APP开发中，服务器架构选型直接决定系统承载力。面对高并发场景，微服务与单体架构各有优劣，本文深入对比并提供高并发救命方案。
单体架构将所有功能模块（如用户界面、业务逻辑、数据访问）紧密耦合在一个进程中，共享同一个数据库。这种架构开发部署简单，适合业务简单、团队规模小的应用。然而，随着业务增长，单体架构可能变得臃肿，难以扩展和维护，且存在单点故障风险。
微服务架构则将应用拆分为一组小型、自治的服务（如用户服务、订单服务），每个服务独立运行、独立部署，并通过轻量级通信机制（如HTTP/RPC）进行交互。这种架构支持技术栈多样化（不同服务可用Java、Go等不同语言开发），具备故障隔离特性（一个服务故障不影响其他服务），且易于扩展（仅需扩展压力大的服务）。但其劣势是复杂度高，需处理分布式事务、服务治理等问题。
单体架构：
在并发量较低时（如QPS＜1000），性能稳定且延迟低（无网络调用开销）。但当并发量增加时，容易成为瓶颈：所有请求阻塞在同一进程中，数据库连接池争抢激烈，垂直扩展（提升服务器配置）成本高且有限。
微服务架构：
通过水平扩展和负载均衡（如Nginx、Kubernetes）轻松应对高并发。例如，电商大促时，可单独扩容订单服务而不影响用户服务。配合缓存（Redis）、数据库读写分离、异步消息队列（Kafka）等技术，可进一步提升吞吐量。但服务间网络调用会引入延迟，需优化通信协议（如HTTP/2）和序列化效率。
1、初创期/简单应用（日活＜1万）：
选择单体架构，降低开发运维复杂度。例如工具类APP、内部管理系统，用Spring Boot或Django快速搭建，部署在基础云服务器上（如2核4G）。
2、成长期/中高并发（日活1万-100万）：
逐步向微服务架构过渡。将核心模块（如用户管理、订单处理）拆分为独立服务，引入API网关统一路由，并配置弹性伸缩（如K8s HPA）应对流量波动。
3、成熟期/超高并发（日活＞100万）：
必须采用微服务架构，并结合分布式技术：
a、数据库分库分表（如ShardingSphere）或使用NoSQL（如MongoDB）
b、引入服务网格（如Istio）治理服务通信
c、多区域部署+CDN全球加速，减少延迟
限流降级：在网关层设置限流规则（如Sentinel），防止突发流量击垮系统；非核心服务（如推荐模块）可实施降级策略。
缓存策略：热点数据（如商品详情）存入Redis，减少数据库压力。
异步化处理：耗时操作（如发送短信、生成报表）通过消息队列（RabbitMQ）异步执行，提升请求响应速度。
监控与弹性伸缩：使用Prometheus监控资源指标，设置自动扩缩容规则（如CPU＞70%时扩容）。
架构选型需平衡业务需求、团队能力与成本：简单业务用单体追求效率，复杂高并发场景用微服务确保扩展性。无论哪种架构，都需配套缓存、异步、监控等高并发设计模式。建议从单体起步，随业务增长逐步拆分，避免过度设计。
从单体迁移到微服务需要注意什么？
建议逐步拆分，优先分离变动频繁或负载高的模块（如用户服务）。确保接口兼容，并引入服务发现（Consul）和配置中心（Apollo）管理分布式配置。
微服务架构是否一定需要容器化？
不是必须，但容器（Docker）和K8s能极大简化微服务的部署、扩缩容和治理，推荐使用。
高并发下如何保证数据一致性？
优先使用最终一致性方案：通过Saga模式补偿事务，或借助消息队列确保异步数据同步。强一致性场景可用分布式事务（如Seata），但性能会下降。
混合架构是否可行？
可行。例如核心交易模块用单体保证性能，周边服务（如日志分析）用微服务独立扩展。
