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高並發處理方案php

發布時間:2024-05-23 10:23:48

php怎麼處理高並發

以下內容轉載自徐漢彬大牛的博客億級Web系統搭建——單機到分布式集群

當一個Web系統從日訪問量10萬逐步增長到1000萬,甚至超過1億的過程中,Web系統承受的壓力會越來越大,在這個過程中,我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題,我們需要在Web系統架構層面搭建多個層次的緩存機制。在不同的壓力階段,我們會遇到不同的問題,通過搭建不同的服務和架構來解決。

Web負載均衡

Web負載均衡(Load Balancing),簡單地說就是給我們的伺服器集群分配「工作任務」,而採用恰當的分配方式,對於保護處於後端的Web伺服器來說,非常重要。

負載均衡的策略有很多,我們從簡單的講起哈。

1.HTTP重定向

當用戶發來請求的時候,Web伺服器通過修改HTTP響應頭中的Location標記來返回一個新的url,然後瀏覽器再繼續請求這個新url,實際上就是頁面重定向。通過重定向,來達到「負載均衡」的目標。例如,我們在下載PHP源碼包的時候,點擊下載鏈接時,為了解決不同國家和地域下載速度的問題,它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302

這個重定向非常容易實現,並且可以自定義各種策略。但是,它在大規模訪問量下,性能不佳。而且,給用戶的體驗也不好,實際請求發生重定向,增加了網路延時。

2. 反向代理負載均衡

反向代理服務的核心工作主要是轉發HTTP請求,扮演了瀏覽器端和後台Web伺服器中轉的角色。因為它工作在HTTP層(應用層),也就是網路七層結構中的第七層,因此也被稱為「七層負載均衡」。可以做反向代理的軟體很多,比較常見的一種是Nginx。

Nginx是一種非常靈活的反向代理軟體,可以自由定製化轉發策略,分配伺服器流量的權重等。反向代理中,常見的一個問題,就是Web伺服器存儲的session數據,因為一般負載均衡的策略都是隨機分配請求的。同一個登錄用戶的請求,無法保證一定分配到相同的Web機器上,會導致無法找到session的問題。

解決方案主要有兩種:

1.配置反向代理的轉發規則,讓同一個用戶的請求一定落到同一台機器上(通過分析cookie),復雜的轉發規則將會消耗更多的CPU,也增加了代理伺服器的負擔。

2.將session這類的信息,專門用某個獨立服務來存儲,例如redis/memchache,這個方案是比較推薦的。

反向代理服務,也是可以開啟緩存的,如果開啟了,會增加反向代理的負擔,需要謹慎使用。這種負載均衡策略實現和部署非常簡單,而且性能表現也比較好。但是,它有「單點故障」的問題,如果掛了,會帶來很多的麻煩。而且,到了後期Web伺服器繼續增加,它本身可能成為系統的瓶頸。

3. IP負載均衡

IP負載均衡服務是工作在網路層(修改IP)和傳輸層(修改埠,第四層),比起工作在應用層(第七層)性能要高出非常多。原理是,他是對IP層的數據包的IP地址和埠信息進行修改,達到負載均衡的目的。這種方式,也被稱為「四層負載均衡」。常見的負載均衡方式,是LVS(Linux Virtual Server,Linux虛擬服務),通過IPVS(IP Virtual Server,IP虛擬服務)來實現。

在負載均衡伺服器收到客戶端的IP包的時候,會修改IP包的目標IP地址或埠,然後原封不動地投遞到內部網路中,數據包會流入到實際Web伺服器。實際伺服器處理完成後,又會將數據包投遞回給負載均衡伺服器,它再修改目標IP地址為用戶IP地址,最終回到客戶端。

上述的方式叫LVS-NAT,除此之外,還有LVS-RD(直接路由),LVS-TUN(IP隧道),三者之間都屬於LVS的方式,但是有一定的區別,篇幅問題,不贅敘。

IP負載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多,它只處理到傳輸層為止的數據包,並不做進一步的組包,然後直接轉發給實際伺服器。不過,它的配置和搭建比較復雜。

