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。

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

限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

来自网络

漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程度的请求，因此比漏桶算法好。

来自网络

漏桶算法和令牌桶算法的选择

两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率，不论系统是否空闲。而令牌桶算法能够在限制数据的平均处理速率的同时还允许某种程度的突发流量。如何理解上面的含义呢？漏桶算法，比如系统吞吐量是 120/s，业务请求 130/s，使用漏斗限流 100/s，起到限流的作用，多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。如果是漏桶算法，则只能处理 100 个请求，其他的请求等待或者被丢弃。

Java开发高并发的处理方法：

最基础的地方做起，优化我们写的代码，减少必要的资源浪费

避免频繁的使用new对象，对于整个应用只需要存在一个实例的类，我们可以使用单例模式。对于String连接操作，使用      StringBuffer或StringBuilder，对于工具类可以通过静态方法来访问。

避免使用错误的方式，尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率高的类，比如ArrayList比Vector性能好。

服务器分离

对于web服务器来说，是最消耗资源的，于是我们有必要把与页面进行分离，我们把放到独立的服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为的问题而崩溃。在服务器上，我们可以对不同的配置进行优化。

缓存

具体接触过的缓存机制是hibernate的缓存机制。为了避免每次都向数据库中取得数据，我们把用户常常访问到的数据放到内存中，甚至缓存十分大的时候我们可以把内存中的缓存放到硬盘中。还有高级的分布式缓存数据库使用，都可以增加系统的抗压力。

分批传送

在做某项目的时候，一次传递的参数太多，而且数据库规定一次最多传递的参数最多是三万条，当时有五万条记录，那怎么传送呢？最终是分批传送，电梯里一次乘不下那么多的人，会报超重的bug，那就分批把人送上去。

还有一次在考试系统中，如果那么多的考试人员同时提交到数据库中，数据库的压力增大，有时会被down掉，当时采用的方法是使用ajax异步传输，没有等待考生点击提交按钮的时候，就把考生的答案自动提交，这样也避免了突然断电考生前面做过的题出现丢失的现象。

DB优化

在数据库设计的时候就要考虑到后期的维护，数据库三范式是我们设计数据库索要遵循的原则。

索引的建立：建立索引要适当，如果一个表经常用来被查询，对于增加和修改很少被用到，我们就可以为这个表建立索引，因为对于增加和修改和删除操作时，我们对索引的维护要大大超过索引给我们带来的效率。

表字段的类型选择要恰当。包括字段的长度、类型等，要根据实际存储的数据进行选择，长度不要过长，否则会影响效率。

外键要慎用，因为主键代表这一张表，而外键代表一群表，对表之间进行了关联，在删除修改等需要我们关联。

在数据库操作上。 尽量使用prepareStatement，少用Statement，因为PrepareStatement是进行预编译的。

connection设置为readOnly，Connection是对书库连接，属于重量级，我们使用即可。

连接池的使用，我们可以修改数据库默认的连接数。