《可扩展艺术》一书提出了一个系统可扩展模型–AKF可扩展立方（Scalability Cube）。

1，Y轴（功能）关注应用中功能划分，基于不同的业务拆分
　　Y轴扩展会将庞大的整体应用拆分为多个服务，每个服务实现一组相关的功能，如订单管理、客户管理等。在工程上常见的方案是服务化架构（SOA），比如对于一个电子商务平台，我们可以拆分成不同的服务，组成类似下面的架构：

、

　　但通过上图可以发现，当服务数量增多时，服务调用关系变得复杂，为系统添加一个新功能，要调用的服务数变得不可控，由此引发了服务管理上的混乱，所以一般情况下，需要采用服务注册的机制形成服务网关来进行服务治理

2，X轴（水平扩展）关注水平扩展，也就是“加速器解决问题”
　　X轴扩展与我们前面朴素理念是一致的，通过绝对平等的复制服务与数据，以解决容量与可用性的问题，其实就是将微服务运行多个实例，做集群加负载均衡的模式。

　　为了提升单个服务的可用性与容量，对每一个服务进行X轴扩展划分。

3，Z轴（数据分区）关注服务与数据的优先级划分，如按地域划分
　　Z轴扩展通常是指基于请求者或用户独特的需求，进行系统划分，并使得划分出来的子系统相互隔离但又是完整的。以生产汽车的工厂来举例：福特公司为了发展在中国的业务，或者利用中国的廉价劳动力，在中国建立一个完整的子工厂，与美国工厂一样，负责完整的汽车生产。这就是一种Z 轴扩展。

工程领域常见的Z轴扩展有以下两种方案

1，单元化架构

　　在分布式服务设计领域，一个单元Cell就是满足某个分区所有业务操作的自包含闭环。如上面我们说到的Y轴扩展的SOA架构。客户端对服务端节点的选择一般是随机的，但是，如果在此上加Z轴扩展，那服务节点的选择将不再是随机的，而是每个单元自成一体。

2，数据分区

　　为了性能数据安全上的考虑，我们将一个完整的数据集按一定维度划分出不同的子集。一个分区（Shard），就是整体数据集的一个子集。比如用尾号来划分用户，那同样尾号的那部分用户就可以认为是同一个分区，数据分区一般包括以下几种数据划分形式：

　　数据类型：如业务类型

　　数据范围：如时间段、用户ID

　　数据热度：如用户活跃度、商品热度

　　按读写分：如商品描述、商品库存
　　
https://www.cnblogs.com/guanghe/p/10978349.html

https://juejin.im/entry/59b292e9f265da06633cf89a

http://dockone.io/article/8241

https://blog.csdn.net/u014401141/article/details/82662153

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73737566

http://www.linuxmysql.com/16/2020/1065.htm

https://www.jianshu.com/p/3bb811106a40

https://dbaplus.cn/news-141-1993-1.html

http://zhangyi.xyz/how-to-break-monolith-into-microservices/

https://martinfowler.com/articles/break-monolith-into-microservices.html

https://www.chainnews.com/articles/022257128348.htm