高并发架构技术解决方案? _ 用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理

今天给各位分享 高并发架构技术解决方案? 的知识，其中也会对 用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理 进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

提升软件性能：使用缓存、并发或异步方式增加吞吐量。横向扩展（Scale-Out）：通过集群部署提高并发处理能力。做好分层架构：简化复杂问题，更容易做到横向扩展。各层进行水平扩展：无状态服务可以快速扩容，有状态服务（如数据库）需设计分区键进行分片。2. 高性能的实践方案集群部署：通过负载均衡减轻单机压力

解决高并发问题的 *** 主要包括以下几种：系统拆分：通过Dubbo等框架将系统划分为多个子模块，每个子系统独立处理一部分并发。每个子系统对应一个数据库，从而分散并发压力，提升系统的整体处理能力。缓存技术：在读多写少的场景下，利用Redis等缓存技术可以大量减轻数据库压力。缓存的单机高并发能力能够轻松应对

MQ单机通常也能抗几万级别的并发。综上所述，系统拆分、缓存和MQ是解决高并发问题的三种主要 *** 。每种 *** 都有其适用的场景和技术实现方式，可以根据项目的具体需求来选择合适的解决方案。

搭建镜像站点，解决不同 *** 接入商和地域带来的访问速度差异。使用rsync等工具实现镜像数据的同步更新，确保数据的一致性。7. 负载均衡 采用硬件或软件四层交换机实现负载均衡，将访问请求分配到多个服务器上进行处理。使用LVS等Linux虚拟服务器解决方案，提供灵活的虚拟VIP配置和管理功能。8. CDN加速技术 使

（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；（2）提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是

高并发架构技术解决方案?

错误原因：502 Bad Gateway错误通常发生在Nginx作为反向 *** 服务器与后端服务器通信时，后端服务器无法正确响应Nginx的请求。这可能是由于后端服务器崩溃、重启、过载等原因导致的。演示场景：假设我们有一个Nginx服务器作为反向 *** ，后端连接着一个应用服务器。当应用服务器因某种原因（如崩溃、重启或过载）

解决 *** ：使用高防服务器或者CDN产品来抵御攻击。3. 内存溢出原因：CPU占用率不高，但内存溢出，可能是网站程序存在问题，如小偷站点，或者SSH、FTP遭到穷举攻击。解决 *** ：检查网站程序，确保没有内存泄漏等问题。

修改PHP配置文件，将max_execution_time调整为300秒或其他适当值。调整Nginx等待超时时间：在nginx配置文件中调整fastcgi的超时时间，例如：http { fastcgi_connect_timeout 300; fastcgi_send_timeout 300; fastcgi_read_timeout 300; }。通过以上 *** ，可以有效解决nginx 502 Bad Gateway错误。在调整配置

原因：如果使用了Nginx反向 *** ，并且 *** 的header过大，超出了默认的缓冲区大小，就会引发502错误。解决 *** ：增加Nginx的 *** 缓冲区大小。在nginx.conf文件的server或location块中，添加或修改proxy_buffer_size、proxy_buffers和proxy_busy_buffers_size的值。默认php-cgi的进程数设置过少 原因：默认php-cg

Nginx 502 Bad Gateway的原因及解决 ***

1.使用Squid或者Varnish做缓存 *** ，将经常访问的图片等静态内容缓存起来，提高访问速度；2.使用CDN内容分发 *** ，减少主服务器的压力（附CDN相关内容：CDN通过在 *** 各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟 *** ，CDN系统能够实时地根据 *** 流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的

使用缓存处理类似抢购、投票等高并发请求，如redis。消息队列处理耗时较久的请求，如发邮件等 必要时使用多台服务器，后台使用一台，前台可将高并发的业务与其他分开，避免因其中一个业务导致全部崩溃

PHP语言开发高并发的网站，需要加缓存，复杂逻辑走消息队列异步处理，mysql查询必须走索引，还搞不定就加机器分流，mysql配置升高并且一主多从，使用codis集群，增加消息队列的消费者，如果还搞不定就随机拒绝请求，当然这是最后的退路。缓存 缓存是避免业务查询过多的请求mysql，导致业务不可用，根据场景来

memcache,页面静态化，对固定不变的页面采用静态处理，对数据库高并非，高访问，采取memcache技术，减轻对数据库的访问。

PHP 网站如何解决网站大流量、高并发的问题?

