云服务器
数据库与计算服务是否部署在同一服务器上，需根据具体场景权衡利弊，以下为关键分析：
一、合部署的适用场景
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开发/测试环境
- 简化部署流程，快速搭建环境
- 单机资源通常足够支撑开发需求
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微服务原型验证
- 初期验证阶段减少网络开销
- 适合POC(概念验证)场景
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边缘计算场景
- 低延迟要求的物联网设备
- 如工业传感器实时分析（需配合轻量级数据库如SQLite）
二、必须分离的典型场景
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生产级Web应用
- 数据库需独立资源保障（如MySQL建议专用内存）
- 计算节点需弹性扩展（如K8s集群）
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高并发系统
- 避免CPU密集型计算阻塞数据库IO
- 典型例子：电商秒杀系统（计算层需横向扩展）
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云原生架构
- 数据库使用托管服务（如AWS RDS）
- 计算层部署在Serverless（如AWS Lambda）
三、性能对比数据
| 场景 | 同服务器延迟 | 分离部署延迟 | 吞吐量差异 |
|---|---|---|---|
| 简单查询(本地) | 0.2-1ms | 1-3ms | ±5% |
| 复杂事务处理 | 易受CPU抢占 | 稳定 | +30%↑ |
| 大数据分析 | 磁盘IO瓶颈 | 可并行处理 | +200%↑ |
四、混合部署创新方案
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内存数据库嵌入
- 计算节点内嵌Redis（如Sidecar模式）
- 热数据本地缓存+远程主数据库
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Serverless数据层
- 使用FaunaDB等无服务器数据库
- 自动处理连接池和扩展
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智能数据分片
- 如CockroachDB+计算节点同AZ部署
- 保持物理邻近的同时逻辑隔离
五、决策 checklist
- [ ] 是否要求亚毫秒级延迟
- [ ] 预期QPS是否超过1000
- [ ] 是否有独立备份需求
- [ ] 安全合规是否要求网络隔离
- [ ] 预算是否允许额外节点
现代最佳实践建议：生产环境默认采用分离部署，通过容器编排（如K8s）实现计算层弹性，数据库使用云托管服务或专用集群。特殊场景可采用Service Mesh技术降低分离架构的网络开销。