php事务处理（php事物）

本文目录一览：

• 1、PHP高并发下单用事务可以解决吗
• 2、浅谈一下ThinkPHP5.1实现事务嵌套的特性
• 3、php如何做微服务?
• 4、用PHP轻松完成一个分布式事务TCC,保姆级教程
• 5、基于PHP+Redis令牌桶限流

PHP高并发下单用事务可以解决吗

1、事物不是解决高并发的。事物是为了一个操作的完整性才使用的。php的高并发在我看主要以来php脚本的执行速度，以及对数据库的数据访问的次数，还有缓存系统的使用（包括数据缓存以及模板缓存），系统架构的优化。还有就是web服务器做负载均衡，域名cdn做负载均衡等。

2、解决办法主要是围绕系统优化，优化开机启动项、尽量避免开启太多程序等等。

3、除了数据库和缓存技术的选择外，优化代码逻辑同样不可或缺。例如，通过异步处理、分批处理和延迟处理等方式，可以显著提高系统的响应速度。此外，使用消息队列处理耗时操作，也是提高系统并发性能的有效手段。总之，在处理高并发场景时，不应单纯依赖框架，而应综合运用多种技术和策略。

4、这种时候可以通过队列，比如每次有人下单，就丢到队列里面，然后队列里面校验库存，这样有并发的时候也只是多插入了队列，但是队列里面是依次执行的。队列的话可以参考下redis如何做队列处理。有php相关扩展的，java的话我就不清楚了。

浅谈一下ThinkPHP5.1实现事务嵌套的特性

1、ThinkPHP1实现事务嵌套的特性如下：事务嵌套处理机制：ThinkPHP1通过计数器机制来管理事务嵌套。当开始一个事务时，如果当前事务计数器为1，则执行begin操作开启一个新的事务。在提交事务时，只有当计数器递减到1时，才会执行真正的commit操作，从而提交整个事务。

2、在ThinkPHP1项目中，我们遇到了数据库事务嵌套的问题，导致数据操作异常。一开始的错误日志提示我们，由于事务回滚时未找到savepoint，问题可能源于事务的嵌套使用。尽管ThinkPHP1的封装层处理了事务嵌套，但实际上MySQL对事务嵌套的处理并不像预期那样。

3、ThinkPHP的优缺点如下：高级模型：可以轻松支持序列化字段、文本字段、只读字段、延迟写入、乐观锁、数据分表等高级特性。视图模型：轻松动态地创建数据库视图，多表查询相对简单。关联模型：让你以出乎意料的简单、灵活的方式完成多表的关联操作。

4、性能提升：ThinkPHP 1在性能上也有所提升。对于大型项目或者对性能要求较高的应用，使用ThinkPHP 1可以带来更好的性能和响应速度。 更好的安全性：作为一个成熟的框架，ThinkPHP 1在安全性方面进行了很多改进。它提供了一系列的安全特性和防护措施，帮助开发者构建更加安全的Web应用。

5、在ThinkPHP中，门面模式通过Facade.php文件的bind方法实现类的绑定到门面池，方便操作多个相关类。在application/common目录下创建实体类Tina.php，并在对应的bind/tina.php文件中编写门面类代码，进行功能封装。

php如何做微服务?

1、PHP做微服务主要通过使用Hyperf等微服务框架来实现。以下是具体的步骤和要点：选择合适的微服务框架：Hyperf：基于Swoole扩展的微服务框架，适用于PHP语言的微服务开发。Hyperf提供了丰富的组件和功能，帮助开发者快速构建微服务架构。项目初始化：使用Composer等包管理工具安装Hyperf框架及其依赖。

2、微服务是把单体应用进行分拆后的架构，分拆后带来的问题通过引用第三方组件来解决，安装部署这些组件的时候你将会遇到很多奇奇怪怪的问题。

3、因此，采取措施将应用拆分，按照业务特点进行独立，形成多个独立应用成为了解决问题的有效途径。多应用架构的特点在于各应用之间相互独立，不相互调用，但这也导致了共同业务或代码无法复用的问题。

4、如果需要php源代码，可以使用docker-php-source命令导入和删除。安装php扩展，例如mysql，使用docker-php-ext-install，配置参数则通过docker-php-ext-configure，启用扩展则用docker-php-ext-enable。福哥通过在临时容器手动安装环境，然后整理到Dockerfile中，以清晰展示整个过程。

用PHP轻松完成一个分布式事务TCC,保姆级教程

编写Try、Confirm、Cancel的处理函数是关键步骤之一。在完成各个子事务处理函数后，紧接着启动TCC事务并执行分支调用。至此，一个完整的TCC分布式事务就构建完成了。假设在转账过程中，转出方成功，但转入口遇到异常，如用户账户问题，返回失败，这就是TCC事务的回滚场景。

基于PHP+Redis令牌桶限流

1、基于PHP+Redis令牌桶限流的实现方式如下：定义令牌桶规则：单用户限制：确定每个用户在一定时间窗口内的最大访问次数。总令牌数：根据时间窗口和最大访问次数计算令牌桶的初始令牌数，以及令牌生成的速率。实现令牌桶算法：初始化令牌：在Redis中为每个用户初始化一个key，存储令牌桶的当前令牌数和最大令牌数。

2、实现方式：在Redis中设置一个桶，该桶中存储着一定数量的令牌。每当有请求到来时，尝试从桶中获取一个令牌。如果成功获取到令牌，则允许请求通过；否则，进行限流处理。同时，通过定时任务定期向桶中添加令牌，以保持桶中的令牌数量。优点：能够灵活地控制请求速率，适应不同的流量模式。

3、第一种：基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。

4、滑动窗口限流 滑动窗口限流改进了固定窗口的灵活性不足。时间窗口动态变化，时间差和允许的请求数保持不变，通过zset数据结构存储请求，利用score表示时间戳，计算指定时间区间内的请求数量。这种方法能够确保每N秒内至多M个请求，但zset数据结构会随时间增长，操作相对简单。

5、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。