在用户需求快速增长的快速变化的数字环境中，软件应用程序如何取得成功？可扩展性是许多开发人员和组织面临的挑战。用户数量的突然激增可能会导致系统超负荷，从而导致性能问题和客户不满。但是，通过正确的软件可扩展性方法，企业可以满足这些需求并确保长期增长。在本文中，我们将探讨实现 IT 可扩展性的关键实践，为开发人员提供构建可应对未来挑战的系统的实用建议。
软件工程中的可扩展性是什么？
软件工程中的可扩展性是指系统、应用程序或网络如何更快速、更轻松地处理增加的工作负载。这对于旨在应对用户需求或数据波动的组织至关重要。可扩展系统可以随着用户、数据或交易的增加而不断改进。
什么是软件的可扩展性？它是指系统在保持性能的同时，增加容量并有效处理增加的负载的能力。可扩展性主要有两种类型：垂直和水平。垂直可扩展性（或向上扩展）侧重于改进硬件或软件的现有功能，例如提高服务器的处理能力。水平软件可扩展性（或向外扩展）意味着添加更多机器或节点来承载更多分布式系统的负载以平衡负载。这两种方法都有助于组织在不增加资源压力的情况下解决不断增长的需求。
软件的可扩展性不仅仅涉及添加资源，还涉及周到的规划和设计。影响可扩展性的关键因素包括：
- 容量。系统应该能够支持许多并发用户，而不会出现性能问题。
- 数据管理。可扩展系统必须有效管理不断增加的数据量，确保在数据增长的同时性能保持稳定。
- 代码逻辑。代码必须允许修改和扩展，以便新功能或改进不一定需要彻底修改整个代码。
任何决心持续发展的企业都需要考虑如何应对规模压力。这不仅能提高适应性，还能让您保持竞争力，而无需花费成本来彻底重新设计 IT 结构。
规划软件可扩展性
开发软件时的一个关键考虑因素是如何使其具有可扩展性。这涉及考虑软件架构中的可扩展性，以确保系统能够适应未来的需求。首先，我们将评估当前系统，然后规划系统架构。让我们将这些信息汇总在一起，看看它是如何工作的。
初步评估
要制定一个允许系统开发软件可扩展性的计划，首先要考虑当前存在的系统。这有助于确定制约因素并预见增长。考虑以下四个类别：
- 性能。确定系统当前执行的操作。检查系统的响应时间、吞吐量和峰值负载。当用户流量增加时，这些因素将揭示潜在的弱点。
- 用户增长预测。确定预计会增加多少用户，同时考虑市场趋势和业务目标。通过了解在任何给定时间系统上会有多少用户，这将有助于做出扩展决策。
- 资源利用率。查看系统的硬件和软件资源（如服务器和数据库）的使用情况。确定哪些部分未充分利用或超载。
- 技术债务。考虑任何可能降低软件可扩展性的过时技术或代码。这可能包括可能随着系统增长而导致问题的旧系统或软件。
这种类型的评估对于扩展系统和了解其结构是一个很好的开始。
建筑设计
初步评估后，下一步是设计可扩展的架构。要遵循的关键原则包括：
- 模块化。用多个模块构建系统，这样每个模块都可以独立构建、验证和扩展。这简化了更改和修复，并大大降低了系统范围内发生灾难的可能性。
- 微服务。借助微服务，系统可以拆分成小型独立服务。每个独立服务在有需求时都会做出响应，从而增强弹性和恢复能力。这种方法对于实现 IT 基础设施的可扩展性至关重要，可以更轻松地调整资源分配。
- 无状态设计。每个请求都包含所有必要的信息。这意味着每个请求都是相关的，并且可以在许多服务器上处理。
- 负载平衡。负载平衡可分配传入流量，以防止服务器不堪重负。在这种情况下，发现瓶颈的机会会减少，并且整个系统的性能会提高。
- 云计算。云基础设施可实现按需资源分配，因此企业无需提前购买硬件并部署额外资源，除非真正需要。
在设计阶段使用这些原则可以让组织构建易于扩展的系统并适应变化而不会落后。
软件可扩展性策略
在构建一个考虑未来扩展的系统时，应用允许增长而不影响性能的技术至关重要。需要考虑的关键领域包括数据库管理、负载管理和云管理。每个领域在创建能够处理不断增长的数据量的平台方面都发挥着至关重要的作用。
数据库管理
适当的数据库管理非常重要，因为当需要同时处理大量数据或许多用户时，它可能会成为可扩展性瓶颈的根源。下面列出了一些可以在数据库中采用的性能增强措施。
- 水平扩展。数据库负载可由多台服务器共享，而不是依赖于单个服务器或实例。这种方法对于可扩展软件来说通常是必不可少的，因为它允许使用分片等技术，将大数据分成较小的“碎片”并将它们存放在不同的位置，从而提高系统性能和效率。
