并发指的是：相同的时间内，能处理更多的请求。
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所以，解决方案就是优化请求的响应时间。
一般来说，最慢的在数据库处理。首先优化数据库sql、其次优化数据库结构设计、再次优化程序代码逻辑、最后优化业务逻辑。
这些搞定之后，就需要其他东西配合。比如nosql，将数据库热查询放入内存缓存，将数据库并发写入用队列。
最后就是硬件了，数据库主从差不多了。
php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。
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
sql优化，数据缓存和页面静态化
首先各种优化程序逻辑优化数据库优化硬件横向扩展
数据hash、服务器提升性能、表hash、出钱找oraclec出解决方案
页面静态化:
Php页面静态化有两种，第一，php模板，比如：smarty。第二，url伪静态，通过urlrewrite实现这种做法可以提高网站的排名和收索
像一些管理性质的网站，比如：新闻发布系统、CMS等，使用php模板静态化。一般的网站伪静态就可以了
数据缓存:
php程序常规的获取数据的流程是：
1.用户向php程序发送请求
2.php请求从数据库中取出数据
3.发送给用户
但是当网站的访问量非常大的时候数据库往往成为制约系统性能的瓶颈，为了减轻大规模请求对数据库造成的压力，简单的方法可以采用数据缓存来减轻数据库的压力，下面就简单的介绍一下常规的数据缓存方法：
具体的步骤：
1.用户请求
2.判断缓存是否存在或者是否过期
3.如果缓存不存在或者缓存已经过期，从数据库中读出数据；如果没有过期，读取缓存
4.发送给用户
需要关闭数据库的。如果是一个长连接的话，你的网站加入并发请求数很多，也就是说同时有很多人来访问你的网站，并且每个访问者都需要查询一次mysql数据库的话，会很快把你的系统资源消耗完了。短链接就没有这个问题，每次查询完就马上关闭了，这样不容易消耗过多的系统资源。但是长连接也有个好处就是，频繁查询的时候，可以节省了多次建立TCP连接的时间。