简而言之，系统的可扩展性指系统处理不断增加的工作负载的能力，包括数据量、用户数量和请求数量等。它关乎系统能否在不牺牲性能的情况下适应增长！
什么是水平扩展和垂直扩展？
扩展系统主要有两种方式：水平扩展和垂直扩展！
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水平扩展:这意味着增加更多相同功能的机器到系统。比如一个网站使用多个服务器共同处理请求,每台服务器负责一部分网站流量，这就是应用水平扩展。每个服务器可视为对整个系统的一个贡献模块。系统中机器数量增加后能够处理更多的用户和数据吞吐。假如你使用的线上商店在“双十一”促销活动中订单数量成倍增长，增加更多服务器应对骤增的需求即为水平扩展方案！
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垂直扩展:这指的是，升级现有机器的硬件配置例如增加CPU性能，内存,网络或存储容量等等来应对更大的工作负载。 例如一家小型的电商站点拥有单个强大数据库机器，随着规模壮大网站数据存储逐渐膨胀，将其由16内存升级至64G甚至更换更大服务器便是做垂直扩展。 但是，竖直扩展达到极点将触碰到当前服务器硬件配置的自然增长边界，此时进一步增量难以在性能或者价效比上达到最佳解决方案，此时才考虑扩展到其他策略的混合使用或者转变到水平缩放！
哪些因素影响系统的可扩展性？
很多因素会影响系统的可扩展性。 设计架构,数据库系统以及代码的撰写都是主要方面。这里举例展示一些影响性能的重点参数对可扩充机制会造成的不同影响:：
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数据库: 关系数据库难以支持极高流量，分布式数据库通常用于规模庞大且需要支持更高吞吐的系统。选择适合的数据库非常必要。比如你的社交平台需要存下百万甚至千万用户的资料、数据与各种交互！
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应用程序架构: 单体构架需要大量的更新或优化在同一个项目层面执行，然而集群/微服务的结构通过服务水平分布扩散提升整体效力降低风险系数,提升整体可维护/延展性.. 以便应对并发处理的需求波动降低总体服务器压力负担同时利于软件不同功能区块之间组件的自主快速迭代优化；更有效响应当前业务/需求及扩展规模的要求，以达到的更高层次整体性价比与资源利用率。选择合适的架构有助于改善系统吞吐！
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代码: 高效的代码减少服务器对资源的工作负载，有助于构建灵活可扩建的基础建设设施来更好地应对高负荷的商业目标实现更高吞吐处理的数据数据吞吐。 例如数据库执行查询次数的优化，有效的缓存结构应用与缓存替换策略,提升效能可扩张效率
如何提高系统的可扩展性？
改进可行性可以通过多项措施增强:
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选择适合的技术栈: 选择可以良好规模弹性操作与集群技术优化的组件有利于对可扩展性的改进升级处理和配置管理实现更平稳可预想的规模升级或应对。避免使用不兼容或限制规模的元件/技术与构建环境
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负载均衡:将用户请求均匀地分发到多台服务器，避免单点饱和。将过量单业务逻辑的吞吐量负载分散到相对多节点的水平扩展系统组件上;并行计算提升整体水平和峰值可响应速度更快的请求和负载.
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缓存战略规划部署:采用高效数据缓存技术和高效方法战略能够明显改善数据库读写和总体服务的速度和相应性能以更好地利用系统资源和响应时间.比如内存数据临时缓存和分布式缓存服务机制等等都将提供提升性能
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无状态化: 使系统各个部分间相互独立避免任何依赖/约束增强弹性/可变性提升效法灵活应对方案；系统无需记忆之前的任何操作保持运作；
总而言之，系统的可扩展性对现代应用至关重要。 通过理解并实践以上策略，你可以构建可靠而高效系统以不断回应增涨业务需求 继续应对更高水平的吞吐业务处理操作。.