php 高并發(fā)解決思路解決方案

php 高并發(fā)解決思路解決方案，如何應對網(wǎng)站大流量高并發(fā)情況。本文為大家總結了常用的處理方式，但不是細節(jié)，后續(xù)一系列細節(jié)教程給出。希望大家喜歡。

創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)IDC數(shù)據(jù)服務器托管提供商，專業(yè)提供成都服務器托管，服務器租用，遂寧服務器托管，遂寧服務器托管，成都多線服務器托管等服務器托管服務。

一 高并發(fā)的概念

在互聯(lián)網(wǎng)時代，并發(fā)，高并發(fā)通常是指并發(fā)訪問。也就是在某個時間點，有多少個訪問同時到來。

二 高并發(fā)架構相關概念

1、QPS (每秒查詢率) : 每秒鐘請求或者查詢的數(shù)量，在互聯(lián)網(wǎng)領域，指每秒響應請求數(shù)(指 HTTP 請求)

2、PV（Page View）：綜合瀏覽量，即頁面瀏覽量或者點擊量，一個訪客在 24 小時內訪問的頁面數(shù)量

--注：同一個人瀏覽你的網(wǎng)站的同一頁面，只記做一次 pv

3、吞吐量（fetches/sec） ：單位時間內處理的請求數(shù)量 （通常由 QPS 和并發(fā)數(shù)決定）

4、響應時間：從請求發(fā)出到收到響應花費的時間

5、獨立訪客（UV）：一定時間范圍內，相同訪客多次訪問網(wǎng)站，只計算為 1 個獨立訪客

6、帶寬：計算帶寬需關注兩個指標，峰值流量和頁面的平均大小

7、日網(wǎng)站帶寬： PV/統(tǒng)計時間（換算到秒） * 平均頁面大?。╧b）* 8

三 需要注意點：

1、QPS 不等于并發(fā)連接數(shù)（QPS 是每秒 HTTP 請求數(shù)量，并發(fā)連接數(shù)是系統(tǒng)同時處理的請求數(shù)量）

2、峰值每秒請求數(shù)（QPS）= （總 PV 數(shù)*80%）/ （六小時秒數(shù)*20%）【代表 80%的訪問量都集中在 20%的時間內】

3、壓力測試： 測試能承受的最大并發(fā)數(shù) 以及測試最大承受的 QPS 值

4、常用的性能測試工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter】

四 優(yōu)化

1、當 QPS 小于 50 時

優(yōu)化方案:為一般小型網(wǎng)站,不用考慮優(yōu)化

2、當 QPS 達到 100 時,遇到數(shù)據(jù)查詢瓶頸

優(yōu)化方案: 數(shù)據(jù)庫緩存層,數(shù)據(jù)庫的負載均衡

3、當 QPS 達到 800 時, 遇到帶寬瓶頸

優(yōu)化方案:CDN 加速,負載均衡

4、當 QPS 達到 1000 時

優(yōu)化方案: 做 html 靜態(tài)緩存

5、當 QPS 達到 2000 時

優(yōu)化方案: 做業(yè)務分離,分布式存儲

五、高并發(fā)解決方案案例:

1、流量優(yōu)化

防盜鏈處理(去除惡意請求)

2、前端優(yōu)化

(1) 減少 HTTP 請求[將 css,js 等合并]

(2) 添加異步請求(先不將所有數(shù)據(jù)都展示給用戶,用戶觸發(fā)某個事件,才會異步請求數(shù)據(jù))

(3) 啟用瀏覽器緩存和文件壓縮

(4) CDN 加速

(5) 建立獨立的圖片服務器(減少 I/O)

3、服務端優(yōu)化

(1) 頁面靜態(tài)化

(2) 并發(fā)處理

(3) 隊列處理

4、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

(1) 數(shù)據(jù)庫緩存

(2) 分庫分表,分區(qū)

(3) 讀寫分離

(4) 負載均衡

5、web 服務器優(yōu)化

(1) nginx 反向代理實現(xiàn)負載均衡

(2) lvs 實現(xiàn)負載均衡

php解決高并發(fā)

