php大数据高并发处理 php高并发架构
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。
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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
这也是高并发情境下的杀手锏，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，最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处理高并发能力强吗
强。PHP可以解决高并发，也不能说适合，只是相对其他语言弱一些，Java和Go，不过PHP7出来以后PHP性能得到了很大的提升，性能与其它的语言之间的差距不是很大了，甚至比有的语言更快。
php解决高并发
?php
2 //优化方案1：将库存字段number字段设为unsigned，当库存为0时，因为字段不能为负数，将会返回false
3 include('./mysql.php');
4 $username = 'wang'.rand(0,1000);
5 //生成唯一订单
6 function build_order_no(){
7 return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
8 }
9 //记录日志
10 function insertLog($event,$type=0,$username){
11 global $conn;
12 $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)
13 values('$event','$type','$username')";
14 return mysqli_query($conn,$sql);
15 }
16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)
17 {
18 global $conn;
19 $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)
20 values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";
21 return mysqli_query($conn,$sql);
22 }
23 //模拟下单操作
24 //库存是否大于0
25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";
26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);
27 $row = $rs-fetch_assoc();
28 if($row['number']0){//高并发下会导致超卖
29 if($row['number']$number){
30 return insertLog('库存不够',3,$username);
31 }
32 $order_sn=build_order_no();
33 //库存减少
34 $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number0";
35 $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
36 if($store_rs){
37 //生成订单
38 insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);
39 insertLog('库存减少成功',1,$username);
40 }else{
41 insertLog('库存减少失败',2,$username);
42 }
43 }else{
44 insertLog('库存不够',3,$username);
45 }
46 ?
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
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