Web可伸缩性（Web Scalability）

1. 基础概念
   Web可伸缩性指网站在用户量、数据量或交易量增长时，通过技术手段维持性能与稳定性的能力。其核心目标是保证系统在负载增加时，响应时间不显著下降，服务不中断。例如，一个新闻网站在突发流量涌入时仍能快速加载页面，即体现了可伸缩性。

2. 伸缩方向分类

• 垂直伸缩（Scale Up）：通过升级单台服务器的硬件（如CPU、内存）提升处理能力。例如将服务器内存从16GB扩展到64GB。优点是无须修改应用架构，但受物理硬件极限限制。
• 水平伸缩（Scale Out）：通过增加服务器数量分散负载。例如部署多台服务器共用同一数据库。需解决会话管理、数据一致性等问题，但扩展潜力更大。

3. 关键技术组件

• 负载均衡：使用反向代理（如Nginx）将请求分发到多台后端服务器，避免单点过载。支持轮询、最小连接数等算法。
• 数据库伸缩：
  • 读写分离：主数据库处理写操作，从数据库处理读操作。
  • 分库分表：按业务模块拆分数据库（垂直分库），或按数据特征拆分表（水平分表，如按用户ID哈希）。
• 缓存策略：
  • 应用层缓存：将热点数据（如商品信息）存入Redis，减少数据库查询。
  • 内容分发网络（CDN）：将静态资源（图片、CSS）缓存至边缘节点，降低源站压力。

4. 无状态服务设计
   将用户会话状态存储到外部缓存（如Redis集群），而非服务器本地。使得任意请求可被任意服务器处理，便于水平扩展。例如登录信息存入Token而非服务器Session。

5. 异步与消息队列
   将耗时操作（如邮件发送、图片处理）解耦为异步任务，通过消息队列（如RabbitMQ）传递任务。生产者快速响应请求，消费者按需扩展处理任务，避免阻塞主流程。

6. 微服务架构
   将单体应用拆分为独立部署的微服务（如用户服务、订单服务）。每个服务可单独伸缩，例如在促销期间仅扩展订单服务集群，同时通过API网关统一管理请求路由与限流。

7. 监控与自动化

• 实时监控指标（QPS、延迟、错误率）并通过仪表盘（如Grafana）可视化。
• 结合自动化工具（Kubernetes）实现动态扩缩容：当CPU使用率超过80%时自动增加服务器实例。