我們通常衡量一個(gè)Web系統(tǒng)的吞吐率的指標(biāo)是QPS（Query Per Second，每秒處理請求數(shù)），解決每秒數(shù)萬次的高并發(fā)場景，這個(gè)指標(biāo)非常關(guān)鍵。舉個(gè)例子，我們假設(shè)處理一個(gè)業(yè)務(wù)請求平均響應(yīng)時(shí)間為100ms，同時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)有20臺Apache的Web服務(wù)器，配置MaxClients為500個(gè)（表示Apache的最大連接數(shù)目）。

那么，我們的Web系統(tǒng)的理論峰值QPS為（理想化的計(jì)算方式）：

20*500/0.1 = 100000 （10萬QPS）

咦？我們的系統(tǒng)似乎很強(qiáng)大，1秒鐘可以處理完10萬的請求，5w/s的秒殺似乎是“紙老虎”哈。實(shí)際情況，當(dāng)然沒有這么理想。在高并發(fā)的實(shí)際場景下，機(jī)器都處于高負(fù)載的狀態(tài)，在這個(gè)時(shí)候平均響應(yīng)時(shí)間會被大大增加。

普通的一個(gè)p4的服務(wù)器每天最多能支持大約10萬左右的IP，如果訪問量超過10W那么需要專用的服務(wù)器才能解決，如果硬件不給力 軟件怎么優(yōu)化都是于事無補(bǔ)的。主要影響服務(wù)器的速度

有：網(wǎng)絡(luò)-硬盤讀寫速度-內(nèi)存大小-cpu處理速度。

就Web服務(wù)器而言，Apache打開了越多的連接進(jìn)程，CPU需要處理的上下文切換也越多，額外增加了CPU的消耗，然后就直接導(dǎo)致平均響應(yīng)時(shí)間增加。因此上述的MaxClient數(shù)目，要根據(jù)CPU、內(nèi)存等硬件因素綜合考慮，絕對不是越多越好。可以通過Apache自帶的abench來測試一下，取一個(gè)合適的值。然后，我們選擇內(nèi)存操作級別的存儲的Redis，在高并發(fā)的狀態(tài)下，存儲的響應(yīng)時(shí)間至關(guān)重要。網(wǎng)絡(luò)帶寬雖然也是一個(gè)因素，不過，這種請求數(shù)據(jù)包一般比較小，一般很少成為請求的瓶頸。負(fù)載均衡成為系統(tǒng)瓶頸的情況比較少，在這里不做討論哈。

那么問題來了，假設(shè)我們的系統(tǒng)，在5w/s的高并發(fā)狀態(tài)下，平均響應(yīng)時(shí)間從100ms變?yōu)?50ms（實(shí)際情況，甚至更多）：

20*500/0.25 = 40000 （4萬QPS）

于是，我們的系統(tǒng)剩下了4w的QPS，面對5w每秒的請求，中間相差了1w。

舉個(gè)例子，高速路口，1秒鐘來5部車，每秒通過5部車，高速路口運(yùn)作正常。突然，這個(gè)路口1秒鐘只能通過4部車，車流量仍然依舊，結(jié)果必定出現(xiàn)大塞車。（5條車道忽然變成4條車道的感覺）

同理，某一個(gè)秒內(nèi)，20*500個(gè)可用連接進(jìn)程都在滿負(fù)荷工作中，卻仍然有1萬個(gè)新來請求，沒有連接進(jìn)程可用，系統(tǒng)陷入到異常狀態(tài)也是預(yù)期之內(nèi)。

其實(shí)在正常的非高并發(fā)的業(yè)務(wù)場景中，也有類似的情況出現(xiàn)，某個(gè)業(yè)務(wù)請求接口出現(xiàn)問題，響應(yīng)時(shí)間極慢，將整個(gè)Web請求響應(yīng)時(shí)間拉得很長，逐漸將Web服務(wù)器的可用連接數(shù)占滿，其他正常的業(yè)務(wù)請求，無連接進(jìn)程可用。

更可怕的問題是，是用戶的行為特點(diǎn)，系統(tǒng)越是不可用，用戶的點(diǎn)擊越頻繁，惡性循環(huán)最終導(dǎo)致“雪崩”（其中一臺Web機(jī)器掛了，導(dǎo)致流量分散到其他正常工作的機(jī)器上，再導(dǎo)致正常的機(jī)器也掛，然后惡性循環(huán)），將整個(gè)Web系統(tǒng)拖垮。