执行性能：PHP通过Zend Engine编译为字节码执行，启动速度和持续运行效率优于Perl的“解释执行+每次编译”模式，尤其在处理高并发请求时差距明显。正则表达式差异：PHP使用PCRE引擎，与Perl正则存在关键区别（如垂直制表符x0b处理、前瞻断言修饰符(?=)的兼容性），直接迁移代码可能导致功能异常。功能缺失：PHP

PHP语言开发高并发的网站，需要加缓存，复杂逻辑走消息队列异步处理，mysql查询必须走索引，还搞不定就加机器分流，mysql配置升高并且一主多从，使用codis集群，增加消息队列的消费者，如果还搞不定就随机拒绝请求，当然这是最后的退路。缓存 缓存是避免业务查询过多的请求mysql，导致业务不可用，根据场景来

通过以上步骤，您可以在ThinkPHP项目中使用Redis实现秒杀和缓存功能。需要注意的是，秒杀功能是一个高并发的场景，需要充分考虑系统的性能和稳定性。在实际开发中，还需要结合具体的业务需求和系统架构进行优化和调整。

技术栈单一：主要依赖PHP进行开发，对其他语言和技术了解有限。知识面狭窄：除了PHP和MySQL，面对复杂需求时缺乏其他解决方案。代码质量不高：以过程为主，面向对象实现能力较弱。技术判断力差：面对高性能、高并发、复杂业务逻辑等挑战时，缺乏有效应对策略。二、提升方向 为了突破瓶颈，PHP程序员需要在以下

事物不是解决高并发的。事物是为了一个操作的完整性才使用的。php的高并发在我看主要以来php脚本的执行速度，以及对数据库的数据访问的次数，还有缓存系统的使用（包括数据缓存以及模板缓存），系统架构的优化。还有就是web服务器做负载均衡，域名cdn做负载均衡等。

PHP高并发下单用事务可以解决吗

php-fpm（PHP FastCGI Process Manager）是PHP FastCGI的一个实现，并专为网站高并发场景进行了优化。它是PHP的一个FastCGI管理器，用于加速PHP的执行速度并提高Web服务器的性能。以下是php-fpm的工作原理详解：一、进程管理 php-fpm采用master/worker进程模型。master进程：负责监听端口、接收来自服务器的

首先，安装用于生成密码文件的工具，并在server模块中启用身份验证。创建账号和密码文件，将这些信息添加到server配置中。重启服务器，尝试访问主页和其它页面，查看server模块配置的效果。接着，将身份验证配置移到location模块，再次访问主页和php_status页面，验证location模块配置的差异。对比server和location模块

php的高并发在我看主要以来php脚本的执行速度，以及对数据库的数据访问的次数，还有缓存系统的使用（包括数据缓存以及模板缓存），系统架构的优化。还有就是web服务器做负载均衡，域名cdn做负载均衡等。

memcache,页面静态化，对固定不变的页面采用静态处理，对数据库高并非，高访问，采取memcache技术，减轻对数据库的访问。

使用缓存处理类似抢购、投票等高并发请求，如redis。消息队列处理耗时较久的请求，如发邮件等 必要时使用多台服务器，后台使用一台，前台可将高并发的业务与其他分开，避免因其中一个业务导致全部崩溃

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用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理

php的高并发在我看主要以来php脚本的执行速度，以及对数据库的数据访问的次数，还有缓存系统的使用（包括数据缓存以及模板缓存），系统架构的优化。还有就是web服务器做负载均衡，域名cdn做负载均衡等。

memcache,页面静态化，对固定不变的页面采用静态处理，对数据库高并非，高访问，采取memcache技术，减轻对数据库的访问。

使用缓存处理类似抢购、投票等高并发请求，如redis。消息队列处理耗时较久的请求，如发邮件等 必要时使用多台服务器，后台使用一台，前台可将高并发的业务与其他分开，避免因其中一个业务导致全部崩溃

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用PHP编写支持高并发的网站,需要做什么处理?

