Какие виды масштабирования архитектуры существуют, вертикальное и горизонтальное

Что проверяют

Понимаете ли вы цену каждого подхода, а не только определения. Следом обычно спрашивают, что поменять в Spring-сервисе, чтобы запустить его в десяти экземплярах, и что станет узким местом.

Как отвечать

Два определения, коротко:

• вертикальное (scale up): больше CPU и памяти той же машине. Код не меняется, но есть потолок железа, единственная точка отказа и простой на время апгрейда;
• горизонтальное (scale out): больше экземпляров за балансировщиком. Растут и пропускная способность, и отказоустойчивость, но приложение должно быть к этому готово.

У вертикального пути в Java своя специфика. Больше памяти значит больше куча, а на больших кучах нужен сборщик с короткими паузами: G1 по умолчанию, ZGC или Shenandoah, если паузы критичны. В контейнере размер кучи задают через -XX:MaxRAMPercentage, по умолчанию JVM берёт лишь четверть лимита. Лишние ядра помогут, только если пулы потоков не зашиты фиксированным числом.

Для горизонтального перечислите, что сделать с сервисом:

• stateless: сессии в Redis через Spring Session или JWT, файлы в объектное хранилище, а не на локальный диск;
• фоновые задачи: @Scheduled запустится на каждом экземпляре, нужна распределённая блокировка вроде ShedLock;
• идемпотентность: балансировщик может повторить запрос на другой узел;
• автомасштабирование: в Kubernetes это HorizontalPodAutoscaler.

База масштабируется отдельно: реплики на чтение, партиционирование, шардирование. Хороший итог: приложение масштабируют горизонтально, а базу сначала вертикально, потому что так проще.

Где спотыкаются

Забывают про соединения с базой. У HikariCP пул по умолчанию 10 соединений, двадцать подов дают 200, а max_connections в PostgreSQL по умолчанию 100. Нужен PgBouncer или пересчёт пулов.

Называют горизонтальное масштабирование безграничным. Общий ресурс, будь то база, очередь или блокировка, быстро становится потолком, и новые экземпляры только усиливают конкуренцию за него.

Оставляют состояние в памяти: локальный кэш, сессии, счётчики. После второго экземпляра пользователи видят разные данные в зависимости от того, куда попал запрос.