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php大数据大并发 php大数据处理思路
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php处理高并发能力强吗
强。PHP可以解决高并发php大数据大并发，也不能说适合php大数据大并发，只是相对其php大数据大并发他语言弱一些，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。
相关问答
Q1: 为什么这么多人觉得运行PHP的并发可以上1000？
关键还在于nginx+php+fastcgi搭建完或搭建过程中php大数据大并发的一些优化。
包括使用缓存加速工具php大数据大并发，经过优化后web性能有明显php大数据大并发的提高。这是php大数据大并发我用压力测试工具测试的并发数量。
[root@mysql-DRBD-M webbench-1.5]# webbench -c 8000 -t 30
Webbench - Simple Web Benchmark 1.5
Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004, GPL Open Source Software.
Benchmarking: GET
8000 clients, running 30 sec.
Speed=49520 pages/min, 189468 bytes c.
Requests: 24752 susceed, 8 failed.
kimi 17:23:04
Q2: 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php大数据大并发了常用的处理方式，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）php大数据大并发：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
Q3: php解决高并发
?php
2 //优化方案1：将库存字段number字段设为unsigned，当库存为0时，因为字段不能为负数，将会返回false
3 include('./mysql.php');
4 $username = 'wang'.rand(0,1000);
5 //生成唯一订单
6 function build_order_no(){
7 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
8 }
9 //记录日志
10 function insertLog($event,$type=0,$username){
11 global $conn;
12 $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)
13 values('$event','$type','$username')";
14 return mysqli_query($conn,$sql);
15 }
16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)
17 {
18 global $conn;
19 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)
20 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";
21 return mysqli_query($conn,$sql);
22 }
23 //模拟下单操作
24 //库存是否大于0
25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";
26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);
27 $row = $rs-fetch_assoc();
28 if($row['number']0){//高并发下会导致超卖
29 if($row['number']$number){
30 return insertLog('库存不够',3,$username);
31 }
32 $order_sn=build_order_no();
33 //库存减少
34 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number0";
35 $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
36 if($store_rs){
37 //生成订单
38 insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);
39 insertLog('库存减少成功',1,$username);
40 }else{
41 insertLog('库存减少失败',2,$username);
42 }
43 }else{
44 insertLog('库存不够',3,$username);
45 }
46 ?
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
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