- 复制。通过复制创建数据库的多个副本，以增加冗余度并确保高可用性。根据您的需要，可以同步或异步执行此操作以平衡数据一致性和容错性，这对于维护能够有效处理增长的可扩展软件至关重要。
- 缓存。实现缓存以将经常访问的数据存储在内存中，从而减少重复数据库查询的需要并加快检索时间。
- 定期监控。关注数据库在查询响应时间和资源利用率等指标方面的性能。由于此时可以识别许多问题，因此可以提前调整设置以避免将来出现这些问题或在它们失控之前遏制它们。
负载均衡
负载平衡将传入的网络流量分配到多台服务器，防止任何一台服务器过载。这可确保更好的系统性能和可靠性，尤其是在流量高峰时段。以下是负载平衡的一些重要元素：
- 动态负载平衡。动态负载平衡应用加权轮询或最短响应时间等算法来根据负载平衡流量。这可确保请求不会在一台服务器上过载，从而优化可扩展软件中的资源。
- 会话持久性。在在线商店等应用中，用户需要会话连续性，会话持久性可确保所有用户请求都路由到同一台服务器。这可实现连续一致的用户体验。
- 健康检查。这些健康检查旨在观察或监控服务器性能下降，因此可以检测到所有可能的故障。例如，当服务器停机或服务器遇到过载时，流量会被负载平衡器吸收并重新路由。
- 可扩展的负载均衡器。基于云或软件的负载均衡器可随着需求的增加简化扩展。许多此类工具都具有自动扩展优化功能，可根据流量量改变资源分配。
现在让我们讨论典型的云解决方案。
云解决方案
借助云计算，业务可扩展性采用了不同的方法，因为它为资源提供了灵活的使用方式。云解决方案的一些功能包括：
- 软件的弹性可扩展性。通过使用云服务，客户可以有效且高效地扩大或缩小工作负载。这种方法非常适合可扩展软件，客户只需支付他们使用的费用，同时在高峰需求期间保持高性能。
- 全球覆盖。数据中心分布在多个地区，因此应用程序可以分发给该地区的用户，从而减少延迟。
- 托管服务。云平台通过提供附加服务（如数据库和负载平衡器）简化了扩展。这些服务是托管的，因此不会增加开发团队的工作量。
- 成本效益。使用云技术可以减少硬件及其维护等方面的开支。即使技术不断发展，云选项也有助于降低成本，因为您只需为使用的内容付费。
这种方法的优点是可以优化应用程序的性能、稳定性和可用性。由于良好的数据库管理、负载分配和云干预，当需求增加时，所有这些因素都很重要。
软件可扩展性的敏捷实践
应用 Scrum、看板和极限编程 (XP) 等敏捷框架可显著增强团队的扩展能力。这种方法有几个好处，包括：
- 跨职能团队。敏捷框架促进多技能团队的形成，这些团队可以从不同角度共同解决软件可扩展性问题。
- 迭代开发：在开发过程的每个阶段都会考虑敏捷影响。这是通过借助专注于短跑的敏捷方法执行某些系统功能来实现的，从而确保创建可扩展的软件。
- 持续集成和交付(CI/CD)。借助 CI/CD，团队可以实现测试和部署自动化，加快功能发布速度，同时在每次更新时始终关注软件的可扩展性。
例如，规模化敏捷框架 (SAFe) 用于帮助大型组织中的不同团队团结起来，实现共同目标。大规模 Scrum (LeSS) 是一个将 Scrum 原则应用于大型项目的框架，而规范化敏捷交付 (DAD) 则拥有一套可定制的程序来解决持续存在的问题。
软件可扩展性测试
可扩展性测试是任何软件开发生命周期中不可或缺的一步，因为它可以确保应用程序能够承受增加的负载而不会降低系统性能或用户体验。此阶段涉及使用各种场景测试系统，以评估其在与用户、交易或数据相关的不断增长的需求下的有效性。
软件可扩展性测试的总体目标是检查特定系统功能在压力下的表现，寻找瓶颈并评估压力水平。它确定应用程序可受益的最大负载，创造用户不会受到峰值负载影响的条件，并通过确定扩展和资源分配策略来帮助经济地管理应用程序资源。
可扩展性测试的关键指标
软件可扩展性测试的关键指标侧重于系统处理不断增加的负载的能力。需要监控的关键参数包括：
- 响应时间是系统满足请求并返回响应所需的时间。
- 吞吐量通过评估给定时间内完成的请求或交易的总数来确定系统的效率。
- 资源利用率包括中央处理单元、内存、磁盘和网络，以及系统承受压力时这些组件的利用方式。
- 错误率是指交易请求或交易失败的百分比。交易失败是系统上线前必须纠正的最关键问题。
进行软件可扩展性测试的各种方法
