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php利用线程操作大数据,php多线程

php\同一个文件怎么使用 多线程处理

如果你是Linux下执行的PHP

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你看看手册的pcntl_fork pcntl_wait 函数

如果是windows,没办法

pcntl_fork(PHP 4 = 4.1.0, PHP 5)pcntl_fork — 在当前进程当前位置产生分支(子进程)。译注:fork是创建了一个子进程,父进程和子进程 都从fork的位置开始向下继续执行,不同的是父进程执行过程中,得到的fork返回值为子进程 号,而子进程得到的是0。

说明int pcntl_fork ( void )pcntl_fork()函数创建一个子进程,这个子进程仅PID(进程号) 和PPID(父进程号)与其父进程不同。fork怎样在您的系统工作的详细信息请查阅您的系统 的fork(2)手册。

返回值成功时,在父进程执行线程内返回产生的子进程的PID,在子进程执行线程内返回0。失败时,在 父进程上下文返回-1,不会创建子进程,并且会引发一个PHP错误。

范例Example #1 pcntl_fork() 示例

?php

$pid = pcntl_fork();

//父进程和子进程都会执行下面代码

if ($pid == -1) {

//错误处理:创建子进程失败时返回-1.

die('could not fork');

} else if ($pid) {

//父进程会得到子进程号,所以这里是父进程执行的逻辑

pcntl_wait($status); //等待子进程中断,防止子进程成为僵尸进程。

} else {

//子进程得到的$pid为0, 所以这里是子进程执行的逻辑。

}

?

PHP是单线程的,如何应对大量的http访问

进程是操作系统分配资源和调度的功能单元,一个进程里面有一个或者多个线程,线程是操作系统的一个独立运算单元。通常可以认为一个软件对应一个进程,并行是指多个软件一起运行,实际上分时复用而已,并发是指某个软件在运行的时候把计算分给多个CPU同时进行计算,是真正的同一时间内一起发生的事情。

PHP-fpm使用的就是多进程模型。

HHVM它选择的是多线程模型。

对于某个服务而言,譬如web服务,主要考虑它的并发能力,就是单位时间内能处理的请求数量。而并行计算就是为了提高并发能力的。脱离nginx或者apache来说,php的并行处理能力,既可以用多进程的模型来提高,也可以用多线程的模型来提高。最简单的情况下,php提供单进程单线程的方式来提供服务,每次之处理一个请求,如果请求的处理速度足够快,一秒时间内并发能力也可以算是强的,但是这样比较浪费资源,所以往往会根据CPU、内存、网络的情况来设置多进程、多线程或者多服务器来提高并发能力。

php采集大数据的方案

1、建议你读写数据和下载图片分开,各用不同的进程完成。

比如说,取数据用get-data.php,下载图片用get-image.php。

2、多进程的话,php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。

但是我不建议你用fork,我建议你安装一个gearman worker。这样你要并发几个,就启几个worker,写代码简单,根本不用在代码里考虑thread啊,process等等。

3、综上,解决方案这样:

(1)安装gearman worker。

(2)写一个get-data.php,在crontab里设置它每5分钟执行一次,只负责读数据,然后把读回来的数据一条一条的扔到 gearman worker的队列里;

然后再写一个处理数据的脚本作为worker,例如叫process-data.php,这个脚本常驻内存。它作为worker从geraman 队列里读出一条一条的数据,然后跟你的数据库老数据比较,进行你的业务逻辑。如果你要10个并发,那就启动10个process-data.php好了。处理完后,如果图片地址有变动需要下载图片,就把图片地址扔到 gearman worker的另一个队列里。

(3)再写一个download-data.php,作为下载图片的worker,同样,你启动10个20个并发随便你。这个进程也常驻内存运行,从gearman worker的图片数据队列里取数据出来,下载图片

4、常驻进程的话,就是在代码里写个while(true)死循环,让它一直运行好了。如果怕内存泄露啥的,你可以每循环10万次退出一下。然后在crontab里设置,每分钟检查一下进程有没有启动,比如说这样启动3个process-data worker进程:

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.1.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.2.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

* * * * * flock -xn /tmp/process-data.3.lock -c '/usr/bin/php /process-data.php /dev/null 21'

不知道你明白了没有

php多线程

以下都是转载, 简单说下, php是不支持多线程的。。。。

PHP语言本身是不支持多线程的. 总结了一下网上关于PHP模拟多线程的方法, 总的来说, 都是利用了PHP的好伙伴们本身所具有的多线程能力. PHP的好伙伴指的就是LINUX和APACHE啦, LAMP嘛.

另外, 既然是模拟的, 就不是真正的多线程. 其实只是多进程. 进程和线程是两个不同的概念. 好了, 以下方法都是从网上找来的.

1. 利用LINUX操作系统

?php

for ($i=0;$i10;$i++) {

echo $i;

sleep(5);

}

?

上面存成test.php, 然后写一段SHELL代码

#!/bin/bash

for i in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

do

php -q test.php

done

2. 利用fork子进程(其实同样是利用LINUX操作系统)

?php

declare(ticks=1);

$bWaitFlag = FALSE; /// 是否等待进程结束

$intNum = 10; /// 进程总数

$pids = array(); /// 进程PID数组

echo ("Startn");

for($i = 0; $i $intNum; $i++) {

$pids[$i] = pcntl_fork();/// 产生子进程,而且从当前行之下开试运行代码,而且不继承父进程的数据信息

if(!$pids[$i]) {

// 子进程进程代码段_Start

$str="";

sleep(5+$i);

for ($j=0;$j$i;$j++) {$str.="*";}

echo "$i - " . time() . " $str n";

exit();

// 子进程进程代码段_End

}

}

if ($bWaitFlag)

{

for($i = 0; $i $intNum; $i++) {

pcntl_waitpid($pids[$i], $status, WUNTRACED);

echo "wait $i - " . time() . "n";

}

}

echo ("Endn");

?

3. 利用WEB SERVER, PHP不支持多线程, APACHE可是支持的, 呵呵.

假设我们现在运行的是a.php这个文档. 但是我在程式中又请求WEB服务器运行另一个b.php

那么这两个文档将是同时执行的.

?php

function runThread()

{

$fp = fsockopen('localhost', 80, $errno, $errmsg);

fputs($fp, "GET /a.php?act=brnrn");

fclose($fp);

}

function a()

{

$fp = fopen('result_a.log', 'w');

fputs($fp, 'Set in ' . Date('h:i:s', time()) . (double)microtime() . "rn");

fclose($fp);

}

function b()

{

$fp = fopen('result_b.log', 'w');

fputs($fp, 'Set in ' . Date('h:i:s', time()) . (double)microtime() . "rn");

fclose($fp);

}

if(!isset($_GET['act'])) $_GET['act'] = 'a';

if($_GET['act'] == 'a')

{

runThread();

a();

}

else if($_GET['act'] == 'b') b();

?

当然啦,也可以把需要多线程处理的部分交给JAVA去处理, 然后在PHP里调用, 哈哈.

?php

system('java multiThread.java');

?

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


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