4. DNS負載均衡

DNS(Domain Name System)負責域名解析的服務,域名url實際上是伺服器的別名,實際映射是一個IP地址,解析過程,就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應多個IP的。因此,DNS也就可以作為負載均衡服務。

這種負載均衡策略,配置簡單,性能極佳。但是,不能自由定義規則,而且,變更被映射的IP或者機器故障時很麻煩,還存在DNS生效延遲的問題。

5. DNS/GSLB負載均衡

我們常用的CDN(Content Delivery Network,內容分發網路)實現方式,其實就是在同一個域名映射為多IP的基礎上更進一步,通過GSLB(Global Server Load Balance,全局負載均衡)按照指定規則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置,將離用戶近的IP返回給用戶,減少網路傳輸中的路由節點之間的跳躍消耗。

「向上尋找」,實際過程是LDNS(Local DNS)先向根域名服務(Root Name Server)獲取到頂級根的Name Server(例如.com的),然後得到指定域名的授權DNS,然後再獲得實際伺服器IP。

CDN在Web系統中,一般情況下是用來解決大小較大的靜態資源(html/Js/Css/圖片等)的載入問題,讓這些比較依賴網路下載的內容,盡可能離用戶更近,提升用戶體驗。

例如,我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片(騰訊的自建CDN,不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候,帶上了多餘的cookie信息),我獲得的IP是183.60.217.90。

這種方式,和前面的DNS負載均衡一樣,不僅性能極佳,而且支持配置多種策略。但是,搭建和維護成本非常高。互聯網一線公司,會自建CDN服務,中小型公司一般使用第三方提供的CDN。

Web系統的緩存機制的建立和優化

剛剛我們講完了Web系統的外部網路環境,現在我們開始關注我們Web系統自身的性能問題。我們的Web站點隨著訪問量的上升,會遇到很多的挑戰,解決這些問題不僅僅是擴容機器這么簡單,建立和使用合適的緩存機制才是根本。

最開始,我們的Web系統架構可能是這樣的,每個環節,都可能只有1台機器。

我們從最根本的數據存儲開始看哈。

一、 MySQL資料庫內部緩存使用

MySQL的緩存機制,就從先從MySQL內部開始,下面的內容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。

1. 建立恰當的索引

最簡單的是建立索引,索引在表數據比較大的時候,起到快速檢索數據的作用,但是成本也是有的。首先,佔用了一定的磁碟空間,其中組合索引最突出,使用需要謹慎,它產生的索引甚至會比源數據更大。其次,建立索引之後的數據insert/update/delete等操作,因為需要更新原來的索引,耗時會增加。當然,實際上我們的系統從總體來說,是以select查詢操作居多,因此,索引的使用仍然對系統性能有大幅提升的作用。

2. 資料庫連接線程池緩存

如果,每一個資料庫操作請求都需要創建和銷毀連接的話,對資料庫來說,無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷,可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用於復用。線程不夠的時候,再創建,空閑過多的時候,則銷毀。

其實,還有更為激進一點的做法,使用pconnect(資料庫長連接),線程一旦創建在很長時間內都保持著。但是,在訪問量比較大,機器比較多的情況下,這種用法很可能會導致「資料庫連接數耗盡」,因為建立連接並不回收,最終達到資料庫的max_connections(最大連接數)。因此,長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實現一個「連接池」服務,控制CGI機器「盲目」創建連接數。

建立資料庫連接池服務,有很多實現的方式,PHP的話,我推薦使用swoole(PHP的一個網路通訊拓展)來實現。

3. Innodb緩存設置(innodb_buffer_pool_size)

innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數據的內存緩存區,如果機器是MySQL獨占的機器,一般推薦為機器物理內存的80%。在取表數據的場景中,它可以減少磁碟IO。一般來說,這個值設置越大,cache命中率會越高。

4. 分庫/分表/分區。

MySQL資料庫表一般承受數據量在百萬級別,再往上增長,各項性能將會出現大幅度下降,因此,當我們預見數據量會超過這個量級的時候,建議進行分庫/分表/分區等操作。最好的做法,是服務在搭建之初就設計為分庫分表的存儲模式,從根本上杜絕中後期的風險。不過,會犧牲一些便利性,例如列表式的查詢,同時,也增加了維護的復雜度。不過,到了數據量千萬級別或者以上的時候,我們會發現,它們都是值得的。

