本文实例分析了PHP+MysqL大量用户登录解决方案。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
百度、QQ、360等大公司都拥有上亿的用户量,不仅所有子网站都通过一个账号登录,而且还开放用户平台,提供给其他网站使用,这种级别的数据量和访问量,如果不做优化,估计很快就会宕机,这些公司都是一个专门的团队,维护一个注册登录,细节设计的非常优秀,现在粗略谈下他们的设计方案.
大数据的时候,压力不在PHP,主要在MysqL,PHP可以做负载均衡,10台机器抗不住就用20台或者100台,这都不是瓶颈.
但是MysqL是单点的,无论做多少从库,都是优化查询,更新数据就无法只是简单的通过加机器解决了,而且查询也可以通过Memcache缓存减轻压力,所以不必要做多少从库的,一般1主4从就可以了.
表结构如下：
登录名与ID表，根据login_hash分100张表
CREATE TABLE user_info( user_id BIGINT 用户ID login_pwd CHAR() 用户登录密码 … … 其他信息，家庭住址、手机号、性别等等 );
CREATE TABLE user_info0 LIKE user_info;
CREATE TABLE user_info1 LIKE user_info;
… …
CREATE TABLE user_info2 LIKE user_info;
业务实现逻辑:
依赖服务器:实现一个自增ID的服务(相当于oracle的sequence)，也可以自己实现(用PHP+MysqL或者用C实现都可以)。目的是可以 从这个服务中取ID，每次取的ID数都是在上次基础上+1，和MysqL的autoincrement很像，只是不能在表内部自增。
注册流程:
1）验证用户名、邮箱、手机号、密码等格式。省略…
2）从服务中取一个ID，假设是115。
3）如果用户的登录类型是邮箱（如：$loginName='songhuan@zixue.it'），则在登录名前加上前缀登录名结果（如：$loginName='mail_songhuan@zixue.it'）
4）求登录名的HASH值：$loginHash=md5($loginName); 对md5值hash，可以求asc码，或者用自己的算法，最后得出$loginHash=16位或32位的整数
5）$tableName = 'user_login' . ($loginHash%100)，如果获取user_login表名，假如结果为user_login88。
$tableName = 'user_info' . (115%100)，如果获取user_info表名。
6）执行sql：
登录流程:
1）如果用户的登录类型是邮箱（如：$loginName='songhuan@zixue.it'），则在登录名前加上前缀登录名结果（如：$loginName='mail_songhuan@zixue.it'）
2）
