重庆分公司,新征程启航
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使用缓存,比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行,所以处理数据,返回数据非常快,所以可以应对高并发。
成都创新互联成立于2013年,我们提供高端重庆网站建设公司、成都网站制作公司、成都网站设计、网站定制、成都营销网站建设、小程序开发、微信公众号开发、成都网站推广服务,提供专业营销思路、内容策划、视觉设计、程序开发来完成项目落地,为OPP胶袋企业提供源源不断的流量和订单咨询。
2.增加带宽和机器性能,1M的带宽同时处理的流量肯定有限,所以在资源允许的情况下,大带宽,多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式,让多个访问分到不同的机器上去处理,每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术,负载均衡,限流,加速器等
这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说,查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能,比如说,计算行数,将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存,也就是用空间换速度。
相对的,另外一种PHP查询模式是非缓冲查询,数据库服务器会一条一条的返回数据,而不是一次全部返回,这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存,但却增加了数据库服务器的压力,因为数据库会一直等待PHP来取数据,一直到数据全部取完。
很显然,缓冲查询模式适用于小数据量查询,而非缓冲查询适应于大数据量查询。
大体可以这样和你说吧。。好理解。。。
1. 内存级缓存。 - xcache memcached等
2. 文件级缓存。(数据缓存和模板缓存) - 就是把一些本来要查询数据库的东西 直接把数据取出来写到文件 用的时候读出来。。。。
3. 模板引擎。。。跟服务器支持不支持没关系。。。。
4. web应用的性能瓶颈通常情况下, 是出现在数据库上的。 包括一些大数据量下的检索等 。
5. 数据库连接池。。额。。。 你说的是长连接吧? PHP本身是。。。那啥的。。。执行完之后就全部销毁了。。。。
大数据的话可以进行以下操作:
减少对数据库的读取,也就是减少调用数据库,
进行数据缓存,
利用数据库的自身优化技术,如索引等
精确查询条件,有利于提高查找速度