PHP语言开发高并发的网站，需要加缓存，复杂逻辑走消息队列异步处理，mysql查询必须走索引，还搞不定就加机器分流，mysql配置升高并且一主多从，使用codis集群，增加消息队列的消费者，如果还搞不定就随机拒绝请求，当然这是最后的退路。 缓存 缓存是避免业务查询过多的请求mysql，导致业务不可用，根据场景来判断是否需要使用codis集群，如果并发量没有达到某个级别，16G的redis也可以，但是要避免redis在高并发下容易发生的缓存穿透，尽量做成高可用，并保证缓存实现的命中率。 消息队列 这也是高并 *** 境下的杀手锏，削峰填谷，将耗时的业务逻辑直接以队列的形式异步慢慢处理，防止请求过度积压，导致的服务器不可用。 mysql优化 有些场景下必须查询mysql的，也应该走索引，避免多表联合查询，甚至mysql的事务隔离级别都尽量的降低，或者直接去掉事务，采用最终一致性的补偿机制。升级mysql的配置，核心数和内存的提升对查询速度的优化是显而易见的，更好能一步到位的走一主多从，查询路由到从服务器上。 随机拒绝请求 这不是开玩笑，我们必须保证服务器可用，宁愿拒绝掉一些请求，也不能让服务器大量请求阻塞，最终导致大家都用不了。
php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并 *** 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。 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： 测试能承受的更大并发数 以及测试更大承受的 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 *** 实现负载均衡 (2) lvs 实现负载均衡
以下内容转载自徐汉彬大牛的博客 亿级Web系统搭建——单机到分布式集群 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。 Web负载均衡 Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。 负载均衡的策略有很多，我们从简单的讲起哈。 1. HTTP重定向 当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域 *** 的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302 这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。但是，它在大规模访问量下，性能不佳。而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了 *** 延时。 2. 反向 *** 负载均衡 反向 *** 服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是 *** 七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向 *** 的软件很多，比较常见的一种是Nginx。 Nginx是一种非常灵活的反向 *** 软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向 *** 中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的。同一个登录用户的请求，无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题。 解决方案主要有两种： 1. 配置反向 *** 的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了 *** 服务器的负担。 2. 将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的。 反向 *** 服务，也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向 *** 的负担，需要谨慎使用。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好。但是，它有“单点故障”的问题，如果挂了，会带来很多的麻烦。而且，到了后期Web服务器继续增加，它本身可能成为系统的瓶颈。 3. IP负载均衡 IP负载均衡服务是工作在 *** 层（修改IP）和传输层（修改端口，第四层），比起工作在应用层（第七层）性能要高出非常多。原理是，他是对IP层的数据包的IP地址和端口信息进行修改，达到负载均衡的目的。这种方式，也被称为“四层负载均衡”。常见的负载均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虚拟服务），通过IPVS（IP Virtual Server，IP虚拟服务）来实现。 在负载均衡服务器收到客户端的IP包的时候，会修改IP包的目标IP地址或端口，然后原封不动地投递到内部 *** 中，数据包会流入到实际Web服务器。实际服务器处理完成后，又会将数据包投递回给负载均衡服务器，它再修改目标IP地址为用户IP地址，最终回到客户端。 上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，还有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之间都属于LVS的方式，但是有一定的区别，篇幅问题，不赘叙。 IP负载均衡的性能要高出Nginx的反向 *** 很多，它只处理到传输层为止的数据包，并不做进一步的组包，然后直接转发给实际服务器。不过，它的配置和搭建比较复杂。 4. DNS负载均衡 DNS（Domain Name System）负责域名解析的服务，域名url实际上是服务器的别名，实际映射是一个IP地址，解析过程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一个域名是可以配置成对应多个IP的。因此，DNS也就可以作为负载均衡服务。 这种负载均衡策略，配置简单，性能极佳。但是，不能自由定义规则，而且，变更被映射的IP或者机器故障时很麻烦，还存在DNS生效延迟的问题。 5. DNS/GSLB负载均衡 我们常用的CDN（Content Delivery Network，内容分发 *** ）实现方式，其实就是在同一个域名映射为多IP的基础上更进一步，通过GSLB（Global Server Load Balance，全局负载均衡）按照指定规则映射域名的IP。一般情况下都是按照地理位置，将离用户近的IP返回给用户，减少 *** 传输中的路由节点之间的跳跃消耗。 “向上寻找”，实际过程是LDNS（Local DNS）先向根域名服务（Root Name Server）获取到顶级根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授权DNS，然后再获得实际服务器IP。 CDN在Web系统中，一般情况下是用来解决大小较大的静态资源（html/Js/Css/图片等）的加载问题，让这些比较依赖 *** 下载的内容，尽可能离用户更近，提升用户体验。 例如，我访问了一张imgcache.gtimg.cn上的图片（腾讯的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http请求的时候，带上了多余的cookie信息），我获得的IP是183.60.217.90。 这种方式，和前面的DNS负载均衡一样，不仅性能极佳，而且支持配置多种策略。但是，搭建和维护成本非常高。互联网一线公司，会自建CDN服务，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。 Web系统的缓存机制的建立和优化 刚刚我们讲完了Web系统的外部 *** 环境，现在我们开始关注我们Web系统自身的性能问题。我们的Web站点随着访问量的上升，会遇到很多的挑战，解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单，建立和使用合适的缓存机制才是根本。 最开始，我们的Web系统架构可能是这样的，每个环节，都可能只有1台机器。 我们从最根本的数据存储开始看哈。 一、 MySQL数据库内部缓存使用 MySQL的缓存机制，就从先从MySQL内部开始，下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主。 1. 建立恰当的索引 最简单的是建立索引，索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨慎，它产生的索引甚至会比源数据更大。其次，建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加。当然，实际上我们的系统从总体来说，是以select查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用。 2. 数据库连接线程池缓存 如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说，无疑也是一种巨大的开销。为了减少这类型的开销，可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用。线程不够的时候，再创建，空闲过多的时候，则销毁。 其实，还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（更大连接数）。因此，长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务，控制CGI机器“盲目”创建连接数。 建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole（PHP的一个 *** 通讯拓展）来实现。 3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size） innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区，如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80%。在取表数据的场景中，它可以减少磁盘IO。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高。 4. 分库/分表/分区。 MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长，各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进行分库/分表/分区等操作。更好的做法，是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了维护的复杂度。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候，我们会发现，它们都是值得的。 二、 MySQL数据库多台服务搭建 1台MySQL机器，实际上是高风险的单点，因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了。而且，随着Web系统访问量继续增加，终于有一天，我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去，我们开始需要使用更多的MySQL机器。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生。 1. 建立MySQL主从，从库作为备份 这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了。 2. MySQL读写分离，主库写，从库读。 两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作。并且，如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮）。 3. 主主互备。 两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库。这种方案，既做到了访问量的压力分流，同时也解决了“单点故障”问题。任何一台故障，都还有另外一套可供使用的服务。 不过，这种方案，只能用在两台机器的场景。如果业务拓展还是很快的话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备。 三、 MySQL数据库机器之间的数据同步 每当我们解决一个问题，新的问题必然诞生在旧的解决方案上。当我们有多台MySQL，在业务高峰期，很可能出现两个库之间的数据有延迟的场景。并且， *** 和机器负载等，也会影响数据同步的延迟。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据。这种场景下，从库基本失去效用了。 于是，解决同步问题，就是我们下一步需要关注的点。 1. MySQL自带多线程同步 MySQL5.6开始支持主库和从库数据同步，走多线程。但是，限制也是比较明显的，只能以库为单位。MySQL数据同步是通过binlog日志，主库写入到binlog日志的操作，是具有顺序的，尤其当SQL操作中含有对于表结构的修改等操作，对于后续的SQL语句操作是有影响的。