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在应用的水平扩容与缩容方面，通过容器化技术可以极大程度的减少操作系统安装以及系统级初始化的时间，但购买虚拟机的操作是无法避免的，所以在系统遇到流量增突的时候，依然没有办法实现快速水平扩容。我们可以预留一部分计算资源，放在资源池中，当应用有扩容需求的时候，就向资源池申请资源，当业务负载下降的时候，再把多余的计算资源归还到资源池中。

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这其实并不是一个好主意，每一个计算资源都是需要成本的，资源池虽然能够解决计算资源快速投入使用的问题，却造成了巨大的浪费。另外，到底规划多大的资源池，也是一件很伤脑筋的事情，池子越大，造成的浪费就越大，但池子太小，又可能满足不了扩容的需求。

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可能有的开发者会认为，目前的业务运行非常的稳定，在用户流量上并不存在明显的突增，所以扩容和缩容是一个伪需求，在将来也不会有这样的需求。这可能是对互联网业务的一种误解，因为完全没有扩容需求的情况是不存在的。

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首先，只要一个系统是为人服务的，就必然存在波峰和波谷。对于一个 7*24 小时运行的系统，不可能永远保持同样的用户流量，二八原则对于很多业务系统依然适用（ 80% 的用户流量集中在 20% 的时间段）。即便是用户流量相对平衡的系统，在凌晨也存在流量的低谷，如果能更进一步的释放闲置计算资源，提升资源利用率，就能显著的降低资源使用成本。

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对于使用主流 Spring Cloud 体系或 Dubbo 体系构建微服务应用的开发者而言，如果需要引入一种方案降低资源成本，他的最终诉求一定包含两个方面：

（1）能否零改造成本，或者接近零改造成本；
（2）能否适配所有的业务场景。

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12位的计数序列号，序列号即一系列的自增ID，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。

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算法总结

优点：

完全是一个无状态机，无网络调用，高效可靠。
缺点：

依赖机器时钟，如果时钟错误比如时钟回拨，可能会产生重复Id。

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容量存在局限性，41位的长度可以使用69年，一般够用。
并发局限性，每毫秒单机最大产生4096个Id。
只适用于int64类型的Id分配，int32位Id无法使用。

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用场景

一般的非Web应用程序的int64类型的Id都可以使用。

为什么说非Web应用，Web应用为什么不可以用呢，因为JavaScript支持的最大整型就是53位，超过这个位数，JavaScript将丢失精度。

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最终一致性
前面两种其实就是为了最终一致性做铺垫，因为数据同步是牺牲了一部分实时的性能，所以我们需要做数据分区，做中心封闭，这样才能保证用户请求的及时响应和数据的实时准确性。