自动缩放服务能够帮助管理人员识别未充分使用的资源，从而减少公共云成本。了解负载平衡和标记功能是如何最大限度发挥这些优势的。 可扩展性是公共云的基石。但是，正如在有需要时扩展资源一样，在不需要或者资源未被充分使用时也需要收缩资源，这两者是同等重要的。这就有助于降低公共云成本、加速系统打补丁和更新升级，以及提高安全性。 但是，在动态云环境中实现手动实例管理实际上是不可能的。相反，IT团队应当使用云自动扩展服务。以下是一些入门提示。 识别不需要的工作负载与资源 在一个生产环境中，将很可能需要确保云工作负载或应用程
自动扩展可应用于应用程序级别或基础架构级别。简而言之，应用程序扩展只是通过复制应用程序二进制文件来扩展，而基础架构扩展则是复制整个虚拟机，包括应用程序二进制文件。
前面分享了高并发系统（你们系统是怎么保证高并发的）以及高可用系统（你们系统是怎么保证高可用的）的解决方案，今天我们再来看另一个很重要的模块，可扩展系统，系统的可扩展性同样是架构所需要重点考虑的一个设计点。
一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
而如果后端有缓存的关系（cookie或者服务端保存会话，是保存在内存中，而不是数据库），就不能适用水平扩展或者不能只简单地水平扩展，所以这个水平扩展更新用单机服务的扩展。
软件系统是可以随着需求变化或者技术变化而不断扩展和迭代的，我们常见的各种软件系统比如操作系统、各种知名开源软件系统都是如此。而在这个过程中，我们如何通过较小的代价去扩展我们的系统，是我们要重点考虑的。
这一理念在“云计算”概念疯狂流行的今天，得到了广泛的认可！对于一个规模迅速增长的系统而言，容量和性能问题当然是首当其冲的。但是随着时间的向前，系统规模的增长，除了面对性能与容量的问题外，还需要面对功能与模块数量上的增长带来的系统复杂性问题以及业务的变化带来的提供差异化服务问题。而许多系统，在架构设计时并未充分考虑到这些问题，导致系统的重构成为常态，从而影响业务交付能力，还浪费人力财力！
工欲善其事，必先利其器，前面通过几篇文章简单的介绍了如何使用Dubbo搭建一个简单的分布式系统，在接下来的的一段时间就来研究Dubbo原理设计，本文作为原理设计的开篇先整体介绍下dubbo的架构。
本文为 WebSocket 协议的第九章，本文翻译的主要内容为 WebSocket 扩展相关内容。
导读：本系列文章将通过介绍一个真实大型企业数字化转型过程中遇到的层层困难，以及微服务架构如何落地，涉及到的各种真实的解决方案。不空谈，不泛谈，讲事实是本系列文章的原则。 企业数字化转型是近些年来非常火热的话题，而企业做数字化转型的必经之路就是微服务架构升级。微服务架构升级普遍都会提及DevOps、容器化、API网关、微服务治理、AKF扩展立方体等技术概念。在大型集团企业微服务架构升级的过程中，往往会遇到如何扩展已有微服务应用，来适应不同组织之间业务的多样性和集团的整体管控性的问题。针对这个问题，国内互联网行业的先驱阿里提出了“厚中台，薄前端”的概念。但如果实现呢？本文通过描述一个大型集团企业微服务架构升级的过程，如何通过微服务扩展来实现企业数字化转型的大中台业务。 第1步选定原型开始微服务之旅 大型企业在微服务架构升级的过程中，一般会先选一个A组织（原型组织）为代表，基于这个A组织及企业数字化转型的目标，开发出一套原型产品，并在A组织内不断的优化和改进。这个过程，特别注重的是微服务架构的技术升级，例如需要引入微服务治理框架，DevOps平台、分布式事物等等。做出来的产品业务上和已有的系统没有什么本质的区别，只是我们用了一套高大上的微服务架构。这时候企业的组织架构并没有任何改变，由A组织负责的研发部门负责研发了一套基于微服务架构的新产品，这个研发组织负责这几十个微服务的开发和运维工作。老板觉得这套系统很不错，这套产品基于微服务架构做的，那就开始全集团推广吧，让其它组织也用上这套系统，享受一下数字化带来的便利。 第2步产品推广微服务架构下如何“二开”？ A组织的信息化部门开始兴高采烈的去给B组织推广他们开发的这套产品，说这套系统是基于现在最前沿的微服务架构实现的，可以如何改进你们现有的流程，减少成本等。