PHP 高併發、大流量

php如何解決網站高併發和大流量的問題？

 

高併發架構相關的概念：

併發：併發的訪問，某個時間點，有多少個訪問同時到來。

qps：每秒鐘請求或查詢的數量，在互聯網領域，指每秒響應請求數（指HTTP請求）。

吞吐量：單位時間內處理的請求數量（一般由qps和併發數決定）。

響應時間：從請求發出到收到響應花費的時間，叫作響應時間。

PV：綜合瀏覽量（page view），即頁面瀏覽量或者點擊量，一個訪客在24小時內訪問的頁面數量。同一我的瀏覽網站的同一個頁面，只記作同一次PV。

UV：獨立訪客，必定時間內，相同訪客屢次訪問一個網站，記作1個獨立訪客。

帶寬：計算帶寬大小，須要關注2個指標，峯值流量和頁面的平均大小。

日網站帶寬 = PV/統計時間（換算到秒）*評價頁面大小（單位KB）*8

峯值：通常是平均值的倍數，根據實際狀況來定。

高併發：一個系統的日PV在千萬以上，有多是一個高併發系統。

 

須要注意：

qps不等於併發鏈接數。qps是指每秒http請求數量，併發鏈接數是系統同時處理的請求數量

峯值每秒請求數（qps） = （總PV數*80%）/（6小時秒數*20%）   -------  80%的訪問量集中在20%的時間

 

對於qps來講，應該作一些壓力測試，爲何作這樣一個測試？由於對於咱們服務器來講，咱們應該知道這臺服務器最大可以承受多少qps，而咱們網站PV一天是多少能夠計算出峯值qps，咱們能夠根據須要來進行相應的一個優化，並非說咱們感受到了網站的請求有點大了，再進行優化。因此壓力測試是幫助咱們測試能承受多大的併發，以及測試最大承受的qps值。

 

那麼如何作壓力測試：

經常使用的性能測試工具：ab、wrk、http_load。

 

qps達到極限：

隨着qps的增加，每一個階段須要根據實際狀況來進行優化，優化的方案與咱們的硬件的條件、網絡帶寬息息相關。

qps達到50--------------能夠稱之爲小型網站，通常的服務器就能夠應付。

qps達到100-------------假設關係型數據庫的每次請求在0.01秒完成；假設單頁面只有一個sql查詢，那麼100qps意味着1秒鐘完成100次請求，可是咱們不能保證數據庫查詢能完成100次。方案：數據庫緩存層，數據庫的負載均衡。

qps達到800-------------假設咱們使用百兆帶寬，意味着網站出口的實際帶寬是8M左右。假設每一個頁面只有10k，在這個併發下， 百兆帶寬已經吃完。方案：CDN加速，負載均衡。

qps達到1000------------假設咱們使用Memcache來緩存數據庫查詢數據，每一個頁面對memcache的請求遠大於直接DB的請求。   方案：靜態html緩存

qps達到2000------------文件系統訪問鎖都成了災難、方案：作業務分離，分佈式緩存。

qps達到不一樣階段，就會面臨不一樣的瓶頸。針對不一樣瓶頸，有不一樣的解決方案。

 

 

 

高併發解決方案處理：

從流量方向進行優化：防盜鏈處理（把惡意的請求驅除門外）、

從前端優化：減小HTTP請求（把css、js文件、圖片整合一塊兒，請求一次）、添加異步請求、啓用瀏覽器緩存和文件壓縮、CDN加速（把前端的一些文件、資源都放到CDN中）、創建獨立的圖片服務器、

從服務端優化：頁面靜態化、併發處理、隊列處理、

從數據庫優化：數據庫緩存、分庫、分表、分區操做。讀寫分離、負載均衡。

從web服務器優化：負載均衡、