?php

2 //優(yōu)化方案1：將庫存字段number字段設為unsigned，當庫存為0時，因為字段不能為負數(shù)，將會返回false

3 include('./mysql.php');

4 $username = 'wang'.rand(0,1000);

5 //生成唯一訂單

6 function build_order_no(){

7? return date('ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8);

8 }

9 //記錄日志

10 function insertLog($event,$type=0,$username){

11? ? global $conn;

12? ? $sql="insert into ih_log(event,type,usernma)

13? ? values('$event','$type','$username')";

14? ? return mysqli_query($conn,$sql);

15 }

16 function insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number)

17 {

18? ? ? global $conn;

19? ? ? $sql="insert into ih_order(order_sn,user_id,goods_id,sku_id,price,username,number)

20? ? ? values('$order_sn','$user_id','$goods_id','$sku_id','$price','$username','$number')";

21? ? ? return? mysqli_query($conn,$sql);

22 }

23 //模擬下單操作

24 //庫存是否大于0

25 $sql="select number from ih_store where goods_id='$goods_id' and sku_id='$sku_id' ";

26 $rs=mysqli_query($conn,$sql);

27 $row = $rs-fetch_assoc();

28? if($row['number']0){//高并發(fā)下會導致超賣

29? ? ? if($row['number']$number){

30? ? ? ? return insertLog('庫存不夠',3,$username);

31? ? ? }

32? ? ? $order_sn=build_order_no();

33? ? ? //庫存減少

34? ? ? $sql="update ih_store set number=number-{$number} where sku_id='$sku_id' and number0";

35? ? ? $store_rs=mysqli_query($conn,$sql);

36? ? ? if($store_rs){

37? ? ? ? ? //生成訂單

38? ? ? ? ? insertOrder($order_sn,$user_id,$goods_id,$sku_id,$price,$username,$number);

39? ? ? ? ? insertLog('庫存減少成功',1,$username);

40? ? ? }else{

41? ? ? ? ? insertLog('庫存減少失敗',2,$username);

42? ? ? }

43? }else{

44? ? ? insertLog('庫存不夠',3,$username);

45? }

46 ?

php怎么處理高并發(fā)

以下內容轉載自徐漢彬大牛的博客?億級Web系統(tǒng)搭建——單機到分布式集群?

當一個Web系統(tǒng)從日訪問量10萬逐步增長到1000萬，甚至超過1億的過程中，Web系統(tǒng)承受的壓力會越來越大，在這個過程中，我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題，我們需要在Web系統(tǒng)架構層面搭建多個層次的緩存機制。在不同的壓力階段，我們會遇到不同的問題，通過搭建不同的服務和架構來解決。

Web負載均衡?

Web負載均衡（Load Balancing），簡單地說就是給我們的服務器集群分配“工作任務”，而采用恰當?shù)姆峙浞绞?，對于保護處于后端的Web服務器來說，非常重要。

負載均衡的策略有很多，我們從簡單的講起哈。

1.?HTTP重定向

當用戶發(fā)來請求的時候，Web服務器通過修改HTTP響應頭中的Location標記來返回一個新的url，然后瀏覽器再繼續(xù)請求這個新url，實際上就是頁面重定向。通過重定向，來達到“負載均衡”的目標。例如，我們在下載PHP源碼包的時候，點擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題，它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302

這個重定向非常容易實現(xiàn)，并且可以自定義各種策略。但是，它在大規(guī)模訪問量下，性能不佳。而且，給用戶的體驗也不好，實際請求發(fā)生重定向，增加了網(wǎng)絡延時。

2. 反向代理負載均衡

反向代理服務的核心工作主要是轉發(fā)HTTP請求，扮演了瀏覽器端和后臺Web服務器中轉的角色。因為它工作在HTTP層（應用層），也就是網(wǎng)絡七層結構中的第七層，因此也被稱為“七層負載均衡”?？梢宰龇聪虼淼能浖芏啵容^常見的一種是Nginx。

Nginx是一種非常靈活的反向代理軟件，可以自由定制化轉發(fā)策略，分配服務器流量的權重等。反向代理中，常見的一個問題，就是Web服務器存儲的session數(shù)據(jù)，因為一般負載均衡的策略都是隨機分配請求的。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機器上，會導致無法找到session的問題。

