锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > it技术 > >

php高并发数据重复 php高并发架构

IT技术并发

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);
}
}
PHP如何解决网站大流量与高并发的问题可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧 。还可以从架构上把事务做合理的分配 ， 花钱扩充你的硬件设施等 。比如，阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了 。
与PHP程序关系也非常大，比如，你发现了网站反应慢的第一因素是因为某个表非常大，你的网页从那个库表中读写时间非常长，可以考虑用一个原则把数据库表分段，每一段存到不同的计算机上去保存，你的程序需要读写那个表的时候，先判断要读写的内容属于哪一段的 ， 然后再去从已经建立了永久连接的清单中找到对应段的连接来用 。
阿里巴巴有个例子：每一种商品的属性字段内容打印出来就要5页A4纸，160多万种商品，如果你要从包含了商品属性字段的那张表中进行读写，该是多长时间？
php redis高并发rpush是数据一致性吗不会，这里的原子性不要从php的角度看，应该从redis的角度看，同一个redis节点对并发的请求都是序列化处理的，所以单操作不存在你担心的并发问题 ， 但如果是readwrite的形式到哪里都不行了 ， 切记 。
有人问到readwrite是啥，其实就是并发的一个经典问题，代码如下
$v = $redisClient-get('v');
$v;
$redisClient-set('v', $v);
就是先读取数据，再修改数据 ， 在写回修改 ， 这里是希望每次访问都递增v的值，但在并发情况下，两个进程都读取到了一样的初始值 ， 比如3，然后都加1变为4 ， 最后把4写回Redis，这种情况就会统计数据比实际的少 。尽量都用Redis的原子操作就好，比如incr 。
PHP一个修改没有改完紧接着又查询一次,导致数据重复标准的方法是锁定数据库，你开始写数据的时候就独占方式锁定表，这时候其它用户（或者同一用户的其它进程）查询数据库会报错，直到你修改完毕后再解除表锁定 。
此外，还有一个更加完美一点的方法：增加TYPE字段的含义 ， 1表示需要发送、2表示已经发送、3表示正在发送，你的程序每次只查询TYPE=1的来处理，处理之前整体修改TYPE=3（这个修改应该瞬间完成 ， 而且一个UPDATE语句执行的时候MYSQL会自动锁定），然后慢慢发送和修改TYPE=2 。
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)
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
【php高并发数据重复 php高并发架构】php高并发数据重复的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于php高并发架构、php高并发数据重复的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：sqlserverminus的简单介绍

    下一篇：谷歌线路导入gis，谷歌地图导入arcgis