二、 MySQL資料庫多台服務搭建

1台MySQL機器,實際上是高風險的單點,因為如果它掛了,我們Web服務就不可用了。而且,隨著Web系統訪問量繼續增加,終於有一天,我們發現1台MySQL伺服器無法支撐下去,我們開始需要使用更多的MySQL機器。當引入多台MySQL機器的時候,很多新的問題又將產生。

1. 建立MySQL主從,從庫作為備份

這種做法純粹為了解決「單點故障」的問題,在主庫出故障的時候,切換到從庫。不過,這種做法實際上有點浪費資源,因為從庫實際上被閑著了。

2. MySQL讀寫分離,主庫寫,從庫讀。

兩台資料庫做讀寫分離,主庫負責寫入類的操作,從庫負責讀的操作。並且,如果主庫發生故障,仍然不影響讀的操作,同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中(需要注意流量,可能會因為流量過大,把從庫也拖垮)。

3. 主主互備。

兩台MySQL之間互為彼此的從庫,同時又是主庫。這種方案,既做到了訪問量的壓力分流,同時也解決了「單點故障」問題。任何一台故障,都還有另外一套可供使用的服務。

不過,這種方案,只能用在兩台機器的場景。如果業務拓展還是很快的話,可以選擇將業務分離,建立多個主主互備。

三、 MySQL資料庫機器之間的數據同步

每當我們解決一個問題,新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當我們有多台MySQL,在業務高峰期,很可能出現兩個庫之間的數據有延遲的場景。並且,網路和機器負載等,也會影響數據同步的延遲。我們曾經遇到過,在日訪問量接近1億的特殊場景下,出現,從庫數據需要很多天才能同步追上主庫的數據。這種場景下,從庫基本失去效用了。

於是,解決同步問題,就是我們下一步需要關注的點。

1. MySQL自帶多線程同步

MySQL5.6開始支持主庫和從庫數據同步,走多線程。但是,限制也是比較明顯的,只能以庫為單位。MySQL數據同步是通過binlog日誌,主庫寫入到binlog日誌的操作,是具有順序的,尤其當SQL操作中含有對於表結構的修改等操作,對於後續的SQL語句操作是有影響的。因此,從庫同步數據,必須走單進程。

2. 自己實現解析binlog,多線程寫入。

以資料庫的表為單位,解析binlog多張表同時做數據同步。這樣做的話,的確能夠加快數據同步的效率,但是,如果表和表之間存在結構關系或者數據依賴的話,則同樣存在寫入順序的問題。這種方式,可用於一些比較穩定並且相對獨立的數據表。

國內一線互聯網公司,大部分都是通過這種方式,來加快數據同步效率。還有更為激進的做法,是直接解析binlog,忽略以表為單位,直接寫入。但是這種做法,實現復雜,使用范圍就更受到限制,只能用於一些場景特殊的資料庫中(沒有表結構變更,表和表之間沒有數據依賴等特殊表)。

四、 在Web伺服器和資料庫之間建立緩存

實際上,解決大訪問量的問題,不能僅僅著眼於資料庫層面。根據「二八定律」,80%的請求只關注在20%的熱點數據上。因此,我們應該建立Web伺服器和資料庫之間的緩存機制。這種機制,可以用磁碟作為緩存,也可以用內存緩存的方式。通過它們,將大部分的熱點數據查詢,阻擋在資料庫之前。

1. 頁面靜態化

用戶訪問網站的某個頁面,頁面上的大部分內容在很長一段時間內,可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道,一旦發布幾乎是不會修改內容的。這樣的話,通過CGI生成的靜態html頁面緩存到Web伺服器的磁碟本地。除了第一次,是通過動態CGI查詢資料庫獲取之外,之後都直接將本地磁碟文件返回給用戶。

在Web系統規模比較小的時候,這種做法看似完美。但是,一旦Web系統規模變大,例如當我有100台的Web伺服器的時候。那樣這些磁碟文件,將會有100份,這個是資源浪費,也不好維護。這個時候有人會想,可以集中一台伺服器存起來,呵呵,不如看看下面一種緩存方式吧,它就是這樣做的。

