애플리케이션 앱이 공급업체로부터 구매하기 위해 5W RMB를 사용한다고 가정해 보겠습니다. 등록 당일에 많은 수의 후보자가 쇄도하고 동시 요청 수가 30W 이상으로 급증하여 시스템이 다운되어 거부됩니다. 5W rmb가 30W+를 지원할 수 있나요?
하지만 우리에게는 "제한된 리소스 내에서 서버 동시성을 최대화하는 방법"이라는 문제를 다른 각도로 제기하는 것이 좋습니다. 당신이 기술 리더라고 가정해 보겠습니다. 동시성이 많은 프로젝트를 어떻게 설계하고 구성하시겠습니까?
우선 이 프로젝트의 전반적인 아이디어를 요약하자면, 위의 설명에서 이 프로젝트의 병목 현상은 '읽기'가 아닌 '동시 쓰기'라는 점을 쉽게 알 수 있으므로, 리소스 할당 측면에서는 "쓰기" 쪽으로 기울어질 수 있습니다. 여기서는 Redis에 모든 데이터를 씁니다. 또한 MySQL 읽기 작업을 Redis로 마이그레이션하기 위해 최선을 다해야 합니다. MySQL이 수행하는 작업은 일부 기존의 비동시 읽기 및 쓰기 작업에 더 가깝습니다.
Server
사용자 요청이 오면 로드밸런서가 이를 각 서버에 로드합니다.
Symfony에서 CPU 1개, 4GB, PHP 7 구성을 사용한 스트레스 테스트 데이터입니다.
위 그림의 데이터는 swoole 공식 웹사이트에서 가져온 것입니다. 실제 비즈니스 로직 실행을 추가한 후 상주 메모리 시작 방법을 사용하면 3개의 하위 구성 서버가 위의 문제를 해결할 수 있음을 알 수 있습니다. 문제를 해결하려면 16단위가 필요합니다.
Database
사실 많은 사람들이 백엔드에 일정 기간 노출된 후에는 이해하게 될 것입니다. 현재 많은 인터넷 프로젝트의 병목 현상은 데이터베이스 I/O 영역에 더 집중되어 있습니다. 특히 다양한 언어 간의 차이가 큽니다. 널리 비판받는 PHP-FPM 시작 방법을 포함하여 swoole 및 기타 방법을 사용하여 이를 대체할 수도 있습니다. 따라서 이 프로젝트에서는 데이터베이스에 더 중점을 두고 Redis를 사용하여 이를 해결해 볼 수 있습니다. 물론 특정 코드에서는 일정 수의 데이터 연결 풀도 미리 준비해야 합니다. 또한 동일한 구성에서 MongoDB의 쓰기 속도는 MySQL보다 훨씬 빠르지만 Redis에 비해 여전히 분명한 단점이 있다는 점도 고려됩니다.
등록 및 로그인
등록과 로그인은 실제로 "쓰기"와 "읽기"에 해당하는 두 부분으로 나누어져야 합니다. 동시 읽기 및 쓰기가 많은 경우 MySQL을 직접 사용하면 예상대로 폭발합니다. 따라서 전체 프로젝트를 빌드하는 과정에서 사용자 데이터를 Redis에 캐시할 수 있습니다. "쓰기" 문제: 사용자 수가 불분명하고 동시성이 큰 경우 사용자 데이터를 데이터베이스에 직접 저장하지 않는 것을 선호합니다. 사용자의 웨어하우징 방법을 설정하기 위해 스위치나 임계값을 설계할 수 있습니다. 동시성이 클 경우 사용자는 MQ를 통해 비동기적으로 웨어하우징할 수 있지만 평상시에는 사용자가 정상적으로 웨어하우징할 수 있습니다.
양식 제출
이 프로젝트는 일반적인 플래시 세일이 아니며 즉각적인 알림이 필요하기 때문에 프로젝트 설계로 어려움이 크게 줄어듭니다. 양식을 제출하는 기능은 등록과 유사합니다. 데이터를 비동기적으로 데이터베이스에 완전히 로드한 다음 백그라운드에서 검토할 수 있습니다.
요약
다른 CDN과 MySQL에서 마스터-슬레이브가 필요한지 여부는 자세히 설명하지 않으며 실제 상황에 따라 다릅니다. 이론적으로 PHP-FPM을 사용하면 이 프로젝트의 문제를 해결하는 데 약 19,000위안/월이 소요됩니다. 여기서는 swoole을 옹호하는 것이 아닙니다. 대규모 동시 프로젝트에 직면할 때, 특히 비즈니스 로직이 상대적으로 복잡한 경우 상주 메모리를 사용하면 문제를 더 잘 해결할 수 있으며 이는 언어와 관련이 없습니다. 마지막으로, 위의 내용은 이론적인 단계일 뿐이며 실제 데이터에는 추가 테스트가 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 기사의 자료는 인터넷에서 퍼왔습니다. 잘못된 내용이 있으면 지적해 주시기 바랍니다.
위 내용은 제한된 리소스 내에서 PHP 서버의 동시성 기능을 최대화하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!