Php数据写入高并发 php并发编程

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 高并发解决思路解决方案【Php数据写入高并发 php并发编程】 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)
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
php如何处理高并发情况下的db插入1、我们需要接收一个外部的订单 , 而这个订单号是不允许重复的
2、数据库对外部订单号没有做唯一性约束
3、外部经常插入相同的订单,对于已经存在的订单则拒绝处理
对于这个需求,很简单我们会用下面的代码进行处理(思路:先查找数据库,如果数据库存在则直接退出,否则插入)
package com.yhj.test;
import com.yhj.dao.OrderDao;
import com.yhj.pojo.Order;
/**
* @Description:并发测试用例
* @Author YHJcreate at 2011-7-7 上午08:41:44
* @FileName com.yhj.test.TestCase.java
*/
public class TestCase {
/**
* data access object class for deal order
*/
private OrderDao orderDao;
/**
* @Description:插入测试
* @param object 要插入的object实例
* @author YHJ create at 2011-7-7 上午08:43:15
* @throws Exception
*/
public void doTestForInsert(Order order) throws Exception {
Order orderInDB = orderDao.findByName(order.getOrderNo());
if(null != orderInDB)
throw new Exception("the order has been exist!");
orderDao.save(order);
}
}
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