2. 單台內存緩存

通過頁面靜態化的例子中,我們可以知道將「緩存」搭建在Web機器本機是不好維護的,會帶來更多問題(實際上,通過PHP的apc拓展,可通過Key/value操作Web伺服器的本機內存)。因此,我們選擇搭建的內存緩存服務,也必須是一個獨立的服務。

內存緩存的選擇,主要有redis/memcache。從性能上說,兩者差別不大,從功能豐富程度上說,Redis更勝一籌。

3. 內存緩存集群

當我們搭建單台內存緩存完畢,我們又會面臨單點故障的問題,因此,我們必須將它變成一個集群。簡單的做法,是給他增加一個slave作為備份機器。但是,如果請求量真的很多,我們發現cache命中率不高,需要更多的機器內存呢?因此,我們更建議將它配置成一個集群。例如,類似redis cluster。

Redis cluster集群內的Redis互為多組主從,同時每個節點都可以接受請求,在拓展集群的時候比較方便。客戶端可以向任意一個節點發送請求,如果是它的「負責」的內容,則直接返回內容。否則,查找實際負責Redis節點,然後將地址告知客戶端,客戶端重新請求。

對於使用緩存服務的客戶端來說,這一切是透明的。

內存緩存服務在切換的時候,是有一定風險的。從A集群切換到B集群的過程中,必須保證B集群提前做好「預熱」(B集群的內存中的熱點數據,應該盡量與A集群相同,否則,切換的一瞬間大量請求內容,在B集群的內存緩存中查找不到,流量直接沖擊後端的資料庫服務,很可能導致資料庫宕機)。

4. 減少資料庫「寫」

上面的機制,都實現減少資料庫的「讀」的操作,但是,寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作,雖然無法減少,但是可以通過合並請求,來起到減輕壓力的效果。這個時候,我們就需要在內存緩存集群和資料庫集群之間,建立一個修改同步機制。

先將修改請求生效在cache中,讓外界查詢顯示正常,然後將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來,隊列滿或者每隔一段時間,合並為一個請求到資料庫中更新資料庫。

除了上述通過改變系統架構的方式提升寫的性能外,MySQL本身也可以通過配置參數innodb_flush_log_at_trx_commit來調整寫入磁碟的策略。如果機器成本允許,從硬體層面解決問題,可以選擇老一點的RAID(Rendant Arrays of independent Disks,磁碟列陣)或者比較新的SSD(Solid State Drives,固態硬碟)。

5. NoSQL存儲

不管資料庫的讀還是寫,當流量再進一步上漲,終會達到「人力有窮時」的場景。繼續加機器的成本比較高,並且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候,部分核心數據,就可以考慮使用NoSQL的資料庫。NoSQL存儲,大部分都是採用key-value的方式,這里比較推薦使用上面介紹過Redis,Redis本身是一個內存cache,同時也可以當做一個存儲來使用,讓它直接將數據落地到磁碟。

這樣的話,我們就將資料庫中某些被頻繁讀寫的數據,分離出來,放在我們新搭建的Redis存儲集群中,又進一步減輕原來MySQL資料庫的壓力,同時因為Redis本身是個內存級別的Cache,讀寫的性能都會大幅度提升。

國內一線互聯網公司,架構上採用的解決方案很多是類似於上述方案,不過,使用的cache服務卻不一定是Redis,他們會有更豐富的其他選擇,甚至根據自身業務特點開發出自己的NoSQL服務。

6. 空節點查詢問題

當我們搭建完前面所說的全部服務,認為Web系統已經很強的時候。我們還是那句話,新的問題還是會來的。空節點查詢,是指那些資料庫中根本不存在的數據請求。例如,我請求查詢一個不存在人員信息,系統會從各級緩存逐級查找,最後查到到資料庫本身,然後才得出查找不到的結論,返回給前端。因為各級cache對它無效,這個請求是非常消耗系統資源的,而如果大量的空節點查詢,是可以沖擊到系統服務的。

