- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
3种方式提升云可扩展性
在亚马逊云服务中部署被盛赞为是一个很好的方式来实现高扩展性并且你只需要支付你所使用的云计算机性能即可。那么，如何从这项技术中获得最佳的扩展性呢？ 1. 在实现高可用性的同时，你也可以通过将大部分的SELECT操作流量发送到另一个服务器来获得可扩展性。 3.使用 Striped EBS root volume EBS是一项非常棒的技术，因为它为每个EC2实例带来了存储区域网络的灵活性。
3.9K70发布于 2018-01-15- 来自专栏JavaEdge
系统架构设计(3)-可扩展性
可扩展性，描述系统应对负载增加的能力。它不是衡量一个系统的一维指标， 谈论“系统X是可扩展 ”或“不扩展”无太大意义。 相反，讨论可扩展性通常得考虑：“若系统以某种方式增长，应对措施有啥”， “该如何添加计算资源来处理额外的负载” 3.1 描述负载 先得简洁描述系统当前的负载，才能更好讨论后续的增长问题（例如负载加倍，意味啥 所以，为了测试系统的可扩展性而人为地产生负载时，负载生成端要独立于响应时间来持续 发送请求。若客户端在发送请求之前总是等待先前请求的完成，就会在测试中人为缩短服务器端的累计队列深度，带来测试偏差。 3.3 应对负载增加的方案 现在真正讨论可扩展性了，当负载参数增加时， 如何继续保持良好性能呢。 实践中的百分位数 后台服务，若一次完整的服务包含多次请求调用，此时高百分位数指标尤为重要。 例如，即使两系统数据吞吐量折算后一样，但为每秒处理100,000 次请求（每个大小为1KB ）而设计的系统，和为3个请求/min（每个大小2GB ）设计的系统大不相同。
1.3K20编辑于 2022-06-06 3种提升云可扩展性的方法
但是要怎样利用Amazon的相关技术才能获得最好的可拓展性呢？ 1.使用自动缩放（Auto-scaling） Amazon EC2提供自动缩放这一云计算独有的特性。 在实现高可用性的同时，通过将大部分SELECT流量发送到另一个服务器，也可以兼顾可扩展性。 随着负载的进一步增长，我们只需要再加入一个额外的只读slave服务器。 3.使用分区的EBS卷 EBS可是个了不起的的技术，它使每个EC2实例的存储区域网络变得更加灵活。虽然这个技术本身也有难题需要解决。
2.3K90发布于 2018-01-083种提升云可扩展性的方法
部署在亚马逊的云服务器中被认为是实现高可扩展性的好方法，同时只需要为您所使用的计算能力支付费用。不过您要如何从技术中获得最佳的可扩展性呢？ 1. 在实现高可用性的同时，通过将大部分选择（SELECT）操作发送到另一个服务器，您也可以获得可扩展性。 随着负载的进一步增长，你可以启用更多的只读的从数据库。 3. 使用冗余的 EBS 卷 EBS（Elastic Block Store，弹性区块存储）是一项非常棒的技术，因为它为每个 EC2 实例提供了一个灵活的存储网络。
3.9K100发布于 2018-01-15- 来自专栏超级架构师
「可扩展性」可扩展性最佳实践：来自eBay的经验教训
在eBay，我们每天都在争论的主要架构力量之一是可扩展性。它为我们制定的每一个架构和设计决策着色和推动。 在性能与单个工作单元相关的资源使用情况下，可伸缩性是关于如何随着工作单元数量或大小的增加，资源使用情况发生变化。换句话说，可伸缩性是价格 - 性能曲线的形状，而不是其在该曲线中的一点处的值。 然而，无论分区方案的细节如何，一般的想法是支持数据分区和重新分区的基础设施将比不支持分区和重新分区的基础设施更具可扩展性。 最佳实践＃3：避免分布式事务 此时，您可能想知道如何通过事务保证在功能和水平方面对数据进行分区。毕竟，几乎任何有趣的操作都会更新多种类型的实体 - 用户和物品会立即浮现在脑海中。 总结 可伸缩性有时被称为“非功能性需求”，暗示它与功能无关，并强烈暗示它不那么重要。没有东西会离事实很远。相反，我想说，可扩展性是功能的先决条件 - 一个“优先级为0”的要求，如果有的话。
1K40发布于 2018-12-19 - 来自专栏炉边夜话
拥抱变化—— 可扩展性杂谈
