云数据库的弹性扩展策略

21/25云数据库的弹性扩展策略第一部分弹性扩展概念及演进 2第二部分纵向扩展与横向扩展比较 5第三部分分库分表技术与读写分离 9第四部分弹性伸缩策略与触发机制 12第五部分自动伸缩与手动伸缩模式 14第六部分负载均衡与高可用保障 17第七部分云数据库扩展对应用程序影响 19第八部分弹性扩展优化实践 21

第一部分弹性扩展概念及演进关键词关键要点弹性扩展概念

1.弹性扩展是一种云计算技术，允许数据库根据需求自动扩展和缩减其资源。

2.它通过动态分配和释放计算、存储和网络资源来实现，以满足不断变化的工作负载。

3.弹性扩展通过优化资源利用，降低成本并提高性能，为企业提供显著的优势。

弹性扩展演进

1.早期弹性扩展解决方案侧重于手动扩展，由管理员根据预定义的阈值触发。

2.随着云计算的兴起，自动扩展功能变得普遍，利用算法和机器学习技术对资源需求进行预测。

3.最近的趋势集中在无服务器架构上，应用程序无需管理基础设施即可直接在云中运行，进一步增强了弹性扩展功能。弹性扩展概念及演进

弹性扩展概念

弹性扩展是指云数据库自动调整其资源分配（如计算、存储、网络）以满足变化的工作负载需求。它可以根据预先定义的规则或触发器，在需要时自动增加或减少数据库资源，从而优化性能、成本和可用性。

弹性扩展的演进

弹性扩展技术经历了以下几个主要演进阶段：

1.手动扩展

早期阶段，数据库扩展是手动完成的。当数据库面临高负载时，管理员需要手动添加或删除服务器，这是一个耗时且容易出错的过程。

2.自动扩展

随着云计算的兴起，自动扩展技术被引入，它允许数据库根据预定义的指标（如CPU利用率、内存使用率）自动调整资源。自动扩展比手动扩展更有效和可靠。

3.按需扩展

按需扩展更进一步，它允许数据库按需动态分配资源。当工作负载高峰时，数据库可以立即扩展到更大的实例，高峰过后再缩回到较小的实例，从而消除资源浪费。

4.无服务器扩展

无服务器扩展是弹性扩展的最新发展，它将数据库管理的责任完全转移到云提供商。无服务器扩展允许数据库在需要时无缝地扩展和缩小，而无需用户管理任何基础设施。

弹性扩展的分类

弹性扩展技术可分为以下几个类别：

*垂直扩展：增加单个服务器实例的资源（如CPU、内存）。

*水平扩展：添加或删除服务器实例以增加或减少容量。

*自动扩展：根据预定义的指标自动调整资源。

*按需扩展：根据实时工作负载动态分配资源。

*无服务器扩展：将数据库管理完全委托给云提供商。

弹性扩展的优点

弹性扩展为云数据库带来了以下优点：

*优化性能：弹性扩展可确保数据库在大负载下始终保持高性能，避免因资源不足而出现瓶颈。

*降低成本：弹性扩展允许数据库在低负载时缩小规模，从而减少资源开销和成本。

*提高可用性：弹性扩展可自动检测和处理故障，确保数据库始终可用。

*简化管理：弹性扩展自动化了资源管理任务，减轻了管理员的负担。

*提高敏捷性：弹性扩展使数据库能够快速适应变化的工作负载，满足业务需求的灵活性。

弹性扩展的挑战

弹性扩展也存在一些挑战：

*成本控制：弹性扩展会自动增加和减少资源，这可能会导致意外的成本开销。

*数据一致性：在水平扩展中，确保跨多个服务器实例的数据一致性至关重要。

*性能瓶颈：在某些情况下，随着数据库不断扩展，可能会出现性能瓶颈。

*锁定：选择特定的云数据库提供商可能会导致锁定，限制了扩展灵活性。

最佳实践

为了优化弹性扩展的实施，建议遵循以下最佳实践：

*了解工作负载模式：分析数据库的工作负载模式，以确定高峰和低谷时段。

*定义扩展策略：制定明确的扩展策略，定义扩展触发器和资源调整规则。

*监控和调整：持续监控扩展性能并根据需要进行调整。

*考虑成本影响：评估弹性扩展的成本影响并制定适当的预算。

*利用云提供商的专业知识：与云提供商合作，获取有关扩展最佳实践和技术支持的建议。

总之，弹性扩展是云数据库的关键技术，通过自动调整资源分配来优化性能、成本和可用性。随着技术不断发展，弹性扩展将继续在提高云数据库的敏捷性和效率中发挥至关重要的作用。第二部分纵向扩展与横向扩展比较关键词关键要点垂直扩展与水平扩展的比较

