在PHP中，处理并发场景是一项挑战，特别是在秒杀、抢购等高并发业务中，防止超卖和确保数据一致性至关重要。以下将详细讨论两种常见的PHP并发解决方案：利用Redis事务特性和使用文件排他锁。
我们可以利用Redis的事务特性来实现并发控制。Redis事务是原子性的，这意味着在事务中的所有操作都会在一个不可中断的序列中执行，确保了在同一时刻只有一个请求能够执行相关操作。以下是一个使用Redis事务处理并发的示例：
```php
$http = new swoole_http_server("0.0.0.0", 9509);
$http->set(array(
'reactor_num' => 2, // reactor thread num
'worker_num' => 4 // worker process num
));
$http->on('request', function ($request, $response) {
$uniqid = uniqid('uid-', TRUE);
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$redis->watch('rest_count'); // 监测 rest_count 是否被其它进程更改
$rest_count = intval($redis->get("rest_count")); // 模拟剩余商品数量
if ($rest_count > 0) {
$value = "{$rest_count}-{$uniqid}"; // 表示当前订单
// 模拟密集运算
$rand = rand(100, 1000000);
$sum = 0;
for ($i = 0; $i < $rand; $i++) {
$sum += $i;
}
$redis->multi();
$redis->lPush('uniqids', $value); // 将订单加入列表
$redis->decr('rest_count'); // 减少剩余商品数量
$replies = $redis->exec(); // 执行事务
if (!$replies) {
echo "订单 {$value} 回滚".PHP_EOL; // 如果rest_count被其它并发进程更改，事务回滚
}
}
$redis->unwatch();
});
$http->start();
// 使用 ab 压力测试工具进行并发测试
// ab -t 20 -c 10 http://192.168.1.104:9509/
```
这个例子展示了如何在Swoole HTTP服务器上处理并发请求，利用Redis的`watch`、`multi`、`exec`方法实现事务操作。如果在事务执行过程中`rest_count`的值被其他并发进程更改，整个事务将被回滚，从而避免了并发问题。
另一种解决方案是使用文件排他锁（阻塞模式）。在Linux系统中，可以通过`flock()`函数对文件加锁，确保同一时间只有一个进程可以访问特定文件。以下是一个使用文件锁处理并发的例子：
```php
$http = new swoole_http_server("0.0.0.0", 9510);
$http->set(array(
'reactor_num' => 2, // reactor thread num
'worker_num' => 4 // worker process num
));
$http->on('request', function ($request, $response) {
$uniqid = uniqid('uid-', TRUE);
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$fp = fopen("lock.txt", "w+");
// 阻塞模式，尝试获取独占锁定
if (flock($fp, LOCK_EX)) {
// 成功获取锁后处理订单
$rest_count = intval($redis->get("rest_count"));
$value = "{$rest_count}-{$uniqid}";
// 模拟订单处理...
flock($fp, LOCK_UN); // 释放文件锁
} else {
echo "无法获取锁，订单请求失败".PHP_EOL;
}
fclose($fp);
});
$http->start();
```
在这个例子中，每个请求都会尝试获取`lock.txt`的排他锁，如果另一个请求已经持有锁，当前请求将被挂起直到锁被释放。这种方式可以有效防止并发问题，但可能会导致某些请求等待时间较长。
总结来说，PHP在处理并发场景时，可以借助非原生支持的技术，如Redis事务和文件排他锁，来实现并发控制和数据一致性。选择哪种解决方案取决于具体需求，例如是否能接受潜在的延迟，以及对资源利用率和性能的要求。在实际应用中，可能还需要结合其他技术，如队列、分布式锁等，来构建更健壮的并发解决方案。
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