php大数据处理高并发 php yield 处理大数据
用PHP编写支持高并发的网站,需要做什么处理?
PHP语言开发高并发的网站,需要加缓存,复杂逻辑走消息队列异步处理,mysql查询必须走索引,还搞不定就加机器分流,mysql配置升高并且一主多从,使用codis集群,增加消息队列的消费者,如果还搞不定就随机拒绝请求,当然这是最后的退路。
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缓存
缓存是避免业务查询过多的请求mysql,导致业务不可用,根据场景来判断是否需要使用codis集群,如果并发量没有达到某个级别,16G的redis也可以,但是要避免redis在高并发下容易发生的缓存穿透,尽量做成高可用,并保证缓存实现的命中率。
消息队列
这也是高并发情境下的杀手锏,削峰填谷,将耗时的业务逻辑直接以队列的形式异步慢慢处理,防止请求过度积压,导致的服务器不可用。
mysql优化
有些场景下必须查询mysql的,也应该走索引,避免多表联合查询,甚至mysql的事务隔离级别都尽量的降低,或者直接去掉事务,采用最终一致性的补偿机制。升级mysql的配置,核心数和内存的提升对查询速度的优化是显而易见的,最好能一步到位的走一主多从,查询路由到从服务器上。
随机拒绝请求
这不是开玩笑,我们必须保证服务器可用,宁愿拒绝掉一些请求,也不能让服务器大量请求阻塞,最终导致大家都用不了。
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。
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
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