商城並發訪問後端怎麼處理

㈠ 商城高並發怎麼測試

工具非常簡單易用,只需要設置幾項內容就可以對於個服務端進行壓測.在這里比較注意的就是測試內模式這里,工具主要容提供兩種測試模式分別是
應答模式:當連接接收服務端響應後馬上進行下一次請求消息發送
間隔模式:連接根據設置的間隔時間來進行發送請求消息
消息編輯
在發起測試之前還需要給工作添加測試消息,明確工具向伺服器發送那些消息內容

㈡ 網上商城系統如何控制並發

你就限制同時可以有多少個賬號登陸。然後每秒刷新緩存。應該很好的控制並發。瀏覽的瀏覽流量可以在出口上限制、每ip多少流量。

㈢ thinkphp商城如何處理高並發，怎麼使用memcache做緩存

ThinkPHP其實並不支持分布式緩存功能，這可以從官方提供的CacheMemcache.class.php文件中看到：
if(empty($options)){
$options=array
(
'host'=>'127.0.0.1',
'port'=>11211,
'timeout'=>false,
'persistent'=>false
);
}
$func=$options['persistent']?'pconnect':'connect';
$this->expire=isset($options['expire'])?$options['expire']:C('DATA_CACHE_TIME');
$this->handler=newMemcache;
$this->connected=$options['timeout']===false?
$this->handler->$func($options['host'],$options['port']):
$this->handler->$func($options['host'],$options['port'],$options['timeout']);

不過不要緊，稍微修改下就行了，即

if(empty($options)){
$options=array
(
'timeout'=>false,
'persistent'=>false,
'servers'=>array(
array('ip'=>'127.0.0.1','port'=>11211),
array('ip'=>'127.0.0.1','port'=>11212),
array('ip'=>'202.116.32.4','port'=>11211),
),
);
}
//分布式處理函數
$func="addServer";
$this->expire=isset($options['expire'])?$options['expire']:C('DATA_CACHE_TIME');
$this->handler=newMemcache;
if($options['timeout']===false)
{
foreach($options['servers']as$server)
{
$this->handler->$func($server['ip'],$server['port']);
}
}

閑來無事，於是就在本機上啟動了兩個MemCache伺服器，順手編寫了一段簡單的監控代碼（隔一段時間自動刷新一次），進行測試。如果發現伺服器運行不正常，則使用PhpMailer自動發送一封Email到管理員郵箱。測試結果表明，兩台Memcache伺服器均工作正常，而另外一台虛假的伺服器當然是無法連接到的。

㈣ 網站商城開發前後端難度

相對而言後端難度系數大於前端，前端主要包括UI，後端主要包括功能開發
---來自於 ehecd.com

㈤ java項目，高並發，後台是否該用線程處理

synchronized關鍵字主要解決多線程共享數據同步問題。
ThreadLocal使用場合主要解決多線程中數據因並發產生不一致問題。
ThreadLocal和Synchonized都用於解決多線程並發訪問。但是ThreadLocal與synchronized有本質的區別:
synchronized是利用鎖的機制，使變數或代碼塊在某一時該只能被一個線程訪問。而ThreadLocal為每一個線程都提供了變數的副本，使 得每個線程在某一時間訪問到的並不是同一個對象，這樣就隔離了多個線程對數據的數據共享。而Synchronized卻正好相反，它用於在多個線程間通信 時能夠獲得數據共享。
Synchronized用於線程間的數據共享，而ThreadLocal則用於線程間的數據隔離。當然ThreadLocal並不能替代synchronized,它們處理不同的問題域。Synchronized用於實現同步機制，比ThreadLocal更加復雜。
1、Java中synchronized用法
使用了synchronized關鍵字可以輕松地解決多線程共享數據同步問題。
synchronized關鍵字可以作為函數的修飾符，也可作為函數內的語句，也就是平時說的同步方法和同步語句塊。如果再細的分 類，synchronized可作用於instance變數、object reference（對象引用）、static函數和class literals(類名稱字面常量)身上。
synchronized取得的鎖都是對象；每個對象只有一個鎖（lock）與之相關聯；實現同步是要很大的系統開銷作為代價的，甚至可能造成死鎖，所以盡量避免無謂的同步控制。