B组织觉得很不错，那也试用一下吧，但是我们在某些地方和这套产品的现有业务有点差别，能帮忙改一下，支持一下我们的特有业务吗？A组织为了推广产品，爽快的答应了。但是在改的过程中，发现原有的业务流程和代码和自己的一部分特有业务关联的比较紧密，修改起来要费不少功夫。为了推广给B组织使用，还是硬着头皮给改完了，这其中带来了大量的业务代码修改及回归测试。 老板看着产品在B组织推广的也不错，那继续推广给其它组织使用吧。A组织在继续推广给其它C、D……组织的时候，发现都存在B组织类似的问题。他们80％的业务和A组织相同，但是有20％的业务有自己的特色。其它组织也要求A组织修改一下原有的微服务，来支持他们的特色业务。这时候A组织不干了，说你们都有自己的信息化部门，也有研发人员，你们基于我现在做的微服务去修改吧。那么问题来了，其它组织如何“二开”呢？把整套产品的源码都共享给其它组织，他们基于这套源码修改及开发自己的新产品，然后独立部署。这时候老板站出来不干了，你们这样搞下去，和原来的软件模式有什么区别，我们微服务架构的优势去哪了，整个企业的集中管控如何做？这时候大家又想起了做数字化转型的“厚中台，薄前端”的业务架构，我们的业务中台在哪里呢？如何实现业务中台？ 第3步微服务扩展实现业务中台的利器 接下来我么该聊聊什么是微服务扩展？如何利用微服务扩展实现业务中台？
Spring Cloud 提供了大规模部署微服务所必需的支持。为了获得像云服务环境一样的能力， 微服务实例也应该能够根据流量的规模来自动扩展，也称自动缩放( Auto-scaling)。
在当今快速发展的技术世界中，系统的可扩展性已经成为了软件架构设计中的一个核心考量。随着用户基数的增长、数据量的爆炸式膨胀以及业务需求的不断变化，一个初期设计良好的系统也可能很快面临性能瓶颈和维护难题。因此，设计一个能够适应这些变化，同时保持高效、稳定和可管理状态的系统，对于确保企业的持续成功至关重要。
系统设计是定义满足特定需求的系统的架构、接口和数据的过程。系统设计通过协同和高效的系统满足您的业务或组织需求。一旦业务或组织确定了其需求，就可以开始构建一个将这些需求融入物理系统设计的过程，以满足客户的需求。您设计系统的方式将取决于您是选择自定义开发、商业解决方案还是两者结合。
相信大家对高并发这个词并不陌生，现在有很多家科技公司在进行人才招聘时都会问到关于高并发的问题。其实高并发通常指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求，是网络直播开发过程中关于系统架构必须考虑的因素之一。所以，在网络直播开发过程中，关于高并发的问题也是开发者们必须重视的一点。
面试指南系列，很多情况下不会去深挖细节，是小六六以被面试者的角色去回顾知识的一种方式，所以我默认大部分的东西，作为面试官的你，肯定是懂的。
老实说，“可扩展性”是个全面且详尽的话题，而且往往得不到充分理解。人们通常认为可扩展性等同于高可用性，笔者见过编程新手和架构师“老手”都建议将集群作为可扩展性和高可用性的解决方案。建议确实没错，但问题是，人们通常是通过互联网搜索，而非实际理解应用本身的情况来实现集群。
云服务器和 VPS 是两种不同类型的云基础设施服务，它们的主要区别在于它们提供的计算和存储资源的类型和级别。云服务器和 VPS 都是云计算的重要组成部分，它们为开发者和数据中心管理员提供了灵活的资源管理和高度可伸缩的基础设施。
提起服务器，大家都知道过去经典的分类法是根据服务器形态来区分，包括塔式、机架和刀片服务器，这似乎已经成为了官方教科书。但是，随着虚拟化应用和云计算的发展，虚拟化是用户采购服务器应用到的最重要方面。而在虚拟化应用方案中，又可以分为纵向扩展和横向扩展。数据中心需要采购设备来满足企业的快速发展对性能和可用性而产生新的要求，而且在以后IT需求改变时能够进行相对轻松的扩展。 虚拟化催生服务器新格局 在过去十年， IT领导者在开始使用特定策略比如服务器整合率以及虚拟主机数时，纵向扩展架构往往作为衡量IT性能的战略选择。
