可扩展性
架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长，也就没有必要做高可扩展性的架构，这里对可扩展性进行简单介绍一下，
常用的扩展手段有以下两种：
- Scale-up : 纵向扩展，通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力
- Scale-out : 横向扩展, 通过加节点（机器）来实现伸缩，提升服务能力
对于互联网的高并发应用来说，无疑Scale out才是出路，通过纵向的买更高端的机器一直是我们所避讳的问题，也不是长久之计，
在scale out的理论下，可扩展性的理想状态是什么？
可扩展性的理想状态
一个服务，当面临更高的并发的时候，能够通过简单增加机器来提升服务支撑的并发度，
且增加机器过程中对线上服务无影响(no down time)，这就是可扩展性的理想状态！
架构的演变
V1.0 简单网站架构
一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单, 数据存储只需要一个mysql instance就能满足数据读取和写入需求（这里忽略掉了数据备份的实例），处于这个时间段的网站，一般会把所有的信息存到一个database instance里面。
在这样的架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
- 数据量的总大小 一个机器放不下时
- 数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时
- 访问量(读写混合) 一个实例不能承受时
只有当以上3件事情任何一件或多件满足时，我们才需要考虑往下一级演变。 从此我们可以看出，事实上对于很多小公司小应用，这种架构已经足够满足他们的需求了，初期数据量的准确评估是杜绝过度设计很重要的一环，毕竟没有人愿意为不可能发生的事情而浪费自己的精力。
例如：对于用户信息这类表 （3个索引），16G内存大概能放下2000W行数据的索引，简单的读和写混合访问量3000/s左右没有问题，你的应用场景是否？
V2.0 垂直拆分
一般当V1.0 遇到瓶颈时，首先最简便的拆分方法就是垂直拆分。
何谓垂直？就是从业务角度来看，将关联性不强的数据拆分到不同的instance上，从而达到消除瓶颈的目标。
以图中的为例，将用户信息数据，和业务数据拆分到不同的三个实例上。对于重复读类型比较多的场景，我们还可以加一层cache，来减少对DB的压力。
在这样的架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
- 单实例单业务 依然存在V1.0所述瓶颈
遇到瓶颈时可以考虑往本文更高V版本升级, 若是读请求导致达到性能瓶颈可以考虑往V3.0升级， 其他瓶颈考虑往V4.0升级
V3.0 主从架构
此类架构主要解决V2.0架构下的读问题，通过给Instance挂数据实时备份的思路来迁移读取的压力，在Mysql的场景下就是通过主从结构，主库抗写压力，通过从库来分担读压力，对于写少读多的应用，V3.0主从架构完全能够胜任
在这样的架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
- 写入量主库不能承受
V4.0 水平拆分
对于V2.0 V3.0方案遇到瓶颈时，都可以通过水平拆分来解决，水平拆分和垂直拆分有较大区别，垂直拆分拆完的结果，在一个实例上是拥有全量数据的，而水平拆分之后，任何实例都只有全量的1/n的数据。
以下图Userinfo的拆分为例，将userinfo拆分为3个cluster，每个cluster持有总量的1/3数据，3个cluster数据的总和等于一份完整数据
（注：这里不再叫单个实例 而是叫一个cluster 代表包含主从的一个小mysql集群）
数据如何路由？
1）Range拆分
sharding key按连续区间段路由，一般用在有严格自增ID需求的场景上，
如Userid, Userid Range的小例子：以userid 3000W 为Range进行拆分 1号cluster userid 1-3000W / 2号cluster userid 3001W-6000W
2）List拆分
List拆分与Range拆分思路一样，都是通过给不同的sharding key来路由到不同的cluster,
但是具体方法有些不同,List主要用来做sharding key不是连续区间的序列落到一个cluster的情况，如以下场景：
假定有20个音像店，分布在4个有经销权的地区，如下表所示：
