PHP如何解决高并发问题

原创
2019/03/04 20:33
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概念:

  1. 我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS(Query Per Second,每秒处理请求数),解决每秒数万次的高并发场景,这个指标非常关键。举个例子,我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms,同时,系统内有20台Apache的Web服务器,配置MaxClients为500个(表示Apache的最大连接数目)。最大连接数越高,可以处理的并发请求越高。
  2. 那么,我们的Web系统的理论峰值QPS为(理想化的计算方式):20*500/0.1 = 100000 (10万QPS)咦?我们的系统似乎很强大,1秒钟可以处理完10万的请求,5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况,当然没有这么理想。在高并发的实际场景下,机器都处于高负载的状态,在这个时候平均响应时间会被大大增加。普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决,如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的。
  3. 主要影响服务器的速度有:网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度。就Web服务器而言,Apache打开了越多的连接进程,CPU需要处理的上下文切换也越多,额外增加了CPU的消耗,然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目,要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑,绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下,取一个合适的值。然后,我们选择内存操作级别的存储的Redis,在高并发的状态下,存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素,不过,这种请求数据包一般比较小,一般很少成为请求的瓶颈。
  4. 那么问题来了,假设我们的系统,在5w/s的高并发状态下,平均响应时间从100ms变为250ms(实际情况,甚至更多):20*500/0.25 = 40000 (4万QPS)于是,我们的系统剩下了4w的QPS,面对5w每秒的请求,中间相差了1w。举个例子,高速路口,1秒钟来5部车,每秒通过5部车,高速路口运作正常。突然,这个路口1秒钟只能通过4部车,车流量仍然依旧,结果必定出现大塞车。(5条车道忽然变成4条车道的感觉)同理,某一个秒内,20*500个可用连接进程都在满负荷工作中,却仍然有1万个新来请求,没有连接进程可用,系统陷入到异常状态也是预期之内。

重启与过载保护

  1. 如果系统发生“雪崩”,贸然重启服务,是无法解决问题的。最常见的现象是,启动起来后,立刻挂掉。这个时候,最好在入口层将流量拒绝,然后再将重启。如果是redis/memcache这种服务也挂了,重启的时候需要注意“预热”,并且很可能需要比较长的时间。
  2. 秒杀和抢购的场景,流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候,过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。在前端设置过滤是最简单的方式,但这种做法是被用户“千夫所指”的行为。更合适一点的是,将过载保护设置在CGI入口层,快速将客户的直接请求返回

高并发下的数据安全

  1. 在多线程写入同一个文件的时候,会存现“线程安全”的问题(多个线程同时运行同一段代码,如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,结果和预期相同,就是线程安全的)。如果是MySQL数据库,可以使用它自带的锁机制很好的解决问题,但是,在大规模并发的场景中,是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。这里的问题,也许并不一定是商家奸诈,而是系统技术层面存在超发风险导致的。

假设某个抢购场景中,我们一共只有100个商品,在最后一刻,我们已经消耗了99个商品,仅剩最后一个。这个时候,系统发来多个并发请求,这批请求读取到的商品余量都是99个,然后都通过了这一个余量判断,最终导致超发。

在上面的这个图中,就导致了并发用户B也“抢购成功”,多让一个人获得了商品。这种场景,在高并发的情况下非常容易出现。

优化方案1:将库存字段number字段设为unsigned,当库存为0时,因为字段不能为负数,将会返回false

  • 悲观锁思路  解决线程安全的思路很多,可以从“悲观锁”的方向开始讨论。

优化方案2:使用MySQL的事务,锁住操作的行

 

优化方案3:使用文件锁排它锁

flock函数用于获取文件的锁,这个锁同时只能被一个线程获取到,其它没有获取到锁的线程要么阻塞,要么获取失败。在获取到锁的时候,先查询库存,如果库存大于0,则进行下订单操作,减库存,然后释放锁。在现实应用中,很多情况下会把数据存入缓存,当缓存失效时,去数据库取数据并重新设置缓存,如果这时并发量很大,会有很多进程同时去数据库取数据,导致很多请求穿透到数据库,而使数据库奔溃,这里可用文件锁来解决。

优化方案4:使用队列(redis队列)

将用户的下单请求依次存入一个队列中,后台用一个单独的进程处理队列中的下单请求

优化方案5:使用Redis

redis的操作都是原子性的,可以将商品的库存存入redis中,下单之前对库存进行decr操作,如果返回的值大于等于0等可以下单,否则不能下单,这种方式效率较高。

if(redis->get('stock_num') > 0){
    stock_num = redis->decr('stock_num')
    if(stock_num >= 0){
        //下订单
    }else{
        //库存不足
    }
}else{
    //库存不足
}

优化方案6:乐观锁思路

乐观锁,是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制,大都是采用带版本号(Version)更新。实现就是,这个数据所有请求都有资格去修改,但会获得一个该数据的版本号,只有版本号符合的才能更新成功,其他的返回抢购失败。这样的话,我们就不需要考虑队列的问题,不过,它会增大CPU的计算开销。但是,综合来说,这是一个比较好的解决方案。

有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持,例如Redis中的watch(事务)就是其中之一。通过这个实现,我们保证了数据的安全。

参考博文:http://www.php.cn/php-weizijiaocheng-350323.html

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