这篇文章主要介绍的内容是关于PHP解决网站大数据大流量与高并发，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下1：硬件方面普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP，如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度有：网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。2：软件方面第一个要说的就是数据库，首先要有一个很好的架构，查询...
本篇文章给大家分享的内容是PHP网站遇到大流量与高并发时的解决措施，有着一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下第一，配置高性能服务器普通的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。前台实现完全的静态化当然最好，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...
这次的这篇文章给大家分享的是关于php文件锁解决高并发的方法，有需要朋友可以参考一下本篇文章的内容php文件锁解决高并发新建一个.txt文件，文件中什么都不用写。【一】.阻塞(等待)模式：(只要有其他进程已经加锁文件,当前进程会一直等其他进程解锁文件)<?php//连接数据库$con=mysqli_connect("192.168.2.186","root","root","test");//查询商品数量是否大于0,大于0才能下单,并减少库存$fp = fopen("lock.txt", "r");//加锁if(flo...
这次给大家带来Tphp利用文件锁来解决高并发问题，php利用文件锁来解决高并发问题的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。新建一个.txt文件，文件中什么都不用写。【一】.阻塞(等待)模式：(只要有其他进程已经加锁文件,当前进程会一直等其他进程解锁文件) <?php //连接数据库 $con=mysqli_connect("192.168.2.186","root","root","test"); //查询商品数量是否大于0,大于0才能下单,并减少库存 $fp =...
本文主要和大家分享php高并发如何解决，涉及抢购、秒杀、抽奖、抢票等活动时，为了避免超卖,那么库存数量是有限的，但是如果同时下单人数超过了库存数量，就会导致商品超卖问题。那么我们怎么来解决这个问题呢，我的思路如下(伪代码)： sql1:查询商品库存if(库存数量 > 0) {//生成订单...sql2:同时库存-1 }当没有并发时，上面的流程看起来是再正常不过了，假设同时两个人下单，而库存只有1个了，在sql1阶段两个人查询到的库存都是>...
本文主要和大家分享PHP和Redis实现在高并发下抢购及秒杀，抢购、秒杀是平常很常见的场景，面试的时候面试官也经常会问到，比如问你淘宝中的抢购秒杀是怎么实现的等等，希望能帮助到大家抢购、秒杀实现很简单，但是有些问题需要解决，主要针对两个问题：一、高并发对数据库产生的压力二、竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）第一个问题，对于PHP来说很简单，用缓存技术就可以缓解数据库压力，比如memcache，redis等缓存...
1：硬件方面普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP，如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决，如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。主要影响服务器的速度有：网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。2：软件方面第一个要说的就是数据库，首先要有一个很好的架构，查询尽量不用* 避免相关子查询 给经常查询的添加索引 用排序来取代非顺序存取，如果条件允许 ，一般MySQL服务器最好安装在Linux操作系...
在高并发请求下容易参数两个问题 1.数据出错，导致产品超卖。 2.频繁操作数据库，导致性能下降。本文主要和大家详细介绍了php处理抢购类功能的高并发请求，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能帮助到大家。测试环境Windows7 apache2.4.9 php5.5.12 php框架 yii2.0 工具 apache bench （apache自带高并发请求工具）。通常处理方法从控制器可以看出代码思路。先查询商品库存。如果库存大于0 ，则库存减少1，同...
现在越来越多的网站开始注重统计和用户行为分析，作为网站经常使用的功能，如何让统计性能更加高，这也是我们需要考虑的事情。本篇通过Redis来优化统计功能（以注册人数统计为例）。本文主要为大家分享一篇PHP+Redis 消息队列 实现高并发下注册人数统计的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧，希望能帮助到大家。传统的统计功能都是直接操作数据库把数据插入表中。这样做，对数据库的性能消耗就...
抢购、秒杀是平常很常见的场景，面试的时候面试官也经常会问到，比如问你淘宝中的抢购秒杀是怎么实现的等等。抢购、秒杀实现很简单，但是有些问题需要解决，主要针对两个问题：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）第一个问题，对于PHP来说很简单，用缓存技术就可以缓解数据库压力，比如memcache，redis等缓存技术。第二个问题就比较复杂点：常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，...
1 简介 在PHP中发送邮件，通常都是封装一个php的smtp邮件类来发送邮件。但是PHP底层的socket编程相对于python来说效率是非常低的。CleverCode同时写过用python写的爬虫抓取网页，和用php写的爬虫抓取网页。发现虽然用了php的curl抓取网页，但是涉及到超时，多线程同时抓取等等。不得不说python在网络编程的效率要比PHP好的多。 PHP在发送邮件时候，自己写的smtp类，发送的效率和速度都比较低。特别是并发发送大量带有附件...
在PHP中，flock似乎工作的不是那么好！在多并发情况下，似乎是经常独占资源，不即时释放，或者是根本不释放，造成死锁，从而使服务器的cpu占用很高，甚至有时候会让服务器彻底死掉。好像在很多linux/unix系统中，都会有这样的情况发生。所以使用flock之前，一定要慎重考虑。如果flock()我们使用得当，完全可能解决死锁的问题。当然如果不考虑使用flock()函数，也同样会有很好的解决方案来解决我们的问题。大致归纳了解决方案有如下...
服务器生成缩略图的时机一般分为两种：1.上传文件时生成优点：上传时就已经生成需要的缩略图，读取时不需要再判断，减少cpu运算。缺点：当缩略图尺寸变化时或新增尺寸时，需要重新生成所有的缩略图。2.访问时生成优点：1.当有用户访问时才需要生成，没有访问的不用生成，节省空间。 2.当修改缩略图尺寸时，只需要修改设置，无需重新生成所有缩略图。缺点：当缩略图不存在需要生成时，高并发访问会非常耗服务器资源。虽然...
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）：20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）咦？我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万...
抢购、秒杀是如今很常见的一个应用场景，主要需要解决的问题有两个：1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少（"超卖"问题）对于第一个问题，已经很容易想到用缓存来处理抢购，避免直接操作数据库，例如使用Redis。重点在于第二个问题常规写法：查询出对应商品的库存，看是否大于0，然后执行生成订单等操作，但是在判断库存是否大于0处，如果在高并发下就会有问题，导致库存量出现负数<?php $conn=mysql_con...