为内容驱动的 Web 应用提高数据存储性能是一个迭代过程。请务必结合应用所需的数据库结构和数据存储技术来考虑应用需要支持的潜在吞吐量和数据量。这些是也应在初始设计阶段考虑的重要因素。
多维扩缩和缓存等技术有助于应用进一步增长，支持更多用户和数据。
处理数据的吞吐量
数据处理吞吐量是指在计算环境中的设备、系统或组件之间处理数据的速率。它衡量了系统在特定时间段内处理数据的容量。 吞吐量以每时间单位的数据量表示，例如每秒字节数 (B/s)、兆比特每秒 (Mbps) 或每秒事务数 (TPS)。
处理数据的吞吐量是指数据库在给定时间内可以处理的数据。这对于内容驱动的 Web 应用非常重要，因为它们通常需要实时处理大量数据。
可能影响数据处理吞吐量的因素包括：
- 数据库的类型。某些数据库在处理数据方面比其他数据库的效率更高。
- 硬件配置。数据库服务器应具有足够的 CPU、内存和存储空间来处理负载。
- 查询复杂性。与基本查询相比，复杂查询的处理时间可能更长。
就扩缩而言，吞吐量是一项关键指标，用于衡量内容驱动型 Web 应用处理请求和处理数据的容量和效率。高吞吐量对于管理增加的流量和保持响应性能至关重要。
扩缩 Web 应用时与吞吐量相关的注意事项包括：
| 注意事项 | |
|---|---|
| 负载均衡 | 负载平衡器会在应用的服务器实例之间均匀分配流量。这样可以确保单个服务器不会成为瓶颈，并且可以充分利用多个服务器的处理能力。 |
| 横向扩缩 | 横向扩缩可用于提高吞吐量。这需要向应用的基础架构添加更多服务器实例。横向扩缩允许您的应用在多个服务器上分发请求，从而提高吞吐量。 |
| 数据库扩缩 | 如果适用，请考虑使用数据库扩缩技术来处理增加的读写操作。这些技巧可能包括使用分布式数据库或优化数据库查询和索引编制。 |
| 数据库自动扩缩 | 自动扩缩机制可以根据实时流量模式添加或移除服务器实例。Cloud 平台通常提供自动扩缩功能，以根据需求调整资源。考虑您的数据库和平台可以使用哪些扩缩功能，例如 Spanner 自动扩缩器等服务。 |
| 代码/算法优化 | 持续检查和优化应用的代码和算法，以提高效率。尽可能减少服务器资源消耗量有助于提高吞吐量。 |
| 区域/全球 | 区域和全球数据存储是指在不同地理位置存储和管理数据的不同方式。区域数据存储涉及将数据存储在本地的特定区域或位置，而全球数据存储涉及将数据存储在位于世界不同区域的服务器上。区域和全球数据存储之间的选择取决于数据大小、所需的安全级别以及数据对不同用户或应用的可访问性等因素。 |
| 分布 | 数据存储分布涉及将数据分布到多个物理或虚拟位置，以确保可用性、性能和安全性。方法包括分布式存储系统和云解决方案，根据数据大小和复杂性、组织需求以及可用技术等因素进行选择。精心规划的策略可以提供冗余、可伸缩性以及其他优势。 |
实现高吞吐量涉及优化系统的一系列方面，从硬件和软件到网络基础架构和数据处理算法。内容驱动型 Web 应用所需的具体技术和优化取决于您与数据处理任务和系统的潜在限制相关的个人需求。
数据量
根据存储的数据量扩缩 Web 应用涉及管理和扩展数据存储容量，以适应不断增长的数据量。进行扩缩时，您需要规划可以处理任何数据增长挑战的存储基础架构。
扩缩 Web 应用时的数据存储空间注意事项包括：
| 注意事项 | |
|---|---|
| 存储的数据类型 | 与其他数据类型相比，某些数据类型（例如图片、视频或二进制数据）的存储难度可能更大，或者占用的空间更多。复杂的数据类型或结构也可能会使系统的扩缩方式变得复杂。考虑应用存储的数据类型以及这是否是最佳选择。或者，请考虑使用专门为您的使用场景或数据构建的存储系统，例如 blob 存储、媒体存储系统或时间序列数据库。 |
| 用户数量 | 考虑您的应用的未来发展。随着新用户数量的增加，必须在系统中存储、访问和处理更多的数据。随着需求的增加，根据您的应用性能配置文件扩缩读写操作可能有助于进一步优化您的应用。 |
| 数据存储技术选择 | 评估您实际的数据存储需求，并选择最合适的数据存储技术，例如 NoSQL 和 SQL。进行选择时，请考虑数据结构、访问模式和可伸缩性要求。 |
