¿Qué es PHP High Concurrency?

A menudo se plantean problemas de alta concurrencia al desarrollar e implantar aplicaciones, y cuando, a medida que el tráfico se hace más denso, una variedad de técnicascuestionesPor ejemplo, tiempo de espera de respuesta de la interfaz, carga elevada de la CPU, GC frecuente, bloqueos, almacenamiento de datos de gran tamaño, etc. Por ejemplo: el doble 11 de Taobao, el sistema de picos de cientos de miles de solicitudes por segundo, el sistema de pedidos diarios de millones de pedidos, el sistema de flujo de información diaria de cientos de millones de actividades diarias, etc.

Flujo de procesamiento altamente concurrente:

• pruebas de rendimiento
• Extensión del servidor
• sistema de vigilancia
• Gestión de excepciones

I. Pruebas de rendimiento

Comprender el rendimiento de los sistemas de prueba sometidos a cargas elevadas, ladescubrimientosPueden adoptarse posibles cuellos de botella y problemasprueba de esfuerzoresponder cantandopruebas de rendimientoLa metodología. A continuación se indican algunos pasos y herramientas para simular un gran número de accesos concurrentes de usuarios con el fin de evaluar el rendimiento del sistema:

1.Definir objetivos y métricas de las pruebas

• Indicadores de resultadosDetermine las métricas de rendimiento que desea medir, como el tiempo de respuesta, el rendimiento (solicitudes/segundo), el número de usuarios simultáneos, el uso de recursos (CPU, memoria, disco, red), etc.
• escenario de pruebaDefinir comportamientos específicos de los usuarios y patrones de interacción para garantizar que se cubren todas las funciones clave.

2. Elegir la herramienta adecuada para las pruebas de resistencia

• JMeterApache JMeter: Apache JMeter puede utilizarse para probar el rendimiento de recursos estáticos y dinámicos, aplicaciones web dinámicas. Se puede utilizar para simular cargas pesadas en servidores, grupos de servidores, redes u objetos para probar su resistencia o para analizar el rendimiento general bajo diferentes tipos de carga.
• Gatling: Gatling es otra herramienta de pruebas de carga de alto rendimiento que proporciona informes detallados y scripts fáciles de escribir.
• LoadRunner: LoadRunner es un software comercial para necesidades de pruebas más complejas, que proporciona amplias capacidades de supervisión y análisis.
• LangostaLocust es una herramienta ligera de pruebas de carga escrita en Python que es fácil de ampliar y personalizar.

3. Creación de guiones y escenarios de prueba

• Escribir guiones de prueba basados en patrones de comportamiento de usuario definidos. Estos scripts deben simular diversas acciones de usuarios reales, como iniciar sesión, navegar por páginas, enviar formularios, etc.
• Configure el número de usuarios concurrentes y la frecuencia de las solicitudes para simular un entorno altamente concurrente.

paraLangostaA modo de ejemplo:

from locust import HttpUser, between, task


clase WebsiteUser(HttpUser).
    tiempo_espera = between(5, 15)

    def on_start(self).
        self.client.post("/acceso", {
            "nombre_usuario": "usuario_prueba", "contraseña": "", "password": "usuario_prueba", {
            "contraseña": ""
        })

    @tarea
    def index(self).
        self.client.get("/")
        self.client.get("/static/activos.js")

    @tarea
    def sobre(self).
        self.client.get("/about/")

4. Ejecutar pruebas y supervisar el rendimiento del sistema

• Realice las pruebas de estrés en un entorno de pruebas. Asegúrese de que el entorno de pruebas es lo más similar posible al de producción para obtener resultados precisos.
• Supervisión en tiempo real de las métricas de rendimiento de aplicaciones y servidores, como CPU, memoria, IO de red, etc.

5. Análisis de los resultados de las pruebas

• Analizar detalladamente los datos recogidos durante las pruebas para identificar cuellos de botella o puntos de fallo en el rendimiento.
• Observe los tiempos de respuesta, las tasas de error y el uso de recursos del sistema para determinar en qué puntos el sistema no rinde lo suficiente.

6. Optimización y ajuste

• Optimización de aplicaciones e infraestructuras en función de los resultados de las pruebas. Las posibles optimizaciones incluyen la optimización del código, la optimización de la base de datos, el aumento de los recursos del servidor, etc.
• Repita la prueba para validar la optimización y asegurarse de que los cambios realizados mejoran realmente el rendimiento del sistema.

7. Documentación y pruebas continuas

• Documentar los resultados de las pruebas y las optimizaciones para establecer puntos de referencia de rendimiento.
• Incorpore pruebas de rendimiento a su proceso de integración continua/implantación continua (CI/CD) para garantizar que su sistema sigue funcionando bien a lo largo del tiempo y a medida que se añaden funciones.

De este modo, puede simular eficazmente el acceso de los usuarios en condiciones de alta concurrencia, probando y optimizando su sistema para asegurarse de que funciona bien en un entorno operativo real.

II. Ampliación del servidor

Si la prueba de rendimiento revela que el servidor es incapaz de gestionar peticiones altamente concurrentes, considere ampliar el servidor. Puede aumentar la configuración de hardware del servidor, por ejemplo, añadiendo recursos como CPU y memoria. También se puede equilibrar la carga añadiendo más servidores para mejorar el rendimiento.

III. Sistemas de control

Después de desplegar una aplicación, es necesario configurar un sistema de monitorización para controlar el rendimiento del servidor en tiempo real. El sistema de monitorización puede proporcionar datos en tiempo real sobre la carga del servidor, el tiempo de respuesta, la tasa de errores y otras métricas para ayudar a los desarrolladores a identificar y resolver los problemas de rendimiento a tiempo.

