很多站长朋友们都不太清楚增加php并发量，今天小编就来给大家整理增加php并发量，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 PHP并发怎么实现 2、 为什么这么多人觉得运行PHP的并发可以上1000？ 3、 php 高并发解决思路解决方案 4、 php如何处理高并发 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。
为什么这么多人觉得运行PHP的并发可以上1000？关键还在于nginx+php+fastcgi搭建完或搭建过程中的一些优化。
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。
[root@mysql-DRBD-M webbench-1.5]# webbench -c 8000 -t 30
Webbench - Simple Web Benchmark 1.5
Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004, GPL Open Source Software.
Benchmarking: GET
8000 clients, running 30 sec.
Speed=49520 pages/min, 189468 bytes c.
Requests: 24752 susceed, 8 failed.
kimi 17:23:04
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。
并发写方面，数据先走内存队列
关于增加php并发量的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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