‘壹’ 如何处理大量数据高并发大流量并发操作方案
大数据并发处理解决方案：
1、HTML静态化
效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
2、图片服务器分离
对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadMole，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群操作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传图片只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现图片服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和ENet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
‘贰’ java高并发
1、在java中，高并发属于一种编程术语，意思就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理不同的操作。2、处理高并发的方法
对于一些大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
（1）动静分离。静态资源请求与动态请求分离，项目中需要访问的图片、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置，便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来，比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录，而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求，操作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。
（2）引入缓存。数据库缓存、页面缓存，这东西好用不复杂，搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取，不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一，集群环境下，经常会碰到数据共享问题。
（3）如果将来数据量大，单一数据库成为瓶颈时，数据库的读写分离来了。数据库集群，读写分离，分表分区。
‘叁’ 如何处理数据库并发问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在Mysql的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
‘肆’ 如何使用mysql数据库解决高并发
使用mysql异步查询,需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。 使用MySQL异步... 如果创建的线程过多,则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其...
‘伍’ 高并发下，数据库成最大问题怎么办
一、数据库结构的设计
为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失。
表的设计具体注意的问题：
1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。
2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择VARCHAR。
4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。
二、查询的优化
在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；
在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT* FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROMT1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROMT1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。
在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。在数据量比较小的情况下，也许看不出明显的差别，但是当数据量大的情况下，这种情况就是极为糟糕的了。
SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQLSERVER误解。比如：
select * from table1 where name='zhangsan' and tID >10000和执行:
select * from table1 where tID > 10000 andname='zhangsan'
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQLSERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
所以，优化查询最重要的就是，尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询。
具体要注意的：
1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
2.应尽量避免在 where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20s
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) >21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROMmembers
WHERE dateofbirth <DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t wheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t wheredatediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' andcreatedate<'2005-12-1'
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.很多时候用 exists是一个好的选择：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name ='xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
12.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
14.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
15.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
16.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
20.避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary >60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BYOrderID
可改为：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECTDISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源
35.尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。
四、建立高效的索引
创建索引一般有以下两个目的：维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。
大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储，一个表只允许有一个簇索引，因此，根据B树结构，可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度，但会降低插入、更新、删除操作的性能，尤其是当填充因子（FillFactor）较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作，建表和索引时因设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。作为一条规则，我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列[字段]采用非成组索引。不过，索引就象是盐，太多了菜就咸了。你得考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clusteredindex，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclusteredindex，也称非聚类索引、非簇集索引）。
聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
‘陆’ 如何处理大量数据并发操作
处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
‘柒’ 如何解决高并发问题
使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器，(对架构分层+负载均衡+集群)这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。
1、高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪。
2、高流量：当网站大后，有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽。
3、大存储：可能对数据保存和查询出现问题。
解决方案：
1、提高硬件能力、增加系统服务器。（当服务器增加到某个程度的时候系统所能提供的并发访问量几乎不变，所以不能根本解决问题）
2、本地缓存：本地可以使用JDK自带的Map、Guava Cache.分布式缓存：Redis、Memcache.本地缓存不适用于提高系统并发量，一般是用处用在程序中。
Spiring把已经初始过的变量放在一个Map中，下次再要使用这个变量的时候，先判断Map中有没有，这也就是系统中常见的单例模式的实现。
‘捌’ mysql数据库怎么解决高并发问题
通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的，如果能实现MySQL查询的异步化，就能实现多条SQL语句同时执行，这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时，提高数据库查询的效率。目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供，查询方法分别是：
1、使用MYSQLI_ASYNC模式执行mysqli::query
2、获取异步查询结果：mysqli::reap_async_query
使用mysql异步查询，需要使用mysqlnd作为PHP的MySQL数据库驱动。
使用MySQL异步查询，因为需要给所有查询都创建一个新的连接，而MySQL服务端会为每个连接创建一个单独的线程进行处理，如果创建的线程过多，则会造成线程切换引起系统负载过高。Swoole中的异步MySQL其原理是通过MYSQLI_ASYNC模式查询，然后获取mysql连接的socket，加入到epoll事件循环中，当数据库返回结果时会回调指定函数，这个过程是完全异步非阻塞的。
‘玖’ php 高并发解决思路解决方案
php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。
一 高并发的概念
在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。
二 高并发架构相关概念
1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)
2、PV（Page View）：综合浏览量，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
--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv
3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）
4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间
5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客
6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大小（kb）* 8
三 需要注意点：
1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）
2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内】
3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值
4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter】
四 优化
1、当 QPS 小于 50 时
优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化
2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈
优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡
3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈
优化方案:CDN 加速,负载均衡
4、当 QPS 达到 1000 时
优化方案: 做 html 静态缓存
5、当 QPS 达到 2000 时
优化方案: 做业务分离,分布式存储
五、高并发解决方案案例:
1、流量优化
防盗链处理(去除恶意请求)
2、前端优化
(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]
(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)
(3) 启用浏览器缓存和文件压缩
(4) CDN 加速
(5) 建立独立的图片服务器(减少 I/O)
3、服务端优化
(1) 页面静态化
(2) 并发处理
(3) 队列处理
4、数据库优化
(1) 数据库缓存
(2) 分库分表,分区
(3) 读写分离
(4) 负载均衡
5、web 服务器优化
(1) nginx 反向代理实现负载均衡
(2) lvs 实现负载均衡
‘拾’ 数据库高并发写入，怎么降低数据库的压力
主要通过架构设计来减少高并发对数据库的压力；
比如 在数据库和应用程序之间，增加 DAL层，通过代理，连接池等，保证数据库与业务程序由一定的缓冲和关系梳理；
在数据库前面，加一个缓存层，让大部分数据访问，都直接在缓存层获取数据，不用访问到后端的MySQL数据库；