1.为什么提升扩展性很复杂
高可扩展性是一个设计的指标：可以通过增加机器的方式来线性提高系统的处理能力，从而承担更高的流量和并发
平时会预留冗余以应对分值流量
无状态的服务和组件更易于扩展，而像** MySQL 这种存储服务是有状态**的，就比较难以扩展。（瓶颈点，制约着横向扩展）
2.高可扩展性思路
**将复杂问题简单化：**拆分是扩展性的重要思路，将复杂的系统拆分成独立的，有单一职责的模块（通过对大模块进行拆分）。
不同类型的模块，拆分原则不同
举个栗子：
当前情况
社区模块：
- 用户：负责维护社区用户信息，注册，登陆等；
- 关系：用户之间关注、好友、拉黑等关系的维护；
- 内容：社区发的内容，就像朋友圈或者微博的内容；
- 评论、赞：用户可能会有的两种常规互动操作；
- 搜索：用户的搜索，内容的搜索。
架构：
- 负载均衡负责请求的分发
- 应用服务器负责业务逻辑的处理
- 数据库负责数据的存储落地
现状：
- 业务代码耦合在一起
- 数据也耦合在一起
2.1存储层的扩展性
根据业务维度进行拆分，根据实际场景进行拆分（关系数据量大，用户数据访问频繁）
当拆分后的数据库达到单机上限后，需要进行二次拆分
可以根据数据特征进行水平拆分：**分库分表（**做好规划后，避免扩容的成本过高）
最佳实践：不要使用事务，会导致二阶段提交
2.2业务层的扩展信息
拆分维度=业务维度（冒泡，发单，履约，结账，乘客中心）+重要性维度（core，other）+请求来源维度（乘客，司机，公用）
某个业务接口成为瓶颈后，只需扩容该服务和其上下游即可
核心池+非核心池（优先扩容核心池，降级非核心池接口）（保证系统的稳定性）
根据客户类型（外网池、内网池...）
3.总结
未做拆分的系统虽然可扩展性不强，但是却足够简单，无论是系统开发还是运行维护都不需要投入很大的精力。
