php并发数据查询 php 并发

php 高并发解决思路解决方案

php 高并发解决思路解决方案php并发数据查询，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用php并发数据查询的处理方式，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）：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

相关问答

Q1: php如何处理高并发

并发读方面，多用内存缓存。减少数据库查询次数。多加几台数据库从服务器。

并发写方面，数据先走内存队列

Q2: PHP并发怎么实现

并发指的是php并发数据查询：相同的时间内php并发数据查询，能处理更多的请求。

所以php并发数据查询，解决方案就是优化请求的响应时间。

一般来说php并发数据查询，最慢的在数据库处理。首先优化数据库sql、其次优化数据库结构设计、再次优化程序代码逻辑、最后优化业务逻辑。

这些搞定之后，就需要其php并发数据查询他东西配合。比如nosql，将数据库热查询放入内存缓存，将数据库并发写入用队列。

最后就是硬件了，数据库主从差不多了。

Q3: PHP + Mysql多个表并行查询如何实现

在PHP-FPM处理HTTP请求时，有时会遇到一个请求需要进行多次MySQL查询（在报表类应用中比较常见）。通常我们会以串行方式查询：

$link = new mysqli();

$rs1 = $link-query('SELECT * FROM table1');

while ($row = $rs1-fetch_row()) { ... }

$rs2 = $link-query('SELECT * FROM table2');

while ($row = $rs2-fetch_row()) { ... }

$rs3 = $link-query('SELECT * FROM table3');

while ($row = $rs3-fetch_row()) { ... }

串行查询方式有个缺点：在MySQL返回数据之前，PHP一直是处于空等的状态，不会继续往后执行。如果数据量大或者查询复杂，MySQL响应可能会比较慢，那么以串行方式查询会有一些延迟。给用户最直接的感受就是 Loading… 的圈圈一直打转。

那么有什么办法可以减少查询MySQL的时间？用多进程并行查询不行，因为PHP-FPM 中不允许用 pcntl_fork 一类的调用。

幸好还有 mysqlnd，mysqlnd提供了类似 stream_select 的机制（见 这篇文章） ，可以做到在单进程中对MySQL并行查询。这主要运用了mysqli_poll 和 reap_async_query 两个函数。

还是通过例子来介绍MySQL并行查询的实施方法。假设要并行地向MySQL发出10个查询，最基本的代码应该是这样的：

1.  $links = [];

2.  for ($i = 0; $i !== 10; $i++) {

3.      $links[$i] = new mysqli('127.0.0.1', 'user', 'password', 'db1');

4.      $links[$i]-query('SELECT SLEEP(1)', MYSQLI_ASYNC);

5.  }

6.  $allResult = [];

7.  while (!empty($links)) {

8.      $reads = $links;

9.      $errors = $reject = [];

10.     if (!mysqli_poll($reads, $errors, $reject, null)) {

11.         continue;

12.     }

13.     foreach ($reads as $read) {

14.         $idx = array_search($read, $links, true);

15.         $allResult[$idx] = [];

16.         $result = $read-reap_async_query();

17.         while ($row = $result-fetch_row()) {

18.             $allResult[$idx][] = $row;

19.         }

20.         $read-close();

21.         unset($links[$idx]);

22.     }

23. }

解释下这段代码的含义：

2~5行，同时发起10个MySQL连接，并发出查询

注意query() 的第二个参数带上了 MYSQLI_ASYNC 表示非阻塞查询

10行，使用mysqli_poll 轮询10个连接的查询有无返回

mysqli_poll 的第一个参数$reads是个数组，包含需要轮询那些连接。mysqli_poll 执行完后，会改写$reads，改写后$reads包含的是那些已经有数据返回连接。

mysqli_poll的第四个参数，控制的是轮询的等待时间，单位是“秒”。如果像本例当中设置为null，那么mysqli_poll轮询是阻塞的：只有监听的连接中，任意一个连接有数据返回了，mysqli_poll才会返回。如果等待时间设置为0，那么每次执行mysqli_poll会立即返回，外层的while会频繁循环。

第11~19行，遍历已经有数据返回的连接

reap_async_query和普通query一样，返回的是mysqli_result，可以一行行fetch数据

20~21行，对于已经获得了数据的连接，下次mysqli_poll就不需要再轮询这个连接了，所以关闭连接，并从$links数组删除这个连接

当所有的连接都返回了数据，$links数组空了，while循环也就终止了。

使用并行查询的方式，可以大大缩短处理HTTP请求的时间，假设本例中的10个SQL查询，每个需要执行1秒。因为是并行，处理所有的查询，也只需要1秒左右。

php并发数据查询的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于php 并发、php并发数据查询的信息别忘了在本站进行查找喔。