架构扩展性：应用扩展 数据扩展 组织扩展 流程扩展

核心方法论–扩展立方体：
x轴：无脑克隆

				y轴：功能分割
						
				z轴：客户分割

扩展立方体在应用扩展的应用：
x轴：横向克隆
对于无状态的应用，多节点克隆复制
负载均衡器，控制业务负载流向
有状态应用，状态剥离（比如Session的处理）

			y轴：服务分割 
					子系统 模块 聚合拆分
					后台数据相应进行y轴分割
			z轴：
					用户UserID分割，多节点水平复制
					地理位置分割，Set单元化
					产品ID分割，SPU/SKU

应用扩展–套娃组合法：

扩展立方体在数据扩展的应用：
x轴：水平复制
传统SQL，读写分离，1写多读
NoSql 多副本replica
缓存读取，横向扩展
y轴：库表分割
配合应用Y轴分割
表、库享有独立数据库集群/节点
微服务、康威定律
z轴：hash取模
支持各种key：user spu sku
传统sql 分表分库
Nosql 多shard/chunk分片

组织扩展的应用：
目标一致
人员数量少
配合应用和数据的Y轴扩展
流程扩展的应用：
CMMI软件成熟度模型

SMART原则：

扩展性实现方案：
如何多快好省实现扩展性：
多：分布式架构设计、横向扩展
快：X轴无脑克隆和复制
应用：无状态、容器化、Serverless无服务器化
数据：多副本、读写分离，冷热分离
中间件：缓存、最终一致性
工具：SQL CDC技术

			好：Y轴服务和数据分割
			服务拆分、界限上下文交互
			服务发现、服务治理、负载均衡、服务追踪

		省：z轴哈希取模特征分割
				应用：负载均衡 客户端Ribbon 服务端Nginx k8s Service 中间件ESB API Gateway
				数据：分布式多片架构 分库分表 客户端sharding-jdbc 数据库Spanner  中间件(Mycat aurora)

单体应用从100节点到10000节点的扩展历程：

扩展到10000个：