3.1　可伸缩性和弹性

可伸缩性一直以来都是设计解决方案时的主要考虑因素。当你向一个企业了解其现有解决方案和新的设计时，大多数时候它们都会在可伸缩性方面提前做好规划。可伸缩性意味着系统能够处理不断增长的工作负载，并且可以应用于架构的不同层次，例如应用服务器、Web应用程序和数据库。

由于当今主流的应用程序都是基于Web的，因此我们先来探讨弹性。弹性并不仅仅意味着通过增加更多的功能来扩展系统，同时还涉及缩减系统功能以节省成本。尤其是随着公有云的采用，企业可以轻松快速地增加和减少工作负载，因此弹性正在取代“可伸缩性”一词。

传统的伸缩模式分为以下两种：

□水平伸缩：在过去的十年中，随着计算机产品价格的指数级下降，水平伸缩变得越来越流行。在这种模式下，团队通过添加更多实例来处理不断增加的工作负载。

如图3-1所示，假设应用程序有2个实例，每秒能够处理1000个请求。随着用户群的增长，应用程序开始每秒接收2000个请求，这意味着要将应用程序的实例数增加一倍，即增加到4个，以处理增加的工作负载。

图3-1　水平伸缩

图3-2　垂直伸缩

□垂直伸缩：垂直伸缩已经存在很长时间了。在这种模式下，团队可以为同一实例添加额外的计算存储和内存能力，以处理不断增加的工作负载。如图3-2所示，通过垂直伸缩，可以获得更大的实例，而不是添加更多新实例来处理增加的工作负载。

垂直伸缩模型可能不具备成本效益。当购买具有更多计算和内存容量的硬件时，成本也将成倍地增加。除非必要，否则要避免在达到某个阈值后进行垂直伸缩。垂直伸缩最常用于扩展关系数据库服务器。尽管如此，仍然需要考虑数据库分片。当单个服务器的性能达到了垂直伸缩的极限，额外的计算和内存容量也不能让它的性能得到提升。