php缓存技术

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

网站技术高速发展的今天，缓存技术已经成为大型网站的一个关键技术，缓存设计好坏直接关系的一个网站访问的速度，以及购置服务器的数量，甚至影响到用户的体验。 　　网站缓存按照存放的地点不同，可以分为客户端缓存、服务端缓存。 客户端缓存 　　客户端缓存又可分为：浏览器缓存、网关或代理服务器缓存 　　网关或代理服务器缓存是将网页缓存中网关服务器上，多用户访问同一个页面时，将直接从网关服务器把页面传送给用户。 　　浏览器缓存是最靠近用户的缓存，如果启用缓存，用户在访问同一个页面时，将不再从服务器下载页面，而是从本机的缓存目录中读取页面，然后再浏览器中展现这个页面。 　　浏览器缓存的控制，可以设置meta标签，可以设置数字，也可以设置时间，如下： <Meta http-equiv="Expires" Content="3600"> <Meta http-equiv="Expires" Content="Wed, 26 Feb 1997 08:21:57 GMT"> 　　HTTP头信息如下： HTTP/1.1 200 OK Date: Fri, 30 Oct 1998 13:19:41 GMT Server: Apache/1.3.3 (Unix) Cache-Control: max-age=3600, must-revalidate Expires: Fri, 30 Oct 1998 14

Composer Repositories Composer源 Firegento - Magento模块Composer源 Packagist - PHP包的源 PaketHub - 集成的PHP包的源 Private Packagist - 一个PHP的服务，提供Composer包的存储 WordPress Packagist - 使用Composer管理你的WordPress插件 Zend Framework Packages - Zend Framework Composer源 依赖管理 Dependency Management 依赖和包管理库 Composer Installers - 一个多框架Composer库安装器 Composer - 一个包和依赖管理器 Melody - 一个用于构建Composer脚本文件的工具 Pickle - 一个PHP扩展安装器 其他的依赖管理 Dependency Management Extras 其他的相关依赖管理 Composed - 一个在运行时解析你项目Composer环境的库 Composer Checker - 一个校验Composer配置的工具 Composer Merge Plugin - 一个用于合并多个composer.json文件的Composer插件 Composition -

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者新疆的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

缓存是指临时文件交换区，电脑把最常用的文件从存储器里提出来临时放在缓存里，就像把工具和材料搬上工作台一样，这样会比用时现去仓库取更方便。因为缓存往往使用的是RAM（断电即掉的非永久储存），所以在忙完后还是会把文件送到硬盘等存储器里永久存储。电脑里最大的缓存就是内存条了，最快的是CPU上镶的L1和L2缓存，显卡的显存是给GPU用的缓存，硬盘上也有16M或者32M的缓存。千万不能把缓存理解成一个东西，它是一种处理方式的统称！ Cache 是“以空间换时间”策略的典型应用模式，是提高系统性能的一种重要方法。缓存的使用在大访问量的情况下能够极大的减少对数据库操作的次数，明显降低系统负荷提高系统性能。相比页面的缓存，结果集是一种“原始数据”不包含格式信息，数据量相对较小，而且可以再进行格式化，所以显得相当灵活。由于PHP是“一边编译一边执行”的脚本语言，某种程度上也提供了一种相当方便的结果集缓存使用方法——通过动态include相应的数据定义代码段的方式使用缓存。如果在RamDisk上建缓存的话，效率应该还可以得到进一步的提升。以下是一小段示例代码，供参考。 （参 考： PHP数据缓存技术 ） WEB程序获取信息的方式主要是查询数据库,当数据库不是很大的情况下不会有太大的问题.然而,随着网站的发展,数据库呈几何级数的方式增长的时候,就会出现瓶颈.于是PHP缓存技术诞生了。 PHP缓存包括