对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展，原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性，简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展，如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。
SignalR 是 Microsoft 开发的一个库，用于 ASP.NET 开发人员实现实时 web 功能。这意味着服务端代码可以实时地推送内容到连接的客户端，而不需要客户端定期请求或轮询服务器以获取新数据。SignalR 可以用于各种应用程序，如实时聊天、通知、实时数据更新等。
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上，就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长，那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
在我们的指南中，我们将详细介绍技术如何帮助您解决这三个关键挑战，并建立一个金融科技业务：
拆分粒度不应该过分追求细粒度，要考虑适中不能过大或过小。按照单一职责原则和康威定律，在业务域、团队还有技术上平衡粒度。拆分后的代码应该是易控制，易维护的，业务职责也是明确单一的。 AKF扩展立方体，是一个叫AKF的公司的技术专家抽象总结的应用扩展的三个维度。理论上按照这三个扩展模式，可以将一个单体系统，进行无限扩展。AKF扩展立方如图所示。
当有人说：「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」，他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的，所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展，并帮助你发掘生态系统中的新功能。
整体来说，一个公司业务系统的演进流程基本都是从单体应用到多体应用。在单体应用时，不同业务模块相互调用直接在本地 JVM 进程内就可以完成;而变为多个应用时，相互之间进行通信的方式就不能简单的进行本地调用了，因为不同业务模块部署到了不同的 JVM 进程里面，更常见的是部署到了不同的机器，这时候一个高效、稳定的 RPC 远程调用框架就变得非常重要。
Nginx是一个快速、高性能的Web服务器，用于托管和提供静态和动态内容。然而，默认情况下，Nginx在响应HTTP请求时会返回一些服务器和应用程序的信息，可能增加了系统的安全风险。为了隐藏Web服务的信息，我们可以使用headers-more-nginx-module扩展。本文将详细介绍如何在Nginx上安装headers-more-nginx-module扩展，并配置Nginx以隐藏Web服务的详细信息。
CNCF 发布了一篇Dapr 的IoT 案例：Tempestive uses Dapr and K8s to track IoT messages | CNCF。Tempestive 是一家物联网解决方案提供商，其产品 Nuboj 面临着可扩展性、成本和维护方面的挑战。为了解决这些问题，Tempestive 采用 Dapr 和 Kubernetes 构建了一个新的架构，实现了以下优势：
英文:https://martinfowler.com/articles/microservices.html
近来，一些关于面向服务架构的话题，特别是针对微服务架构的弊端这个话题上进行了大量的讨论。虽然在几年前，微服务架构受到很多人的青睐，因为它们提供了许多好处，如独立部署的灵活性、明确的所有权、系统稳定性的改善以及更好的分离问题等优点。但是不久，就开始有人吐槽微服务会大幅增加系统复杂性，有时甚至连一些简单的功能都难以构建。
在讨论如何随着达到预定里程碑而扩展系统时，我想分享一个之前看到的很棒的建议，这是一位匿名作者提出的一个简单直接的扩展计划。虽然这些建议是针对特定场景的，但其中的原则和思想可以普遍应用于不同的系统和应用程序。