本文不想探讨敏捷方面的知识，如何去拥抱变化，而是想要探讨程序的可扩展性，如何在编码过程中，以最小的代价来应对程序未来的变化。 关于可扩展性， 其本身就是一个多方面的概念集合 。 有人说程序的可扩展性必须建立在对未来需求的准确把握上，也有人说程序的可扩展性必须建立在能够对需求变化快速响应上。 可以从两个纬度对可扩展性进行讨论，一是设计可扩展性，二是编码可扩展性，前者从宏观上考虑，后者从微观上考虑，当然编码也是一种设计活动。 本文重点论述编码的可扩展性，对于设计可扩展性，是一个系统性工程，由于作者还没有达到那个高度和境界，所以不敢瞎写，本文基本上不做介绍。 关于设计可扩展性， 对于系统架构师或者系统工程师不仅仅要考虑在实现用户需求的基础上如何构建系统，还要考虑计算资源的可扩展、应用规模的可扩展，以及对技术换代的可扩展和性能等。
1K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏IT技术精选文摘
NoSQL和数据可扩展性
可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但通用架构是相同的。 ? 一系列一致性选项，而不仅仅是与关系数据库ACID的一致性 高可用性，一些具有分区容忍（Cassandra）和一些具有ACID一致性（ArangoDB） 商品硬件上的水平可扩展性 NoSQL NoSQL描述了具有内置复制支持的水平可扩展的非关系数据库。 应用程序通过简单的API与数据库进行交互，数据作为大文件或数据块存储在无架构的存储库中。 图3中的流程图描述了如何为应用程序选择最合适的数据库或存储。 ? 图3：选择正确的数据存储 混合或多模型数据库 许多NoSQL数据库正在朝着支持多种模式而发展。 一些NoSQL数据库可用作云端友好的可即可使用的DBaaS。
14K60发布于 2018-01-30 - 来自专栏程序随笔
程序如何实现可扩展性
参考借鉴ABP中提供的扩展性 持续更新....
29320编辑于 2023-10-19 - 来自专栏博文视点Broadview
影响JavaScript应用可扩展性因素
比如，我们很难确认某个系统不需要扩展，不需要为它的可扩展性花费时间和精力。除非我们开发的系统不需要后期维护，否则总会有对增长和成功的预期。 从另一方面讲，JavaScript 应用并非天生成熟的可扩展应用，而是逐步积累、进化成的可扩展应用。对于JavaScript 开发人员来说， “可扩展性的影响因素”是一个有效的工具。 我们不希望一开始就过度设计，更不希望被早期设计绑住手脚，限制了可扩展性。 对可扩展的需要 扩展软件是一种基于反应的活动。考虑可扩展性的影响因素可以帮助我们积极地做出准备。 随着软件的不断演进，我们要想成功做点什么，就必须关注“可扩展性的影响因素”。 上图自上而下地展示了可扩展性的影响因素。 再看一下前面提到的自上而下的可扩展性影响因素，我们要开发的功能会直接影响团队的健康。这之间的平衡基本上是无法维持的，但是可以尽量接近。缺少人手但又有太多的功能要实现，这会让团队成员倍感压力。
54920发布于 2020-06-11 - 来自专栏爱生活爱编程
xwiki功能-可扩展性和性能
因此，它与Java一样具有扩展性。 多租户 XWiki支持在同一个JVM（即相同的webapp）运行数百甚至数千wiki的能力。
90810发布于 2021-01-14 - 来自专栏JavaEdge
高可扩展性系统的设计
架构设计的高可扩展性表示可通过加机器线性提高系统处理能力，承担更高流量和并发。 由于峰值的流量不可控，不可能在系统架构设计初期就考虑好机器数量以支持并发。 高可扩展性设计 拆分，把庞杂系统拆分成独立、单一职责的模块。 注意对不同类型模块，拆分原则不同。假如设计一个知乎，那么会有几个模块呢？至少5个模块。 存储层的扩展性 无论是存储数据量，还是并发访问量，不同业务模块间量级相差很大。 比如知乎，关系数据量远大于用户数据量，但用户数据的访问量却远比关系数据大。 业务拆分一定程度提升了系统扩展性，但运行久后，单一业务DB在容量和并发请求量上仍会超过单机限制。需针对DB做二次拆分。 总结 未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但简单，无论开发、运维都无需很大精力。
