可扩展性
我们的系统一般分为平时流量与高峰流量，为了节约成本一般都是预留1到2倍的容量，以应对突发的流量。但是如果突然来了一个大事件，一下来了很多请求，那么此时我们的系统可能承受不了那么多的流量。如果我们的系统的可扩展性非常好，那么我们可以快速的扩展我们的系统，以应对峰值流量。为此我们的系统需要具有良好的可扩展性。
如何设计可扩展性的系统
那么我们有什么依据来设置我们的系统，以实现良好的可扩展性呢？
我们可以基于AKF立方体来拆分我们的系统，以实现高可扩展性。AKF 立方体也叫做scala cube，旨在提供一个系统化的扩展思路。AKF 把系统扩展分为以下三个维度：X 轴：直接水平复制应用进程来扩展系统。Y 轴：将功能拆分出来扩展系统。Z 轴：基于用户信息扩展系统。其结构图如下所示：
我们日常见到的各种系统扩展方案，都可以归结到 AKF 立方体的这三个维度上。而且，我们可以同时组合这 3 个方向上的扩展动作，使得系统可以近乎无限地提升性能。
下文以电商系统为例说明
1、在系统刚开始设计阶段，为了使得系统能够尽快上线，同时限于团队规模，我们会基于MVC设计我们的电商系统，其架构图如下
我们把注册用户，添加购物车，下单，商品详情，评论等业务逻辑的处理全部都放到了一个应用中，然后通过这个应用直接操作数据库。
2、随着我们业务的发展，由于全部业务逻辑都操作同一个数据库，数据库渐渐的出现了性能瓶颈，为此我们沿着AKF的Y轴将数据库拆分成了多个库，以分摊读写压力，同时还能够在数据层面做到隔离，此时整体的架构图如下：
但是涉及到数据库的拆分，架构调整的成本还是很高的，业务逻辑上面需要处理数据应该路由到哪个库表。
3、随着业务的继续发展，当个应用程序，由于部署在同一个服务器上面，慢慢着这台服务器出现了性能瓶颈，为此我们引入了负载均衡器，从AKF的X轴扩展系统，以实现请求能够扩多个应用服务节点，此时的系统架构图如下：
从图中可以看出我们只是引入了一个负载均衡的中间件，就实现了应用延这AKF的X轴扩展。
4、随着业务的继续发展，我们的数据库又出现了性能瓶颈，我们经过分析数据的请求特点，发现很多都是读多写少的场景，为此我们沿着AKF的Y轴，在数据层面引入读写分离机制，此时的架构图如下：
读写分离的架构调整的成本也是很小的，我们只需要引入一个中间件，就可以帮我们实现读写分离。我们做完读写分离后，还可以通过沿着AKF的X轴增加读数据库的数量，实现读性能的提升。
5、随着业务的继续发展，我们发现每次发布新版本都得更新整个系统，系统的可用性比较差，我们的团队规模也越变越大，团队内部之间的沟通成本也越来越高，开发维护成本也变的不可接受。更可怕的是我们的应用程序也出现了性能瓶颈并且沿着AKF的X轴怎么水平扩展，整个系统的吞吐量并没有上升，反而下降了，通过google了解到现在比较流行微服务，为此我们决定沿着AKF的Y轴对服务进行微服务改造。将应用程序拆分成了如下的架构：
6、随着我们业务的发展，渐渐着，我们的单个库的大小达到了亿级别，此时在怎么拆分服务，数据规模都在那里，数据库的操作越来越慢。为此我们决定沿着AKF的Z轴，将数据库做水平拆分，将数据库按照一定的规则拆分到不同的库表中
不过数据库的分库分表有很多开源的中间件，我们可以使用中间件降低开发成本。
从如上的例子可以看出，AKF的Y轴的改造成本最大，往往涉及到架构的调整，数据库的迁移；Z轴的成本也比较大，通过引入中间件降低了开发的成本，但是也数据库的迁移；X轴的成本最小，往往通过增加服务的节点即可。而且AKF的X、Y与Z轴往往是相辅相成的。