زمان مطالعه: حدود ۷ دقیقه
مخاطب: تیم‌های DevOps، توسعه‌دهندگان back-end، مدیران زیرساخت SaaSها، CTOها
مقدمه: scale کردی، ولی هنوز همه‌چی کُنده!
فرض کن سرویس login یا checkout تو زمان اوج مصرف کند شده. تصمیم می‌گیری replicas بیشتری اضافه کنی یا منابع CPU و RAM رو افزایش بدی. چند دقیقه بعد، همه‌چی به‌ظاهر خوبه؛ اما کاربران هنوز شکایت دارن: سایت لَگ داره!، صفحه دیر باز می‌شه، پرداخت کامل نشد! و تو می‌مونی با یه سوال بزرگ: پس چرا وقتی scale کردم، اپ هنوز کند کار می‌کنه؟ این مقاله دقیقاً درباره همین نقطه است، جایی که تصور می‌کنی scaling یعنی حل مشکل، ولی حقیقت یه چیز دیگه‌ست.
تصور اشتباه: scale یعنی سرعت بیشتر
برای خیلی‌ها، scale کردن یعنی قدرت بیشتر = سرعت بیشتر. اما scaling فقط یعنی ظرفیت بیشتر، نه الزاماً عملکرد بهتر!
افزایش replica یا منابع زمانی مؤثره که bottleneck واقعاً به خاطر کمبود ظرفیت باشه. ولی در دنیای واقعی، خیلی از کندی‌ها از بخش‌هایی میان که با scale درست نمی‌شن.
اصلاً scaling یعنی چی؟و چه انواعی داره؟
Vertical Scaling (Scale Up): افزایش منابع (CPU، RAM) یک سرور یا instance
Horizontal Scaling (Scale Out): افزایش تعداد instance یا replicaها برای پخش بار
Autoscaling: اضافه/حذف خودکار منابع بر اساس مصرف یا ترافیک
اما اینا همه‌اش «افزایش منابع» هستن. اگر مشکلت ساختاری باشه، منابع بیشتر فقط اتلافه.
چرا با وجود scale، هنوز کندی باقی می‌مونه؟
۱. bottleneck جای دیگه‌ست
ممکنه سرویس front رو scale کرده باشی، ولی مشکل اصلی تو دیتابیس یا message queue باشه. حتی شاید یک API خارجی باعث تاخیر شده.
۲. load balancer خوب کار نمی‌کنه
اگه توزیع درخواست‌ها بین replicaها متعادل نباشه، بعضی instanceها overload می‌شن و باقی بیکار. در ظاهر scale کردی، ولی فقط یک قسمت داره له می‌شه.
۳. سرویس‌ها stateful هستن
اگر session یا داده‌های موقت local ذخیره شده باشن، scale کردن بدون هماهنگی session sharing باعث رفتارهای عجیب یا ناپایداری می‌شه.
۴. ساختار کد یا معماری اشتباهه
مثلاً یک فانکشن sync وسط یک معماری async باعث قفل شدن threadها می‌شه. یا یه queue درست drain نمی‌شه.
۵. زمان شروع replicaها زیاده (cold start)
در برخی زبان‌ها یا فریم‌ورک‌ها، scale سریع باعث delay می‌شه چون replicaهای جدید هنوز warm-up نشدن.
۶. محدودیت منابع مشترک
حتی اگه خود سرویس scale بشه، اگه همه از یک دیتابیس یا cache مشترک استفاده می‌کنن، اون نقطه فشار میاره.
scale کردیم، ولی کاربران logout شدن!
در یکی از پروژه‌های فروشگاهی، در زمان کمپین تبلیغاتی، تعداد replicaهای سرویس auth به ۵ برابر افزایش پیدا کرد. اما چون sessionها local بودن، کاربرانی که بین replicaها جابجا می‌شدن، logout می‌شدن یا state از بین می‌رفت. scaling باعث افزایش نارضایتی شد، نه رفع مشکل.
قبل از scale این ۶ مورد رو بررسی کن
- آیا bottleneck واقعی رو شناسایی کردی یا حدس زدی؟
- آیا سرویس‌هات stateless هستن و برای scale آماده‌ان؟
- آیا session، cache یا queue با scale هماهنگه؟
- آیا load balancer رفتار طبیعی داره؟
- آیا replicaها واقعاً load گرفتن یا فقط ظاهر scale شد؟
- آیا cold start یا startup delay داری؟
scale ابزار خوبیه، ولی نه همیشه جواب نهایی...
بیشتر تیم‌ها وقتی کندی می‌بینن، سریع سراغ scale می‌رن. ولی اگه ندونی مشکل دقیقاً کجاست، ممکنه فقط هزینه‌ات رو بالا ببری بدون هیچ بهبودی.
- اول bottleneck رو پیدا کن
- بعد معماری رو چک کن
- فقط اگه واقعاً نیاز بود، scale کن
اپلیکیشن رو نمی‌شه فقط با پول یا replica سریع‌تر کرد؛ باید دقیق‌تر دیدش. در برنت، scaling فقط اضافه کردن replica نیست. شما ابزارهایی دارید که رفتار مصرف منابع هر سرویس رو زنده نشون می‌ده (نه فقط average CPU)، امکان autoscaling با threshold دقیق (مثلاً response time نه فقط RAM)، tracing دقیق درخواست‌ها برای پیدا کردن bottleneckها، بررسی صف‌ها، کش، و session sharing در سطح زیرساخت و امکان تعریف استراتژی warm-up برای جلوگیری از cold start. scaling وقتی جواب می‌ده که پشتش ابزار تحلیل، دید، و طراحی درست باشه. وگرنه فقط منابع بیشتری مصرف کردی.