在WEB开发中用来应付高流量最有效的办法就是用缓存技术，能有效的提高服务器负载性能，用空间换取时间。 1.缓存一般用来： 11.存储频繁访问的数据 1.2.临时存储耗时的计算结果 1.3.内存缓存减少磁盘IO 2.使用缓存的2个主要原因： 2.1降低延迟：缓存离客户端更近，因此，从缓存请求内容比从源服务器所用时间更少，呈现速度更快，网站就显得更灵敏。 2.2降低网络传输：副本被重复使用，大大降低了用户的带宽使用，其实也是一种变相的省钱（如果流量要付费的话），同时保证了带宽请求在一个低水平上，更容易维护了。 在WEB开发中，缓存可以分为： 一、数据库端缓存 1.1数据库的缓存一般由数据库提供，可以对表建立高速缓存。数据库中，用户可能多次执行相同的查询语句，为了提高查询效率，数据库会在内存划分一个专门的区域，用来存放用户最近执行的查询，这块区域就是缓存。（参考MYSQL缓存） 1.2“空间换时间”，比如建一个表来存储另外一个表某个类型的数据的总条数，在每次更新数据的时候同事更新 数据表和统计条数的表。在需要获取某个类型的数据的条数的时候，就不需要select count去查询，直接查询统计表就可以了，这样可以提高查询的速度和数据库的性能。 1.3数据库查询缓存，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中

PHP缓存包括PHP编译缓存和PHP数据缓存两种。 PHP 是一种 解释型语言 ，属于边编译边运行的那种。这种运行模式的优点是程序修改很方便，但是运行效率却很低下。PHP编译缓存针对这种情况做改进处理，使得PHP语言只要运行一次，就可以把程序的编译结果缓存起来。这样，接下来的每次运行都不需要再次编译了，这大大提高PHP运行速度。 PHP数据缓存运用于PHP实际开发之中针对 数据处理 进行缓存，主要两大方向为：针对数据库数据进行缓存和针对PHP模板数据进行缓存。 PHP 的数据缓存包括针对数据库数据进行缓存和针对PHP模板数据进行缓存。针对数据库数据进行缓存的工具有 memcache 等。针对PHP模板数据进行缓存的工具主要有 smarty 等 1、普遍缓存技术： 数据缓存：这里所说的数据缓存是指数据库查询PHP缓存机制，每次访问页面的时候,都会先检测相应的缓存数据是否存在，如果不存在，就连接数据库，得到数据，并把查询结果序列化后保存到文件中，以后同样的查询结果就直接从缓存表或文件中获得。 用的最广的例子看Discuz的搜索功能，把结果ID缓存到一个表中，下次搜索相同关键字时先搜索缓存表。 举个常用的方法，多表关联的时候，把附表中的内容生成数组保存到主表的一个字段中，需要的时候数组分解一下，这样的好处是只读一个表，坏处就是两个数据同步会多不少步骤，数据库永远是瓶颈，用硬盘换速度

随着网站的内容的增多和用户访问量的增多，无可避免的是网站加载会越来越慢，受限于带宽和服务器同一时间的请求次数的限制，我们往往需要在此时对我们的网站进行代码优化和服务器配置的优化。 一般情况下会从以下方面来做优化 1、动态页面静态化 2、优化数据库 3、使用负载均衡 4、使用缓存 5、使用CDN加速 纯静态网站在网站中是怎么实现的？ 纯静态的制作技术是需要先把网站的页面总结出来，分为多少个样式，然后把这些页面做成模板。 生成的时候需要先读取源文件然后生成独立的以.html结尾的页面文件，所以说纯静态网站需要更大的空间，不过其实需要的空间也不会大多少的，尤其是对于中小型企业网站来说，从技术上来讲，大型网站想要全站实现纯静态化是比较困难的，生成的时间也太过于长了。不过中小型网站还是做成纯静态的比较，这样做的优点是很多的。 而动态网站又是怎么进行静态处理的？ 页面静态化是指将动态页面变成html/htm静态页面。动态页面一般由asp,php,jsp,.net等程序语言编写而成，非常便于管理。但是访问网页时还需要程序先处理一遍，所以导致访问速度相对较慢。而静态页面访问速度快，却又不便于管理。那么动态页面静态化即可以将两种页面的好处集中到一起。 静态处理后又给网站带来了哪些好处？ 1、静态页面相对于动态页面更容易被搜索引擎收录。 2、访问静态页面不需要经过程序处理，因此可以提高运行速度。 3