3. 重啟與過載保護(hù)

如果系統(tǒng)發(fā)生“雪崩”，貿(mào)然重啟服務(wù)，是無法解決問題的。最常見的現(xiàn)象是，啟動起來后，立刻掛掉。這個(gè)時(shí)候，最好在入口層將流量拒絕，然后再將重啟。如果是redis/memcache這種服務(wù)也掛了，重啟的時(shí)候需要注意“預(yù)熱”，并且很可能需要比較長的時(shí)間。

秒殺和搶購的場景，流量往往是超乎我們系統(tǒng)的準(zhǔn)備和想象的。這個(gè)時(shí)候，過載保護(hù)是必要的。如果檢測到系統(tǒng)滿負(fù)載狀態(tài)，拒絕請求也是一種保護(hù)措施。在前端設(shè)置過濾是最簡單的方式，但是，這種做法是被用戶“千夫所指”的行為。更合適一點(diǎn)的是，將過載保護(hù)設(shè)置在CGI入口層，快速將客戶的直接請求返回

高并發(fā)下的數(shù)據(jù)安全

我們知道在多線程寫入同一個(gè)文件的時(shí)候，會存現(xiàn)“線程安全”的問題（多個(gè)線程同時(shí)運(yùn)行同一段代碼，如果每次運(yùn)行結(jié)果和單線程運(yùn)行的結(jié)果是一樣的，結(jié)果和預(yù)期相同，就是線程安全的）。如果是MySQL數(shù)據(jù)庫，可以使用它自帶的鎖機(jī)制很好的解決問題，但是，在大規(guī)模并發(fā)的場景中，是不推薦使用MySQL的。秒殺和搶購的場景中，還有另外一個(gè)問題，就是“超發(fā)”，如果在這方面控制不慎，會產(chǎn)生發(fā)送過多的情況。我們也曾經(jīng)聽說過，某些電商搞搶購活動，買家成功拍下后，商家卻不承認(rèn)訂單有效，拒絕發(fā)貨。這里的問題，也許并不一定是商家奸詐，而是系統(tǒng)技術(shù)層面存在超發(fā)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的。

1. 超發(fā)的原因

假設(shè)某個(gè)搶購場景中，我們一共只有100個(gè)商品，在最后一刻，我們已經(jīng)消耗了99個(gè)商品，僅剩最后一個(gè)。這個(gè)時(shí)候，系統(tǒng)發(fā)來多個(gè)并發(fā)請求，這批請求讀取到的商品余量都是99個(gè)，然后都通過了這一個(gè)余量判斷，最終導(dǎo)致超發(fā)。（同文章前面說的場景）

在上面的這個(gè)圖中，就導(dǎo)致了并發(fā)用戶B也“搶購成功”，多讓一個(gè)人獲得了商品。這種場景，在高并發(fā)的情況下非常容易出現(xiàn)。

優(yōu)化方案1：將庫存字段number字段設(shè)為unsigned，當(dāng)庫存為0時(shí)，因?yàn)樽侄尾荒転樨?fù)數(shù)，將會返回false

<?php

//優(yōu)化方案1：將庫存字段number字段設(shè)為unsigned，當(dāng)庫存為0時(shí)，因?yàn)樽侄尾荒転樨?fù)數(shù)，將會返回false

include('./mysql.php');

$username='wang'.rand(0,1000);

//生成唯一訂單

functionbuild_order_no(){

returndate('ymd').substr(implode(NULL,array_map('ord',str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);

}

//記錄日志

functioninsertLog($event,$type=0,$username){

global$conn;

$sql="insert into ih_log(event,type,usernma)

values('$event','$type','$username')";

returnmysqli_query($conn,$sql);

}

functioninsertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)

{

global$conn;

$sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)

values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";

returnmysqli_query($conn,$sql);

}

//模擬下單操作

//庫存是否大于0

$sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";

$rs=mysqli_query($conn,$sql);

$row=$rs->fetch_assoc();

if($row['number']>0){//高并發(fā)下會導(dǎo)致超賣

if($row['number']<$number){

returninsertLog('庫存不夠',3,$username);

}

$order_sn=build_order_no();

//庫存減少

$sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number>0";

$store_rs=mysqli_query($conn,$sql);

if($store_rs){

//生成訂單

insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);

insertLog('庫存減少成功',1,$username);

