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解决办法：服务器里维护一份列表，这个列表记录了每个用户的session_id，有效期比如可以设置为30分钟，在用户每次请求的时候都刷新下这个有效期，用户点击退出时就删除这个用户的session_id。
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我觉得思路只能是 用JS设一个定时器，比如10秒，每10秒就主动使用AJAX去数据库查询一下最近的出票记录数据库（排队队列数据库），而每次成功出票都主动更新一下这个数据库。
1：后端长轮询提醒，查询到后，基本不现实，如果浏览器支持websocket还可以考虑，为了通用性还是别考虑了。
PHP能做任何事。PHP主要是用于服务端的脚本程序，因此您可以用PHP来完成任何其它的CGI程序能够完成的工作，例如收集表单数据，生成动态网页，或者发送/接收Cookies。但PHP的功能远不局限于此。PHP脚本主要用于以下三个领域。
输入框输入后，将文件名发送给PHP，PHP检查是否有这个文件名的文件，如果没有就创建，并写入第一个“1”，如果有这个文件，就继续在文件尾部写入“1”即可。
2尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
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。
1尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
如何优化操作大数据量数据库 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存，但却增加了数据库服务器的压力，因为数据库会一直等待PHP来取数据，一直到数据全部取完。很显然，缓冲查询模式适用于小数据量查询，而非缓冲查询适应于大数据量查询。
1、可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配，花钱扩充你的硬件设施等。比如，阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。
2、从严格意义上来说，这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解，需要优化的主要还是数据库的操作内容。
3、网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
4、以下是一些总结的方法： 第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
5、例如，我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302 这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略。