php怎么并发处理，一个合适php架构师？
技术方面：多帮助队友解决问题，思考如何做到更好，高并发，高可用。
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php如何处理高并发？
和php关系并不大，和web服务软件和数据库连接关系最大，所以是web服务端采用nginx+fpm+apc or xcache，能在2g双核，2g内存下处理10000左右的并发。但最重要的，是数据库这块，中间一定要有缓存，memcache是个不错选择。如果在数据库中间未加缓存，并发大后，你很快会发现都连最基本的发起连接都是难事。
如何处理并发问题？
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）。
参考资料:
网页链接
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。
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
如何高效迅速掌握PHP知识架构和积累开发经验？
身为一个资深开发，我认为第一阶段1-2年的PHPer知道如何使用工具、项目版本如何控制、接触并能够使用YII/tp/laravel等框架完成项目等等
第二阶段2-3年的PHPer除了写代码还需要热衷于学习各种技术实现、不仅对项目熟悉，还要能解决性能问题。只有深入学习PHP优化，Swoole接口，微服务，Mysql底层优化等，才能保持核心竞争力，拥有一份不错的薪资！
第三阶段4-5年的PHPer技术体系需要逐渐往大型层次进阶， 有效、高速的处理从很小到非常大的项目管理，随着我们的业务量越来越大和越高并发，分布式缓存、RPC、API架构设计等技术都必将掌握！
能具备以上技术能力绝对可以从一个Coder逐步走向CTO或是架构师，那么比较迷茫跟能力不足的程序员该怎么去学习呢？我特地为大家准备了一套精品PHP架构师进阶路线，保证你学了以后保证薪资上升一个台阶。需要可关注本头条号，并且发送私信：PHP