在这样的架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？
1.数据量的总大小 一个机器放不下时
2.数据的索引（B+ Tree）一个机器的内存放不下时
3.访问量(读写混合)一个实例不能承受
只有当以上3件事情任何一件或多件满足时，我们才需要考虑往下一级演变。 从此我们可以看出，事实上对于很多小公司小应用，这种架构已经足够满足他们的需求了，初期数据量的准确评估是杜绝过度设计很重要的一环，毕竟没有人愿意为不可能发生的事情而浪费自己的经历。
这里简单举个我的例子，对于用户信息这类表 （3个索引），16G内存能放下大概2000W行数据的索引，简单的读和写混合访问量3000/s左右没有问题。
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