php redis 高并发,PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发？

关于“redis优化高并发PHP”的问题，小编就整理了【3】个相关介绍“redis优化高并发PHP”的解答：

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。

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

关于这个问题，1. 使用缓存：通过缓存可以减轻数据库的压力，提高程序响应速度。可以使用memcached、redis等缓存工具来减轻服务器的压力，提高程序性能。

2. 使用负载均衡：通过负载均衡可以将请求均匀地分配到多台服务器上，从而提高系统的并发处理能力。可以使用LVS、Nginx等负载均衡工具来实现。

3. 代码优化：通过对代码进行优化，可以减少程序的响应时间，提高程序的并发处理能力。可以使用一些性能优化工具来检测和优化代码，如xhprof、php-fpm等。同时，可以使用异步处理、多线程等技术来提高程序的并发处理能力。

使用redis 的队列+watch解决，把秒杀商品放入队列，抢到则pop商品，队列用完，则停止抢购

<?php

header("content-type:text/html;charset=utf-8");

$redis = new redis();

$result = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$mywatchkey = $redis->get("mywatchkey");

$rob_total = 100; //抢购数量

if($mywatchkey<$rob_total){

$redis->watch("mywatchkey");

$redis->multi();

//设置延迟，方便测试效果。

sleep(5);

//插入抢购数据

$redis->hSet("mywatchlist","user_id_".mt_rand(1, 9999),time());

$redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1);

到此，以上就是小编对于“redis优化高并发PHP”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“redis优化高并发PHP”的【3】点解答对大家有用。