能够进入互联网相关公司做开发工作的，或多或少都了解分布式扩容等内容，或者从书本上学到，或者从博客中找到。但到用的时候却很少考虑以后怎么扩容，怎么更方便的扩展。本文结合我在实际工作中碰到的扩容的情况进行实例说明。

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说个现实一点儿的现象，在新项目初期基本上不考虑以后怎么扩容谁去扩容的问题，某次其他组的一个同学问我：愿哥，我们有个线上的业务需要扩容，怎么办？我问他采用什么方式分片的，他告诉我hash取模。我头晕，这。。。没啥好办法，只能停服。如果不能停服，只能用双写移库的方法。

以后再考虑扩容？

这是典型的不负责任的表现，以我这几年对项目的观察看，一般扩容发生在两年后，而新项目如果还算成功的话，第一年基本上该拿的奖基本上都拿了，该被肯定的也被肯定了。第三年的时候，主程还在不在还不好说，大多数项目的初期开发者都离职了。而没有离职的都把项目转手给其他人了，而其他人用1周解决，还是用两个月解决不关最初设计者的事情了。当然，如果是dau成直线上升的项目除外，这种项目最考验初期架构师的能力，如果设计不好，真的会坑自己。

为什么后期后期难重构？

业务是延续的，如果是一个重要的业务，肯定是不会停掉，给你留下慢慢的搞的时间，老板的期望是你能够立即解决问题。这时你说，初期没考虑扩容。。。我刚来北京的时候，当时做农场项目的两个公司就是，同样的项目，同样的DAU爆发式增长。一个公司的项目因为难以扩容，结果在一周之后所有用户都走光了，而另外一个公司因为初期架构方便扩容，开启了辉煌的一章。

双写移库，其实是我认为一种比较low的懒惰的方法，是让别人接坑的方法。说下特点：

1. 影响接口速度，双写无疑会增加调用redis的次数，增大时间，提高错误率。

2. 周期，从4个库，移动几百G的数据，在线上 用多长时间，开着飞机换轮子是否会造成出现偏差。在之前给某业务导数据过程中，挂死过一个redis，导致线上的业务出现问题。

那么程序设计之初就要有明确的目标：

1. DBA如果能在提供固定实例端口的基础上，内容消化扩容，那么问题就好办了，也就没有以下内容。

我们曾经碰到过一种case，DBA提供了4个端口，然后通过内部中间件实现，然而，大约两年过后，中间件维护者离职了，此方法就再也没有人维护了。然后3年后，DBA说单台机器空间打满了，需要扩容。此时接收的RD满满都是泪。

2. 你存储的信息是什么，根据不同的内容其实是有不同的方案的，如果存共享session这类临时数据，那么无疑一致性hash是最好的解决方案，运维增加一台机器或者减少一台机器，顶多会造成，一部分用户重新登录下，不会造成其他问题。

而如果存储的用户信息，是不能随便增加节点和减少节点的，因为任何变动都会引起用户信息的丢失，这种丢失不可逆，不能通过重新登录解决。此时，对于你采取 一致性hash，取模，或者区间算法实际是相同的。

3. 扩容：扩容的目标应该是，解决问题而又线上业务没有问题，这个应该高优先的目标。也就是，优化是程序架构侧的事不是产品层面的事，不应引起系统服务的波动。

一致性hash

有些时候还是需要客户端在代码中进行hash，这时候选择hash算法尤为重要。有些项目中，架构师用了一致性hash算法做分库分表，其实真的没有考虑后期缩容和扩容的问题。

一致性hash算法主要解决的是从N到N-1的问题。

结合redis的集群架构槽指派思路，我在某个项目中使用了区间算法,理由如下：

1. 由一个简单的算法如md5 (uid) 取得最后两位，哈希到00-FF共计256个节点，假设分配如下：00-3F  40-7F 80-BF  C0-FF  分别对应4个redis实例A B C D。此时如果4个redis满了，想尽快增加端口解决问题。可以2中的步骤。

2. 对于00-3F的数据，可以摘取一个从库，单独最为主库。如A  A1， 此时A和A1中的数据是一样的。然后修改配置 00-1F到A上面， 20-3F到A1上面，这样就完成了扩充端口。

然后再写一个脚本，线下删除A里面根据算法落到20-3F的数据，A1里面根据算法落到A的数据。这样，应该会很快的删除到制定大小，无疑删除数据远大于移动写入数据的速度。

Redis集群架构

某项目一致性hash的算法示意图：

区间算法示意图：

总之，当你选择服务的时候，你会选择一种在你扩容的时候对线上有影响，还是一种靠线下努力，按照步骤对线上没影响的扩容方案呢。

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