因此，从库同步数据，必须走单进程。 2. 自己实现解析binlog，多线程写入。 以数据库的表为单位，解析binlog多张表同时做数据同步。这样做的话，的确能够加快数据同步的效率，但是，如果表和表之间存在结构关系或者数据依赖的话，则同样存在写入顺序的问题。这种方式，可用于一些比较稳定并且相对独立的数据表。 国内一线互联网公司，大部分都是通过这种方式，来加快数据同步效率。还有更为激进的做法，是直接解析binlog，忽略以表为单位，直接写入。但是这种做法，实现复杂，使用范围就更受到限制，只能用于一些场景特殊的数据库中（没有表结构变更，表和表之间没有数据依赖等特殊表）。 四、 在Web服务器和数据库之间建立缓存 实际上，解决大访问量的问题，不能仅仅着眼于数据库层面。根据“二八定律”，80%的请求只关注在20%的热点数据上。因此，我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制。这种机制，可以用磁盘作为缓存，也可以用内存缓存的方式。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前。 1. 页面静态化 用户访问网站的某个页面，页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的。这样的话，通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地。除了之一次，是通过动态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户。 在Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美。但是，一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候。那样这些磁盘文件，将会有100份，这个是资源浪费，也不好维护。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的。 2. 单台内存缓存 通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存）。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。 内存缓存的选择，主要有redis/memcache。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹。 3. 内存缓存集群 当我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器。但是，如果请求量真的很多，我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群。例如，类似redis cluster。 Redis cluster集群内的Redis互为多组主从，同时每个节点都可以接受请求，在拓展集群的时候比较方便。客户端可以向任意一个节点发送请求，如果是它的“负责”的内容，则直接返回内容。否则，查找实际负责Redis节点，然后将地址告知客户端，客户端重新请求。 对于使用缓存服务的客户端来说，这一切是透明的。 内存缓存服务在切换的时候，是有一定风险的。从A集群切换到B集群的过程中，必须保证B集群提前做好“预热”（B集群的内存中的热点数据，应该尽量与A集群相同，否则，切换的一瞬间大量请求内容，在B集群的内存缓存中查找不到，流量直接冲击后端的数据库服务，很可能导致数据库宕机）。 4. 减少数据库“写” 上面的机制，都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果。这个时候，我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间，建立一个修改同步机制。 先将修改请求生效在cache中，让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库。 除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外，MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘）。 5. NoSQL存储 不管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨，终会达到“人力有穷时”的场景。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候。这个时候，部分核心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用，让它直接将数据落地到磁盘。 这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据，分离出来，放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升。 国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过，使用的cache服务却不一定是Redis，他们会有更丰富的其他选择，甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务。 6. 空节点查询问题 当我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候。我们还是那句话，新的问题还是会来的。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请求。例如，我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身，然后才得出查找不到的结论，返回给前端。因为各级cache对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的，而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的。 在我曾经的工作经历中，曾深受其害。因此，为了维护Web系统的稳定性，设计适当的空节点过滤机制，非常有必要。 我们当时采用的方式，就是设计一张简单的记录映射表。将存在的记录存储起来，放入到一台内存cache中，这样的话，如果还有空节点查询，则在缓存这一层就被阻挡了。 异地部署（地理分布式） 完成了上述架构建设之后，我们的系统是否就已经足够强大了呢？答案当然是否定的哈，优化是无极限的。Web系统虽然表面上看，似乎比较强大了，但是给予用户的体验却不一定是更好的。