PHP-高并发和大流量的解决方案

更新日期: 2019-04-10阅读: 2.3k标签: 并发

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


链接: https://www.fly63.com/article/detial/2815

PHP和Redis实现在高并发下的抢购及秒杀功能示例详解

抢购、秒杀是平常很常见的场景,面试的时候面试官也经常会问到,比如问你淘宝中的抢购秒杀是怎么实现的等等。抢购、秒杀实现很简单,但是有些问题需要解决,主要针对两个问题:

说一说数据库的并发控制

最近在看Elasticsearch时看到了并发控制,由此看到了新的并发控制方式。不得不说Elasticsearch相较于关系型数据库就是两种理论建立的数据存储体系,当然它们在并发控制上也相差甚远,各有千秋。

处理高并发的一般思路

今天看见有人聊目前系统有2亿的PV,该如何优化?当我看到这个话题的时候,突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了,所以即兴发挥,在这里简单总结和分享下,欢迎指正和补充。

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PHP 并发场景的几种解决方案

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并发编程三要素:原子性: 一个不可再被分割的颗粒。原子性指的是一个或多个操作要么全部执行成功要么全部执行失败。有序性: 程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。(处理器可能会对指令进行重排序)

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nodejs如何解决高并发?

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