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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
