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。
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2.增加带宽和机器性能，1M的带宽同时处理的流量肯定有限，所以在资源允许的情况下，大带宽，多核cpu,高内存是一个解决方案。
3.分布式，让多个访问分到不同的机器上去处理，每个机器处理的请求就相对减少了。
简单说些常用技术，负载均衡，限流，加速器等
这个看情况了，处理大数据肯定需要的内存更大，只是本地调试肯定用不了多少。
php.ini的内存限制默认为memory_limit = 128M，只要把memory_limit设为-1，就不会限制你跑cli脚本时的内存限制。
一般作为一台专门运行php的服务器，肯定要尽可能的把内存给于php运行，一台不够就追加。
redis能不能有效要看程序能否优化
确实需要占用大量内存的话 建议不常用的数据使用硬盘存储
方法一：通过yield的生成器实现有限内存中的大文件读取
方法二：使用SPL 库 提供的 SplFileObject 类
20M你要读到数组中,如果你不清楚要用到里面哪些数据,并且你的数据比较规律的话,你可以把这20M切开不同个小文件,再根据你在程序中要用的数据来做判断是载入哪个文件,比如你这20M文件都有一个索引id,1,2,3,4,5....你可以把这20M文件的数据id为1-1000的存到一个文件里,1001-2000存到另一个文件里,你在用时根据要用到的id判断载入哪个文件,这只是个思路,具体要看你的数据是个什么样的,能不能满足切开放的条件
这个问题在PHP的官方网站上叫缓冲查询和非缓冲查询(Buffered and Unbuffered queries)。PHP的查询缺省模式是缓冲模式。也就是说，查询数据结果会一次全部提取到内存里供PHP程序处理。这样给了PHP程序额外的功能，比如说，计算行数，将指针指向某一行等。更重要的是程序可以对数据集反复进行二次查询和过滤等操作。但这种缓冲查询模式的缺陷就是消耗内存，也就是用空间换速度。
相对的，另外一种PHP查询模式是非缓冲查询，数据库服务器会一条一条的返回数据，而不是一次全部返回，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。