}else{

insertLog('庫存減少失敗',2,$username);

}

}else{

insertLog('庫存不夠',3,$username);

}

?>

2. 悲觀鎖思路

解決線程安全的思路很多，可以從“悲觀鎖”的方向開始討論。

悲觀鎖，也就是在修改數(shù)據(jù)的時(shí)候，采用鎖定狀態(tài)，排斥外部請求的修改。遇到加鎖的狀態(tài)，就必須等待。

雖然上述的方案的確解決了線程安全的問題，但是，別忘記，我們的場景是“高并發(fā)”。也就是說，會很多這樣的修改請求，每個(gè)請求都需要等待“鎖”，某些線程可能永遠(yuǎn)都沒有機(jī)會搶到這個(gè)“鎖”，這種請求就會死在那里。同時(shí)，這種請求會很多，瞬間增大系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間，結(jié)果是可用連接數(shù)被耗盡，系統(tǒng)陷入異常。

優(yōu)化方案2：使用MySQL的事務(wù)，鎖住操作的行

<?php

//優(yōu)化方案2：使用MySQL的事務(wù)，鎖住操作的行

include('./mysql.php');

//生成唯一訂單號

functionbuild_order_no(){

returndate('ymd').substr(implode(NULL,array_map('ord',str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);

}

//記錄日志

functioninsertLog($event,$type=0){

global$conn;

$sql="insert into ih_log(event,type)

values('$event','$type')";

mysqli_query($conn,$sql);

}

//模擬下單操作

//庫存是否大于0

mysqli_query($conn,"BEGIN");//開始事務(wù)

$sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' FOR UPDATE";//此時(shí)這條記錄被鎖住,其它事務(wù)必須等待此次事務(wù)提交后才能執(zhí)行

$rs=mysqli_query($conn,$sql);

$row=$rs->fetch_assoc();

if($row['number']>0){

//生成訂單

$order_sn=build_order_no();

$sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)

values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";

$order_rs=mysqli_query($conn,$sql);

//庫存減少

$sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";

$store_rs=mysqli_query($conn,$sql);

if($store_rs){

echo'庫存減少成功';

insertLog('庫存減少成功');

mysqli_query($conn,"COMMIT");//事務(wù)提交即解鎖

}else{

echo'庫存減少失敗';

insertLog('庫存減少失敗');

}

}else{

echo'庫存不夠';

insertLog('庫存不夠');

mysqli_query($conn,"ROLLBACK");

}

?>

3. FIFO隊(duì)列思路

那好，那么我們稍微修改一下上面的場景，我們直接將請求放入隊(duì)列中的，采用FIFO（First Input First Output，先進(jìn)先出），這樣的話，我們就不會導(dǎo)致某些請求永遠(yuǎn)獲取不到鎖?？吹竭@里，是不是有點(diǎn)強(qiáng)行將多線程變成單線程的感覺哈。

然后，我們現(xiàn)在解決了鎖的問題，全部請求采用“先進(jìn)先出”的隊(duì)列方式來處理。那么新的問題來了，高并發(fā)的場景下，因?yàn)檎埱蠛芏?，很可能一瞬間將隊(duì)列內(nèi)存“撐爆”，然后系統(tǒng)又陷入到了異常狀態(tài)?；蛘咴O(shè)計(jì)一個(gè)極大的內(nèi)存隊(duì)列，也是一種方案，但是，系統(tǒng)處理完一個(gè)隊(duì)列內(nèi)請求的速度根本無法和瘋狂涌入隊(duì)列中的數(shù)目相比。也就是說，隊(duì)列內(nèi)的請求會越積累越多，最終Web系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)候還是會大幅下降，系統(tǒng)還是陷入異常。

4. 文件鎖的思路

對于日IP不高或者說并發(fā)數(shù)不是很大的應(yīng)用，一般不用考慮這些！用一般的文件操作方法完全沒有問題。但如果并發(fā)高，在我們對文件進(jìn)行讀寫操作時(shí)，很有可能多個(gè)進(jìn)程對進(jìn)一文件進(jìn)行操作，如果這時(shí)不對文件的訪問進(jìn)行相應(yīng)的獨(dú)占，就容易造成數(shù)據(jù)丟失

優(yōu)化方案4：使用非阻塞的文件排他鎖

<?php

//優(yōu)化方案4：使用非阻塞的文件排他鎖

include('./mysql.php');

