微服务是大型架构的核心，下面我重点详解微服务部署解决方案@mikechen
微服务K8S部署
这是目前最主流的方案。K8s 提供了自动化的容器部署、扩展和管理能力。
架构原理： 将每个微服务打包成 Docker 镜像，通过 Pod 进行封装。
利用 Deployment 控制副本数量，通过 Service 或 Ingress 实现负载均衡。
核心优势：
自我修复： 容器挂掉会自动重启。
弹性伸缩（HPA）： 根据 CPU/内存占用自动增加节点，应对千万级流量突发。
适用场景： 绝大多数中大型分布式系统，需要精细化控制基础设施。
微服务服务网格部署
当微服务数量达到数百上千个时，服务间的通信、监控和安全变得极其复杂。
Service Mesh ，将这些功能从业务代码中剥离。
架构原理： 在每个微服务 Pod 中注入一个 Sidecar 代理（如 Envoy）。
所有的流量进出都经过 Sidecar，由 控制平面（如 Istio）统一管理。
核心优势：
透明治理： 无需修改业务代码即可实现熔断、限流、重试。
全链路追踪： 天然支持强大的监控和流量拓扑展示。
适用场景： 极大规模的微服务体系，对安全性、可观测性要求极高的金融或大厂架构。
微服务容器化部署
容器化通过轻量级的操作系统级，虚拟化（如Docker）将每个微服务、及其依赖打包为独立镜像。
容器提供一致的运行环境、快速启动与资源隔离，便于CI/CD流水线集成与滚动升级。
配合镜像仓库，可以实现镜像版本管理与回滚。
容器化适合需要快速交付与频繁迭代的团队。
微服务 Serverless 部署
Serverless 方案将开发者从服务器运维中完全解放出来，代码即服务。
架构原理： 微服务被拆分为更细粒度的 Function（函数）。由云厂商（如 AWS Lambda, 阿里云 FC）负责触发执行。
核心优势：
零运维： 不需要管理服务器、操作系统或 K8s 集群。
按需计费： 只有在代码运行时才产生费用，适合流量波动极大的业务。
适用场景： 事件驱动型业务（如文件上传处理）、轻量级后端 API、初创快速迭代项目。