云服务器
在高并发场景下选择服务器时，需综合考虑性能、扩展性、成本及业务特性。以下是针对不同场景的服务器选型建议和关键考量因素：
1. 云服务器 vs. 物理服务器
云服务器（推荐）
- 适用场景：突发流量、弹性扩展需求（如电商大促、秒杀活动）。
- 优势：
- 弹性伸缩：支持自动扩缩容（如AWS Auto Scaling、阿里云弹性伸缩）。
- 按需付费：节省闲置成本。
- 全球部署：通过CDN和边缘节点降低延迟。
- 推荐配置：
- 计算优化型（如AWS C6i、阿里云c7）：高CPU性能，适合计算密集型任务。
- 内存优化型（如AWS R6i、阿里云r7）：大内存，适合缓存、数据库。
- 突发性能型（如AWS T4g）：低成本，适合流量波动较小的场景。
物理服务器
- 适用场景：长期稳定高负载、数据敏感（如X_X核心交易系统）。
- 优势：
- 性能稳定：无虚拟化开销，适合CPU/磁盘密集型任务。
- 数据隔离：满足合规要求。
- 缺点：扩展周期长，需提前规划硬件。
2. 关键组件选型建议
CPU
- 多核高频：选择主频≥3.0GHz、核心数≥16的CPU（如Intel Xeon Platinum、AMD EPYC）。
- 场景适配：
- 计算密集型（如实时计算）：优先核心数。
- IO密集型（如数据库）：优先单核性能。
内存
- 容量：至少32GB起步，推荐64GB以上（如Redis缓存需预留20%内存冗余）。
- 速度：DDR4/DDR5，频率≥3200MHz。
存储
- 高并发数据库：NVMe SSD（如AWS io1、阿里云ESSD PL3），IOPS≥10万。
- 日志/冷数据：高吞吐HDD（如AWS st1）。
网络
- 带宽：≥10Gbps（如AWS ENA、阿里云高网络性能实例）。
- 延迟优化：选择靠近用户的区域，启用TCP BBR拥塞控制。
3. 架构设计补充
- 负载均衡：使用LVS（四层）+ Nginx（七层）分层分流，或云服务商的CLB/ALB。
- 数据库：
- OLTP：MySQL分库分表+ProxySQL，或PolarDB/OceanBase。
- NoSQL：Redis Cluster（P99延迟<1ms）、MongoDB分片。
- 缓存：多级缓存（本地缓存+Redis集群+CDN）。
- 异步化：消息队列（Kafka/Pulsar）削峰填谷，Worker池异步处理。
4. 成本优化技巧
- 混合部署：核心业务用独占实例，次要服务用共享实例。
- 竞价实例：用于容错性高的批处理任务（如AWS Spot实例降价70%）。
- 预留实例：长期稳定负载可节省30%-50%成本。
5. 监控与调优
- 指标监控：Prometheus+Grafana监控QPS、延迟、错误率。
- 压测工具：Locust模拟百万并发，调整内核参数（如
net.ipv4.tcp_tw_reuse）。
总结方案
- 中小规模：云服务器（4核16G）+ Redis Cluster + MySQL读写分离。
- 超大规模：Kubernetes集群自动扩缩 + 分库分表 + 异地多活。
根据业务峰值和增长预期，建议先通过压测验证瓶颈（如CPU/IO），再针对性升级。云厂商通常提供1-3个月的免费试用期，可充分测试后再决策。