在我曾經的工作經歷中,曾深受其害。因此,為了維護Web系統的穩定性,設計適當的空節點過濾機制,非常有必要。

我們當時採用的方式,就是設計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來,放入到一台內存cache中,這樣的話,如果還有空節點查詢,則在緩存這一層就被阻擋了。

異地部署(地理分布式)

完成了上述架構建設之後,我們的系統是否就已經足夠強大了呢?答案當然是否定的哈,優化是無極限的。Web系統雖然表面上看,似乎比較強大了,但是給予用戶的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學,訪問深圳的一個網站服務,他還是會感到一些網路距離上的慢。這個時候,我們就需要做異地部署,讓Web系統離用戶更近。

一、 核心集中與節點分散

有玩過大型網游的同學都會知道,網游是有很多個區的,一般都是按照地域來分,例如廣東專區,北京專區。如果一個在廣東的玩家,去北京專區玩,那麼他會感覺明顯比在廣東專區卡。實際上,這些大區的名稱就已經說明了,它的伺服器所在地,所以,廣東的玩家去連接地處北京的伺服器,網路當然會比較慢。

當一個系統和服務足夠大的時候,就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務,盡可能離用戶更近。我們前面已經提到了Web的靜態資源,可以存放在CDN上,然後通過DNS/GSLB的方式,讓靜態資源的分散「全國各地」。但是,CDN只解決的靜態資源的問題,沒有解決後端龐大的系統服務還只集中在某個固定城市的問題。

這個時候,異地部署就開始了。異地部署一般遵循:核心集中,節點分散。

·核心集中:實際部署過程中,總有一部分的數據和服務存在不可部署多套,或者部署多套成本巨大。而對於這些服務和數據,就仍然維持一套,而部署地點選擇一個地域比較中心的地方,通過網路內部專線來和各個節點通訊。

·節點分散:將一些服務部署為多套,分布在各個城市節點,讓用戶請求盡可能選擇近的節點訪問服務。

例如,我們選擇在上海部署為核心節點,北京,深圳,武漢,上海為分散節點(上海自己本身也是一個分散節點)。我們的服務架構如圖:

需要補充一下的是,上圖中上海節點和核心節點是同處於一個機房的,其他分散節點各自獨立機房。
國內有很多大型網游,都是大致遵循上述架構。它們會把數據量不大的用戶核心賬號等放在核心節點,而大部分的網游數據,例如裝備、任務等數據和服務放在地區節點里。當然,核心節點和地域節點之間,也有緩存機制。

二、 節點容災和過載保護

節點容災是指,某個節點如果發生故障時,我們需要建立一個機制去保證服務仍然可用。毫無疑問,這里比較常見的容災方式,是切換到附近城市節點。假如系統的天津節點發生故障,那麼我們就將網路流量切換到附近的北京節點上。考慮到負載均衡,可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節點。另一方面,核心節點自身也是需要自己做好容災和備份的,核心節點一旦故障,就會影響全國服務。

過載保護,指的是一個節點已經達到最大容量,無法繼續接接受更多請求了,系統必須有一個保護的機制。一個服務已經滿負載,還繼續接受新的請求,結果很可能就是宕機,影響整個節點的服務,為了至少保障大部分用戶的正常使用,過載保護是必要的。

解決過載保護,一般2個方向:

·拒絕服務,檢測到滿負載之後,就不再接受新的連接請求。例如網游登入中的排隊。

·分流到其他節點。這種的話,系統實現更為復雜,又涉及到負載均衡的問題。

小結

Web系統會隨著訪問規模的增長,漸漸地從1台伺服器可以滿足需求,一直成長為「龐然大物」的大集群。而這個Web系統變大的過程,實際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段,解決不同的問題,而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。

