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php每秒大数据量处理,php处理大数据用什么方法

PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发

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。

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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

在PHP中怎么解决大量数据处理的问题

mysql_query函数查询的方式是查询出全部结果后缓存到内存中,这样就会出现超内存的现象,使用另外一个函数mysql_unbuffered_query可以解决这个问题,mysql_unbuffered_query不会缓存结果集,而是查询出来数据后立马对结果集进行操作,也就是便查询边返回,这样就不会出现超出内存的现象,但是使用mysql_unbuffered_query的是时候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 发送一条新的 SQL 查询之前,必须提取掉所有未缓存的 SQL 查询所产生的结果行。例如:

使用缓存结果集的代码:

function selecttest()

{

try {

$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');

// 不使用缓存结果集方式

// $pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);

$sth = $pdo-prepare('select * from test');

$sth-execute();

echo '最初占用内存大小:' . memory_get_usage() . "\n";

$i = 0;

while ($result = $sth-fetch(PDO::FETCH_ASSOC)) {

$i += 1;

if ($i 10) {

break;

}

sleep(1);

print_r($result);

echo '占用内存大小:' . memory_get_usage() . "\n";

}

} catch (Exception $e) {

echo $e-getMessage();

}

}

执行时将会报超出内存的错误:

Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56

Call Stack:

0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0

0.0005 135568 2. test-selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85

0.0050 142528 3. PDOStatement-execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56

将上面代码中的$pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注释去掉后将不在缓存结果集,这时运行该函数的结果如下:

最初占用内存大小:144808

Array

(

[id] = 1

[a] = v

[b] = w

[c] = i

)

占用内存大小:145544

Array

(

[id] = 2

[a] = b

[b] = l

[c] = q

)

占用内存大小:145544

Array

(

[id] = 3

[a] = m

[b] = p

[c] = h

)

占用内存大小:145536

Array

(

[id] = 4

[a] = j

[b] = i

[c] = b

)

占用内存大小:145536

可以看到,这时返回一条数据内存占用非常的小,也就700多字节,这样就不会出现超出内存的错误了。

PHP-大数据量怎么处理优化

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


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