因为东北的同学，访问深圳的一个网站服务，他还是会感到一些 *** 距离上的慢。这个时候，我们就需要做异地部署，让Web系统离用户更近。 一、 核心集中与节点分散 有玩过大型网游的同学都会知道，网游是有很多个区的，一般都是按照地域来分，例如广东专区，北京专区。如果一个在广东的玩家，去北京专区玩，那么他会感觉明显比在广东专区卡。实际上，这些大区的名称就已经说明了，它的服务器所在地，所以，广东的玩家去连接地处北京的服务器， *** 当然会比较慢。 当一个系统和服务足够大的时候，就必须开始考虑异地部署的问题了。让你的服务，尽可能离用户更近。我们前面已经提到了Web的静态资源，可以存放在CDN上，然后通过DNS/GSLB的方式，让静态资源的分散“全国各地”。但是，CDN只解决的静态资源的问题，没有解决后端庞大的系统服务还只集中在某个固定城市的问题。 这个时候，异地部署就开始了。异地部署一般遵循：核心集中，节点分散。 · 核心集中：实际部署过程中，总有一部分的数据和服务存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而对于这些服务和数据，就仍然维持一套，而部署地点选择一个地域比较中心的地方，通过 *** 内部专线来和各个节点通讯。 · 节点分散：将一些服务部署为多套，分布在各个城市节点，让用户请求尽可能选择近的节点访问服务。 例如，我们选择在上海部署为核心节点，北京，深圳，武汉，上海为分散节点（上海自己本身也是一个分散节点）。我们的服务架构如图： 需要补充一下的是，上图中上海节点和核心节点是同处于一个机房的，其他分散节点各自独立机房。 国内有很多大型网游，都是大致遵循上述架构。它们会把数据量不大的用户核心账号等放在核心节点，而大部分的网游数据，例如装备、任务等数据和服务放在地区节点里。当然，核心节点和地域节点之间，也有缓存机制。 二、 节点容灾和过载保护 节点容灾是指，某个节点如果发生故障时，我们需要建立一个机制去保证服务仍然可用。毫无疑问，这里比较常见的容灾方式，是切换到附近城市节点。假如系统的天津节点发生故障，那么我们就将 *** 流量切换到附近的北京节点上。考虑到负载均衡，可能需要同时将流量切换到附近的几个地域节点。另一方面，核心节点自身也是需要自己做好容灾和备份的，核心节点一旦故障，就会影响全国服务。 过载保护，指的是一个节点已经达到更大容量，无法继续接接受更多请求了，系统必须有一个保护的机制。一个服务已经满负载，还继续接受新的请求，结果很可能就是宕机，影响整个节点的服务，为了至少保障大部分用户的正常使用，过载保护是必要的。 解决过载保护，一般2个方向： · 拒绝服务，检测到满负载之后，就不再接受新的连接请求。例如网游登入中的排队。 · 分流到其他节点。这种的话，系统实现更为复杂，又涉及到负载均衡的问题。 小结 Web系统会随着访问规模的增长，渐渐地从1台服务器可以满足需求，一直成长为“庞然大物”的大集群。而这个Web系统变大的过程，实际上就是我们解决问题的过程。在不同的阶段，解决不同的问题，而新的问题又诞生在旧的解决方案之上。 系统的优化是没有极限的，软件和系统架构也一直在快速发展，新的方案解决了老的问题，同时也带来新的挑战。
tp开启事务： M()->startTrans(); M()->commit();M()->rollback();#thinkphp3.2
以下是一些总结的 *** : 之一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。 第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然更好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select *from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。 第三，禁止外部的盗链。 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗 链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。 第四，控制大文件的下载。 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。目前有不少免费的Web2.0网站提供图片分享和文件分享功能，因此可以尽量将图片和文件上 传到这些分享网站。 第五，使用不同主机分流主要流量 将文件放在不同的主机上，提供不同的镜像供用户下载。比如如果觉得RSS文件占用流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服务将RSS输出放在其他主机上，这样别人访问的流量压力就大多集中在FeedBurner的主机上，RSS就不占用太多资源了。 第六，使用流量分析统计软件。 在网站上安装一个流量分析统计软件，可以即时知道哪些地方耗费了大量流量，哪些页面需要再进行优化，因此，解决流量问题还需要进行精确的统计分析 才可以。我推荐使用的流量分析统计软件是GoogleAnalytics（Google分析）。我使用过程中感觉其效果非常不错，稍后我将详细介绍一下 GoogleAnalytics的一些使用常识和技巧。 1.分表 2.读写分离 3.前端优化。Nginx替换Apache(前端做负载均衡) 个人认为主要还是分布式架构是否到位，mysql和缓存的优化都是有限度的优化，而分布式架构做出来了，PV增长后，只需要堆机器就能扩容。 另附一些优化经验，首先学会用explain语句分析select语句，优化索引、表结构，其次，合理运用memcache等缓存，降低mysql的负载，最后，如果可能的话，尽量用facebook的hiphop-php把PHP编译了，提高程序效率。
1.CSS, *** 打包压缩,cdn 2.减少http请求，使用页面静态化 3.优化数据库查询和优化代码 4.使用缓存，如memcache,redis,使用MySQL主从 5.负载均衡加机器
　　高并发主要是由于网站PV访问量大，单台服务器涌承载大量访问所带来的压力，所以会采用多台服务器进行分流，采用服务器集群技术，对于每个访问会被发送到哪台服务器，我们采取负载均衡策略，常见的技术有LVS，由于网站中有大量的静态页面，所以采用缓存服务器和反向 *** 技术，包括HAPROXY，REDIS,数据库可以采用数据库集群，进行读写分离，缓解数据库压力。等等。
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高并发架构技术解决方案? 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 用PHP 编写支持高并发的网站,需要做什么处理 、 高并发架构技术解决方案? 的信息别忘了在本站进行查找喔。