IV. Tratamiento de excepciones

En un entorno altamente concurrente, pueden producirse varias excepciones con frecuencia. Los desarrolladores tienen que escribir código para gestionar las excepciones en el momento oportuno. Para las excepciones que no pueden resolverse inmediatamente, pueden utilizarse mecanismos de tolerancia a fallos como el procesamiento de degradación y el meltdown para garantizar la estabilidad del sistema. A continuación se exponen algunos de losGestión de alta concurrenciaLas referencias metodológicas:

• Uso de la cachéLa caché es una de las herramientas más importantes para mejorar el rendimiento. Se pueden utilizar distintos tipos de cachés, como la caché de memoria, la caché de base de datos o la caché distribuida, para almacenar los datos o páginas más utilizados. Al reducir el acceso a la base de datos, se puede reducir considerablemente la carga del servidor y mejorar el tiempo de respuesta.
• Servidor de aplicaciones y extensiones de bases de datosLa capacidad de una aplicación para gestionar una alta concurrencia puede mejorarse significativamente añadiendo más servidores y distribuyendo las solicitudes mediante el equilibrio de carga (por ejemplo, utilizando HAProxy o AWS ELB). Optimice las consultas a la base de datos, utilice índices más eficientes o considere la posibilidad de utilizar una arquitectura de base de datos que se adapte mejor a las operaciones de lectura-más-escritura-menos, como la replicación maestro-esclavo. En algunos casos, dividir bibliotecas y tablas también puede ser una estrategia eficaz para mejorar la capacidad de procesamiento de la base de datos.
• procesamiento asíncronoSi la aplicación tiene algunas operaciones que consumen mucho tiempo, considere el uso de procesamiento asíncrono para mejorar la concurrencia. Coloque las operaciones que consumen mucho tiempo en una cola de mensajes o tarea en segundo plano para su procesamiento y, a continuación, devuelva una respuesta rápida al usuario.

También se utilizaBloqueo de exclusión de archivosCamino:

• modo obstruccionistaSi un proceso adquiere un bloqueo exclusivo sobre un fichero mientras otro proceso está ocupando el bloqueo, se colgará y esperará a que el otro proceso libere el bloqueo, y entonces adquirirá el bloqueo él mismo antes de continuar. Ejemplo.

set(array(
 'reactor_num' => 2, //número de hilos del reactor
 'worker_num' => 4 //número de procesos de trabajo
));
$http->on('request', function (swoole_http_request $request, swoole_http_response $response) {
 $uniqid = uniqid('uid-', TRUE);
 $redis = new Redis();
 $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
 $fp = fopen("lock.txt", "w+");
 // Modo de bloqueo (espera), para obtener el bloqueo exclusivo (procedimiento de escritura)
 if (flock($fp,LOCK_EX)) { // Bloquear el puntero actual.
 // Una vez obtenido el bloqueo, se puede procesar la orden con confianza
 $rest_count = intval($redis->get("rest_count"));
 $value = "{$rest_count}-{$uniqid}";
 if ($rest_count > 0) {
 // hacer algo ...
 $rand = rand(100, 1000000);
 $sum = 0; $sum = 0; $sum = 0; $sum = 0
 for ($i = 0; $i lPush('uniqids', $value);
 $redis->decr('rest_count');
 }
 // Liberar el bloqueo una vez procesado el pedido
 flock($fp, LOCK_UN);
 }
 fclose($fp); }
});
$http->start();

Utiliza la prueba ab:

$ ab -t 20 -c 10 http://192.168.1.104:9510/

• modo no bloqueanteSi un proceso adquiere un bloqueo exclusivo sobre un fichero mientras otro proceso está ocupando el bloqueo, el proceso determinará inmediatamente que ha fallado en la adquisición del bloqueo y continuará ejecutándose. Código de ejemplo:

set(array(
 'reactor_num' => 2, //número de hilos del reactor
 'worker_num' => 4 //número de procesos de trabajo
));
$http->on('request', function (swoole_http_request $request, swoole_http_response $response) {
 $uniqid = uniqid('uid-', TRUE);
 $redis = new Redis();
 $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
 $fp = fopen("lock.txt", "w+");
 // Modo no-bloqueo, si no quieres que flock() se bloquee en el bloqueo, pon LOCK_NB en el bloqueo
 if(flock($fp,LOCK_EX | LOCK_NB)) // bloquea el puntero actual.
 {
 // Después de adquirir con éxito el bloqueo, procesa la orden con confianza
 $rest_count = intval($redis->get("rest_count"));
 $value = "{$rest_count}-{$uniqid}";
 if($rest_count > 0){
 // hacer algo ...
 $rand = rand(100, 1000000);
 $sum=0.
 for ($i=0;$ilPush('uniqids', $value);
 $redis->decr('rest_count');
 }
 // Liberar el bloqueo una vez procesado el pedido
 flock($fp,LOCK_UN);
 } else {
 // Si falla la adquisición del bloqueo, ir aquí y ejecutarlo inmediatamente.
 echo "{$uniqid} - system busy, please try again later".PHP_EOL; } else { // Si falla la adquisición del bloqueo, vaya aquí inmediatamente.
 }
 fclose($fp); }
});
$http->start();

resúmenes

A la hora de abordar problemas de alta concurrencia, los desarrolladores deben tener en cuenta múltiples factores. Mediante un uso razonable del almacenamiento en caché, el equilibrio de la carga, el procesamiento asíncrono y la optimización de la base de datos, se puede mejorar la concurrencia y el rendimiento del sistema; mediante pruebas de rendimiento, ampliación del servidor, sistemas de supervisión y gestión de excepciones y otros procedimientos operativos, se puede garantizar que el sistema pueda funcionar de forma estable en situaciones de alta concurrencia.