php如何解决网站大流量与高并发的问题?

1）高并发架构相关概念

并发：在某个时间点有多少个访问同时到来。所谓高并发，即同时的访问量相当大。日PV在千万以上有可能是一个高并发

QPS：每秒相应请求数（指HTTP请求）

响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。

PV：综合浏览量（page view）。刷新并不会计入数据中。

UV：独立访客（unique visitor）

带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小。

日网站带宽=PV/统计时间（换算到秒）*平均页面大小（单位KB）*8

峰值一般是平均值的倍数，根据实际情况来定。

QPS不等于并发连接数。

2）高并发的问题，我们具体应该关心什么？

（总pv数 * 80%）/（6小时秒速 * 20%）= 峰值每秒请求数（QPS）

80% 的访问量集中在 20% 的时间

压力测试，测试能承受的最大并发，测试最大承受的QPS值

常用的性能测试工具：ab、wrk、http——load、web Bench、siege、apache Jmeter 等

ab：全称apache benchmark，apache官方推荐的工具。

ab的使用

模拟并发请求100次，总共请求5000次。

ab  -c 100 -n 5000 待测试网站

注意事项：

测试机器与被测试机器分开

不要对线上服务做压力测试

观察测试工具ab所在机器，以及被测试的前端机的cpu，内存，网络等都不超过最高限度的75%。

当QPS达到50

可以称之为小型网站,一般的服务器就可以应付

当QPS达到100

假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成

假设当页面只有一个SQL查询，那么100QPS意味着1秒钟完成100次请求，但是此时我们并不能保证数据库查询能完成100次。

方案：数据库缓存层，数据库的负载均衡。

当QPS达到800

假设我们使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8兆左右，加速每个页面只有10k，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完。

方案：CDN加速、负载均衡

当QPS达到1000

假设使用Memcache缓存查询数据，每个页面对Memcache的请求远大于直接对DB的请求。

Memcache的悲观并发数在2w左右，但是可能在之前的内网带宽已经吃光，表现出不稳定。

方案：静态HTML缓存

当QPS达到2000

这个级别下，文件系统访问锁都成为了灾难。

方案：做业务分离，分布式存储。

3)  高并发的优化手段

流量优化：防盗链处理

前端优化：减少http请求，添加异步请求，启用浏览器缓存和文件压缩，CDN加速，建立独立图片服务器。

服务端优化：页面静态化，并发处理（多线程、多进程异步处理等）、队列处理

数据库优化：数据库缓存（redsi、memcache、mysql数据查询缓存 等）、分库分表分区操作、读写分离、负债均衡

web服务器优化：负载均衡（如nigix的反向代理实现负载均衡等）、