//生成唯一訂單號

functionbuild_order_no(){

returndate('ymd').substr(implode(NULL,array_map('ord',str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);

}

//記錄日志

functioninsertLog($event,$type=0){

global$conn;

$sql="insert into ih_log(event,type)

values('$event','$type')";

mysqli_query($conn,$sql);

}

$fp=fopen("lock.txt","w+");

if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){

echo"系統(tǒng)繁忙，請稍后再試";

return;

}

//下單

$sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";

$rs= mysqli_query($conn,$sql);

$row=$rs->fetch_assoc();

if($row['number']>0){//庫存是否大于0

//模擬下單操作

$order_sn=build_order_no();

$sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)

values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";

$order_rs= mysqli_query($conn,$sql);

//庫存減少

$sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";

$store_rs= mysqli_query($conn,$sql);

if($store_rs){

echo'庫存減少成功';

insertLog('庫存減少成功');

flock($fp,LOCK_UN);//釋放鎖

}else{

echo'庫存減少失敗';

insertLog('庫存減少失敗');

}

}else{

echo'庫存不夠';

insertLog('庫存不夠');

}

fclose($fp);

?>

5. 樂觀鎖思路

這個(gè)時(shí)候，我們就可以討論一下“樂觀鎖”的思路了。樂觀鎖，是相對于“悲觀鎖”采用更為寬松的加鎖機(jī)制，大都是采用帶版本號（Version）更新。實(shí)現(xiàn)就是，這個(gè)數(shù)據(jù)所有請求都有資格去修改，但會獲得一個(gè)該數(shù)據(jù)的版本號，只有版本號符合的才能更新成功，其他的返回?fù)屬徥　＿@樣的話，我們就不需要考慮隊(duì)列的問題，不過，它會增大CPU的計(jì)算開銷。但是，綜合來說，這是一個(gè)比較好的解決方案。

有很多軟件和服務(wù)都“樂觀鎖”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通過這個(gè)實(shí)現(xiàn)，我們保證了數(shù)據(jù)的安全。

優(yōu)化方案5：Redis中的watch

<?php

$redis=newredis();

$result=$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

echo$mywatchkey=$redis->get("mywatchkey");

/*

//插入搶購數(shù)據(jù)

if($mywatchkey>0)

{

$redis->watch("mywatchkey");

//啟動一個(gè)新的事務(wù)。

$redis->multi();

$redis->set("mywatchkey",$mywatchkey-1);

$result = $redis->exec();

if($result) {

$redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),time());

$watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");

echo "搶購成功！<br/>";

$re = $mywatchkey - 1;

echo "剩余數(shù)量：".$re."<br/>";

echo "用戶列表：<pre>";

print_r($watchkeylist);

}else{

echo "手氣不好，再搶購！";exit;

}

}else{

// $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),"12");

// $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");

echo "fail！<br/>";

echo ".no result<br/>";

echo "用戶列表：<pre>";

// var_dump($watchkeylist);

}*/

$rob_total= 100;//搶購數(shù)量

if($mywatchkey<=$rob_total){

$redis->watch("mywatchkey");

$redis->multi();//在當(dāng)前連接上啟動一個(gè)新的事務(wù)。

//插入搶購數(shù)據(jù)

$redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1);

$rob_result=$redis->exec();

if($rob_result){

$redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),$mywatchkey);

$mywatchlist=$redis->hGetAll("watchkeylist");

echo"搶購成功！<br/>";

echo"剩余數(shù)量：".($rob_total-$mywatchkey-1)."<br/>";

echo"用戶列表：<pre>";

var_dump($mywatchlist);

}else{

$redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),'meiqiangdao');

echo"手氣不好，再搶購！";exit;

}

}

?>

PHP解決網(wǎng)站大數(shù)據(jù)大流量與高并發(fā)