1.垂直扩展（Scale-up）是指增加单一服务器的资源，例如CPU、内存或存储。通过升级硬件配置来提高服务器性能和容量。

2.水平扩展（Scale-out）是指添加更多服务器到集群或分布式系统中。通过增加节点数量来提高整体系统容量和性能。

性能和成本

1.垂直扩展通常比水平扩展更昂贵，因为需要升级昂贵的硬件。

2.水平扩展的成本相对较低，因为可以利用较低成本的服务器构建集群。

3.水平扩展在处理高并发和海量数据时通常比垂直扩展更有效。

灵活性

1.垂直扩展更适合扩展已有的服务器，而水平扩展更适合动态调整容量。

2.水平扩展允许轻松添加或移除节点，以便根据需求弹性扩展。

3.垂直扩展的灵活性较低，一旦硬件升级，扩展能力有限。

数据完整性

1.水平扩展需要考虑数据分区和复制机制，以确保数据一致性和完整性。

2.垂直扩展不会引入数据分配或复制问题，因为数据存储在单一服务器上。

3.对于关键任务应用程序，垂直扩展在数据完整性方面通常更可靠。

可管理性

1.水平扩展的系统管理可能更复杂，需要管理多个节点和集群配置。

2.垂直扩展的管理通常更简单，因为只有一个服务器需要管理。

3.随着云管理工具的发展，水平扩展的可管理性正在不断提高。

未来趋势

1.未来云计算将越来越倾向于水平扩展，以满足大数据和云原生应用程序的需求。

2.自动化和编排工具将进一步简化水平扩展系统的管理。

3.基于容器和微服务的水平扩展架构将得到广泛采用。纵向扩展与横向扩展比较

纵向扩展(Scale-Up)

*提升现有服务器的资源（如CPU、内存、存储），以应对增加的负载。

*优点：

*无需更改应用程序架构或添加新节点。

*适用于高性能、对资源要求高的系统。

*缺点：

*受限于单台服务器的硬件限制。

*无法在高负载情况下实现高度可用性。

*扩展和缩减成本高，且过程复杂。

横向扩展(Scale-Out)

