php解决高并发问题5种方法

PHP 大型网站高并发大流量解决方案 网站性能优化对于大型网站来说非常重要,一个网站的访问打开速度影响着用户体验度,网站访问速度慢会造成高跳出率,小网站很好解决,那对于大型网站由于栏目多,图片和图像都比较庞大,那该怎么进行整体性能优化呢? 阅读详情

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10万的请求,5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况,当然没有这么理想。在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状态,在这个时候平均响应时间会被大大增加。

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。

就Web服务器而言,Apache打开了越多的连接进程,CPU需要处理的上下文切换也越多,额外增加了CPU的消耗,然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目,要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑,绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下,取一个合适的值。然后,我们选择内存操作级别的存储的Redis,在高并发的状态下,存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素,不过,这种请求数据包一般比较小,一般很少成为请求的瓶颈。负载均衡成为系统瓶颈的情况比较少,在这里不做讨论哈。

那么问题来了,假设我们的系统,在5w/s的高并发状态下,平均响应时间从100ms变为250ms(实际情况,甚至更多):

20*500/0.25 = 40000 (4万QPS)

于是,我们的系统剩下了4w的QPS,面对5w每秒的请求,中间相差了1w。

举个例子,高速路口,1秒钟来5部车,每秒通过5部车,高速路口运作正常。突然,这个路口1秒钟只能通过4部车,车流量仍然依旧,结果必定出现大塞车。(5条车道忽然变成4条车道的感觉)

同理,某一个秒内,20*500个可用连接进程都在满负荷工作中,却仍然有1万个新来请求,没有连接进程可用,系统陷入到异常状态也是预期之内。

14834077821.jpg

其实在正常的非高并发的业务场景中,也有类似的情况出现,某个业务请求接口出现问题,响应时间极慢,将整个Web请求响应时间拉得很长,逐渐将Web服务器的可用连接数占满,其他正常的业务请求,无连接进程可用。

更可怕的问题是,是用户的行为特点,系统越是不可用,用户的点击越频繁,恶性循环最终导致“雪崩”(其中一台Web机器挂了,导致流量分散到其他正常工作的机器上,再导致正常的机器也挂,然后恶性循环),将整个Web系统拖垮。

3. 重启与过载保护

如果系统发生“雪崩”,贸然重启服务,是无法解决问题的。最常见的现象是,启动起来后,立刻挂掉。这个时候,最好在入口层将流量拒绝,然后再将重启。如果是redis/memcache这种服务也挂了,重启的时候需要注意“预热”,并且很可能需要比较长的时间。

秒杀和抢购的场景,流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候,过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。在前端设置过滤是最简单的方式,但是,这种做法是被用户“千夫所指”的行为。更合适一点的是,将过载保护设置在CGI入口层,快速将客户的直接请求返回

高并发下的数据安全

我们知道在多线程写入同一个文件的时候,会存现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的)。如果是MySQL数据库,可以使用它自带的锁机制很好的解决问题,但是,在大规模并发的场景中,是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。这里的问题,也许并不一定是商家奸诈,而是系统技术层面存在超发风险导致的。

1. 超发的原因

假设某个抢购场景中,我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是99个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。(同文章前面说的场景)

14834077822.jpg

在上面的这个图中,就导致了并发用户B也“抢购成功”,多让一个人获得了商品。这种场景,在高并发的情况下非常容易出现。

优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false

 

 1 <?php
 2 //优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false
 3 include('./mysql.php');
 4 $username = 'wang'.rand(0,1000);
 5 //生成唯一订单
 6 function build_order_no(){
 7   return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
 8 }
 9 //记录日志
10 function insertLog($event,$type=0,$username){
11     global $conn;
12     $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)
13     values('$event','$type','$username')";
14     return mysqli_query($conn,$sql);
15 }
16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)
17 {
18       global $conn;
19       $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)
20       values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";
21      return  mysqli_query($conn,$sql);
22 }
23 //模拟下单操作
24 //库存是否大于0
25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";
26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);
27 $row = $rs->fetch_assoc();
28   if($row['number']>0){//高并发下会导致超卖
29       if($row['number']<$number){
30         return insertLog('库存不够',3,$username);
31       }
32       $order_sn=build_order_no();
33       //库存减少
34       $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number>0";
35       $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
36       if($store_rs){
37           //生成订单
38           insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);
39           insertLog('库存减少成功',1,$username);
40       }else{
41           insertLog('库存减少失败',2,$username);
42       }
43   }else{
44       insertLog('库存不够',3,$username);
45   }
46 ?>

