3.5　构建高伸缩性

对互联网云服务而言，访问量和数据量随时都可能呈几何级增长，在架构设计中，需要考虑以最简单的方式来应对这些变化，这就是高伸缩性。表3-7所示为垂直扩展与水平扩展两种扩展方式的比较。

3.5.1　设计规则扩展与性能

由于云服务扩张较企业服务要快，在架构时，尽量坚持“无状态”和“就地失败”原则，只有这样，才能适应系统伸缩性的要求。

架构的另一个原则是针对系统瓶颈，在设计时就要有针对性地设计，如Web层采用Apache集群，集群能力取决于负载均衡器能力，加入采用LVS，可以支持百万人访问，这是系统集群的最大能力，在架构时，要考虑在能力不足时，采用多个Linux虚拟服务器（LVS）一起工作的模式，如采用域名系统（DNS）将不同区域访问指向不同的LVS地址，一般认为可以将系统能力扩展到无限制。

因此，在高伸缩性设计时首先要遵守云计算访问设计基本准则，还要识别系统性能瓶颈点，有针对性地进行设计，确保在系统用户急剧增加时能够快速增加部署，确保业务稳定及性能。

3.5.2　并发访问量

水平伸缩存在无限扩展的可能，为了支撑大的访问量，目前大型的互联网服务在架构设计上做了很多努力，实现了在系统用量增加的情况下，仅需增加硬件设备，无须调整架构。

为了做到水平伸缩，应用应该是无状态的，架构设计上通常将有状态的信息集中存入缓存或者数据库中，业界也称为SNA（Share Nothing Architecture）架构。比较常用的方案是分布式缓存，比如开源的Memcached方案。

3.5.3　并发数据访问与I/O

访问量的增加会提升对数据库的访问频率，而数据量的增加会直接导致数据库读写性能的下降，互联网服务瓶颈很大一部分来自数据库。垂直伸缩能起到一定的缓解作用。通过增加机器，进行水平扩展，能有效地提升数据库读写数据的能力。表3-8所示为几种常用数据库扩展方式的比较。