第一個(gè)要說的就是數(shù)據(jù)庫，首先要有一個(gè)很好的架構(gòu)，查詢盡量不用* 避免相關(guān)子查詢 給經(jīng)常查詢的添加索引 用排序來取代非順序存取，如果條件允許 ，一般MySQL服務(wù)器最好安裝在Linux操作系統(tǒng)中 。關(guān)于apache和nginx在高并發(fā)的情況下推薦使用nginx，ginx是Apache服務(wù)器不錯(cuò)的替代品。nginx內(nèi)存消耗少 官方測試能夠支撐5萬并發(fā)連接，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中跑到2～3萬并發(fā)連接數(shù)。php方面不需要的模塊盡量關(guān)閉，使用memcached，Memcached 是一個(gè)高性能的分布式內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，不使用數(shù)據(jù)庫直接從內(nèi)存當(dāng)中調(diào)數(shù)據(jù)，這樣大大提升了速度，iiS或Apache啟用GZIP壓縮優(yōu)化網(wǎng)站，壓縮網(wǎng)站內(nèi)容大大節(jié)省網(wǎng)站流量。

第二，禁止外部的盜鏈。

外部網(wǎng)站的圖片或者文件盜鏈往往會帶來大量的負(fù)載壓力，因此應(yīng)該嚴(yán)格限制外部對
于自身的圖片或者文件盜鏈，好在目前可以簡單地通過refer來控制盜鏈，Apache自
己就可以通過配置來禁止盜鏈，IIS也有一些第三方的ISAPI可以實(shí)現(xiàn)同樣的功能。當(dāng)
然，偽造refer也可以通過代碼來實(shí)現(xiàn)盜鏈，不過目前蓄意偽造refer盜鏈的還不多，
可以先不去考慮，或者使用非技術(shù)手段來解決，比如在圖片上增加水印。

第三，控制大文件的下載。

大文件的下載會占用很大的流量，并且對于非SCSI硬盤來說，大量文件下載會消耗
CPU，使得網(wǎng)站響應(yīng)能力下降。因此，盡量不要提供超過2M的大文件下載，如果需要
提供，建議將大文件放在另外一臺服務(wù)器上。

第四，使用不同主機(jī)分流主要流量

將文件放在不同的主機(jī)上，提供不同的鏡像供用戶下載。比如如果覺得RSS文件占用
流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服務(wù)將RSS輸出放在其他主機(jī)上，這
樣別人訪問的流量壓力就大多集中在FeedBurner的主機(jī)上，RSS就不占用太多資源了

第五，使用不同主機(jī)分流主要流量

將文件放在不同的主機(jī)上，提供不同的鏡像供用戶下載。比如如果覺得RSS文件占用流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服務(wù)將RSS輸出放在其他主機(jī)上，這樣別人訪問的流量壓力就大多集中在FeedBurner的主機(jī)上，RSS就不占用太多資源了。

第六，使用流量分析統(tǒng)計(jì)軟件

在網(wǎng)站上安裝一個(gè)流量分析統(tǒng)計(jì)軟件，可以即時(shí)知道哪些地方耗費(fèi)了大量流量，哪些頁面需要再進(jìn)行優(yōu)化，因此，解決流量問題還需要進(jìn)行精確的統(tǒng)計(jì)分析才可以。比如：Google Analytics（Google分析）。

高并發(fā)和高負(fù)載的約束條件：硬件、部署、操作系統(tǒng)、Web 服務(wù)器、PHP、MySQL、測試

部署：服務(wù)器分離、數(shù)據(jù)庫集群和庫表散列、鏡像、負(fù)載均衡

負(fù)載均衡分類：

1)、DNS輪循 2）代理服務(wù)器負(fù)載均衡 3）地址轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)負(fù)載均衡 4）NAT負(fù)載均衡 5）反向代理負(fù)載均衡 6）混合型負(fù)載均衡

部署方案1：

適用范圍：靜態(tài)內(nèi)容為主體的網(wǎng)站和應(yīng)用系統(tǒng)；對系統(tǒng)安全要求較高的網(wǎng)站和應(yīng)用系統(tǒng)。

