主要观点：从系统设计角度探讨可扩展性，涵盖可扩展性定义、衡量方法、系统无法扩展的迹象、提升可扩展性的工具与概念（如缓存、数据库优化、内容分发网络、负载均衡、异步通信、消息队列、面向服务架构等）及导致系统无法扩展的因素。
关键信息：

• 可扩展性是系统或应用程序处理增加的流量而不崩溃的能力，有水平和垂直两种扩展方式，且各有优缺点。
• 衡量可扩展性可通过实验方法（如使用 Gatling 进行压力测试）或定量方法。
• 系统无法扩展的迹象包括响应时间增加、错误率上升、性价比低、积压增长、直接反馈等。
• 无状态服务可提升系统可扩展性，但也有存储状态等潜在缺点。
• 提升可扩展性的工具与概念各有特点和利弊，如缓存可减轻后端负载但缓存失效复杂；数据库优化可提升性能但迁移成本高；CDN 减少延迟但主要针对静态内容；负载均衡平衡流量但需无状态服务等。
• 导致系统无法扩展的因素有对工具理解和选择不当、忽略权衡、架构不合理、资源预配不当等。
  重要细节：
• 介绍了不同工具在提升可扩展性方面的作用，如 Redis 和 Memcached 用于缓存，HAProxy 和 NGINX 用于负载均衡，RabbitMQ 和 Kafka 用于消息队列等。
• 详细阐述了各种工具和概念的优缺点，如缓存的缓存失效和不一致问题，数据库优化的复杂设置和迁移成本，负载均衡的单点故障等。
• 提及不同架构（如面向服务架构）在提升可扩展性方面的优势和复杂性。