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大数据php高负载 php处理大数据用什么方法

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。

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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

高并发下php+nginx cpu和负载高怎么优化

1、软件方面导致的CPU使用率高

这方面主要涉及到的是系统问题,比如系统过于臃肿,开启过多程序以及电脑中病毒、木马等等都会产生CPU使用率过高,而导致电脑速度慢。

解决办法主要是围绕系统优化,优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等等。

2、硬件方面导致的CPU使用率高

其实硬件方面决定着比较大的关系,比如如果电脑还是老爷机,采用最初的单核赛扬级处理器,那么这样的电脑,在多开启几个网页的情况下就容易导致CPU使用率过高,不管你怎么优化系统,这个问题始终无法很好解决,这主要是因为硬件本身过低造成的。

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

怎么优化php因为下载导致负载过大

1、大文件的下载会占用很大的流量,并且对于非SCSI硬盘来说,大量文件下载会消耗CPU,使得网站响应能力下降。因此,尽量不要提供超过2M的大文件下载,如果需要提供,建议将大文件放在另外一台服务器上。

2、将文件放在不同的主机上,提供不同的镜像供用户下载,这样一来就可以把几种的流量分散到各台服务器上,减轻主服务器压力,另外访问流量大对服务器带宽和流量也是一个很大的考验,因此,大流量站点需要尽可能的选择大带宽不限流量美国服务器 。


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