Main Server：主服務(wù)器

承載程序的主體運(yùn)行壓力，處理網(wǎng)站或應(yīng)用系統(tǒng)中的動態(tài)請求；

將靜態(tài)頁面推送至多個(gè)發(fā)布服務(wù)器；

將附件文件推送至文件服務(wù)器；

安全要求較高，以靜態(tài)為主的網(wǎng)站，可將服務(wù)器置于內(nèi)網(wǎng)屏蔽外網(wǎng)的訪問。

DB Server：數(shù)據(jù)庫服務(wù)器

承載數(shù)據(jù)庫讀寫壓力；

只與主服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)量交換，屏蔽外網(wǎng)訪問。

File/Video Server：文件/視頻服務(wù)器

承載系統(tǒng)中占用系統(tǒng)資源和帶寬資源較大的數(shù)據(jù)流；

作為大附件的存儲和讀寫倉庫；

作為視頻服務(wù)器將具備視頻自動處理能力。

發(fā)布服務(wù)器組：

只負(fù)責(zé)靜態(tài)頁面的發(fā)布，承載絕大多數(shù)的Web請求；

通過Nginx進(jìn)行負(fù)載均衡部署。

部署方案2：

適用范圍：以動態(tài)交互內(nèi)容為主體的網(wǎng)站或應(yīng)用系統(tǒng)；負(fù)載壓力較大，且預(yù)算比較充足的網(wǎng)站或應(yīng)用系統(tǒng)；

Web服務(wù)器組：

Web服務(wù)無主從關(guān)系，屬平行冗余設(shè)計(jì)；

通過前端負(fù)載均衡設(shè)備或Nginx反向代理實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡；

劃分專用文件服務(wù)器/視頻服務(wù)器有效分離輕/重總線；

每臺Web服務(wù)器可通過DEC可實(shí)現(xiàn)連接所有數(shù)據(jù)庫，同時(shí)劃分主從。

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器組：

相對均衡的承載數(shù)據(jù)庫讀寫壓力；

通過數(shù)據(jù)庫物理文件的映射實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步。

共享磁盤/磁盤陣列

將用于數(shù)據(jù)物理文件的統(tǒng)一讀寫

用于大型附件的存儲倉庫

通過自身物理磁盤的均衡和冗余，確保整體系統(tǒng)的IO效率和數(shù)據(jù)安全；

方案特性：

通過前端負(fù)載均衡，合理分配Web壓力；

通過文件/視頻服務(wù)器與常規(guī)Web服務(wù)器的分離，合理分配輕重?cái)?shù)據(jù)流；

通過數(shù)據(jù)庫服務(wù)器組，合理分配數(shù)據(jù)庫IO壓力；

每臺Web服務(wù)器通常只連接一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，通過DEC的心跳檢測，可在極短時(shí)間內(nèi)自動切換至冗余數(shù)據(jù)庫服務(wù)器；

磁盤陣列的引入，大幅提升系統(tǒng)IO效率的同時(shí)，極大增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全性。

Web服務(wù)器：

Web服務(wù)器很大一部分資源占用來自于處理Web請求，通常情況下這也就是Apache產(chǎn)生的壓力，在高并發(fā)連接的情況下，Nginx是Apache服務(wù)器不錯(cuò)的替代品。Nginx (“engine x”) 是俄羅斯人編寫的一款高性能的 HTTP 和反向代理服務(wù)器。在國內(nèi)，已經(jīng)有新浪、搜狐通行證、網(wǎng)易新聞、網(wǎng)易博客、金山逍遙網(wǎng)、金山愛詞霸、校內(nèi)網(wǎng)、YUPOO相冊、豆瓣、迅雷看看等多家網(wǎng)站、 頻道使用 Nginx 服務(wù)器。

Nginx的優(yōu)勢：

高并發(fā)連接：官方測試能夠支撐5萬并發(fā)連接，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中跑到2～3萬并發(fā)連接數(shù)。

內(nèi)存消耗少：在3萬并發(fā)連接下，開啟的10個(gè)Nginx 進(jìn)程才消耗150M內(nèi)存（15M*10=150M）。

內(nèi)置的健康檢查功能：如果 Nginx Proxy 后端的某臺 Web 服務(wù)器宕機(jī)了，不會影響前端訪問。

策略：相對于老牌的Apache，我們選擇Lighttpd和Nginx這些具有更小的資源占用率和更高的負(fù)載能力的web服務(wù)器。

Mysql：

MySQL本身具備了很強(qiáng)的負(fù)載能力，MySQL優(yōu)化是一項(xiàng)很復(fù)雜的工作，因?yàn)檫@最終需要對系統(tǒng)優(yōu)化的很好理解。大家都知道數(shù)據(jù)庫工作就是大量的、 短時(shí)的查詢和讀寫，除了程序開發(fā)時(shí)需要注意建立索引、提高查詢效率等軟件開發(fā)技巧之外，從硬件設(shè)施的角度影響MySQL執(zhí)行效率最主要來自于磁盤搜索、磁盤IO水平、CPU周期、內(nèi)存帶寬。