在软件开发中，架构设计是非常重要的一环。架构设计不仅决定了软件系统的性能、可维护性和扩展性，还直接关系到开发成本和项目进度。目前，主流的架构设计模式有两种，一种是单体架构，另一种是微服务架构。本文将详细介绍这两种架构的特点和区别。
可扩展性是指系统在需要增加规模或容量时，能够方便地进行扩展而不会影响系统性能或功能。
我们今天就是谈论些思想没有变的东西，也是被一直以来实践检验的。那就是我们考虑系统扩展性的时候，我们是如何思考以及去实施的。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
摘 要：CDN服务商普遍面临着各边缘节点承载能力不均难以最优调度的棘手问题，中国移动充分发挥掌握Local DNS的优势，首创了DNS权重扩展协议，可将CDN节点的容量比例由GSLB调度中心传递到LocalDNS，实现面向终端用户的按比例调度，本文介绍了DNS权重扩展协议的技术原理，在江苏移动的部署测试情况，为均衡CDN节点利用率提供了一种新的解决方案。
四、php操作memcached 4.1、安装扩展 4.1.1、linux下安装扩展 PHP Memcache 扩展包下载地址：http://pecl.php.net/package-search.p
所以你有一个很棒的主意。而且你有来自大学的朋友可以帮助你开始构建你的应用程序。您也可以从早期采用者那里获得很好的反馈。所以你做任何人都会做的事。启动你的应用！
业界对于可扩展系统架构设计有一个朴素的理念：通过加机器就可以解决容量和可用性问题。
业界对于可扩展的系统架构设计有一个朴素的理念,就是：通过加机器就可以解决容量和可用性问题。(如果一台不行那就两台)。(世界上没有什么事是一顿烧烤不能解决的。如果有，那就两顿。） 这一理念在“云计算”概念疯狂流行的今天，得到了广泛的认可！于一个规模迅速增长的系统而言，容量和性能问题当然是首当其冲的。但是随着时间的向前，系统规模的增长，除了面对性能与容量的问题外，还需要面对功能与模块数量上的增长带来的系统复杂性问题以及业务的变化带来的提供差异化服务问题。而许多系统，在架构设计时并未充分考虑到这些问题，导致系统的重构成为常态，从而影响业务交付能力，还浪费人力财力！对此，《可扩展的艺术》一书提出了一个更加系统的可扩展模型—— AKF 可扩展立方 （Scalability Cube）。这个立方体中沿着三个坐标轴设置分别为：X、Y、Z。
在现代软件开发领域，微服务架构已经成为了一个备受推崇的架构模式。它允许开发团队更好地管理和扩展应用程序，提高了开发速度和可维护性。然而，要成功实施微服务架构，需要遵循一些关键的黄金法则，包括拆分、重构和扩展。本文将深入探讨这些法则，并提供示例代码以便于理解。
自动缩放服务可以帮助管理员识别未充分利用的资源，并降低公共云成本，以及了解如何通过负载平衡和标记最大限度地发挥这些优势。 可扩展性是公共云的基石。但是，由于在需要时扩展资源很重要，因此必须缩减不必要或未充分利用的工作负载以满足降低资源的需求。这降低了公共云成本，加快了系统完美补丁和更新升级，并提高了安全性。 然而，手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反，IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。 确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中，云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行
云原生应用具有自助、快速、容错、可扩展等特性，符合康威定律的要求。文章还强调了云原生应用需要满足的15个原则，包括容器化、微服务、自动化、可观测性、容错性、可伸缩性、安全性、一致性、可移植性、可管理性、可维护性、可测试性、可部署性、可恢复性和可预测性。
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