解決方案主要有兩種：

1.?配置反向代理的轉發(fā)規(guī)則，讓同一個用戶的請求一定落到同一臺機器上（通過分析cookie），復雜的轉發(fā)規(guī)則將會消耗更多的CPU，也增加了代理服務器的負擔。

2.?將session這類的信息，專門用某個獨立服務來存儲，例如redis/memchache，這個方案是比較推薦的。

反向代理服務，也是可以開啟緩存的，如果開啟了，會增加反向代理的負擔，需要謹慎使用。這種負載均衡策略實現(xiàn)和部署非常簡單，而且性能表現(xiàn)也比較好。但是，它有“單點故障”的問題，如果掛了，會帶來很多的麻煩。而且，到了后期Web服務器繼續(xù)增加，它本身可能成為系統(tǒng)的瓶頸。

3. IP負載均衡

IP負載均衡服務是工作在網(wǎng)絡層（修改IP）和傳輸層（修改端口，第四層），比起工作在應用層（第七層）性能要高出非常多。原理是，他是對IP層的數(shù)據(jù)包的IP地址和端口信息進行修改，達到負載均衡的目的。這種方式，也被稱為“四層負載均衡”。常見的負載均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務），通過IPVS（IP Virtual Server，IP虛擬服務）來實現(xiàn)。

在負載均衡服務器收到客戶端的IP包的時候，會修改IP包的目標IP地址或端口，然后原封不動地投遞到內部網(wǎng)絡中，數(shù)據(jù)包會流入到實際Web服務器。實際服務器處理完成后，又會將數(shù)據(jù)包投遞回給負載均衡服務器，它再修改目標IP地址為用戶IP地址，最終回到客戶端。

上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，還有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之間都屬于LVS的方式，但是有一定的區(qū)別，篇幅問題，不贅敘。

IP負載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只處理到傳輸層為止的數(shù)據(jù)包，并不做進一步的組包，然后直接轉發(fā)給實際服務器。不過，它的配置和搭建比較復雜。

4. DNS負載均衡

DNS（Domain Name System）負責域名解析的服務，域名url實際上是服務器的別名，實際映射是一個IP地址，解析過程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應多個IP的。因此，DNS也就可以作為負載均衡服務。

這種負載均衡策略，配置簡單，性能極佳。但是，不能自由定義規(guī)則，而且，變更被映射的IP或者機器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題。?

5. DNS/GSLB負載均衡

我們常用的CDN（Content Delivery Network，內容分發(fā)網(wǎng)絡）實現(xiàn)方式，其實就是在同一個域名映射為多IP的基礎上更進一步，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負載均衡）按照指定規(guī)則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置，將離用戶近的IP返回給用戶，減少網(wǎng)絡傳輸中的路由節(jié)點之間的跳躍消耗。

“向上尋找”，實際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授權DNS，然后再獲得實際服務器IP。

CDN在Web系統(tǒng)中，一般情況下是用來解決大小較大的靜態(tài)資源（html/Js/Css/圖片等）的加載問題，讓這些比較依賴網(wǎng)絡下載的內容，盡可能離用戶更近，提升用戶體驗。

例如，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多余的cookie信息），我獲得的IP是183.60.217.90。

這種方式，和前面的DNS負載均衡一樣，不僅性能極佳，而且支持配置多種策略。但是，搭建和維護成本非常高?；ヂ?lián)網(wǎng)一線公司，會自建CDN服務，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。

Web系統(tǒng)的緩存機制的建立和優(yōu)化

剛剛我們講完了Web系統(tǒng)的外部網(wǎng)絡環(huán)境，現(xiàn)在我們開始關注我們Web系統(tǒng)自身的性能問題。我們的Web站點隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰(zhàn)，解決這些問題不僅僅是擴容機器這么簡單，建立和使用合適的緩存機制才是根本。

最開始，我們的Web系統(tǒng)架構可能是這樣的，每個環(huán)節(jié)，都可能只有1臺機器。

我們從最根本的數(shù)據(jù)存儲開始看哈。

一、 MySQL數(shù)據(jù)庫內部緩存使用

MySQL的緩存機制，就從先從MySQL內部開始，下面的內容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。

