php高并发处理 处理方法 （1）应用程序与静态资源的分离 在专用服务器上放置静态资源(js,css，图片等)。 （2）页面缓存 使用由应用程序生成的页面缓存，可以节省大量cpu资源。...如果部分页面需要频繁转换数据，可以使用ajax进行处理。 （3）群集和分布 群集、多个服务器功能相同，主要起分流作用。...CDN的服务器分布在全国各地，收到请求之后，就会向最合适的CDN服务器节点分配请求以获得数据。它的每个CDN节点都是页面缓存服务器。 随着科技的进步，我们在处理一些访问时产生了新的名词，即高并发。...说明 网络时代的并发，高并发通常指的是并发访问。也就是说，在某一时刻，有多少次来访同时到来。...以上就是php高并发处理的方法，在面对具体的问题时，我们可以分为不同的情况进行选择，大家学会后也可以尝试下相关的用法。
增加服务器，提升服务器性能； nginx负载均衡； php、html静态化； 优化mysql，优化索引，mysql查询缓存； 引入redis、memcache； 访问ip限制； 限制大文件下载； 前端资源缓存
今天无意中看见了这位兄弟的文章 通过请求队列的方式来缓解高并发抢购（初探） 但文章最后说并发超过500 就会出现超发，看了下代码，的确有这个问题 抽空简单完善了下，经压力测试后发现暂无超发现象， 下面为我的代码...;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理...欢迎指正 由于是在windows下测试，并发高了就报错 java.net.BindException: Address already in use 这个初看上去很像端口被占用，其实是因为已经完成请求的...感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面，...提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
解决方案 ❇ 高性能的实践方案 ❇ 高可用的实践方案 ❇ 高扩展的实践方案 插播一条: 对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解 吞吐量 QPS（每秒查询率） 并发数...2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。 3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。...8、并发处理，通过多线程将串行逻辑并行化。 9、预计算，比如抢红包场景，可以提前计算好红包金额缓存起来，发红包时直接使用即可。 10、缓存预热，通过异步任务提前预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。...高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。...这是因为处理每个请求需要用到很多资源，由于每个请求的处理过程中有许多步骤难以并发执行，这导致在具体的一个时间点，所占资源往往并不多。
对于部分页面经常变换数据的，可以使用ajax来处理。 3、集群和分布式 集群，多台服务器具有相同的功能，主要起分流的作用。...分布式，将不同的业务放到不同的服务器中，处理一个请求可能需要多台服务器，进而提高一个请求的处理速度。又分为静态资源集群和应用程序集群。后者较复杂，经常要考虑session同步等问题。...CDN的服务器分布在全国各地，接收到请求后会将请求分配到最合适的CDN服务器节点来获取数据。其每一个CDN节点就是一个页面缓存服务器。...你可以知道处理高并发的业务逻辑是: 前端:异步请求+资源静态化+cdn 后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓存 数据层:redis缓存+数据分表+写队列 存储:raid阵列+热备 网络:dns轮询...+DDOS攻击防护 未经允许不得转载：肥猫博客 » php如何解决高并发
更合适一点的是，将过载保护设置在CGI入口层，快速将客户的直接请求返回 高并发下的数据安全 我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的...（同文章前面说的场景） 在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。...悲观锁，也就是在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。 虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。...然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发高，在我们对文件进行读写操作时，很有可能多个进程对进一文件进行操作，如果这时不对文件的访问进行相应的独占，就容易造成数据丢失 优化方案4：使用非阻塞的文件排他锁 <?
php的优势不在说了。swole可能有些人还是是太熟悉，这也是php的一大革新。 下面来介绍一下。...的C扩展，可用来开发PHP的高性能高并发TCP/UDP Server。...这样既保证了Server能够应对高并发和大量TCP连接。又保证业务代码仍然可以简单的编写。 server 示例代码： Php代码 set(array('worker_num' => 2,));$serv...>php server.php //运行telnet 127.0.0.1 9501 //连接serverhello (发送)Swoole: hello (接收) 自己多多测试一下吧。
分析：当多个线程访问myThread的run方法时，以排队的方式进行处理（这里排对是按照CPU分配的先后顺序而定的），一个线程想要执行synchronized修饰的方法里的代码：1 尝试获得锁 2 如果拿到锁...脏读 ：脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。...并发类容器 ? ? ? 并发Queue: ? ? ? Futuer模式 ? ? Master-Worker模式 ?
