可伸缩性最佳实践：来自eBay的经验作者RandyShoup译者郭晓刚发布于2008年6月12日下午7时5分社区架构主题设计,性能和可伸缩性标签eBay分享|在eBay，可伸缩性是我们每天奋力抵抗的一大架构压力。我们所做的每一项架构及设计决策，身前身后都能看到它的踪影。当我们面对的是全世界数以亿计的用户，每天的页面浏览量超过10亿，系统中的数据量要用皮字节（1015或250）来计算——可伸缩性是生死交关的问题。相关厂商内容百度技术沙龙第十期报名：WebApp开发与应用暨2011年技术趋势展望QCon全球企业开发大会（北京站），1月31日前7折抢票火热进行中！AdobeFlashBuilder4简体中文正式版高速下载在一个可伸缩的架构中，资源的消耗应该随负载线性（或更佳）上升，负载可由用户流量、数据量等测量。如果说性能衡量的是每一工作单元所需的资源消耗，可伸缩性则是衡量当工作单元的数量或尺寸增加时，资源消耗的变化情况。换句话说，可伸缩性是整个价格-性能曲线的形状，而不是曲线上某一点的取值。可伸缩性有很多侧面——事务的方面、运营的方面、还有开发的方面。我们在改善一个Web系统的事务吞吐量的过程中学到了很多经验，本文总结了其中若干关键的最佳实践。可能很多最佳实践你会觉得似曾相识，也可能有素未谋面的。这些都是开发和运营eBay网站的众人的集体经验结晶。最佳实践#1：按功能分割相关的功能部分应该合在一起，不相关的功能部分应该分割开来——不管你把它叫做SOA、功能分解还是工程秘诀。而且，不相关的功能之间耦合程度越松散，就越能灵活地独立伸缩其中的一部分。在编码层次，我们无时不刻都在运用这条原则。JAR文件、包、Bundle等等，都是用来隔离和抽象功能的机制。在应用层次，eBay将不同的功能划分成几个应用程序池。销售功能由一组应用服务器运行，投标功能由另一组负责，搜索又是另外一组服务器。我们把总共约16,000台应用服务器分成220个池。这样就可以根据某项功能的资源消耗，单独地伸缩其中一个池。我们也因此得以进一步隔离及合理化资源依赖关系——比如销售池只需要访问后台资源的一个相对较小的子集。在数据库层次，我们也采取同样的做法。eBay没有无所不包的单一数据库，相反我们有一组数据库主机存放用户数据、一组存放商品数据、一组存放购买数据……总共1000个逻辑数据库分布在400台物理主机上。同样，这种做法让我们得以单独为某一类数据伸缩其数据库设施。最佳实践#2：水平切分按功能分割对我们的帮助很大，但单凭它还不足以得到完全可伸缩的架构。即使将功能一一解耦，单项功能的资源需求随着时间增长，仍然有可能超出单一系统的能力。我们常常提醒自己，“没有分割就没有伸缩”。在单项功能内部，我们需要能把工作负载分解成许多我们有能力驾驭的小单元，让每个单元都能维持良好的性能价格比。这就是水平分割出场的时候了。在应用层次，由于eBay将各种交互都设计成无状态的，所以水平分割是轻而易举之事。用标准的负载均衡服务器来路由进入的流量。所有应用服务器都是均等的，而且任何服务器都不会维持事务性的状态，因此负载均衡可以任意选择应用服务器。如果需要更多处理能力，只需要简单地增加新的应用服务器。数据库层次的问题比较有挑战性，原因是数据天生就是有状态的。我们会按照主要的访问路径对数据作水平分割（或称为“sharding”）。例如用户数据目前被分割到20台主机上，每台主机存放1/20的用户。随着用户数量的增长，以及每个用户的数据量增长，我们会增加更多的主机，将用户分散到更多的机器上去。商品数据、购买数据、帐户数据等等也都用同样的方式处理。用例不同，我们分割数据的方案也不同：有些是对主键简单取模（ID尾数为1的放到第一台主机，尾数为二的放到下一台，以此类推），有些是按照ID的区间分割（1-1M、1-2M等等），有些用一个查找表，还有些是综合以上的策略。不过具体的分割方案如何，总的思想是支持数据分割及重分割的基础设施在可伸缩性上远比不支持的优越。最佳实践#3：避免分布式事务看到这里，你可能在疑惑按功能划分数据和水平划分数据的实践如何满足事务要求。毕竟，几乎任何有意义的操作都要更新一个以上的实体——...
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