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

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。

}

?

相关问答

Q1: 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。

Q2: 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

Q3: 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');

?

Q4: 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