我如何使用每月100美金服务器支撑5天内5百万用户
GoSnaps是目前最流行应用口袋妖怪Pokemon GO的粉丝应用，用于分享口袋妖怪的屏幕截图和地图图片。GoSnap在第一天增长到6万用户，第二天16万，5天后50万独立用户，任何时间都有1000个并发用户，该应用有一个自动识别软件自动检查上传图片是否和口袋妖怪有关，重新缩放图片大小。
这是运行在Google Cloud服务器的每月100美金配置上。而之前支持聊天的口袋妖怪粉丝应用GoChat在5天内达到一百万用户，结果当机了，损失了很多用户和金钱，业内认为建立这样一个支持一百万用户需要4000美金。
GoSnaps是作为一个最小可行产品MVP方式建立的，不是专业的业务产品，在24小时鼓捣出来，采取NodeJS模板项目hackathons和MongoDB数据库，没有任何缓存，没有Redis，没有Varnish，没有时髦的Nginx设置，都没有。
实际iOS应用是使用原生Objective-c代码编制，借用了Unboxd的地图相关代码，那么如何使之性能扩展呢？不懒惰。
图片存储在MongoDB中，无需配置和代码，MVP建立很容易，那么查询怎么办？复杂的筛选查询非常耗时，解决办法是：将缩放图片上传到Google云存储，这样自己的服务器和数据库不会接受图片请求，自己的数据库只关心图片，这就节约很多服务器。
在数据库这边，分离快照到几个不同集合：所有快照，最像快照，最新快照，最新有效快照等等，无论什么时候一个快照加入，被标记为喜欢或讨厌，代码检查它是否属于这些集合并采取相应行动，这样代码能够从事先准备的集合中查询，而不是对数据库运行全局复杂查询，这只是将数据逻辑地划分到几个区域，没有复杂性了，允许单独查询一个排序操作的地理空间坐标，也就是能够直接查询数据。
如果我选择更慢编程语言或更大框架来建立GoSnaps，会花费更多服务器，比如PHP的Symfony，Django的Python，Ruby on Rails等等，我会花很多时间解决应用缓慢问题或增加服务器，这以前我经常做。
由于使用Mongoose 作为MongoDB的ORM，上个周末4个NodeJS进程耗费了90%CPU，意识到Mongoose抓取数据问题，激活了"lean()"功能来获得普通JSON对象，而不是魔术Mongoose对象，这样改变以后，NodeJS进程的CPU占用下降到5-10%。想象我有一个重型库包比如带有Doctrine的Symfony，需要很多服务器很多CPU核执行代码，即使数据库是瓶颈，而不是代码。
选择一个精益和快速语言对于扩展性是很重要的，除非你有很多钱买服务器。选择一个语言是否带有可用库包更重要，因为这事关你是否能快速构建MVP。
NodeJS，Scala和Go都是满足这些需求的好语言，它们都提供好的性能，PHP和Java就是不必要地慢了，但是通常用于构建大型框架和代码系统，用于建立干净面向对象开发和良好测试代码是很好的，但不适合快速和廉价地扩展。
MVP最小可行产品和扩展性可以共存。