*通过添加或删除额外的服务器节点，扩大集群规模。

*优点：

*无限扩展潜力。

*提高可用性，因为故障或维护时可以独立更换节点。

*缩减成本相对较低，且过程简单。

*缺点：

*需要重新设计应用程序架构，以支持分布式处理。

*管理和协调多个节点可能带来挑战。

*可能增加网络延迟和复杂性。

关键比较

|特征|纵向扩展|横向扩展|

||||

|可扩展性|有限，受限于单台服务器的硬件限制|无限，可添加/删除节点|

|可用性|受限，在高负载下可能出现故障|高，故障或维护时可更换节点|

|扩展成本|高，需要更换高性能服务器|相对较低，只需添加/删除节点|

|扩展时间|复杂且耗时|相对简单快捷|

|应用程序架构|无需更改|需要重新设计为分布式架构|

|管理复杂性|相对简单|随着节点数增加而复杂|

|网络延迟|低|可能增加，取决于节点分布|

|适合场景|高性能、资源要求高的系统|高负载、分布式处理的系统|

云数据库实践中的应用

云数据库往往支持纵向和横向扩展两种策略，允许用户根据具体需求灵活选择。

*对于要求高性能、单体应用程序，纵向扩展可提供更简单的解决方案。

*对于需要高度可用性、分布式处理的大规模应用程序，横向扩展更具可扩展性和弹性。

成本考虑

纵向扩展通常需要更换高性能服务器，成本较高。横向扩展只需添加或删除节点，成本相对较低。然而，管理和协调多个节点也可能带来额外成本。

选择标准

在选择扩展策略时，需要考虑以下因素：

*性能要求

*可用性需求

*可扩展性要求

*成本限制

*应用程序架构第三部分分库分表技术与读写分离关键词关键要点分库分表技术

1.将数据水平拆分成多个小库或分片，实现存储和查询的并行化，提升数据库的并发处理能力。

2.通过对数据进行哈希取模或范围分区等方式，将数据均匀分布到不同库或分片中，避免单一库或分片成为性能瓶颈。

3.需考虑数据一致性、数据迁移、跨分片事务等问题，并采用合适的机制进行管理。

读写分离

分库分表技术

分库分表是将一个大表拆分为多个小表，并将其分布在不同的数据库服务器上的一种技术。其目的是解决单库单表容量和性能瓶颈，提升数据库的整体处理能力。

分库分表有两种主要方式：

*水平分库分表：根据表记录的某一特定字段（分片键）进行分区，将数据水平分布到多个数据库中。常见的分片键包括用户ID、订单ID或时间戳。

*垂直分库分表：根据表中的不同字段将表拆分为多个表，并将这些表分布在不同的数据库中。这种方式主要用于优化查询性能，将经常一起查询的字段放在同一张表中。

分库分表技术的优点包括：

*容量扩展：通过将数据分布到多个数据库中，可以有效解决单库容量瓶颈，实现数据库的横向扩展。

*性能提升：分散的数据存储和处理可以减轻单台数据库服务器的负载，从而提升数据库的整体性能。

*高可用性：如果某一台数据库服务器出现故障，其他数据库服务器仍可以正常提供服务，保证业务的持续性。

读写分离

读写分离是一种数据库架构，其中读操作和写操作被分配到不同的数据库服务器上。其目的是提高读性能并避免写操作对读操作造成影响。

读写分离通常通过以下方式实现：

*主从复制：从一个主数据库（主库）复制数据到多个从数据库（从库）。主库负责处理所有写操作，而从库负责处理所有读操作。

*读写分离中间件：使用中间件将读请求路由到从库，而写请求路由到主库。这种方式可以灵活配置主从库的读写比例。

读写分离的优点包括：

*读性能提升：通过将读操作分流到从库，可以有效减轻主库的负载，从而提升读性能。

*写性能不受影响：读操作不会影响主库写操作的性能，保证了数据的一致性。

*容错性增强：如果主库出现故障，从库可以继续提供读服务，保证业务的持续性。

分库分表技术与读写分离的应用场景

分库分表技术和读写分离在实际应用中通常结合使用，以实现数据库的弹性扩展和性能优化。

以下是分库分表和读写分离的典型应用场景：

*电商平台：电商平台通常需要处理大量的订单数据，可以采用水平分库分表的方式将订单数据分布到不同的数据库中，并配合读写分离架构提升查询性能。

*社交网络：社交网络需要处理海量用户数据，可以采用垂直分库分表的方式将用户数据拆分为不同的表，并根据访问频率将这些表分布到不同的数据库中。同时，可以使用读写分离架构提升查询和社交互动性能。

*金融系统：金融系统对数据的一致性和安全性要求很高，可以采用读写分离架构确保写操作的可靠性，同时结合分库分表技术实现数据的横向扩展和查询性能优化。

分库分表和读写分离的注意事项

在实施分库分表和读写分离时，需要考虑以下注意事项：

*数据一致性：分库分表后，需要确保不同数据库中的数据一致性，避免出现数据不一致的情况。

*查询复杂度：分库分表后，查询可能会变得更加复杂，需要优化查询策略以提高查询效率。

*数据隔离：读写分离后，需要保证不同数据库之间的隔离性，避免读操作影响写操作。

*运维成本：分库分表和读写分离增加了数据库的运维复杂度，需要投入更多的资源进行运维管理。第四部分弹性伸缩策略与触发机制关键词关键要点弹性伸缩策略

1.自动扩展策略：根据预定义的指标（如CPU利用率、内存使用量）自动调整数据库资源，实现按需扩展。

2.手动扩展策略：由DBA或运维人员手动触发数据库资源的扩展或缩减，提供更高的控制性和灵活性。

3.计划扩展策略：在特定时间或事件（如促销活动、高峰时段）计划执行数据库资源的扩展，确保系统在高负载期间也能提供良好的性能。

触发机制

1.基于指标的触发：当数据库的某些指标（如CPU利用率、内存使用量）达到预设的阈值时，触发弹性伸缩操作。

2.基于事件的触发：在特定事件（如用户操作、外部请求）发生时，触发弹性伸缩操作。

3.基于时间的触发：在预定的时间点（如每天凌晨）定期触发弹性伸缩操作，进行日常维护或资源优化。弹性伸缩策略与触发机制

云数据库的弹性伸缩是一种自动化的过程，通过根据工作负载需求动态调整计算资源，实现数据库的可伸缩性。其核心部分是弹性伸缩策略和触发机制，它们共同决定了数据库如何以及何时进行伸缩。

