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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。

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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

php处理大量数据时，运行到一定时间就中断了，请问如何解决

php处理数据时会有一个等待时间，就是所说的超时时间，而且如果使用mysql的话，它也有一个超时时间，运行一串代码时间如果超过配置文件的时间，会被中断不运行。第一种你可以修改php配置文件timeout的运行时间，第二你可以分批处理大量数据，注意是分批处理，就OK了。

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30'生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

在PHP中怎么解决大量数据处理的问题

mysql_query函数查询的方式是查询出全部结果后缓存到内存中，这样就会出现超内存的现象，使用另外一个函数mysql_unbuffered_query可以解决这个问题，mysql_unbuffered_query不会缓存结果集，而是查询出来数据后立马对结果集进行操作，也就是便查询边返回，这样就不会出现超出内存的现象，但是使用mysql_unbuffered_query的是时候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 发送一条新的 SQL 查询之前，必须提取掉所有未缓存的 SQL 查询所产生的结果行。例如：

使用缓存结果集的代码：

function selecttest()

{

try {

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');

// 不使用缓存结果集方式

// $pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);

$sth = $pdo-prepare('select * from test');

$sth-execute();

echo '最初占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";

$i = 0;

while ($result = $sth-fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {

$i += 1;

if ($i 10) {

break;

}

sleep(1);

print_r($result);

echo '占用内存大小：' . memory_get_usage() . "\n";

}

} catch (Exception $e) {

echo $e-getMessage();

}

}

执行时将会报超出内存的错误：

Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56

Call Stack:

0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0

0.0005 135568 2. test-selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85

0.0050 142528 3. PDOStatement-execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56

将上面代码中的$pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注释去掉后将不在缓存结果集，这时运行该函数的结果如下：

最初占用内存大小：144808

Array

(

[id] = 1

[a] = v

[b] = w

[c] = i

)

占用内存大小：145544

Array

(

[id] = 2

[a] = b

[b] = l

[c] = q

)

占用内存大小：145544

Array

(

[id] = 3

[a] = m

[b] = p

[c] = h

)

占用内存大小：145536

Array

(

[id] = 4

[a] = j

[b] = i

[c] = b

)

占用内存大小：145536

可以看到，这时返回一条数据内存占用非常的小，也就700多字节，这样就不会出现超出内存的错误了。