微服务是大型架构的核心，下面我重点详解微服务部署架构@mikechen
微服务多实例部署
在多个物理机、虚拟机、或云实例上部署同一个微服务的多个副本（实例）。
通常通过负载均衡器分发流量，以提高可用性和性能。
例如：user-service 部署3个实例，order-service 部署2个实例。
优点：
资源利用率较高，服务实例共享服务器和操作系统资源。
部署和启动速度快，直接复制服务文件后启动即可。
缺点：
服务间隔离不足，单个实例异常可能影响同宿主机器上的其他实例。
应用场景：。
传统单主机多服务实例部署，规模不大时合适。
微服务容器化部署
这是使用 Docker 等容器技术进行部署，是迈向云原生的第一步。
将每个微服务封装为容器镜像（Docker Image），在容器中独立运行。
环境、依赖与应用打包一体，实现“一次构建，到处运行”。
优点：
容器提供进程级隔离，资源限制精细（CPU、内存、IO）。
可移植性强，环境一致，简化部署。
缺点：
需要额外打包容器镜像，增加构建复杂度。
应用场景：
资源管理和隔离要求较高，追求敏捷交付和持续集成。
快速弹性伸缩、高可用需求场景。
微服务 Serverless 部署
这是云原生架构的发展方向，将运维工作推向极致简化，实现真正的按需付费。
开发者只需编写业务逻辑，部署到 Serverless 平台（如 AWS Lambda、阿里云函数计算、KNative）。
平台自动完成资源分配、启动、扩容、计费与下线。
优点：
无需管理底层服务器，免运维。
按调用量计费，能极大降低空闲资源浪费。
缺点：
部分业务逻辑复杂，难以拆分为函数。
平台供应商锁定风险。
应用场景：
轻量级短生命周期的微服务。
预算有限、希望降低运维成本的创新项目。
微服务容器编排部署
这是当前 Kubernetes (K8S) ，为代表的主流、和成熟的企业级微服务部署方案。
解决了容器化部署的运维难题，统一管理容器的调度、扩容、容灾与更新。
优点：
自动化调度、负载均衡和自愈能力。
支持服务发现、滚动升级和弹性伸缩。
集群资源统一管理，提高集群利用率。
缺点：
学习曲线陡峭，部署和运维复杂度较高。
需要稳定的基础设施支持。
应用场景：
大规模微服务集群生产环境；
需要持续集成、持续部署（CI/CD）及高可用性的企业级系统；
资源动态管理和弹性伸缩场景。