1. 建立恰當?shù)乃饕?/p>

最簡單的是建立索引，索引在表數(shù)據(jù)比較大的時候，起到快速檢索數(shù)據(jù)的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盤空間，其中組合索引最突出，使用需要謹慎，它產生的索引甚至會比源數(shù)據(jù)更大。其次，建立索引之后的數(shù)據(jù)insert/update/delete等操作，因為需要更新原來的索引，耗時會增加。當然，實際上我們的系統(tǒng)從總體來說，是以select查詢操作居多，因此，索引的使用仍然對系統(tǒng)性能有大幅提升的作用。

2. 數(shù)據(jù)庫連接線程池緩存

如果，每一個數(shù)據(jù)庫操作請求都需要創(chuàng)建和銷毀連接的話，對數(shù)據(jù)庫來說，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用于復用。線程不夠的時候，再創(chuàng)建，空閑過多的時候，則銷毀。

其實，還有更為激進一點的做法，使用pconnect（數(shù)據(jù)庫長連接），線程一旦創(chuàng)建在很長時間內都保持著。但是，在訪問量比較大，機器比較多的情況下，這種用法很可能會導致“數(shù)據(jù)庫連接數(shù)耗盡”，因為建立連接并不回收，最終達到數(shù)據(jù)庫的max_connections（最大連接數(shù)）。因此，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實現(xiàn)一個“連接池”服務，控制CGI機器“盲目”創(chuàng)建連接數(shù)。

建立數(shù)據(jù)庫連接池服務，有很多實現(xiàn)的方式，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網(wǎng)絡通訊拓展）來實現(xiàn)。

3. Innodb緩存設置（innodb_buffer_pool_size）

innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數(shù)據(jù)的內存緩存區(qū)，如果機器是MySQL獨占的機器，一般推薦為機器物理內存的80%。在取表數(shù)據(jù)的場景中，它可以減少磁盤IO。一般來說，這個值設置越大，cache命中率會越高。

4. 分庫/分表/分區(qū)。

MySQL數(shù)據(jù)庫表一般承受數(shù)據(jù)量在百萬級別，再往上增長，各項性能將會出現(xiàn)大幅度下降，因此，當我們預見數(shù)據(jù)量會超過這個量級的時候，建議進行分庫/分表/分區(qū)等操作。最好的做法，是服務在搭建之初就設計為分庫分表的存儲模式，從根本上杜絕中后期的風險。不過，會犧牲一些便利性，例如列表式的查詢，同時，也增加了維護的復雜度。不過，到了數(shù)據(jù)量千萬級別或者以上的時候，我們會發(fā)現(xiàn)，它們都是值得的。?

二、 MySQL數(shù)據(jù)庫多臺服務搭建

1臺MySQL機器，實際上是高風險的單點，因為如果它掛了，我們Web服務就不可用了。而且，隨著Web系統(tǒng)訪問量繼續(xù)增加，終于有一天，我們發(fā)現(xiàn)1臺MySQL服務器無法支撐下去，我們開始需要使用更多的MySQL機器。當引入多臺MySQL機器的時候，很多新的問題又將產生。

1. 建立MySQL主從，從庫作為備份

這種做法純粹為了解決“單點故障”的問題，在主庫出故障的時候，切換到從庫。不過，這種做法實際上有點浪費資源，因為從庫實際上被閑著了。

2. MySQL讀寫分離，主庫寫，從庫讀。

兩臺數(shù)據(jù)庫做讀寫分離，主庫負責寫入類的操作，從庫負責讀的操作。并且，如果主庫發(fā)生故障，仍然不影響讀的操作，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因為流量過大，把從庫也拖垮）。

3. 主主互備。

兩臺MySQL之間互為彼此的從庫，同時又是主庫。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流，同時也解決了“單點故障”問題。任何一臺故障，都還有另外一套可供使用的服務。