| 数据分区 | 如果实现数据分区或分片策略以跨多个存储节点分布数据，您可以分配数据负载，从而更有效地扩缩。您可以按用户、地理位置或根据应用的数据访问模式遵循其他条件。 |
| 缓存和数据压缩 | 使用缓存策略将经常访问的数据存储在内存中，并减少存储系统的负载。数据压缩技术还可以最大限度地减少存储要求并提高数据传输效率。 |
| 数据生命周期管理 | 实现数据生命周期政策以管理数据保留、归档和删除。 |
| 数据库索引 | 如果适用，请优化数据库索引、查询性能和数据库架构设计，以高效地处理不断增长的数据集。 |
在扩缩 Web 应用时，数据存储是一个持续的过程，必须与 Web 应用的需求保持一致。请务必定期评估存储要求、监控性能，并根据需要调整存储基础架构和策略，以确保其有效且高效地处理不断增加的数据量。
缓存经常访问的数据
缓存数据是扩缩策略的关键组成部分；它有助于缩短响应时间、减少后端系统的负载并提升整体用户体验。缓存是指将频繁访问的数据存储在临时存储层中，以便可以快速检索这些数据，而无需重复从来源生成数据。
考虑应用经常访问的数据类型、检索数据的模式和频率及其大小。
扩缩 Web 应用时的缓存策略示例包括：
| 策略 | |
|---|---|
| 对象缓存 | 对象缓存是指缓存单个对象，例如数据库查询结果、API 响应或 HTML 片段。热门方案包括 Redis、Memcached 和 Varnish。 |
| 页面缓存 | 网页缓存涉及缓存整个网页。此选项适用于静态内容，可以使用反向代理、静态网站生成器或 CDN 来实现。 |
| 数据库和查询缓存 | 数据库和查询缓存是指缓存频繁执行的数据库查询的结果，以减少数据库服务器的负载。 |
| 全页缓存 | 整页缓存可用于动态内容。它是指缓存整个已渲染的 HTML 页面，以最大限度减少服务器和数据库的负载。 |
| 客户端缓存 | 客户端缓存是指浏览器缓存等机制，用于将资源存储在用户设备本地。您可以指定 cache-control 标头来控制资源在浏览器中缓存的时间。 |
缓存是更广泛的性能优化策略的一个重要组成部分，可确保您的应用能够高效且高效地处理增加的用户流量和数据需求。
扩缩读写
考虑吞吐量和数据量要求以及潜在的缓存优化，以确定如何进一步扩缩应用的数据存储。选择数据存储系统时，请务必考虑读写操作的影响。考虑这种情况的一种方法是考虑应用支持的操作类型，并针对这些用例和使用模式优化数据存储。例如，某些操作可能受益于不对称或对称扩缩。
非对称扩缩
在某些情况下，内容驱动的 Web 应用可能会遇到读取或写入不对称性的情况。这意味着读取或写入量可能明显高于其他类型的操作。在这些情况下，相应地扩缩数据库非常重要。考虑您的应用以及数据的访问和写入方式。
可能会影响读取或写入不对称性的因素包括：
- 应用的类型。某些应用的读取密集程度比其他应用更高。
- 用户行为。用户与应用交互的方式也会影响读取或写入的不对称性。
对称扩缩
对称扩缩意味着读写操作都可以线性扩缩，而不会遇到应用增长瓶颈。在内容驱动的 Web 应用中，对读写操作进行对称扩缩可能极具挑战性，尤其是在管理大量数据和高用户流量时。
实现对称扩缩的策略包括：
| 策略 | |
|---|---|
| 分布式数据库 | Google Cloud Bigtable 等数据库可以将数据分布到多个节点，并为读写操作提供可伸缩性。 |
| 数据分区 | 数据分区可确保数据均匀分布，并且每个分区或分片都可以独立处理读取和写入操作。 |
| 缓存层 | 为现成驱动型工作负载实现缓存层。缓存频繁访问的数据，以减少数据库上读取操作的负载。 |
| 异步处理 | 您可以使用异步处理将耗时或不紧急的写入操作分流到后台进程或队列。您的应用会继续处理读取，无需等待写入完成。 |
对称扩缩需要一种全面的方法，覆盖从前端到后端以及从数据库到缓存层的整个应用堆栈。对称扩缩有助于实现性能一致性、平衡资源利用率、实现高可用性以及跨维度的可伸缩性。请务必根据需要调整扩缩策略，并准备好应对出现的瓶颈。