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把缓存开起来，把配置文件下的分布式开起来，把mysql的高并发锁机制开启来。高并发不是数据库的事吗？？？
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尽可能的使用html，静态页面去完成。 环境上，可以使用nginx+apache+php+mysql 组合。目前大型网站基本都是使用php语言去写。 数据库需要专业优化结果，做好字段索引等 服务器带宽上，也需要非常高的要求。这个不是一下子都能说清楚的。
和php关系并不大，和web服务软件和数据库连接关系最大，所以是web服务端采用nginx+fpm+apc or xcache，能在2g双核，2g内存下处理10000左右的并发。
但最重要的，是数据库这块，中间一定要有缓存，memcache是个不错选择。如果在数据库中间未加缓存，并发大后，你很快会发现都连最基本的发起连接都是难事。
1. redis中保存的是数组(序列化)，绝对不要保存SQL,保存SQL的方法很蛋疼 保存数组是为了数据库安全(万一sql语句有错误，任务就直接失败了)，灵活度和兼容性
2. 服务器后台作一个shell脚本，死循环，不断从队列中取数据，进行处理．如次反复，如果没有数据，也立即尝试取数据－－－不要担心性能问题，后台单并发请求，不会造成性能问题
3. 因为队列中保存的是数组，不存在这个问题
优化自己的代码，精简代码。多用nosql配合PHP做缓存。
支持高并发，PHP自身是能力很有限。
一般服务器架构、负载均衡、数据库优化等来需要配合。
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