AKF扩展立方体

AKF扩展立方体（Scalability Cube），是《架构即未来》一书中提出的可扩展模型，这个立方体有三个轴线，每个轴线描述扩展性的一个维度，他们分别是产品、流程和团队：

X轴 —— 代表无差别的克隆服务和数据，工作可以很均匀的分散在不同的服务实例上；

Y轴 —— 关注应用中职责的划分，比如数据类型，交易执行类型的划分；

Z轴 —— 关注服务和数据的优先级划分，如分地域划分。

三个维度扩展的对比

通过这三个维度上的扩展，可以快速提高产品的扩展能力，适应不同场景下产品的快速增长。不同维度上的扩展，有着不同的优缺点：

1.X轴扩展

优点：成本最低，实施简单；

缺点：受指令集多少和数据集大小的约束。当单个产品或应用过大时，服务响应变慢，无法通过X轴的水平扩展提高速度；

场景：发展初期，业务复杂度低，需要增加系统容量。

2.Y轴扩展

优点：可以解决指令集和数据集的约束，解决代码复杂度问题，可以实现隔离故障，可以提高响应时间，可以使团队聚焦更利于团队成长；

缺点：成本相对较高；

场景：业务复杂，数据量大，代码耦合度高，团队规模大。

3.Z轴扩展

优点：能解决数据集的约束，降低故障风险，实现渐进交付，可以带来最大的扩展性。

缺点：成本最昂贵，且不一定能解决指令集的问题；

场景：用户指数级快速增长。

如何将理论付诸实践？

1.为扩展分割应用

X轴：从单体系统或服务，水平克隆出许多系统，通过负载均衡平均分配请求；

Y轴 ：面向服务分割，基于功能或者服务分割，例如电商网站可以将登陆、搜索、下单等服务进行Y轴的拆分，每一组服务再进行X轴的扩展；

Z轴 ：面向查找分割，基于用户、请求或者数据分割，例如可以将不同产品的SKU分到不同的搜索服务，可以将用户哈希到不同的服务等。

2.为扩展分割数据库 

X轴：从单库，水平克隆为多个库上读，一个库写，通过数据库的自我复制实现，要允许一定的读写时延；

Y轴 ：根据不同的信息类型，分割为不同的数据库，即分库，例如产品库，用户库等；

Z轴 ：按照一定算法，进行分片，例如将搜索按照MapReduce的原理进行分片，把SKU的数据按照不同的哈希值进行分片存储，每个分片再进行X轴冗余。

3.为扩展而缓存

在理想情况下，处理大流量最好的方法是通过高速缓存来避免处理它。从架构层面看，我们能控制的主要有以下三个层次的缓存：

对象缓存：对象缓存用来存储应用的对象以供重复使用，一般在系统内部，通过使用应用缓存可以帮助数据库和应用层卸载负载。

应用缓存：应用缓存包括代理缓存和反向代理缓存，一个在用户端，一个在服务端，目标是提高性能或减少资源的使用量。

内容交付网络缓存：CDN的总原则是将内容推送到尽可能接近用户终端的地方，通过不同地区使用不同ISP的网关缓存，达到更快的响应时间和对源服务的更少请求。

4.位扩展而异步

同步改异步：同步调用，由于调用间的同步依赖关系，有可能会导致雪崩效应，出现一系列的连锁故障，进而导致整个系统出现问题，所以在进行系统设计时，要尽可能的考虑异步调用方式，邮件系统就是一个非常好的异步调用例子。

应用无状态：当进行AKF扩展立方体的任何一个轴上的扩展时，都要首先解决应用的状态问题，即会话的管理，可以通过避免、集中和分散的方式进行解决。

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AKF扩展立方体是一套通用的扩展性理论，它不仅可以应用到系统的架构扩展上，也可以应用到人员的组织架构扩展上甚至其他相关的工业领域。

当然并不是所有公司都需要同时在XYZ三个方向上进行扩展，并且每个方向上的扩展都有它的利弊，我们不可避免的要进行适当的权衡。最重要的，我们应当首先理解这套理论背后所体现出来的扩展哲学。