先来熟悉几个关于高并发的关键参数！ QPS:每秒处理的请求数量！ 响应时间:处理一个请求需要的时间！ 吞吐量:单位时间内的处理请求数量！ 最大并发数:同一时间能支持的最大请求数！...一般来说有下面这些常规办法: 1，更多的静态资源:将代码中的大量枚举（容器加载时写入map，放入本地缓存），数据库中的定义表（定时任务放入缓存），固定配置，HTML文件等静态化处理，缓存起来！...3，优化代码:尽量避免多层循环，避免多次访问数据库，使用多线程提高cpu使用率和执行速度，使用java8的流式处理和并行处理提高速度！...4，数据库:采用分库分表，mysql5.7之后，据说可以支持秒级百万级数据查询。速度相当之快，使用八库1024表，可以满足数据库一秒数百万的并发！同时可以开启缓存，写入存储过程等加快访问时间！...，那么我们可以把这两种表建立在单独的两个数据库里，这样就拆分了数据库的压力，这种做法叫做数据垂直拆分 6、数据库的水平拆分 表数据的处理已经超出了单台服务器的能力，这个时候我们就得对这个单库单表的数据进行更进一步的拆分
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。前前后后大概 40 多本，之前搬家还扔掉一些，可惜了。。。 我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。...这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。...引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。多版本处理技术也就是我们今天要说的 MVCC。...其实程序世界里的很多东西都是类似的，如果你看过《UNIX网络编程》你会发现，Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简，我想起了我前面有文章中写过这些话。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
协程：协程是线程的进一步划分，一个线程中运行多个协程；在线程不进行切换的前提下，使用协程就可以完成并发运算的操作。相对于线程切换实现的并发，协程更加轻量，且效率更高。...例如，在python中实现url并发下载： async def download_url(url, session=None) : fail = True file_name = basename
一提到高并发，就没有办法绕开I/O复用，再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了，感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。 php怎么玩epoll？...可读事件发生，说明有新连接来了，用 stream_socket_accept 接收新连接Conn，把Conn放到Reactor中监听可读事件，可读事件发生，说明客户端有数据发送过来了，循环读直到没数据，...撸完收工，用 ab 测一下并发，加 -k 参数复用连接，i5+8G，3W的并发没啥问题，当然我们这儿没有磁盘I/O，实际情况要从磁盘读取文件，读文件要通过linux的系统调用，而且有几次的文件拷贝操作，...花销比较大，常用的解决思路是sendfile，零拷贝直接从一个FD到另一个FD，效率比较高，缺点就是PHP没有现成的已经实现sendfile的扩展，得自己动手，开发成本有点高。...这就是PHP实现高并发服务器的思路了，只要是用EPOLL解决的，思路都一样，都是三步曲，放到Reactor下监听FD事件。
实现数据库高可用和故障切换 实现数据在线升级 mysql二进制日志 mysql服务层日志 二进制日志 慢查日志 通用日志 mysql存储引擎层日志 innodb日志 重做日志 回滚日志 记录了所有对mysql...优点 使mysql主从复制更加安全 对每一行数据的修改比基于段的复制高效 误操作而修改了数据库中的数据，同时又没有备份可以恢复时，我们就可以通过分析二进制日志，对日志记录的数据修改操作做反向处理的方式来达到恢复数据的目的...主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行...备库上的中继日志损坏 在从库上进行数据修改造成的主从复制错误 mysql复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High...严重的主从延迟 主从复制中断 锁引起的大量阻塞 软硬件故障造成的服务器宕机等 如何实现高可用 避免导致系统不可用的因素，减少系统不可用的时间 建立完善的监控及报警系统 对备份数据进行恢复测试 正确配置数据库环境