复制代码

2. 悲观锁思路

解决线程安全的思路很多,可以从“悲观锁”的方向开始讨论。

悲观锁,也就是在修改数据的时候,采用锁定状态,排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态,就必须等待。

14834077833.jpg

虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题,但是,别忘记,我们的场景是“高并发”。也就是说,会很多这样的修改请求,每个请求都需要等待“锁”,某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”,这种请求就会死在那里。同时,这种请求会很多,瞬间增大系统的平均响应时间,结果是可用连接数被耗尽,系统陷入异常。

优化方案2:使用MySQL的事务,锁住操作的行

复制代码

 1 <?php
 2 //优化方案2:使用MySQL的事务,锁住操作的行
 3 include('./mysql.php');
 4 //生成唯一订单号
 5 function build_order_no(){
 6   return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
 7 }
 8 //记录日志
 9 function insertLog($event,$type=0){
10     global $conn;
11     $sql="insert into ih_log(event,type)
12     values('$event','$type')";
13     mysqli_query($conn,$sql);
14 }
15 //模拟下单操作
16 //库存是否大于0
17 mysqli_query($conn,"BEGIN");  //开始事务
18 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' FOR UPDATE";//此时这条记录被锁住,其它事务必须等待此次事务提交后才能执行
19 $rs=mysqli_query($conn,$sql);
20 $row=$rs->fetch_assoc();
21 if($row['number']>0){
22     //生成订单
23     $order_sn=build_order_no();
24     $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
25     values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
26     $order_rs=mysqli_query($conn,$sql);
27     //库存减少
28     $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
29     $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);
30     if($store_rs){
31       echo '库存减少成功';
32         insertLog('库存减少成功');
33         mysqli_query($conn,"COMMIT");//事务提交即解锁
34     }else{
35       echo '库存减少失败';
36         insertLog('库存减少失败');
37     }
38 }else{
39   echo '库存不够';
40     insertLog('库存不够');
41     mysqli_query($conn,"ROLLBACK");
42 }
43 ?>

复制代码

3. FIFO队列思路

那好,那么我们稍微修改一下上面的场景,我们直接将请求放入队列中的,采用FIFO(First Input First Output,先进先出),这样的话,我们就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里,是不是有点强行将多线程变成单线程的感觉哈。

14834077834.jpg

然后,我们现在解决了锁的问题,全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了,高并发的场景下,因为请求很多,很可能一瞬间将队列内存“撑爆”,然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存队列,也是一种方案,但是,系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说,队列内的请求会越积累越多,最终Web系统平均响应时候还是会大幅下降,系统还是陷入异常。

4. 文件锁的思路

对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题。但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失

优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁

复制代码

 1 <?php
 2 //优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁
 3 include ('./mysql.php');
 4 //生成唯一订单号
 5 function build_order_no(){
 6   return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
 7 }
 8 //记录日志
 9 function insertLog($event,$type=0){
10     global $conn;
11     $sql="insert into ih_log(event,type)
12     values('$event','$type')";
13     mysqli_query($conn,$sql);
14 }
15 $fp = fopen("lock.txt", "w+");
16 if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){
17     echo "系统繁忙,请稍后再试";
18     return;
19 }
20 //下单
21 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";
22 $rs =  mysqli_query($conn,$sql);
23 $row = $rs->fetch_assoc();
24 if($row['number']>0){//库存是否大于0
25     //模拟下单操作
26     $order_sn=build_order_no();
27     $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
28     values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
29     $order_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
30     //库存减少
31     $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
32     $store_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
33     if($store_rs){
34       echo '库存减少成功';
35         insertLog('库存减少成功');
36         flock($fp,LOCK_UN);//释放锁
37     }else{
38       echo '库存减少失败';
39         insertLog('库存减少失败');
40     }
41 }else{
42   echo '库存不够';
43     insertLog('库存不够');
44 }
45 fclose($fp);
46  ?>

复制代码

复制代码

 1 <?php
 2 //优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁
 3 include ('./mysql.php');
 4 //生成唯一订单号
 5 function build_order_no(){
 6   return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);
 7 }
 8 //记录日志
 9 function insertLog($event,$type=0){
10     global $conn;
11     $sql="insert into ih_log(event,type)
12     values('$event','$type')";
13     mysqli_query($conn,$sql);
14 }
15 $fp = fopen("lock.txt", "w+");
16 if(!flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)){
17     echo "系统繁忙,请稍后再试";
18     return;
19 }
20 //下单
21 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id'";
22 $rs =  mysqli_query($conn,$sql);
23 $row = $rs->fetch_assoc();
24 if($row['number']>0){//库存是否大于0
25     //模拟下单操作
26     $order_sn=build_order_no();
27     $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price)
28     values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price')";
29     $order_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
30     //库存减少
31     $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id'";
32     $store_rs =  mysqli_query($conn,$sql);
33     if($store_rs){
34       echo '库存减少成功';
35         insertLog('库存减少成功');
36         flock($fp,LOCK_UN);//释放锁
37     }else{
38       echo '库存减少失败';
39         insertLog('库存减少失败');
40     }
41 }else{
42   echo '库存不够';
43     insertLog('库存不够');
44 }
45 fclose($fp);
46  ?>

