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。所以假如存储目前的瓶颈点是容量，那只需针对关系模块的数据做拆分，而无需拆分用户模块数据。所以存储拆分首先考虑业务维度。

拆分后，这简单社区系统就有用户库、内容库、评论库、点赞库和关系库。这还能隔离故障，某库挂了不会影响到其它DB。

• 按DB业务拆分后的部署架构
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• 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。

这次拆分按照数据特征做水平的拆分，比如给用户库增加俩节点，然后将用户数据拆分库。

水平拆分后，即可突破单机限制。不能随意地增加节点，因为一旦增加节点就需手动迁移数据。所以长远考虑最好一次增加足够节点，避免频繁扩容。

当DB按业务和数据维度拆分后，尽量不要使用事务。因为当一个事务同时更新不同DB，需使用二阶段提交，来协调所有DB要么全部更新成功，要么全部更新失败。

业务层扩展性

一般从三个维度考虑业务层的拆分方案

• 业务纬度
• 重要性纬度
• 请求来源纬度
• 首先需把相同业务服务拆分成单独业务池，比方知乎，可按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。

每个业务依赖独自DB资源，不会依赖其它业务的。这样当某业务接口成为瓶颈时，只需扩展业务池，以及确认上下游依赖方，大大减少扩容复杂度。

还可根据业务接口重要程度，把业务分为核心池和非核心池。比如关系池：

关注、取消关注接口相对重要，可放在核心池

拉黑和取消拉黑的操作就相对不那么重要，可以放在非核心池里面

这可优先保证核心池性能，当整体流量上升时优先扩容核心池，降级部分非核心池的接口，从而保证整体系统的稳定性。

关系池拆分示意图

还可以根据接入客户端类型做业务池拆分。比如服务于

• 客户端接口的业务可定义为外网池
• 小程序或者HTML5页面的业务可定义为H5池
• 内部其它部门的业务可以定义为内网池。

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。拆分后，需求开发需要横跨多系统多团队，排查问题也需要涉及多系统，运维每个子系统都需专人负责，所以大厂招聘也都要求沟通协作能力强。

参考

https://www.infoq.cn/article/1w2MJZzx-0dm9j9VYSam

如何让系统易于扩展？