不過，這種方案，只能用在兩臺機器的場景。如果業(yè)務拓展還是很快的話，可以選擇將業(yè)務分離，建立多個主主互備。

三、 MySQL數(shù)據(jù)庫機器之間的數(shù)據(jù)同步

每當我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當我們有多臺MySQL，在業(yè)務高峰期，很可能出現(xiàn)兩個庫之間的數(shù)據(jù)有延遲的場景。并且，網(wǎng)絡和機器負載等，也會影響數(shù)據(jù)同步的延遲。我們曾經遇到過，在日訪問量接近1億的特殊場景下，出現(xiàn)，從庫數(shù)據(jù)需要很多天才能同步追上主庫的數(shù)據(jù)。這種場景下，從庫基本失去效用了。

于是，解決同步問題，就是我們下一步需要關注的點。

1. MySQL自帶多線程同步

MySQL5.6開始支持主庫和從庫數(shù)據(jù)同步，走多線程。但是，限制也是比較明顯的，只能以庫為單位。MySQL數(shù)據(jù)同步是通過binlog日志，主庫寫入到binlog日志的操作，是具有順序的，尤其當SQL操作中含有對于表結構的修改等操作，對于后續(xù)的SQL語句操作是有影響的。因此，從庫同步數(shù)據(jù)，必須走單進程。

2. 自己實現(xiàn)解析binlog，多線程寫入。

以數(shù)據(jù)庫的表為單位，解析binlog多張表同時做數(shù)據(jù)同步。這樣做的話，的確能夠加快數(shù)據(jù)同步的效率，但是，如果表和表之間存在結構關系或者數(shù)據(jù)依賴的話，則同樣存在寫入順序的問題。這種方式，可用于一些比較穩(wěn)定并且相對獨立的數(shù)據(jù)表。

國內一線互聯(lián)網(wǎng)公司，大部分都是通過這種方式，來加快數(shù)據(jù)同步效率。還有更為激進的做法，是直接解析binlog，忽略以表為單位，直接寫入。但是這種做法，實現(xiàn)復雜，使用范圍就更受到限制，只能用于一些場景特殊的數(shù)據(jù)庫中（沒有表結構變更，表和表之間沒有數(shù)據(jù)依賴等特殊表）。?

四、 在Web服務器和數(shù)據(jù)庫之間建立緩存

實際上，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼于數(shù)據(jù)庫層面。根據(jù)“二八定律”，80%的請求只關注在20%的熱點數(shù)據(jù)上。因此，我們應該建立Web服務器和數(shù)據(jù)庫之間的緩存機制。這種機制，可以用磁盤作為緩存，也可以用內存緩存的方式。通過它們，將大部分的熱點數(shù)據(jù)查詢，阻擋在數(shù)據(jù)庫之前。

1. 頁面靜態(tài)化

用戶訪問網(wǎng)站的某個頁面，頁面上的大部分內容在很長一段時間內，可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道，一旦發(fā)布幾乎是不會修改內容的。這樣的話，通過CGI生成的靜態(tài)html頁面緩存到Web服務器的磁盤本地。除了第一次，是通過動態(tài)CGI查詢數(shù)據(jù)庫獲取之外，之后都直接將本地磁盤文件返回給用戶。

在Web系統(tǒng)規(guī)模比較小的時候，這種做法看似完美。但是，一旦Web系統(tǒng)規(guī)模變大，例如當我有100臺的Web服務器的時候。那樣這些磁盤文件，將會有100份，這個是資源浪費，也不好維護。這個時候有人會想，可以集中一臺服務器存起來，呵呵，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的。

2. 單臺內存緩存

通過頁面靜態(tài)化的例子中，我們可以知道將“緩存”搭建在Web機器本機是不好維護的，會帶來更多問題（實際上，通過PHP的apc拓展，可通過Key/value操作Web服務器的本機內存）。因此，我們選擇搭建的內存緩存服務，也必須是一個獨立的服務。

內存緩存的選擇，主要有redis/memcache。從性能上說，兩者差別不大，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌。

3. 內存緩存集群

當我們搭建單臺內存緩存完畢，我們又會面臨單點故障的問題，因此，我們必須將它變成一個集群。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機器。但是，如果請求量真的很多，我們發(fā)現(xiàn)cache命中率不高，需要更多的機器內存呢？因此，我們更建議將它配置成一個集群。例如，類似redis cluster。