复制代码

5. 乐观锁思路

这个时候,我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁,是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制,大都是采用带版本号(Version)更新。实现就是,这个数据所有请求都有资格去修改,但会获得一个该数据的版本号,只有版本号符合的才能更新成功,其他的返回抢购失败。这样的话,我们就不需要考虑队列的问题,不过,它会增大CPU的计算开销。但是,综合来说,这是一个比较好的解决方案。

14834077835.jpg

有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持,例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现,我们保证了数据的安全。

优化方案5:Redis中的watch

 

 1 <?php
 2 $redis = new redis();
 3  $result = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
 4  echo $mywatchkey = $redis->get("mywatchkey");
 5 /*
 6   //插入抢购数据
 7  if($mywatchkey>0)
 8  {
 9      $redis->watch("mywatchkey");
10   //启动一个新的事务。
11     $redis->multi();
12    $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey-1);
13    $result = $redis->exec();
14    if($result) {
15       $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),time());
16       $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
17         echo "抢购成功!<br/>";
18         $re = $mywatchkey - 1;  
19         echo "剩余数量:".$re."<br/>";
20         echo "用户列表:<pre>";
21         print_r($watchkeylist);
22    }else{
23       echo "手气不好,再抢购!";exit;
24    } 
25  }else{
26      // $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1,99999),"12");
27      //  $watchkeylist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
28         echo "fail!<br/>";   
29         echo ".no result<br/>";
30         echo "用户列表:<pre>";
31       //  var_dump($watchkeylist); 
32  }*/
33 $rob_total = 100;   //抢购数量
34 if($mywatchkey<=$rob_total){
35     $redis->watch("mywatchkey");
36     $redis->multi(); //在当前连接上启动一个新的事务。
37     //插入抢购数据
38     $redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1);
39     $rob_result = $redis->exec();
40     if($rob_result){
41          $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),$mywatchkey);
42         $mywatchlist = $redis->hGetAll("watchkeylist");
43         echo "抢购成功!<br/>";
44       
45         echo "剩余数量:".($rob_total-$mywatchkey-1)."<br/>";
46         echo "用户列表:<pre>";
47         var_dump($mywatchlist);
48     }else{
49           $redis->hSet("watchkeylist","user_".mt_rand(1, 9999),'meiqiangdao');
50         echo "手气不好,再抢购!";exit;
51     }
52 }
53 ?>

原文出处:https://www.cnblogs.com/walblog/articles/8476579.html

如何解决PHP高并发方法 Swoole是一个PHP的异步、并行、高性能网络通信引擎,可以用于构建高性能的Web应用。'max_request' => 10000, // 进程最大处理请求数。'worker_num' => 4, // 工作进程数。'task_worker_num' => 2, // 任务进程数。:将传统PHP-FPM模式改为常驻内存。// Swoole HTTP服务器示例。// Redis连接池配置。4、 Redis缓存配置。# Nginx配置示例。 阅读详情

相关推荐

后端领域:PHP的高并发处理方案

随着互联网的迅猛发展,越来越多的Web应用需要处理大量的并发请求。PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言,在处理高并发场景时面临着诸多挑战。本文的目的在于深入探讨PHP在高并发情况下的处理方案,涵盖从核心概念、算法原理到实际项目应用的各个方面,为开发者提供全面且有效的高并发处理思路和方法。范围包括但不限于PHP的并发处理机制、性能优化策略、异步处理技术以及相关的开发工具和资源推荐。本文将按照以下结构进行组织:首先介绍高并发处理的核心概念与联系,包括相关原理和架构的示意图;

