分散节点各自独立机房 。
国内有很多大型网游，都是大致遵循上述架构 。它们会把数据量不大的用户核心账号等放在核心节点 ， 而大部分的网游数据，例如装备、任务等数据和服务放在地区节点里 。当然 ， 核心节点和地域节点之间，也有缓存机制 。
二、 节点容灾和过载保护
节点容灾是指，某个节点如果发生故障时，我们需要建立一个机制去保证服务仍然可用 。毫无疑问，这里比较常见的容灾方式，是切换到附近城市节点 。假如系统的天津节点发生故障，那么我们就将网络流量切换到附近的北京节点上 。考虑到负载均衡，可能需要同时将流量切换到附近的几个地域节点 。另一方面，核心节点自身也是需要自己做好容灾和备份的，核心节点一旦故障，就会影响全国服务 。
过载保护，指的是一个节点已经达到最大容量，无法继续接接受更多请求了，系统必须有一个保护的机制 。一个服务已经满负载 ， 还继续接受新的请求，结果很可能就是宕机，影响整个节点的服务，为了至少保障大部分用户的正常使用，过载保护是必要的 。
解决过载保护，一般2个方向：
· 拒绝服务 ， 检测到满负载之后，就不再接受新的连接请求 。例如网游登入中的排队 。
· 分流到其他节点 。这种的话，系统实现更为复杂，又涉及到负载均衡的问题 。
小结
Web系统会随着访问规模的增长，渐渐地从1台服务器可以满足需求，一直成长为“庞然大物”的大集群 。而这个Web系统变大的过程，实际上就是我们解决问题的过程 。在不同的阶段，解决不同的问题 ， 而新的问题又诞生在旧的解决方案之上 。
系统的优化是没有极限的 ， 软件和系统架构也一直在快速发展，新的方案解决了老的问题，同时也带来新的挑战 。
PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发使用缓存php多线程处理大数据库，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行php多线程处理大数据库，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
php处理大数据量的时候,如图片 有什么致命的缺陷?面试问题效率问题 。因为php是脚本解释语言，其特点在于易上手和部署，但在处理需要大量cpu的操作时（图片就是）就力不从心了 ， 如果写成php扩展的话效率会提升，但还是没直接执行C/C++的程序快
不好实现多线程 。这个就不用多说了，和语言定位有关，虽然可以异步调用，但毕竟不是强项 。
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