一个高可扩展性指标,表示可以通过增加机器的方式来线性提高系统的处理能力,从而承担更高的流量或者并发数。
在单机系统中通过增加处理核心数来增加系统的并行处理能力,但是这个方法并不总生效,随着并行的任务增多,系统会因为争夺资源而达到性能上的拐点。系统性能会不升反降。
多台机器组成的机器系统也类似,在集群系统中,不同的分层也存在一些瓶颈。制约横向扩展能力。
举个例子,系统的流量是每秒1000次请求,对数据库请求也是 1000次/s ,单独如果流量增加10倍,系统可以扩容,正常提供服务,但是数据库就成了瓶颈。
再个例子,单机网络的带宽是50Mbps ,如果扩容到 30台机器,前端负载均衡带宽超过了1000Mbps 限制,那么也会成为瓶颈。
无状态的服务和组件更容易扩展,但是数据库这样的存储服务是有状态的,不易扩展。
数据库,缓存,依赖的第三方,负载均衡,交换机带宽,都是系统扩展性的一些因素。
拆分是系统扩展性的最重要的思路,把庞大的系统进行拆分,有单一职责的模块,将复杂的问题简单化。
按照业务拆分,一定程度上提升了系统的扩展性,但是系统运行一段时间后,单一的业务拆分不足满足并发请求量上的要求。这个时候需要继续拆分。
水平拆分之后,让数据库突破数据库单机的限制,需要注意的是,不能随意增加节点,一旦增加节点,数据需要手动迁移,要基于长期考虑,避免频繁扩容。
但是数据库按照业务和数据维度拆分之后,我们尽量不要使用事务。当一个事务中同时更新不同的数据库时,需要进行分布式事务,来协调所有数据库要么全部更新成功,要么全部失败,这个协调的成本会不断升高。
可以把相同业务的服务拆分成单独的业务池,业务维度拆分成用户池,内容池,关系池,评论池,点赞池和搜索池。不同的业务依赖不同的数据库资源。
除此之外,还可以使用根据业务接口的重要程度,把业务分成核心池和非核心池。保证核心池的性能,优先扩容核心池,降级部分非核心池的接口,从而保证整体系统的稳定性。
单体应用可扩展性不强,但是维护简单,分成多个系统之后需要多个团队来专门负责,需要团队协作,投入很大精力,总的来说就是业务拆分,不同业务使用不同库,然后对数据库进行分库分表。做横向拆分,提高系统扩展性。
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