原文转自http://www.tech-q.cn/thread-9575-1-1.html
在HPTS 2009上，ebay 架构师Randy Shoup又列出了五个lessions.它们分别是：
1 Expect (R)evolution
2 Dependencies Matter
3 Be Authoritative
4 Never Enough Data
5 Custom Infrastructure
我结合ebay以前的5个lessions,总结一下可伸缩性和高性能的系统架构的一些最佳的实践:
一 Partition Everything
在一个大型的系统架构和设计当中，我们会面临各种各样的挑战，而为了能使得系统具有良好的可伸缩性，我们就需要“切分系统的每个部分”，而这里的切分又设计到一些方向性或者是策略性的问题，也就是如何切分，从什么方向入手去切分，我结合Ebay架构师的经验以及自己的想法，总结如下。
1 垂直切分
说到垂直切分，我们能第一时间想到的就应该是系统的分层架构，一个系统可以分为好几个层次，比如在目前J2EE系统的开发当中，我们一般都会分为表现层，应用层（负责业务逻辑的封装），领域模型层（负责业务逻辑的实现),和持久层（负责对底层数据源的访问），按照分层的思想切分以后，系统的每一个层都是高内聚的，同时层与层之间也是低耦合的，这就符合了高内聚和低耦合的原则，这样以来系统的各个层次可以独立的进行维护，扩展和伸缩。分层的好处还可以参见我的一篇文章：系统为什么要分层？
2 水平切分
当系统按照分层原则分为几个层次以后，虽然层与层之间实现了好的解耦，从而容易维护和伸缩，但是随着负载的增大，单个层的伸缩也会遇到瓶颈，而这个时候就需要水平的切分各个层次，这里又可以按照逻辑功能的水平切分和存储或者数据的水平切分。
2.1 应用水平切分
在一个大型的系统中往往会涉及到很多的错综复杂的逻辑，这个时候架构师就需要根据不同的功能对系统进行水平的分割，比如按照用户，商品，交易，搜索等功能进行水平的分割。而在具体架构和设计的过程中，我们一般通过不同的jar,bundle等来进行分割。
在按照功能进行切分以后，我们还需要注意一点就是尽量采用无状态的架构，因为系统的伸缩性很大部分上取决于你的应用的状态如何保存，因此无状态的架构对于水平的切分很重要，只有尽量的采用了无状态的架构以后，我们的系统才可以能更好的进行水平的伸缩。
2.2 存储水平切分
一个大型的系统往往会有非常巨大的数据量，这个时候就需要对数据也进行切分，比如将数据分为用户数据库，交易数据库，商品数据库等。在对数据按照功能进行切分以后，我们还可以对其进行进一步的切分，此时一般采用“Shard”技术，比如将前100W条记录保存一台主机上，然后依次类推。
二 Abstract and Virtualize at all Levels
在第一条"Partition Everything"中，我们将切分融入了系统的血液当中，这样也就使得系统具有了良好可伸缩性的血液，但是在切分以后，也给系统带来了其它的问题，比如在存储层面上，因为我们将数据按照功能进行了水平的切分，这样以来就使得数据的访问复杂了起来，这个时候就需要对数据访问层进行合理化得抽象和虚拟化，使得物理上分割的数据库对外界来说是一个统一的整体，而此时一般我们可以采用DAL技术。
在Ebay的系统中，搜索是系统很重要的构成部分，一般用户的一次搜索都需要通过一个聚合器对搜索结果的进行整合，对于外界来说通过聚合器封装和抽象了搜索系统。
因此抽象和虚拟化使得系统的伸缩性的实现更加容易和方便，它使得伸缩性的系统更加方便管理和维护。
三 Asynchrony Everywhere
目前J2EE其实都是同步的API(JMS除外），同步必然带来组件与组件之间的紧耦合，而组件之间的耦合度越高，也就不能独立对其进行伸缩，从而影响到伸缩性。假如系统中A组件调用了B组件，从基本的数理逻辑来看，如果A可以用，那么B可以用，反过来，如果B不可以用，那么A也不可以用，这就是同步调用给系统可用性带来的损失。因此只有通过一种松耦合的方式对组件进行解耦，这样才能使得系统具有好的可用性和伸缩性，而通过异步的方式是一种比较好的解耦的方式。关于异步大家可以参考一下这篇文章：Java EE meets Web 2.0
Ebay将异步这条原则贯彻的非常彻底。在组件内部使用SEDA来实现异步性，组件和组件之间的交互也尽量的采用异步，将业务程分为很多个阶段，各个阶段通过异步的方式连接起来。在Ebay中，异步主要用了Event Queue和消息多播等技术。
说到这里，我也想说说目前比较流行的DDD如何引入异步，在传统的J2EE开发当中，业务逻辑实现都是在action或者service，业务逻辑的实现是通过action和service这些技术的组件来驱动的，而采用领域驱动设计以后，业务逻辑的操作是由Model驱动的，Model触发Domain Event，然后异步的驱动技术性的组件来完成对Domain Event的响应，这样以来整个系统的核心就是Domain Model，而各种的技术性的组件仅仅是一种为Domain Model服务的tools。Domain Model和Domain Event的结合可以参见下图：
