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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。
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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。
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。