Redis cluster集群內的Redis互為多組主從，同時每個節(jié)點都可以接受請求，在拓展集群的時候比較方便。客戶端可以向任意一個節(jié)點發(fā)送請求，如果是它的“負責”的內容，則直接返回內容。否則，查找實際負責Redis節(jié)點，然后將地址告知客戶端，客戶端重新請求。

對于使用緩存服務的客戶端來說，這一切是透明的。

內存緩存服務在切換的時候，是有一定風險的。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好“預熱”（B集群的內存中的熱點數(shù)據(jù)，應該盡量與A集群相同，否則，切換的一瞬間大量請求內容，在B集群的內存緩存中查找不到，流量直接沖擊后端的數(shù)據(jù)庫服務，很可能導致數(shù)據(jù)庫宕機）。

4. 減少數(shù)據(jù)庫“寫”

上面的機制，都實現(xiàn)減少數(shù)據(jù)庫的“讀”的操作，但是，寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作，雖然無法減少，但是可以通過合并請求，來起到減輕壓力的效果。這個時候，我們就需要在內存緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群之間，建立一個修改同步機制。

先將修改請求生效在cache中，讓外界查詢顯示正常，然后將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來，隊列滿或者每隔一段時間，合并為一個請求到數(shù)據(jù)庫中更新數(shù)據(jù)庫。

除了上述通過改變系統(tǒng)架構的方式提升寫的性能外，MySQL本身也可以通過配置參數(shù)innodb_flush_log_at_trx_commit來調整寫入磁盤的策略。如果機器成本允許，從硬件層面解決問題，可以選擇老一點的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盤列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives，固態(tài)硬盤）。

5. NoSQL存儲

不管數(shù)據(jù)庫的讀還是寫，當流量再進一步上漲，終會達到“人力有窮時”的場景。繼續(xù)加機器的成本比較高，并且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候，部分核心數(shù)據(jù)，就可以考慮使用NoSQL的數(shù)據(jù)庫。NoSQL存儲，大部分都是采用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis，Redis本身是一個內存cache，同時也可以當做一個存儲來使用，讓它直接將數(shù)據(jù)落地到磁盤。

這樣的話，我們就將數(shù)據(jù)庫中某些被頻繁讀寫的數(shù)據(jù)，分離出來，放在我們新搭建的Redis存儲集群中，又進一步減輕原來MySQL數(shù)據(jù)庫的壓力，同時因為Redis本身是個內存級別的Cache，讀寫的性能都會大幅度提升。

國內一線互聯(lián)網(wǎng)公司，架構上采用的解決方案很多是類似于上述方案，不過，使用的cache服務卻不一定是Redis，他們會有更豐富的其他選擇，甚至根據(jù)自身業(yè)務特點開發(fā)出自己的NoSQL服務。

6. 空節(jié)點查詢問題

當我們搭建完前面所說的全部服務，認為Web系統(tǒng)已經很強的時候。我們還是那句話，新的問題還是會來的?？展?jié)點查詢，是指那些數(shù)據(jù)庫中根本不存在的數(shù)據(jù)請求。例如，我請求查詢一個不存在人員信息，系統(tǒng)會從各級緩存逐級查找，最后查到到數(shù)據(jù)庫本身，然后才得出查找不到的結論，返回給前端。因為各級cache對它無效，這個請求是非常消耗系統(tǒng)資源的，而如果大量的空節(jié)點查詢，是可以沖擊到系統(tǒng)服務的。

在我曾經的工作經歷中，曾深受其害。因此，為了維護Web系統(tǒng)的穩(wěn)定性，設計適當?shù)目展?jié)點過濾機制，非常有必要。

我們當時采用的方式，就是設計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來，放入到一臺內存cache中，這樣的話，如果還有空節(jié)點查詢，則在緩存這一層就被阻擋了。

異地部署（地理分布式）

完成了上述架構建設之后，我們的系統(tǒng)是否就已經足夠強大了呢？答案當然是否定的哈，優(yōu)化是無極限的。Web系統(tǒng)雖然表面上看，似乎比較強大了，但是給予用戶的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學，訪問深圳的一個網(wǎng)站服務，他還是會感到一些網(wǎng)絡距離上的慢。這個時候，我們就需要做異地部署，讓Web系統(tǒng)離用戶更近。