系統的優化是沒有極限的,軟體和系統架構也一直在快速發展,新的方案解決了老的問題,同時也帶來新的挑戰。

Ⅱ 用PHP 編寫支持高並發的網站,需要做什麼處理

一般來說,解決WEB高並發的有效手段都是採用可線性擴展的多層分布式架構,
我生產項目的架構是這樣的,就在這里拋磚引玉一下。

Webserver (Nginx) :這一層是可以輕松分布式部署的,結合智能DNS解析可以簡易地防止單點故障、實現區域訪問加速,結合LVS很容易實現負載均衡。這一層主要是負責處理靜態請求和轉發PHP請求至第二層的PHP處理節點,至於靜態資源地址(http://misc.xxxx.com)可以單獨拿出來部署,或者直接使用商用的雲存儲服務(國內七牛不錯,國外有Amazon S3)
PHP處理節點:一個節點其實就是一個監聽特定埠的系統進程,webserver的請求通過負載均衡器(我用的AWS的loadbalancer)進行分發,很好實現分布式和負載均衡。我現在用的還是php自帶的php-fpm,其實facebook出的hhvm性能非常強悍,但是還不能100%通過我項目的單元測試,等hhvm成熟過後可以平滑替換

高速緩存:用的memcached,這一層的作用主要是減輕資料庫IO和加快熱數據訪問,緩存策略與程序耦合度較高,不贅述,但簡單地說有兩種方式,一種是在程序的全局層面加一個緩存處理,這種方法代碼耦合度低,但是有效命中率不高,有些項目不一定適應,另一種是在具體的數據存取處加緩存處理,這種辦法程序耦合度較高,但是緩存命中率非常高,幾乎沒有無效緩存存在,我用的是這種。
資料庫 :我現在的項目數據規模不大,暫時只用了單台資料庫,但是程序邏輯上已做好了資料庫線性擴展的准備。其實資料庫層的擴展是老生常談了,常用手段是分庫分表,這一塊需要在前期的代碼就打下基礎,另外更平滑地手段是使用中間件,比如360的Atlas,阿里巴巴的cobar,淘寶的TDDL,中間件可以在不大范圍變更代碼的情況下擴展,但是具體的使用場景還是有限的,具體項目還需單獨考察。
其他:根據不同的項目,架構還可以選擇性地使用隊列,我現在用的beantalkd,Redis也是一個很好的選擇。隊列常用的使用環境是郵件發送和站內消息推送上面,但是在某些場景下也可以作為核心資料庫的緩沖,對應對大並發或者突發性流量也是不錯的選擇

Ⅲ 高並發架構技術解決方案

高並發架構的難點是什麼?
高並發架構最大問題主要是由於網站PV訪問量大,單台伺服器承載大量訪問所帶來的壓力,所以會採用多台伺服器進行分流,採用伺服器集群技術,對於每個請求訪問會被 發送到不同的伺服器。
這樣架構的難點就在管理、維護、監控、負載等等都面臨很大的技術問題,同時還需要應對某些業務的突發流量,像秒殺、促銷等場景化使用什麼技術解決高並發?
互聯網分布式架構設計,提高系統並發能力的方式,方法論上主要有兩種:垂直擴展(Scale Up)與水平擴展(Scale Out)。
垂直擴展:提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種:
(1)增強單機硬體性能,例如:增加CPU核數如32核,升級更好的網卡如萬兆,升級更好的硬碟如SSD,擴充硬碟容量如2T,擴充系統內存如128G;
(2)提升單機架構性能,例如:使用Cache來減少IO次數,使用非同步來增加單服務吞吐量,使用無鎖數據結構來減少響應時間;
在互聯網業務發展非常迅猛的早期,如果預算不是問題,強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力,因為這個階段,公司的戰略往往是發展業務搶時間,而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能,還是提升單機架構性能,都有一個致命的不足:單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展:只要增加伺服器數量,就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的,如何在架構各層進行可水平擴展的設計,以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐。
水平擴展要怎麼來做?首先是軟體服務拆分到不同的伺服器進行部署,全部堆積在一台上性能將會受限。例如:Redis 就只是部署在獨立的伺服器上,其它軟體都在這伺服器上出現增加各個軟體服務部署的服務後,採用技相關技術手段分擔到各個伺服器上。nginx反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展。dns-server對於一個域名配置了多個解析ip,每次DNS解析請求來訪問dns-server,會輪詢返回這些ip。PHP站點層可以通過修改nginx.conf實現負載均衡機制來進行水平擴展。從而設置多個web後端。服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展;這里一部需要實現服務化,PHP像swoole tarsphp等資料庫可以按照數據范圍,或者數據哈希的方式來進行水平擴展;那高並發架構是什麼樣的?
常見互聯網分布式架構如上,分為:
(1)客戶端層:典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
(2)反向代理層:系統入口,反向代理
(3)站點應用層:實現核心應用邏輯,返回html或者json數據
(4)服務層:服務化,例如像Swoole
(5)數據-緩存層:緩存加速訪問存儲
(6)數據-資料庫層:資料庫固化數據存儲

