Chuyện Kể Về Khả Năng Mở Rộng Hệ Thống: Cân Mọi Tải Trọng Như Thế Nào?
Lê Lân0
Thiết Kế Hệ Thống Có Khả Năng Mở Rộng: Kiến Thức Cơ Bản và Ứng Dụng Thực Tiễn
Mở Đầu
Thiết kế hệ thống có khả năng mở rộng là một trong những yếu tố tiên quyết để tạo ra các ứng dụng và dịch vụ đáng tin cậy, đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng của người dùng.
Bạn đã từng tự hỏi điều gì xảy ra khi lượng người dùng truy cập một ứng dụng hoặc hệ thống tăng đột biến? Chẳng hạn, một website thương mại điện tử thường có khoảng 10,000 người cùng truy cập đồng thời, nhưng vào dịp lễ hội có thể lên tới 100,000. Liệu hệ thống có thể chịu được sức ép đó mà không bị chậm hay sập? Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá khái niệm khả năng mở rộng của hệ thống (System/Application Scalability), các phương pháp để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động hiệu quả dù tải tăng cao, cũng như những kỹ thuật và ví dụ thực tiễn giúp bạn hiểu rõ hơn vấn đề này. Đây là kiến thức cơ bản mà bất kỳ kỹ sư phần mềm hay kiến trúc sư hệ thống nào cũng cần nắm vững.
Hiểu Về Khả Năng Mở Rộng Của Hệ Thống
Khái Niệm Khả Năng Mở Rộng
Khả năng mở rộng của một hệ thống hay ứng dụng đề cập đến khả năng duy trì hiệu năng ổn định và tránh tình trạng sập khi có lượng tải (load) tăng lên.
Ví dụ, khi số lượng người dùng cùng truy cập website tăng từ 10,000 lên 100,000, hệ thống có thể:
- Vẫn phục vụ mọi yêu cầu trong thời gian chấp nhận được
- Không bị quá tải khiến hệ thống ngưng hoạt động
Nếu hệ thống không được thiết kế để mở rộng, khi số lượng truy cập tăng thì thời gian phản hồi sẽ dài hơn hoặc hệ thống có thể bị sập.
Hai Câu Hỏi Cốt Lõi Khi Đánh Giá Khả Năng Mở Rộng
Martin Kleppmann – tác giả cuốn sách nổi tiếng Designing Data-Intensive Applications – đề xuất chúng ta nên tự hỏi:
- Nếu hệ thống phát triển theo một cách nào đó, chúng ta có những phương án nào để ứng phó với sự tăng trưởng này?
- Làm thế nào để thêm tài nguyên tính toán nhằm xử lý tải tăng thêm?
Hai câu hỏi này giúp ta suy nghĩ kỹ lưỡng trước khi đưa ra những quyết định về thiết kế hệ thống.
Mô Tả Tải (Load) Và Hiệu Năng (Performance)
Hiểu Rõ Về Tải Hệ Thống
Để xác định và chuẩn bị cho việc mở rộng, bạn cần đo và hiểu chính xác tải hiện tại của hệ thống — chẳng hạn số lượng yêu cầu trên giây, số lượng người dùng hoạt động đồng thời hay tỷ lệ đọc-ghi trong cơ sở dữ liệu.
Martin Kleppmann khuyên:
“Tham số cụ thể bạn chọn để đo phụ thuộc vào kiến trúc hệ thống: có thể là yêu cầu trên mỗi giây tới web server, tỷ lệ đọc và ghi trong database, số người dùng đồng thời, hay tỷ lệ trúng cache... quan trọng là bạn chọn đúng chỉ số phản ánh đúng đặc điểm của hệ thống mình.”
Ví dụ:
- Nếu hệ thống chủ yếu là đọc dữ liệu (read-heavy), việc thêm bộ nhớ đệm (cache) sẽ giảm tải đáng kể cho cơ sở dữ liệu.
- Với hệ thống chủ yếu ghi dữ liệu (write-heavy), chiến lược sẽ khác biệt và cần tập trung tối ưu ghi hoặc phân mảnh dữ liệu.
Điểm Quan Trọng
Việc hiểu rõ loại tải sẽ giúp bạn lựa chọn kỹ thuật mở rộng phù hợp, tránh hao tốn tài nguyên hoặc gây ra lỗi do thiết kế không cân đối.