#弹性伸缩策略

弹性伸缩策略定义了触发伸缩操作的条件和方式。有两种主要的弹性伸缩策略：

1.反馈控制策略：

*通过监控数据库指标（例如CPU利用率、内存使用率）来触发伸缩操作。

*当指标达到预定义的阈值时，系统会自动增加或减少计算资源。

*常见的阈值包括：

*CPU利用率阈值：当CPU利用率超过特定阈值时，系统会添加副本。

*内存使用率阈值：当内存使用率超过特定阈值时，系统会增加内存分配。

2.预先调度策略：

*根据预先定义的时间表触发伸缩操作。

*无需监控数据库指标。

*常用于具有可预测工作负载模式的应用程序，例如：

*每日高峰时段：提前预留更多资源以满足预期的高峰需求。

*夜间清理：减少资源以降低非高峰时段的成本。

#触发机制

触发机制定义了用于评估数据库指标并触发伸缩操作的特定条件。常见触发机制包括：

1.基于阈值的触发机制：

*将数据库指标与预定义阈值进行比较。

*当指标超过或低于阈值时，触发伸缩操作。

*例如：如果CPU利用率超过70%，则添加副本。

2.基于时间窗口的触发机制：

*在一定的时间窗口内评估数据库指标。

*如果指标在窗口内持续超过或低于阈值，则触发伸缩操作。

*例如：如果CPU利用率在过去15分钟内持续超过80%，则添加副本。

3.基于预测的触发机制：

*根据历史数据和机器学习算法预测未来的工作负载需求。

*在预期需求激增之前触发伸缩操作。

*例如：如果预测表明未来30分钟内CPU利用率将大幅增加，则添加副本。

策略与机制的组合

弹性伸缩策略和触发机制的最佳组合取决于应用程序的工作负载模式和性能要求。

可预测工作负载：使用预先调度策略和基于时间窗口的触发机制。

突发工作负载：使用反馈控制策略和基于阈值的触发机制。

通过仔细选择策略和机制，可以实现数据库的可伸缩性、弹性和成本优化。第五部分自动伸缩与手动伸缩模式自动伸缩模式

自动伸缩模式是一种由云数据库服务自动执行的伸缩策略，它根据预定义的指标和算法动态调整数据库实例的资源配置，无需人工干预。自动伸缩的主要优点包括：

*快速响应负载变化：当数据库负载增加时，自动伸缩能够迅速分配额外的资源，避免性能瓶颈。当负载减少时，它又能回收未使用的资源，节省成本。

*简化管理：自动伸缩简化了数据库管理，因为它自动处理资源配置，无需管理员手动监视和调整。

*更高的可用性和可伸缩性：自动伸缩有助于确保数据库的高可用性，因为即使在高峰负载下，它也能确保足够的资源。它还增强了可伸缩性，允许数据库轻松应对流量激增或工作负载变化。