一、 核心集中與節(jié)點分散

有玩過大型網(wǎng)游的同學都會知道，網(wǎng)游是有很多個區(qū)的，一般都是按照地域來分，例如廣東專區(qū)，北京專區(qū)。如果一個在廣東的玩家，去北京專區(qū)玩，那么他會感覺明顯比在廣東專區(qū)卡。實際上，這些大區(qū)的名稱就已經說明了，它的服務器所在地，所以，廣東的玩家去連接地處北京的服務器，網(wǎng)絡當然會比較慢。

當一個系統(tǒng)和服務足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務，盡可能離用戶更近。我們前面已經提到了Web的靜態(tài)資源，可以存放在CDN上，然后通過DNS/GSLB的方式，讓靜態(tài)資源的分散“全國各地”。但是，CDN只解決的靜態(tài)資源的問題，沒有解決后端龐大的系統(tǒng)服務還只集中在某個固定城市的問題。

這個時候，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中，節(jié)點分散。

·?核心集中：實際部署過程中，總有一部分的數(shù)據(jù)和服務存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而對于這些服務和數(shù)據(jù)，就仍然維持一套，而部署地點選擇一個地域比較中心的地方，通過網(wǎng)絡內部專線來和各個節(jié)點通訊。

·?節(jié)點分散：將一些服務部署為多套，分布在各個城市節(jié)點，讓用戶請求盡可能選擇近的節(jié)點訪問服務。

例如，我們選擇在上海部署為核心節(jié)點，北京，深圳，武漢，上海為分散節(jié)點（上海自己本身也是一個分散節(jié)點）。我們的服務架構如圖：

需要補充一下的是，上圖中上海節(jié)點和核心節(jié)點是同處于一個機房的，其他分散節(jié)點各自獨立機房。?

國內有很多大型網(wǎng)游，都是大致遵循上述架構。它們會把數(shù)據(jù)量不大的用戶核心賬號等放在核心節(jié)點，而大部分的網(wǎng)游數(shù)據(jù)，例如裝備、任務等數(shù)據(jù)和服務放在地區(qū)節(jié)點里。當然，核心節(jié)點和地域節(jié)點之間，也有緩存機制。?

二、 節(jié)點容災和過載保護

節(jié)點容災是指，某個節(jié)點如果發(fā)生故障時，我們需要建立一個機制去保證服務仍然可用。毫無疑問，這里比較常見的容災方式，是切換到附近城市節(jié)點。假如系統(tǒng)的天津節(jié)點發(fā)生故障，那么我們就將網(wǎng)絡流量切換到附近的北京節(jié)點上?？紤]到負載均衡，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節(jié)點。另一方面，核心節(jié)點自身也是需要自己做好容災和備份的，核心節(jié)點一旦故障，就會影響全國服務。

過載保護，指的是一個節(jié)點已經達到最大容量，無法繼續(xù)接接受更多請求了，系統(tǒng)必須有一個保護的機制。一個服務已經滿負載，還繼續(xù)接受新的請求，結果很可能就是宕機，影響整個節(jié)點的服務，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護是必要的。

解決過載保護，一般2個方向：

·?拒絕服務，檢測到滿負載之后，就不再接受新的連接請求。例如網(wǎng)游登入中的排隊。

·?分流到其他節(jié)點。這種的話，系統(tǒng)實現(xiàn)更為復雜，又涉及到負載均衡的問題。

小結

Web系統(tǒng)會隨著訪問規(guī)模的增長，漸漸地從1臺服務器可以滿足需求，一直成長為“龐然大物”的大集群。而這個Web系統(tǒng)變大的過程，實際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段，解決不同的問題，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。

系統(tǒng)的優(yōu)化是沒有極限的，軟件和系統(tǒng)架構也一直在快速發(fā)展，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰(zhàn)。

網(wǎng)頁名稱：php處理高并發(fā)和大數(shù)據(jù) php 高并發(fā)處理
文章轉載：http://jinyejixie.com/article38/dosgpsp.html

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