Что такое масштабирование (скейлинг) бэкенд-приложений?

Ответ

Масштабирование (англ. scaling) — это способность системы или приложения справляться с увеличением нагрузки (количества пользователей, запросов, данных). Существует два основных подхода к масштабированию:

1. Вертикальное масштабирование (Scale Up)

Увеличение мощности одного сервера: добавление CPU, оперативной памяти (RAM), замена дисков на более быстрые (SSD/NVMe).

  • Плюсы: Простота реализации (не требует изменений в коде приложения).
  • Минусы: Имеет физические и финансовые пределы, наличие единой точки отказа (если сервер падает, всё приложение недоступно).

2. Горизонтальное масштабирование (Scale Out)

Добавление новых серверов (инстансов) для распределения нагрузки между ними. Это основной подход для построения современных отказоустойчивых систем.

  • Плюсы: Теоретически неограниченная масштабируемость, повышение отказоустойчивости (выход из строя одного инстанса не влияет на работу всей системы).
  • Минусы: Требует усложнения архитектуры: необходим балансировщик нагрузки, а приложение должно быть спроектировано как stateless (не хранить состояние локально) или использовать общее хранилище состояний.

Пример кода для горизонтального масштабирования:

Этот простой HTTP-сервер можно запустить в нескольких экземплярах (например, в Docker-контейнерах). Балансировщик нагрузки (Nginx, HAProxy) будет распределять входящие запросы между ними.

package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "os"
)

func main() {
    http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // INSTANCE_ID - переменная окружения для идентификации инстанса
        fmt.Fprintf(w, "Response from instance: %s", os.Getenv("INSTANCE_ID"))
    })
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

Ключевые технологии для горизонтального масштабирования:

  • Оркестрация контейнеров: Kubernetes, Docker Swarm.
  • Балансировщики нагрузки: Nginx, HAProxy, балансировщики облачных провайдеров (AWS ELB, Google Cloud Load Balancer).
  • Распределенные хранилища состояний/кэши: Redis, Memcached.
  • Базы данных: Кластеризованные СУБД (PostgreSQL, MySQL) или распределенные (Cassandra, CockroachDB).