Web开发中怎么提升高并发的能力
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我们说的高并发是什么？
上面的定义明显不是我们通常所言的并发，在互联网时代，所讲的并发、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。
我看到有人给高并发下了类似这样的定义：
高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。
来看看这个定义，这里首先把并发给混淆到并行了。关于并发并行的区别看这里（https://laike9m.com/blog/huan-zai-yi-huo-bing-fa-he-bing-xing,61/），我就不多说，继续探讨并发。
然后定义又说很多请求？什么叫很多请求？做为中国人，这个词让我想象力一发不可收拾……好了，拉回来，继续本文。
高并发在网络上没有明确的定义。但根据我搜索情况，一般都是pv在千万级别以上的公司才会涉及到这个概念。所以我得出一个自定义概念：如果某个系统的日pv在千万级别以上，他就可能是一个高并发的系统。
为什么说是可能？那是因为有的公司完全不走技术路线，全靠机器堆，这不在我们的讨论范围。为了避免装逼，我们下面主要讲并发（不谈高）
并发的问题，我们具体该关心什么？
讲真话，高并发是个比较抽象的概念。很难有一个统一的可衡量的标准。哪么有一些其它维度的标准指标来衡量系统的性能吗？搬出以前计算机课程里边的一些指标来跟大家聊聊。
先声明几个概念，别打瞌睡。
QPS（TPS）：每秒钟 request/事务 数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（指http请求）；
吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）；
响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间（我认为这里应该仅包含处理时间，网络传输时间忽略）。
这里一定要注意呃，QPS ≠ 并发数
并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：
QPS = 并发数 / 平均响应时间
后面我们的分析都是围绕这个公示来进行展开，没明白的再回味一下。
现在我们来假设一个场景：既然QPS是每秒钟处理的http请求数量。那么1s = 1000ms。假设我们当前一个http请求服务器处理完成需要100ms（即那么 平均响应时间 = 100ms ）。那么它1s钟可以处理10个请求。也就是说 qps = 10。推算出 并发数 = 10
常常我们被问到高并发的问题，其实从某种程度上来说，他们是想问怎么提高现有程序的性能。现在我们基于上面的假设，来进行分析。假设现在有个系统性能上就是我们上面的假设，它每天有 300万pv，运行在单机上（当然经常宕机），按照上面的系统性能数据，给出优化解决方案。
提高并发能力
通过上面的分析，要提升并发能力，我们就需要提升我们的qps（其实这里并不完全正确，为了说明问题，我们先放弃一部分正确性）
最快速解决方案，就是增加机器。我们根据以上情况来实际计算一下。
访问量：200w pv
QPS：10
根据日常经验，80% 的访问量集中在 20%的时间，算一下这 200w pv实际需要机器达到多少qps才能满足。
qps = (200w * 0.8) / (24 * 3600 * 0.3)qps = 61.7
实际上如果在单机上，要求我们每秒钟处理请求必须达到 61.7 以上才行，而实际上我们当前系统的qps是 10。那么怎么解决？
方案一：上机器
个人的能力是有限的，团队的力量是无穷的。既然一台机器搞不定，我们就多上几台机器。这就涉及到db主从、读写分离、负载均衡等技术。
它的原理就是分流，把以前集中的压力分散开来。改方案见效快，灵活，实践起来也更快。
方案二：增加单机性能
单机到底性能能够增加到一个什么程度，这取决于你的机器配置，也取决于你的服务到底有多复杂。
ps： 写到这里突然有点能够理解为什网上对高并发都是讲很多请求，没有具体数据了，因为这真的只能针对业务来讲，100个并发对静态网页来说根本没有的事儿，但是对于某些密集计算型的估计…
那么常见的单机如何提升性能？比如：增加不常变化数据的缓存，开启php的opcache，优化代码（如：n+1问题、多重嵌套循环、深层递归等），db表优化等等。
到此，关于"Web开发中怎么提升高并发的能力"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
