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php高并发下单,php 高并发解决方案

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PHP如何使用文件锁解决高并发问题

?php

//连接数据库

$con=mysqli_connect("192.168.2.186","root","root","test");

//查询商品数量是否大于0,大于0才能下单,并减少库存

$fp = fopen("lock.txt", "r");

//加锁

if(flock($fp,LOCK_EX))

{

$res=mysqli_fetch_assoc(mysqli_query($con,'SELECT total FROM shop WHERE id=1 LIMIT 1'));

if($res['total']0){mysqli_query($con,'UPDATE shop SET total=total-1 WHERE id=1');}

//执行完成解锁

flock($fp,LOCK_UN);

}

//关闭文件

fclose($fp);

unset($res);

mysqli_close($con);

?

php 高并发解决思路解决方案

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

PHP的高并发问题

一般的服务器能在一秒内处理几十万条数据,所以你说的能在1秒内有几十万个订单同时生成,除了京东淘宝这种超大型网上商城外,一般的购物网站很少能有这样的情况发生。

你可以在判断获取id的时候能不能获取,能就继续,不能就重新提交订单。