PHP高并发和大流量怎么解决？

2021-05-07 14:29

阅读：735

标签：个人 target 压力测试定时 qps -- 分布 graph 就是

PHP高并发和大流量的解决方案

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