一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 ...二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是...，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这 部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求高并发。...五：高并发高负载网站的系统架构之数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，...在很长一段时间里，甲骨文都以其实时应用集群技术(Real Application Cluster，RAC)统治着集群数据库市场 六：高并发高负载网站的系统架构之缓存 缓存一词搞技术的都接触过
当我看到这个话题的时候，突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了，所以即兴发挥，在这里简单总结和分享下服务端相关，欢迎指正和补充。...正文 读操作 关于读，我们一般遵循如下优先级： 优先级 技术方案 说明 示例 最高 尽可能静态化 对实时性要求不高的数据，尽可能全走CDN 例如获取基础商品信息 高 就近使用内存 优先级服务器内存、远程内存服务...： 数据一致性要求 技术方案 不高 先写内存(优先级从服务器内存到远程内存服务) 再异步储存 高 同步完成最关键的任务 异步保证其他任务最终成功 削峰限流 从简单到复杂: 简单程度 技术方案 最简单...武器 “工欲善其事，必先利其器”，处理高并发我们当然少不了好的武器。...以下是高并发“三剑客”： 技术名词 说明 异步 例如nodejs，层层回调似灾难(Promise也是很臃肿的链式代码) epoll IO多路复用，nginx/redis方案 协程 轻量，用户态调度高并发能力
众所周知现在连市场卖菜的大妈都快知道高并发了，哈哈，那么我们生活中是否接触过高并发呢。当然了哈哈，比如你给你女朋友抢秒杀的化妆品什么的了。秒杀最棘手的问题就是解决并发带来的问题。下面我们一起聊聊喽。...首先我们来说下问题：秒杀高并发带来的最大问题，就是库存超卖。...缺点：数据库存在瓶颈，首先是连接数，更重要是多个请求更新一条数据，会互相检查是否死锁（笛卡尔积）。而秒杀问题就是请求量大并发高。那怎么办？继续看小老弟说咯。...什么问题呢，那就是当他查询Redis时队列消息还是没处理她的消息，当他查询数据库之前，队列处理完了，这样你查数据库发现库存没有了，你就会返回秒杀失败，但其实你是秒杀成功的。这样还是会影响用户体验的。...哈哈我就是要和你说高并发下这种情况出现很正常。所以呢，我们要防止，怎么防止呢？
不考虑并发性，正常的逻辑如下： ServiceImpl.java @Override public JSONObject signupActivity(Integer actId, String userId...json.put(CommonConst.MESSAGE, "活动报名成功"); return json; } 但是，在高并发下，这段代码就会有问题。...问题解决：synchronized 关键字 因为 synchronized 关键字可以修饰代码块，所以第一次我就把函数里面会出现并发问题的代码包含在 synchronized 里，用法如下： synchronized...上网一查，在代码块中加入 synchronized 还是不能完全解决高并发问题。...HashMap reqData) { return participationService.signupActivity(actId, userId); // 包含并发操作的上面那个函数
昨天跟高中同学聊天，大厂需要高并发经验进不去，只能进小作坊，小作坊里又不需要处理高并发，如此死循环。高并发的经验，在面试场景里永远不会过时，有着举足轻重的作用，秒杀场景流量削峰就是高并发之一。...什么是高并发？...高并发指在同一个时间点，大量的客户请求，访问服务器，update的修改数据库数据，这时候update会锁表，等待执行完毕才能处理下一个请求，当客户请求累计到一定数量，超过数据库链接限制，则会返回链接超时...，也会因为请求过多，同一条数据添加两次，不能保证数据的一致性。...高并发请求核心要素则是必须保证大量请求高可用，一致性，高性能。从上面可以看出，保证系统的稳定性，可以减少直接对DB层数据的请求更新。 如何保证高性能呢？
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