Ⅳ 如何處理高並發

處理高並發的六種方法

1:系統拆分,將一個系統拆分為多個子系統,用bbo來搞。然後每個系統連一個資料庫,這樣本來就一個庫,現在多個資料庫,這樣就可以抗高並發。

2:緩存,必須得用緩存。大部分的高並發場景,都是讀多寫少,那你完全可以在資料庫和緩存里都寫一份,然後讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的並發啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的項目里,那些承載主要請求讀場景,怎麼用緩存來抗高並發。

3:MQ(消息隊列),必須得用MQ。可能你還是會出現高並發寫的場景,比如說一個業務操作里要頻繁搞資料庫幾十次,增刪改增刪改,瘋了。那高並發絕對搞掛你的系統,人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行,數據隨時就被LRU(淘汰掉最不經常使用的)了,數據格式還無比簡單,沒有事務支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦?用MQ吧,大量的寫請求灌入MQ里,排隊慢慢玩兒,後邊系統消費後慢慢寫,控制在mysql承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里,那些承載復雜寫業務邏輯的場景里,如何用MQ來非同步寫,提升並發性。MQ單機抗幾萬並發也是ok的。

4:分庫分表,可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高並發的要求,好吧,那麼就將一個資料庫拆分為多個庫,多個庫來抗更高的並發;然後將一個表拆分為多個表,每個表的數據量保持少一點,提高sql跑的性能。

5:讀寫分離,這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少,沒必要所有請求都集中在一個庫上吧,可以搞個主從架構,主庫寫入,從庫讀取,搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候,還可以加更多的從庫。

6:solrCloud:
SolrCloud(solr 雲)是Solr提供的分布式搜索方案,可以解決海量數據的 分布式全文檢索,因為搭建了集群,因此具備高可用的特性,同時對數據進行主從備份,避免了單點故障問題。可以做到數據的快速恢復。並且可以動態的添加新的節點,再對數據進行平衡,可以做到負載均衡:

Ⅳ 用PHP編寫支持高並發的網站,需要做什麼處理

PHP語言開發高並發的網站,需要加緩存,復雜邏輯走消息隊列非同步處理,mysql查詢必須走索引,還搞不定就加機器分流,mysql配置升高並且一主多從,使用codis集群,增加消息隊列的消費者,如果還搞不定就隨機拒絕請求,當然這是最後的退路。

緩存

緩存是避免業務查詢過多的請求mysql,導致業務不可用,段氏根據場景來判斷是否需要使用codis集群,如果並發量沒有達到某個級別,16G的redis也可以,但是要避免redis在高並發下容易發生的緩存穿透,盡量做成高可用,並保證緩存實現的命中率

消息隊列

這也是高並發情境下的殺手鐧,削峰填谷,將耗時的業務邏輯直接以隊列的形式非同步慢慢處理,防止請求過度積壓,導致的伺服器不可用。

mysql優化

有些場景下必須查詢mysql的,也應該走索引,避免多表聯合查詢,甚至mysql的事務隔離級別都盡量的降低,或者直接去掉事務,採用最終一致性的補償指明機制。升級mysql的配置,核心數和內存的提升對查詢速度的優化是顯而易見的,最好能一步到位的走一主多從,查詢路由到從伺服器上。

隨機拒絕請求

這不是開玩笑,我們必須保證伺服器可用,寧願拒絕掉一些請求,也不能讓伺服器大量請求阻塞握逗散,最終導致大家都用不了。

Ⅵ php處理高並發能力強嗎

強。PHP可以解決高並發,也不能說適合,只是相對其他語言弱一些,Java和Go,不過PHP7出來以後PHP性能得到了很大的提升,性能與其它的語言之間的差距不是很大了,甚至比有的語言更快。

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