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一、單機架構

單機架構，只有一臺服務器，這個服務器負責所有工作。

絕大多數公司的產品，都是這種單機架構。現在計算機硬件發展迅速，哪怕只有一臺服務器，但是這臺服務器性能很好，可以支持非常高的并發，非常大的數據存儲。單機架構足以支撐。

二、分布式架構

一臺主機的硬件資源是有上限的，包括不限于：CPU、內存、硬盤、網絡…等等。服務器每次收到一個請求，都是需要消耗上述的一些資源的。如果同一時刻，處理的請求多了就可能會導致某個硬件資源不夠用了。無論是那個方面不夠用了，都可能會導致服務器處理請求的時間變得很長，甚至于處理出錯。而一臺主機上面能增加的硬件資源是有限的，取決于主板的拓展能力。如果一臺主機拓展到了極限還是不夠，就只能引入多臺主機了。一旦引入了多臺主機，系統就可以稱作為“分布式系統”。引入分布式，一定是萬不得已。

1、應用服務與數據庫分離

針對不同的服務配備不同的服務器，例如應用服務器里面可能會包含很多的業務邏輯，會占用大量的CPU資源。而數據庫服務器，則需要更大的硬盤空間，更快的數據訪問速度，可以配備更大的硬盤服務器。

2、負載均衡

假設在上述情況下，應用服務器還是沒有抗住，就需要再引入更多的應用服務器來解決上述問題。

用戶的請求，會先到達負載均衡器/網關服務器。假設現在有1w個用戶請求，有2個應用服務器，此時按照負載均衡的方式，就可以讓每個應用服務器承擔5k的訪問量。負載均衡器對于請求量的承擔能力，是遠遠超過應用服務器的。負載均衡器是分配工作，不需要執行任務。

3、數據庫讀寫分離

增加應用服務器，確實能夠處理更高的請求量。但是隨之存儲服務器要承擔的請求量也更多了。

實際應用場景種，讀的頻率是遠高于寫的頻率。主服務器一般是一個，從服務器要有很多個（一主多從）。從節點的數據，要從主節點這同步過來，以主節點為主。

4、引入緩存

數據庫天然就有個問題，那就是響應速度慢。我們可以把數據區分為“冷熱”數據，熱點數據放到緩存中，緩存的訪問速度往往比數據庫快很多。

緩存服務器中會存放一些小部分的熱點數據，熱點數據是會被頻繁訪問到的數據。這里的緩存服務器，就可以用Redis，從數據庫存儲的仍然是全量數據。這時候，緩存服務器就幫數據庫服務器緩解了壓力。

5、數據庫分庫分表

引入分布式系統，不光要能夠去應對更高的請求量（并發量），同時也要能應對更大的數據量。一臺主句存不下，就需要多臺主機來存儲。針對數據庫進行進一步的拆分，分庫分表。引入多個數據庫服務器，每個數據庫服務器存儲一個或者一部分的數據庫。

具體如何分庫分表，要結合實際的業務場景來展開。業務至關重要，技術知識給業務提高支持。業務決定了技術。

6、引入微服務

前面的應用服務器通常都是一個服務器程序，其中包含了很多的業務邏輯，這可能導致單個服務器的代碼變得越來越復雜。為了便于代碼的維護，可以將這樣一個復雜的服務器拆分為更多、功能更單一但更小的服務器，這就是所謂的微服務。

引入微服務的代價：

1. 系統的性能會下降：拆除更多的服務，多個功能之間要更依賴網絡通信，網絡通信的速度可能會比硬盤慢。
2. 系統復雜程度更高，可用性收到影響：服務器更多了，出問題的概率更大了。

引入微服務的優勢：

1. 解決了人的管理問題。
2. 使用微服務，可以更方便于功能的復用。
3. 給不同的服務進行不同的部署。