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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
PHP测试环境 phpStudy怎么修改参数
设置phpStudy集成软件包的Apache,PHP,MySQL参数
第一步，打开phpstudy。
第二步，左键点击phpStudy界面右下角的【其他选项菜单】，在弹出的菜单中选择【phpStudy设置】，鼠标移至其二级菜单，点选【端口常规设置】。
第三步，接着，就能打开phpStudy设置对话框，上面包含有Apache、PHP、MySQL以及MySQL修改密码这四个设置分类框。
第四步，设置Apache参数：定位到phpStudy设置中的Apache设置框，在httpd端口栏输入自定义的端口比如:81端口,再点击右侧“端口检测”，就会弹出检查端口的对话框，点击【检查端口】按钮，确定该端口未被占用；然后再Apache设置框的网站目录中选择自定义的目录；默认首页按需添加首页名称及文件后缀即可，再点击【应用】按钮；Apache设置完毕。
第五步，在中部PHP区域，点选【全局全量】值和是否打开【错误显示】，在【脚本运行最长时间】和【上传最大值】这些框内输入自定义的数值；点击【应用】，PHP参数设置完毕。
第六步，设置MySQL参数，定位到MySQL设置框，在其中的【端口】、【最大连接数】、【字符集】属于自定义的调试数值，【数据库引擎】根据保持默认即可；点击【应用】按钮，MySQL参数设置完毕。
第七步，关掉phpStudy设置对话框，切换到phpStudy2014程序主界面，点击【重启】按钮，重启Apache和MySQL服务，当运行状态提示绿色圆圈，时，表示启动完成，并已经采用上述新的设置了。
PHP项目下Apache-ab并发负载压力测试笔记！
在Windows系统下，打开cmd命令行窗口，切换到apache的bin目录：
1.秒杀数据表，id，商品id，商品库存kc三个字段
3.模拟999并发测试，库存并未变成负数，只是为0
php写的程序，进行性能测试，各项资源都正常，增加并发，tps不增长，响应时间增长，您觉得瓶颈在哪？
问题没说清楚，也不好下定论啊，如果性能测试就压100个用户，在没达到瓶颈的情况，各项指标应该都是平稳的，波动起伏不会太大，只有慢慢增加用户，才会知道瓶颈所在随着用户的增加，下面各值会跟随增加吞吐量，CPU，点击率。。。等事务响应时间（这个系统一般没达到极限是不变的）当事务响应时间开始明显变长，说明系统达到了极限可以是CPU极限，可能是点击率极限，可能是网络极限。。。你继续增加用户了，响应时间变长，吞吐量点击开始明显下降，说明就到瓶颈了，然后在看是什么地方的瓶颈如果单一的吞吐量上不去，也可能是用户访问不多，吞吐量当然上不去
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