使用緩存,比如memcache,redis,因為它們是在內存中運行,所以處理數據,返回數據非常快,所以可以應對高并發。
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2.增加帶寬和機器性能,1M的帶寬同時處理的流量肯定有限,所以在資源允許的情況下,大帶寬,多核cpu,高內存是一個解決方案。
3.分布式,讓多個訪問分到不同的機器上去處理,每個機器處理的請求就相對減少了。
簡單說些常用技術,負載均衡,限流,加速器等
redis能不能有效要看程序能否優化
確實需要占用大量內存的話 建議不常用的數據使用硬盤存儲
大數據的話可以進行以下操作:
減少對數據庫的讀取,也就是減少調用數據庫,
進行數據緩存,
利用數據庫的自身優化技術,如索引等
精確查詢條件,有利于提高查找速度
mysql_query函數查詢的方式是查詢出全部結果后緩存到內存中,這樣就會出現超內存的現象,使用另外一個函數mysql_unbuffered_query可以解決這個問題,mysql_unbuffered_query不會緩存結果集,而是查詢出來數據后立馬對結果集進行操作,也就是便查詢邊返回,這樣就不會出現超出內存的現象,但是使用mysql_unbuffered_query的是時候不能使用 mysql_num_rows() 和 mysql_data_seek()。并且向 MySQL 發送一條新的 SQL 查詢之前,必須提取掉所有未緩存的 SQL 查詢所產生的結果行。例如:
使用緩存結果集的代碼:
function selecttest()
{
try {
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=test", 'root', '123456');
// 不使用緩存結果集方式
// $pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);
$sth = $pdo-prepare('select * from test');
$sth-execute();
echo '最初占用內存大小:' . 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 '占用內存大小:' . memory_get_usage() . "\n";
}
} catch (Exception $e) {
echo $e-getMessage();
}
}
執行時將會報超出內存的錯誤:
Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 204800000 bytes) in E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php on line 56
Call Stack:
0.0005 135392 1. {main}() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:0
0.0005 135568 2. test-selecttest() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:85
0.0050 142528 3. PDOStatement-execute() E:\ProgramDevelopment\RuntimeEnvironment\xampp\htdocs\test\test.php:56
將上面代碼中的$pdo-setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_USE_BUFFERED_QUERY, false);一行的注釋去掉后將不在緩存結果集,這時運行該函數的結果如下:
最初占用內存大小:144808
Array
(
[id] = 1
[a] = v
[b] = w
[c] = i
)
占用內存大小:145544
Array
(
[id] = 2
[a] = b
[b] = l
[c] = q
)
占用內存大小:145544
Array
(
[id] = 3
[a] = m
[b] = p
[c] = h
)
占用內存大小:145536
Array
(
[id] = 4
[a] = j
[b] = i
[c] = b
)
占用內存大小:145536
可以看到,這時返回一條數據內存占用非常的小,也就700多字節,這樣就不會出現超出內存的錯誤了。
標題名稱:php大數據處理,php處理大數據用什么方法
URL標題:http://vcdvsql.cn/article28/hedjcp.html
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