php处理大数据量高并发 php 大数据处理
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。
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php解决高并发
?php
2 //优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false
3 include('./mysql.php');
4 $username = 'wang'.rand(0,1000);
5 //生成唯一订单
6 function build_order_no(){
7 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
8 }
9 //记录日志
10 function insertLog($event,$type=0,$username){
11 global $conn;
12 $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)
13 values('$event','$type','$username')";
14 return mysqli_query($conn,$sql);
15 }
16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)
17 {
18 global $conn;
19 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)
20 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";
21 return mysqli_query($conn,$sql);
22 }
23 //模拟下单操作
24 //库存是否大于0
25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";
26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);
27 $row = $rs-fetch_assoc();
28 if($row['number']0){//高并发下会导致超卖
29 if($row['number']$number){
30 return insertLog('库存不够',3,$username);
31 }
32 $order_sn=build_order_no();
33 //库存减少
34 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number0";
35 $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
36 if($store_rs){
37 //生成订单
38 insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);
39 insertLog('库存减少成功',1,$username);
40 }else{
41 insertLog('库存减少失败',2,$username);
42 }
43 }else{
44 insertLog('库存不够',3,$username);
45 }
46 ?
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) * 平均页面大小(kb)* 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
新闻标题:php处理大数据量高并发 php 大数据处理
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