集群的可扩展性及其分布式体系结构（2）－上

核心提示： 另一方面，把软件也看作系统资源的话，集群的可扩展性及其分布式体系结构（2）－上(5)，就要涵盖很广的范围：可以升级新版本的操作系统，使他具有更多功能，我们将会发现：应用的限制最终无法通过简单的增加机器资源的方法加以突破，只有对应用程序本身和系统体系结构进行重大修改后，支持更多线程、更大的地

另一方面，把软件也看作系统资源的话，就要涵盖很广的范围：可以升级新版本的操作系统，使他具有更多功能，支持更多线程、更大的地址空间，有更高效的内核，能够识别更多的新硬件；也可以安装功能强大的中间件以扩展系统的特殊能力；还可以利用运行库来支持诸如消息传递、分布式事务处理等特性。扩展的方法不一而足，也是在研究集群技术时主要考虑的问题。

二、应用的可扩展性

要充分扩展集群计算系统的能力，不仅资源是要可扩展的，应用程序也必须是可扩展的。这就是说，相同程序在一个可扩展系统上运行时，其性能随规模的扩大成正比例的改进。两个重要的考量是机器规模的可扩展性和问题规模的可扩展性。

首先从硬件的角度来考虑机器规模可扩展性这个问题。如果增加处理机的数量，我们系统的性能也会随之成比例地提高吗？假设有一个数据库服务器，处理银行每天几十万的交易和1000万个用户的存款数据库，这样的情况下每秒钟该系统能够处理1000个在线事务。如果系统的处理器增加为原来的两倍，其他前提条件不变，它能够提升到每秒2000个在线事务的处理速度吗？如果可以或者是接近的话，我们应当庆幸，该系统具有良好的可扩展性。当然，除了增加处理器的数量，还可以是存储器或者I/O设备等等。

而考虑问题规模可扩展性这个角度则是以硬件环境的相对不变为基础的。如果仅仅是改变应用环境的工作负载，求解更大问题时，系统的性能表现又会如何。仍然以上述的情况为例，如果数据库里的储户数据达到1亿个，每日处理的交易再上升一个数量级，那系统还能够保持每秒1000TPS的性能吗？

在研究应用可扩展问题的时候，我们将会发现：应用的限制最终无法通过简单的增加机器资源的方法加以突破。只有对应用程序本身和系统体系结构进行重大修改后，才能使用更多处理器和处理更多的问题。