【PHP面试题】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

1）并发

并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

2）我们说的高并发是什么？

上面的定义明显不是我们通常所言的并发，在互联网时代，所讲的并发、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。

​通常如果一个系统的日PV在千万以上，有可能是一个高并发的系统。有的公司完全不走技术路线，全靠机器堆，这不是我们的讨论范围。

3）高并发的问题，我们具体该关心什么？

• QPS：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）；
• 吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；
• 响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间（例如：系统处理一个HTTP请求需要 100ms，这个 100ms 就是系统的响应时间）；
• PV：综合浏览量（Page View），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。同一个人浏览你的网站同一页面，只记作一次PV；
• UV：独立访客（UniQue Visitor），即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；
• 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）x 平均页面大小（单位KB）x 8
• 峰值一般是平均值得倍数，根据实际情况来定；
• 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（1个HTTP请求叫做1个QPS，一个并发连接数有可能里面有多个HTTP请求）
• 峰值每秒请求数（QPS） = （总PV数 * 80%) / (6小时秒数 * 20%)【代表80% 的访问量集中在 20% 的时间】；
• QPS压力测试：用来了解单台服务器所能承受的QPS值是多少：
• 测试能承受的最大并发数（测试服务器最大能承受多少QPS，网站一天PV是多少，可以计算出来整个QPS的峰值是多少）；
• 测试最大承受的QPS值

注：首先要知道 整个网站的日PV 是多少，服务器单台QPS的承受能力 是多少（如：我们日QPS经过计算得到200（单机峰值QPS为200），单机QPS承受力为50，至少需要4台机器，才能完成访问）。

4）常用性能测试工具

① ab

• 全称是 apache benchmark，是 apache 官方推出的工具。
• 原理：创建多个并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一个URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的，因此，它既可以用来测试 apache 的负载压力，也可以测试 nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它 Web 服务器的压力。
• 使用方法：如模拟并发请求 100次，总共请求 5000次（ab -c 100 -n 5000 待测试网站：-c 表示 并发数，这儿是100； -n表示 总共请求次数，这儿是5000）。

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%.

② wrk

③ http_load

④ Web Bench

⑤ Siege

⑥ Apache JMeter

5）QPS达到极限，该怎么办？

随着QPS的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案也与硬件条件、网络带宽息息相关。

① QPS 达到 50

可以称之为小型网站，一般的服务器就可以应付。（不需要进行优化）

② QPS 达到 100

• 假设关系型数据库的每次请求在 0.01秒 完成；
• 假设单页面只有一个SQL查询，那么 100QPS 意外着 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。

③ 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 8M 左右；
• 假设每个页面只有 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。

④ QPS 达到 1000

• 假设使用 Memcache 缓存数据库查询数据，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（Memcache 在 QPS 达到 800 的时候已经不太稳定了），但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现出不稳定。
• 方案：静态HTML缓存。

⑤ QPS 达到 2000

• 这个级别下，文件系统访问锁都成了灾难；
• 方案：做业务分离，分布式存储。

如：现在有 库存系统 和 订单系统，可以把这两个系统分到不同的集群。

2、高并发解决方案案例

1）流量优化

防盗链处理

把一些恶意的请求拒之问外。如：现在有A，B两个站，A站 想用 B站 的资源，直接在页面嵌入了一些图片，JS，CSS，本身来说，A站并不关心B站会消耗多少流量，但是对于B站来说，如果我们调用了B站的一些图片，JS或者CSS，都会对它做一个HTTP请求，就会消耗流量和带宽，所以本身对B站来说，会有不好的影响。从另一个角度来说，也侵犯了B站的版权问题，因此在这儿，要做 防盗链处理，这是流量的优化。

2）前端优化

① 减少HTTP请求

假设打开一个界面，可以把一些CSS，JS文件，图片进行合并，这样做虽然会使文件变大，但是减少了请求的次数。

② 添加异步请求

如：不是一些很重要的数据，用户首次请求界面的时候，先不进行展示，需要的时候再进行展示，我们可以在旁边放一些事件，通过一些JS、jQuery等第三方库做一些AJAX的相关的异步请求，这样对于HTTP请求在性能上回有一个大幅度的提升，不要一次性把数据都加载过来，这样会对服务器造成很大的压力。

③ 启用浏览器缓存和文件压缩

如：启用浏览器 去缓存HTML文件给其设定过期时间，设定缓存文件相关的指纹等等。还可以将静态资源文件（如：JS、image等一些前端资源）设置过期时间缓存，为其指定过期时间，把它缓存到浏览器中，这样下一次再去访问的时候，不需要去请求服务端，可以直接通过浏览器把缓存读取出来。对于 文件压缩，可以通过一些压缩方式，如：把图片压缩的小一些，展示的时候图片就会下载的更快些，响应速度会加深，并且减少了流量的消耗，减少了带宽的消耗。同时也可以启用 Nginx 的 GCPR服务，将文件整体来说压的小一些。

④ CDN 加速

可以把一些前端的文件，前端的资源全部都放到CDN当中，用户过来访问的时候，可以就近来进行访问，从而提高访问速度，并且从一定意义上来说，也解决了带宽不够用的问题，可以把数据缓存到CDN的节点中，在用户去访问的时候，都会就近的选择CDN的节点进行访问，从一定意义上来说，就不会访问我们真实的服务器。

⑤ 建立独立图片服务器

因为本身来说，图片服务器是比较吃I/O的，为了解决对 I/O的损耗，可以把它与我们的 Web 服务器完全分离开，这样 Web 服务器本身的I/O 不会被我们的图片损耗，然后还可以针对性的对我们的图片服务器做一些优化，如：提高硬盘的转速；把CPU的计算能力降低下来；把图片服务器做一个集群。

3）服务端优化

① 页面静态化

把现有的服务端的逻辑（如：PHP），把PHP的一些逻辑，PHP的一些数据，PHP最终生成的要显示给用户的一些HTML内容缓存起来，直接缓存成HTML代码速度会更快，并且对我们的CPU负载，对我们的服务器的压力都会减小很多。

② 并发处理

如：页面做了一些静态化，但是静态化会有一个过期时间，不可能永远显示页面，如果是这样创建一些动态的内容就没有意义了，但是对于实质性要求比较高的来说，我们可能在做一些静态化的时候，不是特别的合理。这时需要穿透静态化，即绕过静态化，来直接访问真实的数据。访问真实数据的时候，可能就需要做一些程序上的并发处理，如 多线程多进程的异步处理、队列处理 等等，都可以异步完成数据的处理，从而提升请求的响应的速度，同时也提升了并发数。

③ 队列处理

4）数据库优化

① 数据库缓存

• memcache 缓存
• redis 缓存等

② 分库分表、分区操作

• 垂直拆分、水平拆分；
• 分区

③ 读写分离

• 把一些服务器，一些数据完全分开；
• 一些服务器做数据库的读操作（查询），一些服务器做写操作（增、删、该）

④ 负载均衡

5）Web 服务器优化

负载均衡

• 可以使用 Nginx 的反向代理来实现负载均衡；
• 使用七层，使用四层（LVS）软件来实现负载均衡。