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并发测试php(并发测试的目的是什么)

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PHP并发怎么实现

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。

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的并发问题

哥们,你说反了,如果没有执行完,会再次调用这个php,这个时候就会出现多个php进程在跑同一个任务,一般情况下要规避这种情况,因为多个人做同一件事情,这不是浪费吗?还浪费资源,比方说数据库资源,这个你要写个进程保护,就是当发现该脚本在执行时,就不不执行;

实现思路是在php脚本的开头就做判断,若果发现进程中该脚本的数目超过1个,就退出不执行。

如果想要代码的话,可以找我。

PHP做游戏服务端可以达到多少并发

PHP做游戏服务端可以达到并发十万。

包括使用缓存加速工具,经过优化后web性能有明显的提高。这是我用压力测试工具测试的并发数量。

自己下载个软件来做下压力测试才能得出较准确的数据,使用nginx更多是用来支持动态页面,而且还可以做代理和一些限制设置,但论功能而言比apache更广, apache 更擅长于对静态页面的解释,稳定且比nginx配置更为简单。

2012年数据:

2012上半年,中国游戏市场(包括PC网络游戏市场、移动网络游戏市场、PC单机游戏市场等)实际销售收入248.4亿元人民币,比2011上半年增长了18.5%。

2012上半年,中国PC网络游戏市场实际销售收入(包括了客户端网游、网页游戏、社交游戏及游戏平台的市场销售额)为235.5亿元人民币,比2011上半年增长了16.9%。

2012上半年,中国自主研发的PC网络游戏市场实际销售收入为168.6亿元人民币,占网络游戏市场实际销售收入的71.6%,较2011年同期的63%左右有明显提升。

php如何处理高并发情况下的db插入

1、 我们需要接收一个外部的订单,而这个订单号是不允许重复的

2、 数据库对外部订单号没有做唯一性约束

3、 外部经常插入相同的订单,对于已经存在的订单则拒绝处理

对于这个需求,很简单我们会用下面的代码进行处理(思路:先查找数据库,如果数据库存在则直接退出,否则插入)

package com.yhj.test;

import com.yhj.dao.OrderDao;

import com.yhj.pojo.Order;

/**

* @Description:并发测试用例

* @Author YHJ create at 2011-7-7 上午08:41:44

* @FileName com.yhj.test.TestCase.java

*/

public class TestCase {

/**

* data access object class for deal order

*/

private OrderDao orderDao;

/**

* @Description:插入测试

* @param object 要插入的object实例

* @author YHJ create at 2011-7-7 上午08:43:15

* @throws Exception

*/

public void doTestForInsert(Order order) throws Exception {

Order orderInDB = orderDao.findByName(order.getOrderNo());

if(null != orderInDB)

throw new Exception("the order has been exist!");

orderDao.save(order);

}

}

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