㈥ 一般互聯網公司 如何進行高並發的架構

一、什麼是高並發
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯。
並發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量。例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的並發用戶數。
二、如何提升系統的並發能力
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐，是本文重點討論的內容。
三、常見的互聯網分層架構
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲
整個系統各層次的水平擴展，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴展架構實踐
反向代理層的水平擴展
反向代理層的水平擴展，是通過「DNS輪詢」實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴展反向代理層的性能，做到理論上的無限高並發。
站點層的水平擴展
站點層的水平擴展，是通過「nginx」實現的。通過修改nginx.conf，可以設置多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴展站點層的性能，做到理論上的無限高並發。
服務層的水平擴展
服務層的水平擴展，是通過「服務連接池」實現的。
站點層通過RPC-client調用下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連接池會建立與下游服務多個連接，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連接，就能擴展服務層性能，做到理論上的無限高並發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這里可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支持。
數據層的水平擴展
在數據量很大的情況下，數據層（緩存，資料庫）涉及數據的水平擴展，將原本存儲在一台伺服器上的數據（緩存，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
互聯網數據層常見的水平拆分方式有這么幾種，以資料庫為例：
按照范圍水平拆分
每一個數據服務，存儲一定范圍的數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid范圍就能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）比較容易擴展，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的數據服務；
不足是：
（1）請求的負載不一定均衡，一般來說，新注冊的用戶會比老用戶更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照哈希水平拆分
每一個資料庫，存儲某個key值hash後的部分數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴展，擴展一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行數據遷移；
這里需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫性能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是總量的1/n，所以單機的性能也會有提升；
（2）n個伺服器上的數據沒有交集，那個伺服器上數據的並集是數據的全集；
（3）數據水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀性能擴充了n倍，寫性能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的數據量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的數據都一樣，都是全集；
（3）理論上讀性能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫性能不變；
緩存層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以范圍拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。前者垂直擴展可以通過提升單機硬體性能，或者提升單機架構性能，來提高並發性，但單機性能總是有極限的，互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是後者：水平擴展。
互聯網分層架構中，各層次水平擴展的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴展；
（3）服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；
（4）資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；
各層實施水平擴展後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的性能，做到理論上的性能無限。

㈦ php怎麼處理商城搶購並發

最粗暴的方式就是加配置~堆硬體！
其次，就是恭喜你，網站開始，或者已經考慮並發，著實不專容易
最後，這里不是屬得到答案的最好方式~
好了，現在體現「雲」的重要性了，高並發的時候，升級配置，用完降級~
好吧，其實所謂的雲花錢也很大的，直接託管一個牛逼哄哄的機器吧，買個網路好的機器做前端反代~

㈧ 當一個網站每天都要處理上千萬用戶的訪問，後台是如何處理如此大的並發訪問量的呢

這個是伺服器的問題，不是後台的操作，只要網站程序以及資料庫設計的合理，這個訪問量是可以承受的。

㈨ 商城如何處理高並發，怎麼使用memcache做緩存

其實相於應用程序資料庫間塊內存區域些高頻訪問數據放其避免每都請版求資料庫至權於所用memcachedredis自程序hashmap塊區域共享且容易管理集群環境更便使用

些做直接數據序列化存redisstring或memcached些其做利用redis特數據結構存儲些關系例用sorted set存排行榜string用計數set做些倒排索引、用戶友關系類我覺些都稱緩存

㈩ 商城網站訪問量太大，有什麼好的方法可以解決

只要伺服器足夠安全穩定，空間足夠大，流量足夠多，商城訪問量多一些也挺內好的。
如果是無效流量太多，可容適當減少一些廣泛的推廣，比如網盟，把競價匹配模式調整為核心推廣或者精確推廣等，盡量做一些精準的詞，更精準的流量越多也就意味著無效流量會減少。