1.2K10发布于 2021-02-23 系统可扩展性与集成设计
可扩展性定义与分类可扩展性是衡量系统应对不同负载和需求时，通过增加资源或优化设计来维持高性能、高可用性的能力。 从技术架构角度，可扩展性分为两大类：水平扩展（Scale Out） ：通过增加节点数量来提升系统整体性能。 可扩展性核心技术挑战在构建可扩展系统时，以下三个挑战最为关键：数据一致性挑战随着系统规模扩大，确保分布式环境下的数据一致性成为首要难题。 ：新增消费者只需订阅事件，无需修改生产者异步处理：非阻塞式事件处理，提升系统响应速度实时响应：事件即时传递，支持实时业务场景性能调优与测试方法论测试调优策略结合性能基准测试和压力测试，构建完整的可扩展性测试体系 ：可视化展示系统关键指标，快速发现异常智能告警机制：设置多级告警阈值，及时通知运维人员趋势分析：基于历史数据预测容量需求，提前规划资源根因分析：结合日志、链路追踪数据，快速定位问题根源技术方案对比总结可扩展性方案对比方案类型技术特点实施复杂度成本效益适用场景水平扩展增加节点数量
18120编辑于 2026-03-05- 来自专栏JavaEdge
架构设计之高可扩展性
高可扩展性表示可通过加机器线性提高系统处理能力，承担更高流量和并发。 由于峰值的流量不可控，不可能在系统架构设计初期就考虑好机器数量以支持并发。 高可扩展性设计 拆分，把庞杂系统拆分成独立、单一职责的模块。 注意对不同类型模块，拆分原则不同。假如设计一个知乎，那么会有几个模块呢？至少5个模块。 存储层的扩展性 无论是存储数据量，还是并发访问量，不同业务模块间量级相差很大。 比如知乎，关系数据量远大于用户数据量，但用户数据的访问量却远比关系数据大。 业务拆分一定程度提升了系统扩展性，但运行久后，单一业务DB在容量和并发请求量上仍会超过单机限制。需针对DB做二次拆分。 总结 未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但简单，无论开发、运维都无需很大精力。
82820发布于 2021-02-23 - 来自专栏CNCF
Envoy 基础及其可扩展性要领
Tetrate 工程师暨 Envoy 资深维护者周礼赞在 2019 年 KubeCon 巴塞罗那的讲台上，向听众讲解了 Envoy 的基本概念 [1] 和 深入探讨了它的可扩展性 [2]。 服务网格解决了在大型分布式系统中与可观察性和网络相关的诸多操作问题，而它的可扩展性正好能应用在多种使用场景上。 L3/L4 过滤器架构︰Envoy 是一个 L3/L4 （或面向字节位）的网络代理，配有可插拔的过滤器机制，使它能支持例如 TLS 客户凭证、认证、RBAC 以及 API 管理等的工作。 可扩展性是 Envoy 的一项重点功能。 v=vsGFiOHoMYk&list=PLm51GPKRAmTlVRWGOgP_X_NqOXI4Y_KMO&index=3 [2] 深入谈讨了它的可扩展性: https://www.youtube.com
90410发布于 2021-02-23 - 来自专栏天马行空布鲁斯
浅析SAP Subscription Billing可扩展性
通常来说，任意一个标准产品都不可能满足所有客户的实际需求；因此，随着客户越来越多，产品的可扩展性显着尤其重要。这篇文章简单介绍一下Subscription Billing的可扩展性功能。 1 总体来讲，Subscription Billing的可扩展性可分为两个方面：字段扩展和流程扩展。 字段扩展，通过Custom References实现。 流程扩展，就是在一个标准流程执行过程中提供一些可扩展点，客户可以通过这些扩展点实现一些自定义逻辑。 关于SAP Subscription Billing可扩展性的具体细节，大家可以参考SAP官方help document。 3 关于字段扩展和流程扩展，在编程语言层面也同样需要考虑。 在Java里面，对于一个结构固定的类，如何实现字段扩展呢？其实，可以定义一个Map字段专门用于存储扩展字段。
1K20发布于 2020-10-23 - 来自专栏JavaEdge
高可扩展性系统的设计