四 Avoid Distributed Transactions
事务和性能，伸缩性是相互矛盾的，系统中事务用的越多，那么性能和伸缩性就会变得越差，因此必须合理化得利用事务。尤其是传统的分布式事务，采用2PC来提交，这样就要求所有事务性的资源必须都准备好，只要一个有问题，那么整个事务都会受到限制，更严重的是2PC是非常影响性能和伸缩性的。从Ebay的架构中也可以看的出来，Ebay坚决的杜绝分布式事务。如果不采用传统那种分布式事务，那么采用什么样的事务策略呢？答案就是BASE策略。
在说BASE策略之前，我们有必要来了解一下Eric Brewer大叔的CAP理论，CAP是Consistency,Availability,Partition_tolerance的缩写，Consistency表示系统的状态对所有的Client都是即时一致的。Availability表示系统的可用性，它主要是指任何一个业务操作都能在预定的时间内完成。最后一项Partition_tolerance表示分区容错性，它主要是指业务操作不能受单个系统组件的影响，即使某一些组件不能使用，业务操作也必须完成。理解了CAP理论的这三个方面以后，我们来看看CAP理论到底告诉了我们什么,CAP告诉我们，任何一个分布式系统不可能同时满足这三个条件，最多只能同时满足两个（是不是有点失望*^__^*).
我们现在明白了CAP，那么BASE是什么？它和传统的ACID又有什么区别和联系呢？接着往下看，你就会明白啦呵呵。BASE是basically available,soft state,eventually consistent的缩写，BASE表示基本可用，事务软状态和最终一致性。BASE采用一种乐观策略，它不要求事务状态的即时一致性，而是要求一种最终一致性，也就是说事务状态在某一个用户可以接受的范围内是不一致的，但是最终会变的一致，而传统的ACID事务策略采用一种悲观的方式，它要求事务状态在业务操作结束以后必须是即时一致的，是一种Hard state，一种面向连接的状态，炫绷得越紧越容易断，事务也是一样的，ACID这跟炫也非常容易断，但是无论是BASE还是ACID都无法摆脱CAP的限制，BASE通过一种事务的软状态和弱一致性换来了可用性，同时也满足分区容错性，而ACID采用了强的一致性，而牺牲了可用性。因此BASE适合于对可用性最求大于一致性需求的场合，而ACID适合于对一致性要求很严格的场合，比如一些股票软件系统就适合ACID。最后，如果大家对BASE和ACID还是不理解的话，推荐大家看看Dan Pritchett大哥的这篇文章：BASE: An Acid Alternative
五 Cache
缓存存在的地方很多，系统中用缓存的方式也有很多方式，我这里仅仅说说我自己的理解，这些也是我目前公司的项目中所运用的方式。
我这里主要说一下缓存如何和领域模型进行结合使用。在传统的软件开发中，我们一般采用action -->service-->Dao中，系统的业务逻辑充斥在action或者Service里面，最终的结果就是action和 service非常庞大，非常的难于理解，尤其是在设计到事务的时候，到项目后期，你会发现事务配置在action和service都不合适，这都是传统的SSH传统的开发带来的负面影响。那么采用DDD以后，业务逻辑的实现是通过Domain model驱动技术组件去完成功能，所有的业务逻辑都被封装在了Domain Model里面，但是这样也带来一个问题，Domain model一般聚合了很多的东西，如果我们用完了就是把它扔掉，那么每次从持久层构建它是非常耗费性能的，因此这就需要将其放在某一个地方，这个地方就是缓存。当然了随着目前KEY-VALUE存储系统的不断发展，以后我们可以直接用KEY-VALUE存储系统来讲Domain Model保存起来。如果大家对于Domain model为什么要聚合很多东西，为什么也不能聚合不该聚合的东西，请大家参考另外一篇文章：Improving performance and scalability with DDD
六 Not Only SQL
对象和关系数据库很矛盾，这个经常来本站的人应该都清楚。我就不多说了，目前随着KEY-VALUE存储系统的逐渐成熟和普及，我想一种：面向业务的分析和设计（DDD)+面向业务的存储（KEY-VALUE)的新的架构方式也将会诞生。
七 Embrace Inconsistency
这一点其实也还可以算是一致性和性能，伸缩性，高可用性之间的博弈
八 Automate Everything
九 Remember Everything Fails
十 Expect (R)evolution
十一 Dependencies Matter
十二 Be Authoritative
十三 Never Enough Data
十四 Custom Infrastructure
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