　　根據(jù)服務(wù)器上的硬件和軟件條件進(jìn)行MySQl優(yōu)化。MySQL優(yōu)化的核心在于系統(tǒng)資源的分配，這不等于無限制的給MySQL分配更多的資源。在MySQL配置文件中我們介紹幾個(gè)最值得關(guān)注的參數(shù)：

改變索引緩沖區(qū)長度(key_buffer)

改變表長(read_buffer_size)

設(shè)定打開表的數(shù)目的最大值(table_cache)

對緩長查詢設(shè)定一個(gè)時(shí)間限制(long_query_time)

如果條件允許 ，一般MySQL服務(wù)器最好安裝在Linux操作系統(tǒng)中，而不是安裝在FreeBSD中。
策略： MySQL優(yōu)化需要根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫讀寫特性和服務(wù)器硬件配置，制定不同的優(yōu)化方案，并且可以根據(jù)需要部署MySQL的主從結(jié)構(gòu)。

PHP：

1、加載盡可能少的模塊；

2、如果是在windows平臺下，盡可能使用IIS或者Nginx來替代我們平常用的Apache；

3、安裝加速器（都是通過緩存php代碼預(yù)編譯的結(jié)果和數(shù)據(jù)庫結(jié)果來提高php代碼的執(zhí)行速度）
eAccelerator，eAccelerator是一個(gè)自由開放源碼php加速器，優(yōu)化和動態(tài)內(nèi)容緩存，提高了性能php腳本的緩存性能，使得PHP腳本在編譯的狀態(tài)下，對服務(wù)器的開銷幾乎完全消除。

Apc：Alternative PHP Cache（APC）是 PHP 的一個(gè)免費(fèi)公開的優(yōu)化代碼緩存。它用來提供免費(fèi)，公開并且強(qiáng)健的架構(gòu)來緩存和優(yōu)化 PHP 的中間代碼。

memcache：memcache是由Danga Interactive開發(fā)的，高性能的，分布式的內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，用于在動態(tài)應(yīng)用中減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載，提升訪問速度。主要機(jī)制是通過在內(nèi)存里維護(hù)一個(gè)統(tǒng) 一的巨大的hash表，Memcache能夠用來存儲各種格式的數(shù)據(jù)，包括圖像、視頻、文件以及數(shù)據(jù)庫檢索的結(jié)果等

Xcache：國人開發(fā)的緩存器，

策略： 為PHP安裝加速器。

代理服務(wù)器（緩存服務(wù)器）：

Squid Cache（簡稱為Squid）是一個(gè)流行的自由軟件（GNU通用公共許可證）的代理服務(wù)器和Web緩存服務(wù)器。Squid有廣泛的用途，從作為網(wǎng)頁服務(wù)器的前置cache服務(wù)器緩存相關(guān)請求來提高Web服務(wù)器的速度，到為一組人共享網(wǎng)絡(luò)資源而緩存萬維網(wǎng)，域名系統(tǒng)和其他網(wǎng)絡(luò)搜索，到通過過濾流量幫助網(wǎng)絡(luò)安全，到局域網(wǎng)通過代理網(wǎng)。Squid主要設(shè)計(jì)用于在Unix一類系統(tǒng)運(yùn)行。

策略：安裝Squid 反向代理服務(wù)器，能夠大幅度提高服務(wù)器效率。

壓力測試：壓力測試是一種基本的質(zhì)量保證行為，它是每個(gè)重要軟件測試工作的一部分。壓力測試的基本思路很簡單：不是在常規(guī)條件下運(yùn)行手動或自動測試，而是在計(jì)算機(jī)數(shù)量較少或系統(tǒng)資源匱乏的條件下運(yùn)行測試。通常要進(jìn)行壓力測試的資源包括內(nèi)部內(nèi)存、CPU 可用性、磁盤空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬等。一般用并發(fā)來做壓力測試。
壓力測試工具：webbench，ApacheBench等

漏洞測試：在我們的系統(tǒng)中漏洞主要包括：sql注入漏洞，xss跨站腳本攻擊等。安全方面還包括系統(tǒng)軟件，如操作系統(tǒng)漏洞，mysql、apache等的漏洞，一般可以通過升級來解決。

漏洞測試工具：Acunetix Web Vulnerability Scanner

到此這篇關(guān)于PHP解決高并發(fā)的優(yōu)化方案實(shí)例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PHP解決高并發(fā)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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