| 地区 | 商店ID |
| 北区 | 3, 5, 6, 9, 17 |
| 东区 | 1, 2, 10, 11, 19, 20 |
| 西区 | 4, 12, 13, 14, 18 |
| 中心区 | 7, 8, 15, 16 |
业务希望能够把一个地区的所有数据组织到一起来搜索，这种场景List拆分可以轻松搞定
3）Hash拆分
通过对sharding key 进行哈希的方式来进行拆分，常用的哈希方法有除余,字符串哈希等等。
除余如按userid%n 的值来决定数据读写哪个cluster，其他哈希类算法这里就不细展开讲了。
数据拆分后引入的问题？
数据水平拆分引入的问题主要是只能通过sharding key来读写操作，
例如以userid为sharding key的切分例子，读userid的详细信息时，一定需要先知道userid,这样才能推算出再哪个cluster进而进行查询，
假设我需要按username进行检索用户信息，需要引入额外的反向索引机制（类似HBASE二级索引），
如在redis上存储username->userid的映射，以username查询的例子变成了先通过查询username->userid，再通过userid查询相应的信息。
实际上这个做法很简单，但是我们不要忽略了一个额外的隐患，那就是数据不一致的隐患。
存储在redis里的username->userid和存储在mysql里的userid->username必须需要是一致的，这个保证起来很多时候是一件比较困难的事情，
举个例子来说，对于修改用户名这个场景，你需要同时修改redis和mysql,这两个东西是很难做到事务保证的,
如mysql操作成功 但是redis却操作失败了（分布式事务引入成本较高），
对于互联网应用来说，可用性是最重要的，一致性是其次，所以能够容忍小量的不一致出现。
毕竟从占比来说，这类的不一致的比例可以微乎其微到忽略不计（一般写更新也会采用mq来保证直到成功为止才停止重试操作）
在这样的架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
在这个拆分理念上搭建起来的架构，理论上不存在瓶颈（sharding key能确保各cluster流量相对均衡的前提下)，不过确有一件恶心的事情，那就是cluster扩容的时候重做数据的成本，如我原来有3个 cluster，但是现在我的数据增长比较快，我需要6个cluster，那么我们需要将每个cluster 一拆为二，一般的做法是
- 摘下一个slave,停同步,
- 对写记录增量log（实现上可以业务方对写操作 多一次写持久化mq 或者mysql主创建trigger记录写 等等方式）
- 开始对静态slave做数据, 一拆为二
- 回放增量写入,直到追上的所有增量,与原cluster基本保持同步
- 写入切换，由原3 cluster 切换为6cluster
有没有类似飞机空中加油的感觉，这是一个脏活，累活，容易出问题的活，
为了避免这个，我们一般在最开始的时候，设计足够多的sharding cluster来防止可能的cluster扩容这件事情
V5.0 云计算（云数据库）
云计算现在是各大IT公司内部作为节约成本的一个突破口，
对于数据存储的mysql来说，如何让其成为一个saas（Software as a Service）是关键点。
在MS的官方文档中，把构建一个足够成熟的SaaS（MS简单列出了SaaS应用的4级成熟度)所面临的3个主要挑战：可配置性，可扩展性，多用户存储结构设计称为“three headed monster”。
可配置性和多用户存储结构设计在Mysql SaaS这个问题中并不是特别难办的一件事情，所以这里重点说一下可扩展性。
Mysql作为一个SaaS服务，在架构演变为V4.0之后，依赖良好的sharding key设计, 已经不再存在扩展性问题，只是他在面对扩容缩容时，有一些脏活需要干，而作为SaaS，并不能避免扩容缩容这个问题！
所以只要能把V4.0的脏活变成：
- 扩容缩容对前端APP透明(业务代码不需要任何改动)
- 扩容缩容全自动化且对在线服务无影响
那么他就拿到了作为Saas的门票
对于架构实现的关键点，需要满足对业务透明，扩容缩容对业务不需要任何改动，那么就必须 “eat our own dog food”，
在你MySQL SaaS内部解决这个问题，一般的做法是我们需要引入一个Proxy，Proxy来解析sql协议，
按sharding key 来寻找cluster, 判断是读操作还是写操作来请求主 或者 从，这一切内部的细节都由proxy来屏蔽。
这里借淘宝的图来列举一下proxy需要干哪些事情
