php解决网站高并发和大流量的问题
高并发架构相关的概念：
并发：并发的访问，某个时间点，有多少个访问同时到来。
qps：每秒钟请求或查询的数量，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和并发数决定）。
响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间，叫做响应时间。
PV：综合浏览量（page view），即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量。同一个人浏览网站的同一个页面，只记做同一次PV。
UV：独立访客，一定时间内，相同访客多次访问一个网站，记做1个独立访客。
带宽：计算带宽大小，需要关注2个指标，峰值流量和页面的平均大小。
日网站带宽 = PV/统计时间（换算到秒）*评价页面大小（单位KB）*8
峰值：一般是平均值的倍数，根据实际情况来定。
高并发：一个系统的日PV在千万以上，有可能是一个高并发系统。
需要注意：
qps不等于并发连接数。qps是指每秒http请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量
峰值每秒请求数（qps） = （总PV数*80%）/（6小时秒数*20%） ------- 80%的访问量集中在20%的时间
对于qps来说，应该做一些压力测试，为什么做这样一个测试？因为对于我们服务器来说，我们应该知道这台服务器最大能够承受多少qps，而我们网站PV一天是多少可以计算出峰值qps，我们可以根据需要来进行相应的一个优化，并不是说我们感觉到了网站的请求有点大了，再进行优化。所以压力测试是帮助我们测试能承受多大的并发，以及测试最大承受的qps值。
qps达到极限：
随着qps的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案与我们的硬件的条件、网络带宽息息相关。
qps达到50--------------可以称之为小型网站，一般的服务器就可以应付。
qps达到100-------------假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成；假设单页面只有一个sql查询，那么100qps意味着1秒钟完成100次请求，但是我们不能保证数据库查询能完成100次。方案：数据库缓存层，数据库的负载均衡。
qps达到800-------------假设我们使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右。假设每个页面只有10k，在这个并发下， 百兆带宽已经吃完。方案：CDN加速，负载均衡。
qps达到1000------------假设我们使用Memcache来缓存数据库查询数据，每个页面对memcache的请求远大于直接DB的请求。 方案：静态html缓存
qps达到2000------------文件系统访问锁都成了灾难、方案：做业务分离，分布式缓存。
qps达到不同阶段，就会面临不同的瓶颈。针对不同瓶颈，有不同的解决方案。
高并发解决方案处理：
从流量方向进行优化：防盗链处理（把恶意的请求驱除门外）、
从前端优化：减少HTTP请求（把css、js文件、图片整合一起，请求一次）、添加异步请求、启用浏览器缓存和文件压缩、CDN加速（把前端的一些文件、资源都放到CDN中）、建立独立的图片服务器、
从服务端优化：页面静态化、并发处理、队列处理、·
从数据库优化：数据库缓存、分库、分表、分区操作。读写分离、负载均衡。
从web服务器优化：负载均衡、