MIT6.824/lecture-01-introduction/1.4-xing-neng-performance.md

# 1.4 可扩展性（Scalability）

另一个在很多论文中都出现过重要的话题，就是性能。

通常来说，构建分布式系统的目的是为了获取人们常常提到的可扩展的加速。所以，我们这里追求的是可扩展性（Scalability）。而我这里说的可扩展或者可扩展性指的是，如果我用一台计算机解决了一些问题，当我买了第二台计算机，我只需要一半的时间就可以解决这些问题，或者说每分钟可以解决两倍数量的问题。两台计算机构成的系统如果有两倍性能或者吞吐，就是我说的可扩展性。

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这是一个很强大的特性。如果你构建了一个系统，并且只要增加计算机的数量，系统就能相应提高性能或者吞吐量，这将会是一个巨大的成果，因为计算机只需要花钱就可以买到。如果不增加计算机，就需要花钱雇程序员来重构这些系统，进而使这些系统有更高的性能，更高的运行效率，或者应用一个更好的算法之类的。花钱请程序员来修补这些代码，使它们运行的更快，通常会是一个昂贵的方法。我们还是希望能够通过从十台计算机提升到一千台计算机，就能扛住一百倍的流量。

所以，当人们使用一整个机房的计算机来构建大型网站的时候，为了获取对应的性能，必须要时刻考虑可扩展性。你需要仔细设计系统，才能获得与计算机数量匹配的性能。

我在课程中可能经常会画图来说明，比如我们来看这样一个图。假设我们建立了一个常规网站，一般来说一个网站有一个 HTTP服务器，还有一些用户和浏览器，用户与一个基于Python或者PHP的web服务器通信，web服务器进而跟一些数据库进行交互。

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当你只有1-2个用户时，一台计算机就可以运行web服务器和数据，或者一台计算机运行web服务器，一台计算机运行数据库。但是有可能你的网站一夜之间就火了起来，你发现可能有一亿人要登录你的网站。你该怎么修改你的网站，使它能够在一台计算机上支持一亿个用户？你可以花费大量时间极致优化你的网站，但是很显然你没有那个时间。所以，为了提升性能，你要做的第一件事情就是购买更多的web服务器，然后把不同用户分到不同服务器上。这样，一部分用户可以去访问第一台web服务器，另一部分去访问第二台web服务器。因为你正在构建的是类似于Reddit的网站，所有的用户最终都需要看到相同的数据。所以，所有的web服务器都与后端数据库通信。这样，很长一段时间你都可以通过添加web服务器来并行的提高web服务器的代码效率。

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只要单台web服务器没有给数据库带来太多的压力，你可以在出现问题前添加很多web服务器，但是这种可扩展性并不是无限的。很可能在某个时间点你有了10台，20台，甚至100台web服务器，它们都在和同一个数据库通信。现在，数据库突然成为了瓶颈，并且增加更多的web服务器都无济于事了。所以很少有可以通过无限增加计算机来获取完整的可扩展性的场景。因为在某个临界点，你在系统中添加计算机的位置将不再是瓶颈了。在我们的例子中，如果你有了很多的web服务器，那么瓶颈就会转移到了别的地方，这里是从web服务器移到了数据库。

这时，你几乎是必然要做一些重构工作。但是只有一个数据库时，很难重构它。而虽然可以将一个数据库拆分成多个数据库（进而提升性能），但是这需要大量的工作。

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我们在本课程中，会看到很多有关分布式存储系统的例子，因为相关论文或者系统的作者都在运行大型网站，而单个数据库或者存储服务器不能支撑这样规模的网站（所以才需要分布式存储）。

所以，有关扩展性是这样：我们希望可以通过增加机器的方式来实现扩展，但是现实中这很难实现，需要一些架构设计来将这个可扩展性无限推进下去。