水平扩展 vs. 垂直扩展 —— 如何扩展数据库

Sophia Iroegbu 2022-06-09

数据可扩展性（Data Scalability）

数据可扩展性是指数据库通过添加或删除数据，以应对不断变化的需求的能力。通过这种方式，数据库能够与软件同步增长。

借助扩展（Scaling），数据库可以动态调整系统资源的容量，以支持应用程序不断变化的使用需求。

数据库有两种扩展方式：

• 水平扩展（Scale-out）
• 垂直扩展（Scale-up）

在本文中，我们将分别介绍这两种扩展方法，并讨论各自的优缺点，以帮助你做出合适的选择。

水平扩展（Horizontal Scaling）

这种扩展方式通过增加更多的数据库节点来处理增加的工作负载。它不是通过增强单个服务器的能力，而是通过分散负载来减轻单台服务器的压力。

当你需要更多容量时，只需向集群中添加更多服务器。这种方法也被称为“向外扩展（Scaling out）”。

水平扩展的优点：

• 升级简单
• 实施容易且成本较低
• 提供灵活、可扩展的工具
• 扩展能力理论上无上限——可无限添加服务器实例
• 升级数据库非常方便：只需向服务器集群中添加一个新节点即可

水平扩展的缺点：

• 代码中的任何 bug 在多节点环境下会变得更复杂，更难调试和理解
• 授权许可费用较高，因为你需要为每个新增节点购买许可证
• 数据中心成本显著增加，因为需要更多空间、冷却和电力支持

何时使用水平扩展？

如果你的应用服务超过一千名用户，建议采用水平扩展。当服务器接收到大量并发请求时，多个服务器可以协同工作，系统不会轻易崩溃。

垂直扩展（Vertical Scaling）

垂直扩展通过提升单台机器的资源容量（如内存、存储、CPU 等）来增强性能，所有资源都集中在同一个逻辑服务器上。

这是传统的数据库扩展方法，也被称为“向上扩展（Scale-up）”。

垂直扩展的优点：

• 数据中心的空间、冷却和电力成本更低
• 软件成本效益高
• 易于使用和实施——管理员可以轻松管理和维护
• 资源配置灵活

垂直扩展的缺点：

• 虽然初始成本较低，但每次升级都需要支付新的授权许可费用
• 高端服务器硬件价格昂贵
• 升级存在物理上限——无法无限提升单机性能
• 通常受限于单一数据库厂商，迁移困难，甚至可能需要从头开始

何时使用垂直扩展？

如果你的应用对数据一致性要求极高，垂直扩展是更好的选择。

此外，如果你不想操心服务器之间的负载均衡问题，垂直扩展也是理想方案。

垂直扩展与水平扩展的区别

如何为你的应用选择合适的扩展方式？

在决定采用哪种扩展策略时，你需要权衡以下关键因素：

1. 负载均衡（Load Balancing）

• 垂直扩展：单服务器，无需负载均衡。
• 水平扩展：必须部署负载均衡器，确保请求均匀分配到各节点。

2. 故障点（Point of Failure）

• 水平扩展：多服务器架构，一台宕机不影响整体服务，系统更具弹性。
• 垂直扩展：单点故障风险高，一旦服务器宕机，整个系统将离线。

3. 速度（Speed）

• 垂直扩展：由于所有操作都在同一台服务器内部完成（进程间通信），速度更快。
• 水平扩展：节点间需通过网络通信（如远程过程调用 RPC），延迟更高，速度较慢。

4. 数据一致性（Data Consistency）

• 垂直扩展：所有数据集中存储，天然保证强一致性。
• 水平扩展：数据分布在多个节点，实现一致性（如 CAP 定理中的 C）更具挑战性。

5. 硬件限制（Hardware Limitations）

• 水平扩展：可随用户量线性扩展，几乎无上限。
• 垂直扩展：受限于单台服务器的物理极限（CPU、内存、I/O 等）。

建议：在做决策前，列出每种方案的优缺点清单，结合你的业务需求、预算、技术栈和未来增长预期进行综合评估。

结论

在云计算模型中，可扩展性指的是快速、即时地增加或减少 IT 资源的能力。了解水平扩展与垂直扩展的工作原理至关重要，因为这直接关系到你的数据库和服务器管理效率。

快速回顾：

• 垂直扩展：通过增强单台服务器的资源来提升处理能力。
• 水平扩展：通过添加新节点来分担分布式工作负载。
• 水平扩展更适合用户量大、需要高可用性的场景。
• 垂直扩展在速度和数据一致性方面表现更优。

感谢阅读！