1. 单机架构 → 小卖部（夫妻店）
- 场景：一个老板包揽所有工作——进货、摆货、收银、打扫，店里只有一个小仓库。
- 对应架构：所有功能（数据库、业务逻辑、页面）都挤在一台服务器上。
- 问题：
- 人一多就排队（并发差）；
- 老板生病/仓库着火，店直接关门（单点故障）；
- 想卖更多东西？只能把小仓库塞爆（性能瓶颈）。
2. 分层架构 → 中型超市（分部门协作）
- 场景：超市大了，老板雇了员工，分成了 前台收银组、理货组、仓库管理组。
- 前台：只负责收银（用户界面层）；
- 理货组：处理商品上架、促销（业务逻辑层）；
- 仓库组：管库存和进货（数据库层）。
- 对应架构：系统分三层（表现层、逻辑层、数据层），各层独立。
- 优点：
- 分工明确，招人容易（维护方便）；
- 仓库爆了可以租隔壁仓库（数据库单独扩容）。
- 缺点：
- 部门间得频繁沟通（层间调用多，性能损耗）；
- 促销活动需要三个部门一起改（耦合度高）。
3. 微服务架构 → 大型连锁超市（独立业务线）
- 场景：超市变成连锁品牌，每条业务线独立运营：
- 生鲜区：自己管进货、定价、促销；
- 日用品区：单独管理库存和配送；
- 收银系统：统一对接所有区域。
- 对应架构：每个业务拆成独立服务（用户服务、订单服务、支付服务），通过API交互。
- 优点：
- 生鲜区坏了，日用品区照常营业（容错性强）；
- 生鲜区可以自己升级冷链系统（独立部署）。
- 缺点：
- 各区域要协调促销活动（服务间通信复杂）；
- 总部的监控中心必须盯着所有区域（需要分布式监控）。
4. 分布式架构 → 全国连锁超市（多地分仓）
- 场景：超市覆盖全国，每个城市有分店和仓库：
- 北京店：服务北方用户，库存从华北仓调货；
- 上海店：服务南方用户，库存从华东仓调货；
- 总部同步各仓库存，避免超卖。
- 对应架构：数据库和服务器分散在多地，数据同步（如MySQL主从复制、Redis集群）。
- 优点：
- 北京用户不用从上海调货（低延迟）；
- 华北仓着火，华东仓能顶替（高可用）。
- 缺点：
- 总部得确保各仓库存一致（数据一致性难题）；
- 建分仓成本高（服务器和运维成本翻倍）。
5. Serverless架构 → 临时快闪店（外包按需雇人）
- 场景：超市在圣诞节临时开个快闪店：
- 不雇长期员工，按当天客流量临时找兼职；
- 卖完就撤场，不操心后续运维。
- 对应架构：代码丢给云平台，按调用次数计费（如AWS Lambda）。
- 优点：
- 不用养员工（省服务器成本）；
- 突然来1000个顾客？平台自动派兼职（自动扩容）。
- 缺点：
- 快闪店只能卖圣诞商品（适合短期/特定场景）。
总结：超市规模决定架构选择
| 超市阶段 | 对应架构 | 核心矛盾 |
|---|---|---|
| 小卖部 | 单机架构 | 规模小但扛不住风险 |
| 中型分部门超市 | 分层架构 | 分工明确但协作效率低 |
| 大型连锁超市 | 微服务架构 | 灵活但管理成本高 |
| 全国分仓超市 | 分布式架构 | 抗压但数据同步难 |
| 临时快闪店 | Serverless | 省心但受限于场景 |
补充说明
1. 什么情况下微服务内部用单体架构？
- 场景：业务简单，代码量少，比如一个“用户积分计算服务”。
- 特点：
- 代码不分层，所有逻辑堆在一起（比如直接在一个类里处理请求、计算积分、写数据库）；
- 不拆分模块，没有明确的接口隔离；
- 适合快速开发，小团队维护。
2. 什么情况下微服务内部用分层架构？
- 场景：业务复杂，需要多人协作，比如“订单服务”包含下单、支付、退款等多个子模块。
- 特点：
- 分层：比如分Controller（接请求）、Service（业务逻辑）、DAO（操作数据库）；
- 模块化：按功能拆包，比如
order.controller、order.service、order.repository； - 依赖隔离：Service层不直接操作数据库，通过接口调用DAO层。
- 注意点：
- 接口层（Controller/API）：仅处理请求/响应、参数校验；
- 业务层（Service）：核心逻辑，禁止直接操作数据库；
- 数据层（Repository/DAO）：仅负责数据库/外部API调用。
-微服务架构下的每个服务，可以是单体，也可以是分层架构
-使用Serverless→ 通常不分层，一个函数干一件事。