自动伸缩模式的常见实现方式包括：

*水平伸缩：通过添加或删除数据库副本（称为分片或副本）来扩展数据库容量。

*垂直伸缩：通过增加或减少单个数据库实例的CPU、内存或存储资源来扩展数据库容量。

手动伸缩模式

手动伸缩模式需要管理员手动监视数据库性能指标，并在必要时手动调整实例资源配置。与自动伸缩相比，手动伸缩具有以下特点：

*灵活性：手动伸缩模式允许管理员完全控制资源配置，这在需要精确控制资源分配或处理特定工作负载模式时很有用。

*潜在的性能影响：手动伸缩需要管理员及时发现并解决性能问题，如果反应不及时，可能会对数据库性能产生负面影响。

*更大的管理开销：手动伸缩需要管理员持续监视和调整数据库资源配置，这增加了管理开销。

自动伸缩与手动伸缩的比较

|特征|自动伸缩|手动伸缩|

||||

|伸缩响应|自动，基于指标和算法|手动，由管理员触发|

|管理开销|低|高|

|响应速度|快|慢|

|灵活性|较低|较高|

|可靠性|高|依赖管理员响应|

|性能影响|最小|可能有|

|用例|流量波动较大、需要快速响应的场景|需要精确资源控制或处理特定工作负载模式的场景|

选择自动伸缩还是手动伸缩？

最佳的伸缩策略取决于具体的业务需求和技术限制。以下是一些指导原则：

*选择自动伸缩的情况：

*流量高度可变，难以预测

*需要高可用性和可伸缩性

*监视和管理资源配置的开销过大

*选择手动伸缩的情况：

*资源需求高度可预测

*需要精确控制资源分配

*有专门的管理员负责实时监视和调整数据库资源

*应用程序具有明确的工作负载模式，需要特殊资源配置

最佳实践

无论采用哪种伸缩模式，以下最佳实践有助于优化数据库性能：

*使用合理的指标：选择与数据库负载相关的相关指标，例如CPU利用率、内存使用率或查询响应时间。

*设置适当的阈值：确定触发伸缩操作的阈值，避免过度或不足的伸缩。

*进行彻底的测试：在生产环境中实施伸缩策略之前，进行彻底的测试以评估其性能和稳定性。

*监视和调整：定期监视伸缩策略的性能，并根据需要进行调整以优化资源利用率和数据库性能。第六部分负载均衡与高可用保障关键词关键要点负载均衡

1.均衡分配客户端请求，避免单台数据库服务器过载。

2.提升应用程序的可扩展性和响应能力，确保高性能访问。

3.支持弹性扩展，根据流量变化自动调整服务器数量。

主从复制与故障转移

负载均衡与高可用保障

为了应对云数据库日益增长的负载和高可用性需求，弹性扩展策略中至关重要的是负载均衡和高可用保障。

负载均衡

负载均衡在云数据库中至关重要，因为它将传入流量分布到多个数据库服务器上，从而提高性能并防止单点故障。有两种主要的负载均衡方法：

*DNSRoundRobin：将客户端请求轮流定向到预定义的数据库服务器列表。

*基于代理的负载均衡：使用代理服务器拦截传入请求并根据预定义的算法将它们定向到适当的数据库服务器。

基于代理的负载均衡提供了更精细的控制和可配置性，使其成为大型和高流量环境的更合适选择。

高可用性保障

高可用性对于确保云数据库即使在组件或系统故障的情况下也能持续运行至关重要。以下方法可用于提高高可用性：

主从复制：

*创建一个主数据库和一个或多个从数据库。

*主数据库处理所有写入操作，并将更新复制到从数据库。

*如果主数据库出现故障，则可以将一个从数据库提升为主数据库。

读写分离：

*将读取操作定向到单独的读副本，以减轻主数据库的负载。

*这有助于提高性能并提高主数据库的可用性。

自动故障转移：

*配置云数据库自动在发生故障时将流量切换到备用实例。

*这最大限度地减少了停机时间并确保了高可用性。

多可用区部署：

*将数据库实例部署在多个可用区中。

*如果一个可用区出现故障，则其他可用区中的实例将继续提供服务。

定期备份：

*定期创建数据库备份，以防数据丢失或损坏。

*可以将备份存储在云存储服务中，以确保其安全且可访问。

通过实施这些负载均衡和高可用性保障措施，云数据库可以实现弹性扩展，同时确保高性能、可用性和数据安全性。第七部分云数据库扩展对应用程序影响关键词关键要点【应用程序性能影响】

1.扩展可能导致延迟增加：当应用程序扩展时，数据库需要向新节点分配数据，这可能会导致查询延迟增加，特别是对于跨节点查询。

2.扩展后的水平可伸缩性有限：虽然云数据库扩展可以提高吞吐量，但它可能无法线性扩展到非常高的负载，应用程序可能需要其他优化技术，例如分片或分区。

3.扩展期间应用程序中断：在线扩展通常需要应用程序的短暂中断，这可能会影响可用性，应用程序需要考虑容灾机制。

【数据一致性挑战】

云数据库扩展对应用程序的影响

云数据库的弹性扩展能力为应用程序提供了显著的优势，但也带来了需要考虑的潜在影响。理解这些影响对于确保应用程序在扩展过程中保持高可用性和性能至关重要。

处理延迟

扩展云数据库时，应用程序可能会遇到处理延迟，这是由于新资源的分配和数据复制造成的。当新节点加入集群时，应用程序需要与其建立连接，并在需要时重新路由查询。此过程可能会导致短暂的延迟，尤其是在扩展大型或繁忙的数据库时。

