云服务器
将应用和数据库部署在同一台服务器虽然初期看似简单、成本低，但由于业务发展，会暴露以下弊端，尤其在性能、安全性和可扩展性方面存在显著问题：
1. 资源竞争，性能瓶颈
- CPU/内存/磁盘争抢：应用和数据库会竞争计算资源（如CPU处理计算逻辑 vs 数据库执行查询），内存不足时可能导致频繁的磁盘交换（Swap），大幅降低性能。
- I/O瓶颈：数据库的磁盘I/O密集型操作（如写入日志、索引构建）会与应用的文件读写冲突，导致响应延迟。
- 典型案例：高并发场景下，应用进程占满CPU，导致数据库查询堆积，形成恶性循环。
2. 安全性风险
- 攻击面扩大：若应用层存在漏洞（如SQL注入、RCE），攻击者可能直接访问数据库（甚至提权控制整个服务器）。
- 数据暴露风险：数据库默认端口（如MySQL 3306）通常需对外开放，与应用同机时难以通过网络隔离保护敏感数据。
- 合规问题：某些行业标准（如PCI-DSS）明确要求应用与数据库分层隔离。
3. 可扩展性受限
- 垂直扩展成本高：只能通过升级服务器硬件（如增加CPU、内存）扩容，但单机存在物理上限，且成本非线性增长。
- 无法独立扩展：应用层（需横向扩展）和数据库层（需垂直扩展或分库分表）的扩展策略不同，同机部署时无法灵活调整。
4. 可用性与容灾能力差
- 单点故障：服务器宕机或维护时，应用和数据库同时不可用，违反高可用设计原则。
- 备份/恢复冲突：数据库备份可能占用大量磁盘I/O，影响应用运行，反之亦然。
5. 运维复杂度与成本上升
- 监控困难：资源使用情况混杂，难以快速定位是应用还是数据库的问题。
- 升级/维护冲突：数据库版本升级可能需要重启，导致应用连带停机。
- 调试干扰：开发环境调试时，数据库的负载可能影响应用测试结果。
何时可以考虑同机部署？
- 开发/测试环境：简化搭建流程，资源需求低。
- 极低流量场景：如个人项目、内部工具，且无高可用要求。
- 资源极度受限：初期成本敏感，但需提前规划拆分路径。
推荐架构方案
- 生产环境：将应用与数据库分离，至少部署在不同容器/虚拟机中，并通过内网通信。
- 云原生方案：使用云数据库（如AWS RDS、阿里云RDS）实现自动扩缩容和高可用。
- 中间件隔离：通过连接池（如PgBouncer）或缓存层（如Redis）减轻数据库压力。
结论：同机部署虽能短期节省成本，但长期会牺牲性能、安全性和可维护性。建议在业务初期即采用分层架构，为未来留出扩展空间。