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PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发

可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配，花钱扩充你的硬件设施等。比如，阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。

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建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole(PHP的一个网络通讯拓展)来实现。

大数据并发处理解决方案：HTML静态化效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。

网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析，只需要生成一次，以后每次都直接下载到客户端，效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。

架构还可以选择性地使用队列，我现在用的beantalkd，Redis也是一个很好的选择。

通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题(实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存)。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。

使用缓存，比如memcache，redis，因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。

优化自己的代码，精简代码。多用nosql配合PHP做缓存。支持高并发，PHP自身是能力很有限。一般服务器架构、负载均衡、数据库优化等来需要配合。

thinkphp 本身并没有进行高并发处理的功能高并发的先要知道你自己做的东西哪里并发高 thinkphp 内置很多第三方的内存缓存类，你只要把redis memcache memcached这些缓存安装上，用内存缓存可以缓解高并发。

当我们使用PHP.ODBC，访问数据库用了54秒，而用COM接口去连接数据库需要比PHP所用的时间高80%。OLEDB是微软的一种高速访问数据库的技术，他比ODBC要快。

高效：PHP 的运行速度相对较快，占用资源低，可以处理大量的访问请求，适合用于高并发的 Web 网站。安全性高：PHP 有成熟的安全机制和防范措施，可以有效防护一些常见的网络攻击，如 SQL 注入、XSS 攻击等。

支持高并发，PHP自身是能力很有限。一般服务器架构、负载均衡、数据库优化等来需要配合。

接口也可以继承，通过使用extends操作符。常量接口中也可以定义常量。接口常量和类常量的使用完全相同。它们都是定值，不能被子类或子接口修改。

当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标。

可以全部存储到服务器。然后服务器做一个队列，后台有个单独线程处理图片上传到七牛的任务，图片处理完成之后进行回调处理后续任务。前端显示处理中的类似字样，然后等待后台处理完成，前台页面再去进行修改。

并发指的是：相同的时间内，能处理更多的请求。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。

优化自己的代码，精简代码。多用nosql配合PHP做缓存。支持高并发，PHP自身是能力很有限。一般服务器架构、负载均衡、数据库优化等来需要配合。

100个请求不算大并发吧当一个请求过来时，php就创建一个进程，专门接待这个请求，直到处理完这个请求。php能同时派出很多人（进程），互不干扰。服务器处理器和内存越大，php就能派出越多的人。这个不需要php程序员操心。

使用缓存，比如memcache，redis，因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。

一设置浏览器下载Excel需要的Header 打开php：//output流，并设置写入文件句柄。

php导出大量数据Excel的具体操作步骤如下：使用phpstudy搭建一个测试平台，直接访问数据库。下载的phpcms安装包拷贝到IIS目录，开通访问，即可搭建成功。登录网站后台，系统权限，文件目录以及数据库等功能，进行管理。

SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。2尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

设置专门的数据缓存服务器。将大量数据放到缓存数据区，在访问量少得时候存入数据，减少连接直接操作数据库的开销。数据库集群、库表散列。

数据库集群和库表散列大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

处理高并发的六种方法 1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存。

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