php大数据并发经验 php多进程处理大数据

用PHP编写支持高并发的网站,需要做什么处理?

使用缓存处理类似抢购、投票等高并发请求，如redis。

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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。

这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的。

php如何处理高并发

并发读方面，多用内存缓存。减少数据库查询次数。多加几台数据库从服务器。

一般来说，解决WEB高并发的有效手段都是采用可线性扩展的多层分布式架构，我生产项目的架构是这样的，就在这里抛砖引玉一下。

和php关系并不大，和web服务软件和数据库连接关系最大，所以是web服务端采用nginx+fpm+apc or xcache，能在2g双核，2g内存下处理10000左右的并发。但最重要的，是数据库这块，中间一定要有缓存，memcache是个不错选择。

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。

如何处理大量数据并发操作

1、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。

2、在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。

3、第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。

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