要正确进行可扩展测试，您必须制定计划并坚持执行。以下是一些可以帮助您的想法：
- 定义明确的目标。确定每个目标的目的，以提供范围并确定可扩展性测试的目标。例如，设置目标，例如网站性能或在某些测量下发生的最大并发用户数。
- 模拟现实负载。记住要使用工具来测量和缓解用户的环境和活动行为。这意味着改变用户的类型、他们的位置、设备甚至网络条件。
- 利用自动化测试工具。使用 Apache JMeter 或 LoadRunner 等工具来生成所需的负载并有效测量性能指标。此类工具可能会创建数千个虚拟用户，这些虚拟用户将与数千个真实用户同时使用该应用程序。
- 监控性能指标。在软件可扩展性测试期间，适当的性能跟踪至关重要，因为它有助于检测系统的弱点和优势。我们推荐使用应用程序性能管理 (APM) 工具来执行此步骤。
- 彻底分析结果。任何类型的测试后，通常都需要分析数据，以便诊断性能问题和资源问题。利用这些数据来改进应用程序及其支持基础设施的设计。
好吧，现在扩展的概念在纸面上看起来很清晰，但大公司如何应对这一挑战？让我们来一探究竟！
软件可扩展性的案例研究
这里有几个案例研究展示了有效的软件可扩展性，并强调了将创造力与良好的规划相结合的重要性，以提供软件可扩展性的清晰示例。
Sysco
Sysco 是美国最大的综合食品分销商之一，在将其大量销售人员转移到数字领域时遇到了严重麻烦。为了解决这些问题，Sysco 开始使用更先进的方法来解决数据库可扩展性和 IT 基础设施的整体可扩展性问题。通过采用新的架构设计和算法优化，Sysco 控制了其广泛的数据需求。
Sysco 采取的主要措施包括：
- 数据库分片。这涉及将单个数据库隔离为几个较小、更易于管理的数据库，从而实现水平扩展。此策略有助于系统在功能上扩展其容量并承受更多负载。
- 复制策略。通过结合同步和异步复制形式，Sysco 实现了整个数据库系统的冗余和高可用性。这对业务来说非常重要，因为它确保即使在高峰运营期间也不会停机。
这些战略措施提高了Sysco公司的运营效率，为公司在竞争激烈的商业环境中未来发展做好了准备。
Facebook 成长为一个重要的社交媒体网络，这体现了通过水平扩展实现的性能。由于每天有数十亿用户与该平台互动，Facebook 采用了可扩展的软件解决方案和强大的架构，将工作负载无缝地分布在数千台服务器上。Facebook 的主要策略包括：
- 负载分配。通过使用某些负载平衡技术，Facebook 能够将用户请求引导到不同的服务器。没有服务器的压力超出极限。
- 微服务架构。从单一整体式应用程序过渡到微服务架构使 Facebook 能够合理地按需扩展不同的服务。当控制平台内部的增长变得困难时，这种灵活性非常有用。
由于这些策略，尽管用户参与度不断上升，但 Facebook 仍然保持了高性能可靠性。
Google 的云可扩展性方法凸显了现代云解决方案的有效性。Google Cloud 专为弹性而构建，即使在发生重大中断或数据中心故障时也能确保无缝运行。Google 战略的关键组成部分包括：
- 全球基础设施。Google 数据中心位于战略位置，因此流量负载可以在地理上共享。这也有助于通过降低延迟和冗余来提高性能。
- 高级自动扩展。得益于部署的以云为中心的技术，Google Cloud 管理员可以根据产品需求手动增加或减少资源。
- 轻松访问更好的监控工具。监控和分析持续进行，确保服务状态活跃且及时，并可在适当的时候对性能进行干预。
这些做法增强了 Google 以卓越的可靠性和效率处理大量数据和流量的能力。
结论
软件工程可扩展性是决定软件在当今数字时代能否蓬勃发展的主要因素。随着用户需求的不断增长和演变，系统扩展和处理更高负载而不出现性能问题的能力是主要决定因素。本文讨论了实现软件可扩展性所需的重要实践，包括规划、架构设计和测试方面的关键实践。
总而言之，成功的软件可扩展性包括：
- 容量管理。在处理大量用户和大量信息时，维持系统适当的性能水平。
- 数据管理。高效地管理大量信息，同时将性能下降降至最低。
- 代码结构。以灵活且易于改变的方式构建程序。
规划软件可扩展性首先要评估当前功能、设计可扩展架构，并应用数据库管理、负载平衡和云解决方案等关键策略。如果您将这些做法纳入开发流程，那么您的系统将为长期发展和成功做好准备。
