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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。
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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。
php处理数据时会有一个等待时间，就是所说的超时时间，而且如果使用mysql的话，它也有一个超时时间，运行一串代码时间如果超过配置文件的时间，会被中断不运行。第一种你可以修改php配置文件timeout的运行时间，第二你可以分批处理大量数据，注意是分批处理，就OK了。
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。
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
