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同步调用使得组件和组件之间紧密耦合起来，这样就使得要想伸缩应用就需要伸缩所有的组件，这不仅带来使得伸缩的成本增加，而且这种高度耦合性使得伸缩变得更加困难。
因此我们需要从应用角度划分出，哪些业务操作是紧密关联的，哪些是可以异步执行的，划分出那些可以异步执行的操作，然后将其进行异步化处理（比如通过JMS，事件队列，多播消息等或者线程池等），这样划分的好处就是系统可以应对更大的访问量，消弱访问峰值。
比如在同步的时候A调用了B，那么用户能接受响应时间就是A处理时间+B处理的时间，而采用异步以后，当访问量增大的时候，因为A和B异步，那么A很快返回，用户体会不到延迟，而B的处理时间由原来的2秒处理完毕，变为3秒处理完毕，而B得处理都是在后台进行的，不会影响到客户响应事件，同时异步也起到了消弱峰值的作用。
其实在社会生活中也存在很多异步的场景，比如老板和秘书，假如老板没有秘书，那么势必老板在处理完事情A之前没有办法处理新的事务，而有了秘书以后，有什么次要的事情让秘书去办，同时老板可以做其它的重要的事情O(∩_∩)。
因此异步不仅利用底层框架平台的异步性，更重要的是如何做到应用本身的异步性，只有做到了这一点才算是真正的异步。
通过泳道（非常形象的比喻）将错误进行隔离，使得不同的错误域的错误不会相互干扰，这样也就不会因为系统某一部分的错误影响到系统的其它的部分。
在系统多个层使用缓存，比如在数据库前面的Model缓存，页面，页面片段缓存等。至于对象缓存，jdon已经讨论太对了呵呵。
我们应该站在真正用户的角度去理解系统的性能，包括从外部网络测试用户体验以及内部系统的各个组件调用的次数以及每次调用的时间等等。
数据库读写库分离，这样不仅可以做到一定的容灾，而且可以通过读写分离来减低写数据库的压力。
没有切分就没有伸缩性，因此一个具有良好伸缩性的系统必须进行切分，而切分可以从两个地方入手。
首先应用角度来说，可以将系统在垂直方向上面分层（这是一种系统架构级的粗粒度的切分），同时将系统的每个层按照功能或者资源进行水平的切分（这是一种相对细粒度的应用级的切分）。
其次对于数据的切分，比如将用户信息，交易信息，商品信息等独立存储，数据库的切分主要有读写库分离以及Sharding技术。
系统使用关系数据库的特性越多，那么伸缩性就会变得越差，这就要求将应用逻辑从数据库真正的移动到应用中来，数据库仅仅是一种存储的技术手段，而不是应用逻辑运算的地方。
我想这一点大家应该比较清楚，如果将业务逻辑用存储过程实现，那么就会造成非常差的伸缩性，但是我想说的是及时不用关系数据库的特性，如果我们不能从应用的角度去设计系统，照样会造成很差的伸缩性。比如目前普遍采用的SSH,其实说白了这还是一种面向过程的开发，每次业务操作都是从Dao获取数据，然后Service改变一些数据，最终调用Dao保存数据，这种方式还是一种没有伸缩性的方案。
那么什么样的方式比较具有伸缩性，我个人认为通过领域建模和分布式缓存，通过对象建模形成业务对新，业务对象以聚合的方式存在缓存中（当然随着KEY-VALUE的不断流行，我们可以直接将聚合跟存放在KEY-VALUE存储系统中），每次业务操作都是存缓存中取出业务对象，调用业务对象进行业务操作，操作的过程中，业务对象会触发领域事件，然后最终领域事件监听器调用技术组件完成一些附加操作，采用这种方式，我们还可以采用异步的领域事件，这就使得系统的并发通过JAVA本身的内存锁机制实现，而不是靠原来的数据库的事务隔离性来保证并发安全性。
在系统发布前进行压力和性能测试，尽管不会发现所有隐藏的问题，但是它也是非常值得的。
我们要清楚的认识到当前系统能支持的负载，以及系统中可能存在的性能和伸缩性的瓶颈在哪里，在解决了某一个伸缩性的瓶颈以后，我们就需要关注下一个随着系统不断增加可能带来伸缩性瓶颈的问题。
任何操作都有可能失败，因此我们的系统一定要做好回滚操作，这个回滚操作室广义的回滚，具体可参考“可伸缩性和可用性反模式”。（这里指广义的回滚，如业务回滚，比如，对系统的某部分做了审核操作，能够进行回滚到上一状态）。
确保能在发生问题的时候找到问题的根源，做到治标治本。
应该在系统开始的时候就关注系统质量，而不是在测试阶段出现问题的时候才考虑如何伸缩，那个时候就晚了。
原文：http://akfpartners.com/techblog/2009/08/11/scalability-best-practices/
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原文地址：http://www.cnblogs.com/pengzhen/p/4373721.html
