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解决办法:服务器里维护一份列表,这个列表记录了每个用户的session_id,有效期比如可以设置为30分钟,在用户每次请求的时候都刷新下这个有效期,用户点击退出时就删除这个用户的session_id。
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我觉得思路只能是 用JS设一个定时器,比如10秒,每10秒就主动使用AJAX去数据库查询一下最近的出票记录数据库(排队队列数据库),而每次成功出票都主动更新一下这个数据库。
1:后端长轮询提醒,查询到后,基本不现实,如果浏览器支持websocket还可以考虑,为了通用性还是别考虑了。
PHP能做任何事。PHP主要是用于服务端的脚本程序,因此您可以用PHP来完成任何其它的CGI程序能够完成的工作,例如收集表单数据,生成动态网页,或者发送/接收Cookies。但PHP的功能远不局限于此。PHP脚本主要用于以下三个领域。
输入框输入后,将文件名发送给PHP,PHP检查是否有这个文件名的文件,如果没有就创建,并写入第一个“1”,如果有这个文件,就继续在文件尾部写入“1”即可。
2尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。30.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。
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。
1尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,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时会 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。
如何优化操作大数据量数据库 下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。 合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
这样的结果就是PHP程序消耗较少的内存,但却增加了数据库服务器的压力,因为数据库会一直等待PHP来取数据,一直到数据全部取完。很显然,缓冲查询模式适用于小数据量查询,而非缓冲查询适应于大数据量查询。
1、可以采用数据库缓存、事务缓存等技巧。还可以从架构上把事务做合理的分配,花钱扩充你的硬件设施等。比如,阿里巴巴从最初的1台电脑逐步扩充到过万台电脑了。
2、从严格意义上来说,这个是属于运维范畴内的知识。不过优化代码终归对高并发和大流量有一定的缓解,需要优化的主要还是数据库的操作内容。
3、网站页面静态化。静态化的页面为.html(.htm等)不需要web服务器重新加载项解析,只需要生成一次,以后每次都直接下载到客户端,效率高很多。将网站的web服务器、数据库服务器、图片和文件服务器分开。
4、以下是一些总结的方法: 第一,确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。
5、例如,我们在下载PHP源码包的时候,点击下载链接时,为了解决不同国家和地域下载速度的问题,它会返回一个离我们近的下载地址。重定向的HTTP返回码是302 这个重定向非常容易实现,并且可以自定义各种策略。
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