仓库，欢迎Star/fork： Java-Interview-Tutorial https://github.com/Wasabi1234/Java-Interview-Tutorial 架构设计的高可扩展性表示可通过加机器线性提高系统处理能力 高可扩展性设计 拆分，把庞杂系统拆分成独立、单一职责的模块。 注意对不同类型模块，拆分原则不同。假如设计一个知乎，那么会有几个模块呢？至少5个模块。 按DB业务拆分后的部署架构 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw 关系池拆分示意图 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw 总结 未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但简单，无论开发、运维都无需很大精力。
94622发布于 2020-10-07 - 来自专栏超级架构师
【可扩展性】谷歌可扩展和弹性应用的模式
可扩展性：调整容量以满足需求 可扩展性是衡量系统通过在系统中添加或删除资源来处理不同数量的工作的能力。 驱动因素和制约因素 提高应用程序的可扩展性和弹性有不同的要求和动机。也可能存在限制您实现可扩展性和弹性目标的能力的限制。 该模型促进了可扩展性和可恢复性，因为这意味着服务可以增长、缩小或重新启动，而不会丢失处理任何正在进行的进程或请求所需的数据。 确保您的数据库选择不会限制您的应用程序的可用性和可扩展性。 评估您的数据库需求 将您的应用程序设计为一组独立服务的模式也扩展到您的数据库和存储。 缓存通过减少对基于磁盘的存储的依赖来支持改进的可扩展性。由于可以从内存中处理请求，因此减少了到存储层的请求延迟，通常允许您的服务处理更多请求。
3.1K20编辑于 2022-09-26 - 来自专栏程序员的成长之路
【MySQL】可扩展性基本原则
概念 可扩展（ Scalable ）：表明数据库系统在通过相应升级（包括增加单机处理能力或者增加服务器数量）之后，能够达到提供更强的服务能力，提供更强处理能力 扩展性（Scalability）：指一个数据库系统通过相应的升级之后所带来处理能力提升的难易程度 就是应用系统通过相关的技术实现，让整个系统在满足用户使用的基础上，允许 数据短时间内处于非实时状态，而通过后续技术来保证数据在最终保证处于一致状态 原则三： 高可用及数据安全 1.系统横向扩展设计后，可扩展性提高 ，整体性能得到改善，但是可维护性变得更加困难，系统监控更难； 2.不论如何调整设计系统的架构，系统的整体可用性不能被降低； 3.必须保证在出现软/硬件故障的时候，能够保证数据不会出现丢失； ---- 确保高可用及数据安全原则
1.5K20发布于 2019-03-19 - 来自专栏cwl_Java
数据库PostrageSQL-可扩展性
可扩展性 32.4.1. 对扩展的内联支持 PostgreSQL的JIT实现可以内联C以及internal类型的函数体，还有基于这类函数的操作符。 可插拔的JIT提供者 PostgreSQL提供一种基于LLVM的JIT实现。JIT提供者的接口是可插拔的，可以无需重编译就能改变提供者（尽管当前构建过程仅提供了对LLVM的内联支持数据）。
1.3K10发布于 2021-01-13 - 来自专栏SRE运维实践
聊聊分布式的可扩展性
分布式的扩展性 分布式，是个系统都喜欢冠名为分布式系统，毕竟也是属于高大上的名词。。。 说到分布式，凭什么你的扩展性就好？凭什么你就没有性能瓶颈？ 你是分布式就扩展性好了？未必吧。。。 那么扩展性从哪几个方面来进行考虑呢？ 那么内存是否就成了扩展性的瓶颈。。。 3、 扩容的自动化 在一个团队中，如果整个组离职了。。。。增加一个组的难度有多难。。。各种技能的人进行搭配。。 总结 可扩展性。。。不是说说而已，不是分布在几台机器上就是可扩展了，增加一个节点，需要同步多少数据？一个节点永久性宕机，需要多少时间来进行故障恢复？故障恢复时间也是一个很好的度量范围。
1.8K40发布于 2019-07-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号