Các Phương Pháp Mở Rộng Hệ Thống
Mở Rộng Dọc (Vertical Scaling)
Còn gọi là scale up, tức là nâng cấp phần cứng của máy chủ hiện tại như tăng CPU, RAM, ổ cứng...
- Ưu điểm: Dễ thực hiện với các hệ thống nhỏ hoặc trung bình.
- Hạn chế: Chi phí tăng nhanh, giới hạn vật lý của phần cứng, dễ bị single point of failure.
Mở Rộng Ngang (Horizontal Scaling)
Còn gọi là scale out, tức là thêm nhiều máy chủ hoặc tài nguyên tính toán mới vào hệ thống, giúp phân phối tải đồng đều giữa các máy.
- Cần sử dụng load balancer để điều phối lưu lượng truy cập.
- Ưu thế: Khả năng mở rộng gần như không giới hạn, tăng cho fault tolerance (khả năng chịu lỗi).
- Phức tạp hơn trong thiết kế về dữ liệu và đồng bộ.
Mở Rộng Cơ Sở Dữ Liệu
Cơ sở dữ liệu thường là điểm nghẽn khi hệ thống phát triển, vì dữ liệu càng lớn càng khó xử lý.
Các phương pháp phổ biến:
- Replication: Nhân bản dữ liệu đọc (read replica) để giảm tải đọc.
- Sharding: Phân mảnh dữ liệu theo các chỉ số nhất định để phân bố dữ liệu qua nhiều máy chủ.
- Caching: Lưu trữ tạm dữ liệu truy cập nhiều lần để giảm truy vấn cơ sở dữ liệu.
Database scaling là chủ đề phức tạp, nhiều kỹ thuật và cần cân nhắc kỹ, bạn nên tham khảo chuyên sâu hoặc từng bài viết riêng biệt về vấn đề này.
Mở Rộng Phần Mềm (Software Scaling)
- Tối ưu lại mã nguồn, thuật toán, và cấu trúc dữ liệu.
- Sử dụng các thiết kế, mẫu thiết kế (design patterns) phù hợp để tăng hiệu suất.
- Giảm thiểu những thao tác tốn thời gian hoặc không cần thiết trong xử lý.
Mở Rộng Linh Hoạt (Elastic Scaling)
Điển hình của nền tảng đám mây (cloud platform) như AWS, Google Cloud, Azure.
- Tự động tăng giảm tài nguyên tài tính toán dựa trên lượng tải thực tế.
- Ví dụ: Một ứng dụng xem trực tiếp trận bóng đá có thể nhận hàng triệu lượt truy cập đột biến, nhà cung cấp dịch vụ sẽ tự động thêm máy chủ, băng thông, tài nguyên để đảm bảo độ ổn định.
- Sau khi sự kiện kết thúc, tài nguyên sẽ tự động giảm về mức bình thường để tiết kiệm chi phí.
Một ví dụ nổi bật gần đây là Netflix đối mặt với sự kiện Mike Tyson vs. Jake Paul, khi người xem tăng cao đột biến và hệ thống cần xử lý tải lớn.
Tóm Tắt Và Hướng Dẫn Thêm
Khả năng mở rộng là yếu tố bắt buộc trong thiết kế hệ thống hiện đại, giúp hệ thống vận hành bền bỉ và đáp ứng nhu cầu tăng trưởng người dùng.
Từ các kiến thức cơ bản đã trình bày:
- Hiểu rõ tải hiện tại và loại tải hệ thống là chìa khóa để lên chiến lược mở rộng đúng.
- Có nhiều cách mở rộng: tăng phần cứng, thêm máy chủ, tối ưu phần mềm, và sử dụng các dịch vụ đám mây linh hoạt.
- Kỹ năng thiết kế hệ thống mở rộng sẽ là hành trang quý giá trong sự nghiệp kỹ sư phần mềm.
Nếu bạn muốn đào sâu về chủ đề này, tôi khuyến nghị đọc cuốn Designing Data-Intensive Applications của Martin Kleppmann hoặc các khóa học bài bản về System Design.
Tham Khảo
- Kleppmann, Martin. Designing Data-Intensive Applications. O'Reilly Media, 2017.
- Brewer, Eric A. “CAP Twelve Years Later: How the ‘Rules’ Have Changed.” IEEE Computer, vol. 45, no. 2, 2012, pp. 23–29.
1
100%
Loading...