架构师的AI之路,分享AI应用开发架构的学习与实践。 701

php如何处理高并发请求

使用异步框架:通过使用异步处理方式,可以有效地降低 PHP 处理请求的响应时间,避免因为 IO 操作而导致的等待阻塞。负载均衡:通过使用负载均衡器,可以将请求均衡地分配到不同的服务器上进行处理,保证每个服务器的负载均衡,从而提高系统的可靠性、可扩展性和并发能力。分布式架构:对于访问量非常大的应用,可以采用分布式架构来提高系统的响应性能,通过将请求分配到多个服务器上进行并行处理来提高并发能力。数据库优化:使用主从库、索引、分区等技术来提高数据库的读写性能,减少数据库的访问压力,从而提高系统的响应速度。

zxjljl的博客 2058

从零到一:RK3588平台上的星闪模块驱动移植全解析

本文详细解析了在RK3588平台上移植UB37星闪模块驱动的完整流程,涵盖内核配置、设备树适配、驱动编译、功能测试等关键步骤。通过实践指导,帮助开发者掌握星闪技术在嵌入式系统中的集成与应用,提升无线通信模块的开发效率。

qsc90123456的博客 337

三个方法解决php并发问题

现在Web安全书籍比较多,因此大家在学习的过程中可以少走了不少的弯路。如果以上推荐书籍阅读有困难,那就找自己能看得进的 Web 安全的书。阅读永远是最有效的方法,尽管书籍并不一定是最好的入门方式,但书籍的理解需要一定的基础;但是就目前来看,书籍是比较靠谱的入门资料。解决php并发问题的方法有很多,具体可以使用。、多进程、多线程等技术来解决php并发问题。的分布式锁等技术来解决。④50份安全攻防面试指南。⑨历年CTF夺旗赛题解析。③安全攻防357页笔记。⑦100个漏洞实战案例。⑤安全红队渗透工具包。

程序员阿飘 的博客 3435

Oracle VM VirtualBox虚拟机网络配置与静态IP设置实战

本文详细讲解了Oracle VM VirtualBox虚拟机的网络配置,特别是如何设置静态IP以实现稳定访问。文章对比了NAT、桥接、仅主机等网络模式,并提供了从VirtualBox管理界面到Linux系统内部的完整配置步骤,帮助用户解决IP变动问题,构建可靠的本地开发测试环境。

weixin_28365523的博客 510

Ansys Lumerical + HFSS + optiSLang 三剑客:手把手教你优化行波MZM调制器(附完整参数配置)

本文详细介绍了如何利用Ansys Lumerical、HFSS和optiSLang三款工具构建自动化协同设计流程,以优化行波马赫曾德尔调制器(TW-MZM)的性能。通过参数化仿真、流程集成与元模型技术,该方案能高效解决多物理场耦合挑战,实现调制带宽、驱动电压等多目标的全局优化,显著提升光子集成芯片的设计效率与性能潜力。

weixin_29251131的博客 582

PHP 高并发解决方案

PHP高并发解决方案需要综合考虑多个方面,包括硬件、软件、代码、数据库等。在实际应用中,需要根据具体的业务场景和系统架构,选择合适的优化方案。小提示:Swoole 和 ReactPHP 是目前比较流行的 PHP 异步框架。Swoole 功能更全面,而 ReactPHP 更轻量级。

aku13的专栏 1490

【用unity实现100个游戏之7】实现一个类《杀戮尖塔》的卡牌回合制游戏(附项目源码)

【用unity实现100个游戏之7】实现一个类《杀戮尖塔》的卡牌回合制游戏(附项目源码)

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 1万+

php 8位md5重复概率,高并发 php uniqid 用md5生成不重复唯一标识符方案

高并发 php uniqid 用md5生成不重复唯一标识符方案uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID。uniqid(prefix,more_entropy)prefix 可选。为 ID 规定前缀。如果两个脚本恰好在相同的微秒生成 ID,该参数很有用。more_entropy 可选。规定位于返回值末尾的更多的熵。如果 prefix 参数为空,则返回的字符串有 13 个字符...

weixin_29890403的博客 1402

EtherCAT主站SOEM -- 19 --Qt-Soem通过CSP模式(周期同步位置模式)控制一个电机转圈圈

以上就是EtherCAT主站SOEM – 19 --Qt-Soem通过CSP模式(周期同步位置模式)控制一个电机转圈圈的内容。有不明白的地方欢迎留言;有建议欢迎留言,我后面编写文档好改进。创作不容,如果文档对您有帮助,记得给个赞。

常驻客栈的博客--嵌入式EtherCAT 1994

YOLO26 改进 - 注意力机制 | Mask Attention掩码注意力,可学习掩码矩阵破解低分辨率特征提取难题 | 2025 预印

本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架,并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLO26中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联,Transformer类模型计算量大,而掩码注意力机制通过可学习的掩码,让模型选择性关注重要区域,融合了卷积的局部效率和注意力的全局视野。其工作流程包括特征适配、掩码生成、定向注意力计算和特征融合。我们将掩码注意力机制代码集成到YOLO26中。

魔改工程师的博客 834

PHP中的uniqid在高并发下的重复

最近项目中有用到生成token校验的问题。首先考虑用php中的uniqid()函数生成随机串,但是由于该函数好似基于微秒时间级别的。在高并发的情况下,就有可能会生成相同的值。 解决方案1:uniqid(rand(1,10000)), 该函数的第一个参数可用作生成数的前缀,如此,大大降低了生成数的重复率。但是重复的可能性还是存在的 解决方案2:md5(uniqid()), 使用md5()函数,可生成绝对唯一的值 ...

