很多站长朋友们都不太清楚phpqps负载均衡，今天小编就来给大家整理phpqps负载均衡，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 php 高并发解决思路解决方案 2、 qps 100 设置多少个php-fpm 3、 负载均衡基本介绍 php 高并发解决思路解决方案php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。
一 高并发的概念
在互联网时代，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。
二 高并发架构相关概念
1、QPS (每秒查询率) : 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)
2、PV（Page View）：综合浏览量，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
--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv
3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）
4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间
5、独立访客（UV）：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
6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大小（kb）* 8
三 需要注意点：
1、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）
2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内】
3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值
4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter】
四 优化
1、当 QPS 小于 50 时
优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化
2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈
优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡
3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈
优化方案:CDN 加速,负载均衡
4、当 QPS 达到 1000 时
优化方案: 做 html 静态缓存
5、当 QPS 达到 2000 时
优化方案: 做业务分离,分布式存储
五、高并发解决方案案例:
1、流量优化
防盗链处理(去除恶意请求)
2、前端优化
(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]
(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)
(3) 启用浏览器缓存和文件压缩
(4) CDN 加速
(5) 建立独立的图片服务器(减少 I/O)
3、服务端优化
(1) 页面静态化
(2) 并发处理
(3) 队列处理
4、数据库优化
(1) 数据库缓存
(2) 分库分表,分区
(3) 读写分离
(4) 负载均衡
5、web 服务器优化
(1) nginx 反向代理实现负载均衡
(2) lvs 实现负载均衡
qps 100 设置多少个php-fpmqps100需要设置40个php-fpm。
工作中经常会遇到会给客户配置服务器，其中有的客户还会有并发量要求，其中也会必须要用负载均衡承载压力的。
增加服务器数量肯定能有效的提升服务器承载能力，但只有根据目前已有配置设置好单台服务器才能更好的发挥出服务器的性能。调整好一台服务器后剩下的就更简单了拿着快照复制n多台。
负载均衡基本介绍【负载均衡架构部分转自】 58沈剑 [架构师之路](
负载均衡： 是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于【均匀】
常见的负载均衡方案：
【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的：DNS-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问DNS-server，会轮询返回这些ip，保证每个ip的解析概率是相同的。这些ip就是nginx的外网ip，以做到每台nginx的请求分配也是均衡的。
【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以实现多种负载均衡策略：
【站点层】到【服务层】的负载均衡，是通过“服务连接池”实现的。
上游连接池会建立与下游服务多个连接，每次请求会“随机”选取连接来访问下游服务。（也即是rpc框架实现的）
在数据量很大的情况下，由于数据层（db，cache）涉及数据的水平切分，所以数据层的负载均衡更为复杂一些，它分为“数据的均衡”，与“请求的均衡”。
数据的均衡是指 ：水平切分后的每个服务（db，cache），数据量是差不多的。
请求的均衡是指 ：水平切分后的每个服务（db，cache），请求量是差不多的。
（1）按照range水平切分
（2）按照id哈希水平切分
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常见的负载均衡系统包括 3 种：DNS 负载均衡、硬件负载均衡和软件负载均衡。
硬件负载均衡是通过单独的硬件设备来实现负载均衡功能，这类设备和路由器、交换机类似，可以理解为一个用于负载均衡的基础网络设备。比如业界非常出名的F5
缺点：
（1）价格实在非常昂贵
（2）扩展性不强
软件负载均衡通过负载均衡软件来实现负载均衡功能，常见的有 Nginx 和 LVS。
nginx和F5：
nginx和lvs比较：
lvs：
ELB：
SLB：
题目：日活跃用户 1000 万的论坛的负载均衡集群，该如何设计呢？
（1）评估流量
1000万DAU，换算成秒级（一天12小时），平均约等于232。
考虑每个用户操作次数，假定10，换算成平均QPS=2320。
考虑峰值是均值倍数，假定5，换算成峰值QPS=11600。
考虑静态资源、图片资源、服务拆分等，流量放大效应，假定10，QPS 10=116000。
（2）容量规划
考虑高可用、异地多活，QPS 2=232000。
考虑未来半年增长，QPS*1.5=348000。
（3）方案设计
可以用三级导流：
第一级，DNS，确定机房，以目前量级，可以不考虑。
第二级，确定集群，扩展优先，则选Haproxy/LVS，稳定优先则选F5。
第三级，Nginx+KeepAlived，确定实例。
（4）架构图
接入层技术：
缺点：
优点：
缺点：
优点：
缺点：
缺点：
nginx毕竟是软件，性能比tomcat好，但总有个上限，超出了上限，还是扛不住。lvs就不一样了，它实施在操作系统层面；f5的性能又更好了，它实施在硬件层面；它们性能比nginx好很多，例如每秒可以抗10w，这样可以利用他们来扩容。
99.9999%的公司到这一步基本就能解决接入层高可用、扩展性、负载均衡的问题。 假设还扛不住的话，就要考虑使用硬件设备f5等。如果还是扛不住，那么只有DNS来扩容了。
水平扩展，才是解决性能问题的根本方案，能够通过加机器扩充性能的方案才具备最好的扩展性。 facebook，google，baidu的PV是不是超过80亿呢，它们的域名只对应一个ip么，终点又是起点，还是得通过DNS轮询来进行扩容：
比如购买了阿里云或者aws。那么基本会使用云厂商提供的负载均衡中间件，比如aws（elb）、阿里云（slb）。这个负载均衡软件可以认为是 lvs+keepalived的高可用负载均衡服务
后端的service有可能部署在硬件条件不同的服务器上：
1）如果对标最低配的服务器“均匀”分摊负载，高配的服务器的利用率不足；
2）如果对标最高配的服务器“均匀”分摊负载，低配的服务器可能会扛不住；
（1）通过“静态权重”标识service的处理能力
优点： 简单，能够快速的实现异构服务器的负载均衡。
缺点： 权重是固定的，无法自适应动态调整，而很多时候，服务器的处理能力是很难用一个固定的数值量化。
（2）通过“动态权重”标识service的处理能力
提问：通过什么来标识一个service的处理能力呢？
回答：其实一个service能不能处理得过来，能不能响应得过来，应该由调用方说了算。调用服务，快速处理了，处理能力跟得上；调用服务，处理超时了，处理能力很有可能跟不上了。
动态权重设计：
例如：
（1）设置一个阈值，超过阈值直接丢弃
（2）借助“动态权重”来实施过载保护
案例策略：
1）service的负载均衡、故障转移、超时处理通常是RPC-client连接池层面来实施的
2）异构服务器负载均衡，最简单的方式是静态权重法，缺点是无法自适应动态调整
3）动态权重法，可以动态的根据service的处理能力来分配负载，需要有连接池层面的微小改动
4）过载保护，是在负载过高时，service为了保护自己，保证一定处理能力的一种自救方法
5）动态权重法，还可以用做service的过载保护
关于phpqps负载均衡的介绍到此就结束了，不知道本篇文章是否对您有帮助呢？如果你还想了解更多此类信息，记得收藏关注本站，我们会不定期更新哦。
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