云服务器
云服务器可以部署的项目数量没有固定上限，主要取决于以下几个关键因素：
1. 硬件资源配置
- CPU/内存：核心计算资源直接影响同时运行的项目数量。例如：
- 轻量级项目（如静态网站、小型API）：单核1GB内存可运行多个。
- 资源密集型项目（如数据库、视频处理）：可能独占整个服务器。
- 存储空间：项目文件、数据库、日志等占用存储，需预留扩容空间。
2. 项目类型与资源消耗
- 低消耗项目：博客（WordPress）、工具类API等，单服务器可部署数十个。
- 高消耗项目：机器学习模型、游戏服务器等，可能需独占或多服务器集群。
3. 隔离技术
- 容器化（Docker）：通过容器隔离，高效利用资源，单机可部署上百个微服务（需足够资源）。
- 虚拟化（VM）：每个虚拟机独立OS，适合完全隔离的环境，但资源开销较大。
- 进程隔离：直接运行多个进程（如Nginx托管多个网站），适合简单场景。
4. 网络与端口管理
- 单个IP需通过不同端口或域名区分项目（如Nginx反向X_X、子域名解析）。
- HTTPS需为每个域名配置SSL证书（可使用通配符证书简化）。
5. 运维复杂度
- 监控、日志、备份需按项目独立管理，工具如Prometheus、ELK栈可集中处理。
- 资源竞争可能导致性能下降，需设置资源限制（如Docker的
--memory、Kubernetes的Resource Quotas）。
6. 云服务商限制
- 部分厂商对实例的并发连接数、带宽有软性限制，需提前确认。
实际场景示例
- 2核4GB服务器：
- 5~10个中小型Web应用（PHP+MySQL）。
- 或1个Java大型应用 + 2~3个Node.js微服务。
- 8核32GB服务器：
- 50+容器化微服务（如Kubernetes集群节点）。
- 或10个中等规模的Python数据分析服务。
建议
- 测试评估：使用压力工具（如JMeter）模拟真实负载。
- 动态扩展：结合云厂商的自动伸缩（AWS Auto Scaling、阿里云ESS）应对流量波动。
- 混合部署：生产环境与测试环境分开，避免相互影响。
总结：理论上仅受限于硬件，但需平衡性能、稳定性与维护成本。合理规划后，单台云服务器可轻松托管数十个项目，关键是根据实际需求动态调整。