php怎么处理高并发提高PHP高并发性能的方法主要包括多方面的工作，如Apache或NGINX的服务器优化、数据缓存的使用、大量数据实时查询技术和异步通讯编程等 。
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 。
PHP支持高并发很多时候不是光靠PHP的 。
建立数据库连接池服务，有很多实现的方式 ， PHP的话 ， 我推荐使用swoole（PHP的一个网络通讯拓展）来实现 。
【redis incr 高并发 rediscluster高并发问题】memcache，页面静态化 ， 对固定不变的页面采用静态处理，对数据库高并非 ， 高访问，采取memcache技术，减轻对数据库的访问 。
这个不光是PHP与MYSQL的事情了，还得有服务器、集群、网络等等各个方面的架构问题 。
分布式系统一致性高可用的解决方案总结异步复制：使用数据复制的异步机制可以提高系统的可用性和性能 。数据更改可以被快速接受和处理，而副本的一致性会在后台异步更新 。两阶段提交（2PC）：2PC是一种常见的协议，用于在分布式系统中实现数据一致性 。
要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决 。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域 ， 绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性 。
在第二种方案的基础上 ， 我们先解决订单的重复支付行为，我们需要在支付系统上对订单号进行控制，一笔订单如果已经支付成功 ， 不能在进行支付 。返回重复支付标识 。那么订单系统根据返回的标识，更新订单状态 。
故障隔离 故障隔离的目的是，对故障组件进行隔离 ， 以避免其影响系统中的其他组件，尽可能保证分布式系统的可用性 。
为了解决这个问题，MongoDB采用的是混合逻辑时钟（HLC）来解决的，HLC不止解决乱序和空洞问题，同时也是用来解决分布式系统上事务一致性的方案 。
查询 查询的API，可以说是天然的幂等性，因为你查询一次和查询两次 ， 对于系统来讲，没有任何数据的变更，所以 ， 查询一次和查询多次一样的 。
华为技术架构师分享:高并发场景下缓存处理的一些思路在并发场景发生前，先手动触发请求，将缓存都存储起来，以减少后期请求对database的第一次查询的压力 。数据过期时间设置尽量分散开来 ， 不要让数据出现同一时间段出现缓存过期的情况 。
高可用架构群里的各位都是架构师，是技术决策者，在引入一门新技术的时候，肯定会考虑到这些风险 。
两者解决的问题不同，TP场景主要是online实时业务 ， 这些业务的特征是整体数据规模相对较?。ㄕ嬲枰猳nline处理的数据，历史 数据可能很多）、请求短平快、数据locality明显、高并发低时延等，而AP场景整体的数据规模大、计算密度高、高吞吐等 。
JDBC 采用无中心化架构 ， 适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景 。
Redis-Clusterredis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]个 slot 上 ， 基本上采用平均分配和连续分配的方式 。
CLUSTER REPLICATE node_id 将当前节点设置为 node_id 指定的节点的从节点 。CLUSTER SAVECONFIG 将节点的配置文件保存到硬盘里面 。
在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性 。当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能 。
修改配置文件 在每个节点的配置文件里面增加密码选项 ， 一定要加上 masterauth，不然 Redirected 的时候会失败 。masterauth redispassword requirepass redispassword 修改后需要重启节点 。
Redis通过对KEY计算hash，将KEY映射到slot，集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据 ， slot最大个数为16384 。
Redis Cluster为整个集群定义了一共16384个slot，并通过crc16的hash函数来对key进行取模，将结果路由到预先分配过slot的相应节点上 。
redis哨兵和集群同时使用不单个Redis服务如果宕机的话 ， 服务就不可用了，为了解决这种问题，redis也提供有集群服务 。传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。
集群至少需要3主3从 ， 且每个实例使用不同的配置文件，主从不用配置，集群会自己选 。
但是主从模式的高可用会有问题 。因为主节点挂了之后是没有自动选主机制的，需要人工干预来指定一个从节点作为主节点 。为了解决主从模式不能高可用的问题 ， 哨兵模式就出现了 。哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。
即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 。
我们在使用 Redis 时，一般会采用 主从集群 + 哨兵 的模式部署 ， 这样做的好处在于，当主库异常宕机时，哨兵可以实现「故障自动切换」，把从库提升为主库 ， 继续提供服务，以此保证可用性 。
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