内容简介：关注「可扩展性，意味着能够通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量。而加资源有两种方式：
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一.什么是可扩展性？
Scalability is the property of a system to handle a growing amount of work by adding resources to the system.
可扩展性，意味着能够通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量。而加资源有两种方式：
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纵向扩展（Vertical scaling）：即提升单机配置，对单台机器加内存、处理器、硬盘等硬件资源。投入足够多的预算，就能砸出一台配置豪华的服务器
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横向扩展（Horizontal scaling）：即加机器，数量上从一台扩展到多台，多服务器形成拓扑结构。投入足够多的预算，就能拥有一个机房，甚至遍布全球的数据中心
对于系统设计而言， 可扩展性要求系统能够将加入进来的更多资源（如多核、多机）利用起来
二.贯穿系统设计的可扩展性斗争
一个用户请求从客户端出发，经过网络传输，达到 Web 服务层，接着进入应用层，最后抵达数据层：
对应到系统设计中的各个逻辑层：
途径的每一层都有其特定的可扩展性模式：
最后形成了如此复杂的系统架构：
其运作机制如下：
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客户端查DNS得到服务对应的 IP 地址，可能指向位于 Web 服务之前的负载均衡器，也可能是CDN，就近提供对象存储中的静态资源
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涌向 Web 服务的请求被负载均衡器（比如反向代理）按照既定策略分发给相应的 Web 服务器，进入应用层
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请求到达应用层后，经过Service Discovery、Service Mesh等服务查询机制找到目标微服务，开始处理请求
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数据请求会通过一系列读/写 API 最终转到数据层，异步的操作还会进入消息队列排队，但最终都会抵达数据层
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对热点数据的请求会被数据库之前的缓存层挡下来，其余的落到数据库，可能是经过分库分表、反范式优化，并由复制机制保证数据一致性的 SQL 数据库，也可能是查询性能更好的NoSQL 数据库，抑或对象存储
其中，许多模式在解决一些问题的同时，又带来了一些新的问题，因此， 在系统设计中，大到 CAP 的抉择，小到分发策略的制定，总在不停地进行权衡取舍
三.商业化背景下的可扩展性要求
至此，系统设计中常用的扩展性模式都已经梳理清楚了
回过头来再看可扩展性：
可扩展性，意味着能够通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量
单从定义来看，一个系统只要能把加进来的资源利用起来，进而有能力承担更多的工作量，那它就是可扩展的，这也确实是可扩展性的基本要求
然而，实际场景中（商业化背景下），我们对可扩展性提出了更高的要求：
很多时候，无脑加资源确实能解决问题，但对于可扩展性而言，烧钱是可耻的：
Well, you can just throw hardware at the problem which is the thing that’s thrown around our industry a lot. And I think it’s a little bit of a shame, because it is just effectively like burning money.
也就是说， 要求系统不仅能利用，而且要尽可能高效地利用加进来的资源，而不只是一味地靠加资源实现线性扩展
而利用率的衡量标准通常是 单笔交易的成本 （在非交易系统中可能是其它类似的业务指标）：
单笔交易成本 = 总成本 / 交易量
其中，成本分为固定成本和可变成本两部分：
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固定成本：前期工作和基础设施、摊销费用、资本成本、经营成本等
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可变成本：能否按需使用、批量是否有折扣、确保资源可用（维护管理等）
因此，在商业化背景下，可扩展性要回答的问题是， 加 1 台机器进来，能多支持多少业务量 ：
A typical question I would ask of anyone is if you add another node to your system how many more units of work or transactions or whatever do you get out of that.
不只是确信加机器能应对更多的工作量，还要精确地知道“更多”是多少，进而优化成本，精益求精
参考资料
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It’s all a numbers game – the dirty little secret of scalable systems：演讲视频、以及配套Slide
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donnemartin/system-design-primer
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Introduction to architecting systems for scale.
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