PHP如何解决网站的大数据大流量与高并发

使用缓存，比如memcache,redis,因为它们是在内存中运行，所以处理数据，返回数据非常快，所以可以应对高并发。

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2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。

3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。

简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等

PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作：

减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，

进行数据缓存，

利用数据库的自身优化技术，如索引等

精确查询条件，有利于提高查找速度

如何解决PHP查询大量数据内存耗尽的问题

这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能，比如说，计算行数，将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存，也就是用空间换速度。

相对的，另外一种PHP查询模式是非缓冲查询，数据库服务器会一条一条的返回数据，而不是一次全部返回，这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存，但却增加了数据库服务器的压力，因为数据库会一直等待PHP来取数据，一直到数据全部取完。

很显然，缓冲查询模式适用于小数据量查询，而非缓冲查询适应于大数据量查询。

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