数据一致性

在扩展过程中，应用程序应考虑数据一致性的影响。在主从复制环境中，数据可能需要时间从主节点复制到从节点。如果应用程序不考虑此延迟，则查询可能会返回过时的数据。使用最终一致性模型的应用程序通常不受此影响，但需要考虑其语义含义。

连接管理

扩展云数据库后，应用程序需要管理与新资源（例如节点或分区）的连接。传统的应用程序可能会遇到连接池和连接管理方面的挑战。使用连接池有助于减少创建新连接的开销，但在扩展过程中管理连接池的大小和超时设置非常重要。

负载均衡

应用程序应利用云平台提供的负载均衡服务来分发负载并避免单个节点过载。在扩展过程中，负载均衡器需要重新配置以将请求路由到新资源。此配置更改可能会导致短暂的中断，但通过谨慎规划和testing，可以将影响最小化。

事务管理

在事务型应用程序中，扩展可能会对事务管理产生影响。当新节点加入集群时，应用程序需要确保事务跨节点一致。涉及多个分区的分布式事务可能会特别受到影响。使用分布式事务管理器或采用两阶段提交协议可以解决这些挑战。

应用程序设计

应用程序的设计应考虑扩展的可能性。使用无状态或可分区的设计模式可以简化扩展过程。避免使用单点故障，例如集中式锁，可以提高应用程序的弹性。

监控和测试

持续监控应用程序的性能和行为至关重要，尤其是在扩展后。使用适当的监控工具可以快速检测和解决任何问题。此外，在扩展之前和之后进行全面测试可以验证应用程序的正确功能。

缓解措施

可以通过采用以下缓解措施来减轻云数据库扩展对应用程序的影响：

*使用渐进式扩展策略，一次只添加少量资源。

*提前测试扩展过程，并根据需要调整应用程序。

*利用连接池和负载均衡服务来管理连接和分布负载。

*使用分布式事务管理技术来确保事务一致性。

*考虑应用程序设计，使其支持扩展和弹性。

*持续监控和testing应用程序以确保其正确功能。

通过仔细考虑这些影响并采取适当的缓解措施，应用程序可以利用云数据库的弹性扩展功能，同时保持高可用性和性能。第八部分弹性扩展优化实践关键词关键要点自动伸缩与负载均衡

1.利用云平台提供的自动伸缩功能，根据业务流量自动调整资源分配，实现弹性扩展。

2.结合负载均衡机制，均匀分配流量，避免单点资源瓶颈，提升扩展效率。

3.通过设置伸缩策略，定义触发伸缩的条件和伸缩幅度，实现动态资源调配。

多可用区部署

1.将云数据库部署在多个可用区，实现高可用性，避免单一可用区故障影响数据库服务。

2.通过云平台提供的跨可用区复制功能，实现数据异地备份，保障数据安全和业务连续性。

3.利用智能调度和故障转移机制，在可用区发生故障时，自动将流量切换到正常可用区，确保业务不受影响。

读写分离与分片技术

1.采用读写分离架构，将读写操作分离到不同的实例，提升整体吞吐量和读写性能。

2.结合分片技术，将大规模数据表按一定规则拆分到多个分片，实现水平扩展，提高系统并发处理能力。

3.利用云平台提供的分片管理功能，自动完成分片分配、负载均衡和数据一致性维护，降低分片管理复杂度。

弹性资源管理

1.利用云平台提供的按需付费模式，仅为实际使用的资源付费，降低成本开支。

2.结合预留实例或抢占式实例等优化方案，进一步降低资源成本，满足不同业务场景需求。

3.通过监控和分析资源使用情况，优化资源配置，避免资源浪费或性能瓶颈。弹性扩展优化实践

1.确定扩展触发器

*识别触发需要扩展的指标和阈值（例如，CPU利用率、内存使用量、查询延迟）。

*使用监控工具（如CloudMonitoring）设置警报，并在达到阈值时触发扩展。

2.选择适当的扩展策略

*自