可扩展性设计（Scalability Design）关注系统在流量增长时保持性能与可用性的能力。本文列出常见扩展策略。
水平扩展与无状态服务
- 优先设计无状态服务便于水平扩展，状态使用外部存储（Redis、DB）。
分片与拆分
- 对数据和流量进行分片（sharding）或微服务拆分以避免单点瓶颈。
结语
扩展策略需要预判瓶颈并在设计阶段就考虑弹性伸缩与可观测性。
初步纲要
可扩展性设计（Scalability Design）关注系统在负载增长时仍能维持性能与可用性的能力。本文总结可扩展架构模式、常见瓶颈与伸缩策略。
架构模式
- 无状态服务：尽量让服务无状态，依赖外部存储（数据库、缓存）以便水平扩缩。
- 异步处理与队列：将长耗时任务异步化，使用消息队列进行削峰与重试。
- 分片与分区：对大规模数据或租户采用分片策略，减少单点压力。
伸缩策略
- 自动伸缩（HPA/Cluster Autoscaler）：基于 CPU/内存或自定义指标（队列深度、请求延迟）触发扩缩。
- 容量预留与优先级：对关键交互流预留资源或使用优先级队列，避免批处理任务占满资源。
观测与容量规划
- 收集关键指标（延迟分位数、队列深度、错误率）并建立报警与容量预测模型。
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