隐术士的专栏 777

第二节:Vben Admin 登录逻辑梳理和对接后端准备

第一节,我们已经配置了前端环境,运行起来了我们的Vben Admin的项目。本节内容,我们先熟悉下项目的目录和文件,然后开始准备对接后端程序路由在 src/router页面在 sr/views本节前端登录逻辑梳理完成了,后端只要在/api/login 接口编写返回逻辑,前后段就可以打通了,具体详情我们下一节介绍。

cuiwin的专栏 5084

PHP解决高并发问题

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10万的请求,5w/

qq_32109909的博客 8万+

突破Cloudflare 5秒盾:Python爬虫+GPT分析JS混淆,零基础也能爬

传统突破Cloudflare 5秒盾的门槛极高,需要精通JS逆向、浏览器指纹伪造、行为模拟,而本文的“Playwright+GPT”方案,彻底降低了门槛——无需懂逆向、无需手动改指纹、无需写复杂JS代码,只需3步就能突破大部分网站的防护。低门槛:新手1小时内就能上手,无需逆向工程知识;高成功率:覆盖80%+的普通防护网站,15%的中等防护网站;易扩展:适配不同类型网站,可结合代理、打码平台升级为高可用系统。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 1163

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

php怎么解决高并发问题

通过上述几个方面的努力,我们可以有效地改善PHP应用程序在高并发环境下的表现。值得注意的是,实际操作过程中还需结合自身项目的具体情况灵活调整策略。希望这篇教程对你有所帮助!

2401_86781857的博客 1260

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

PHP如何解决高并发问题

概念: 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MaxClient...

chipiaobai6529的博客 2397

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

php解决高并发问题

  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...

summerljf的博客 1万+

php高并发问题解决思路

qps多少才算高并发 首先是无状态前端机器不足以承载请求流量,需要进行水平扩展,一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值,需要数据库横向扩展或引入nosql,一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载,需要nosql横向扩展,一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql,比如微博就引入多级缓存架构,这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级,QPS递增大多是由于读放大造成的压力,单也属于高并发架构考虑的范畴。

BUG制造者:图图 <p>这是一个P标签</p> 5504

php怎么解决高并发的问题

将请求分散到多个服务器上,可以通过硬件负载均衡器(如F5 Big-IP)或软件负载均衡器(如Nginx, HAProxy)来实现。- 对于一些非关键或耗时的操作,可以使用消息队列(如RabbitMQ, Kafka)进行异步处理,以释放Web服务器的处理能力。- 静态资源(如图片、CSS、JavaScript文件)通过CDN分发,可以减少对源服务器的请求次数,并加快页面加载速度。- 增加PHP-FPM(FastCGI Process Manager)的进程数或子进程数,以处理更多的并发请求。

php-yyds 869

php mysql处理高并发问题_PHP+MySQL高并发加锁事务处理问题解决方法

这篇文章主要介绍了关于PHP+MySQL高并发加锁事务处理问题解决方法,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本文实例讲述了PHP+MySQL高并发加锁事务处理问题解决方法。分享给大家供大家参考,具体如下:1、背景:现在有这样的需求,插入数据时,判断test表有无username为‘mraz'的数据,无则插入,有则提示“已插入”,目的就是想只插入一条username为‘mra...

weixin_39888049的博客 260

PHP 解决高并发

PHP 解决高并发 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...

抠脚强的博客 625

PHP项目从 php5.3 版本升级到 php8.3 版本时的一些问题和解决方法记录

一个原来的项目,因为业务需要,进行了PHP版本升级,从php5.3直接升级到php8.3。变化挺大的,原程序中有很多不再兼容,在此处进行一下记录。

本博客记录了从2014年以来在工作学习中遇到的技术问题、解决方法以及部分个人人生经历、经验等内容。 2009
上一篇: 如何解决AndroidStudio找不到连接设备的问题
下一篇: html内插入视频的代码的方法
CEJ-盐井
博客等级 码龄17年 10粉丝 19原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值