PHP高并发和大流量的解决方案

本文详细阐述了在高并发场景下,PHP应用如何通过前端、服务端、数据库及web服务器等多个层面进行优化,以应对大流量挑战。涵盖QPS、PV、吞吐量等关键指标解析,以及CDN加速、数据库缓存、读写分离等具体优化措施。

PHP高并发和大流量的解决方案
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

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