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一、单机架构
单机架构，只有一台服务器，这个服务器负责所有工作。
绝大多数公司的产品，都是这种单机架构。现在计算机硬件发展迅速，哪怕只有一台服务器，但是这台服务器性能很好，可以支持非常高的并发，非常大的数据存储。单机架构足以支撑。
二、分布式架构
一台主机的硬件资源是有上限的，包括不限于：CPU、内存、硬盘、网络...等等。服务器每次收到一个请求，都是需要消耗上述的一些资源的。如果同一时刻，处理的请求多了就可能会导致某个硬件资源不够用了。无论是那个方面不够用了，都可能会导致服务器处理请求的时间变得很长，甚至于处理出错。而一台主机上面能增加的硬件资源是有限的，取决于主板的拓展能力。如果一台主机拓展到了极限还是不够，就只能引入多台主机了。一旦引入了多台主机，系统就可以称作为"分布式系统"。引入分布式，一定是万不得已。
1、应用服务与数据库分离
针对不同的服务配备不同的服务器，例如应用服务器里面可能会包含很多的业务逻辑，会占用大量的CPU资源。而数据库服务器，则需要更大的硬盘空间，更快的数据访问速度，可以配备更大的硬盘服务器。
2、负载均衡
假设在上述情况下，应用服务器还是没有抗住，就需要再引入更多的应用服务器来解决上述问题。
用户的请求，会先到达负载均衡器/网关服务器。假设现在有1w个用户请求，有2个应用服务器，此时按照负载均衡的方式，就可以让每个应用服务器承担5k的访问量。负载均衡器对于请求量的承担能力，是远远超过应用服务器的。负载均衡器是分配工作，不需要执行任务。
3、数据库读写分离
增加应用服务器，确实能够处理更高的请求量。但是随之存储服务器要承担的请求量也更多了。
实际应用场景种，读的频率是远高于写的频率。主服务器一般是一个，从服务器要有很多个（一主多从）。从节点的数据，要从主节点这同步过来，以主节点为主。
4、引入缓存
数据库天然就有个问题，那就是响应速度慢。我们可以把数据区分为"冷热"数据，热点数据放到缓存中，缓存的访问速度往往比数据库快很多。
缓存服务器中会存放一些小部分的热点数据，热点数据是会被频繁访问到的数据。这里的缓存服务器，就可以用Redis，从数据库存储的仍然是全量数据。这时候，缓存服务器就帮数据库服务器缓解了压力。
5、数据库分库分表
引入分布式系统，不光要能够去应对更高的请求量（并发量），同时也要能应对更大的数据量。一台主句存不下，就需要多台主机来存储。针对数据库进行进一步的拆分，分库分表。引入多个数据库服务器，每个数据库服务器存储一个或者一部分的数据库。
具体如何分库分表，要结合实际的业务场景来展开。业务至关重要，技术知识给业务提高支持。业务决定了技术。
6、引入微服务
前面的应用服务器通常都是一个服务器程序，其中包含了很多的业务逻辑，这可能导致单个服务器的代码变得越来越复杂。为了便于代码的维护，可以将这样一个复杂的服务器拆分为更多、功能更单一但更小的服务器，这就是所谓的微服务。
引入微服务的代价：
- 系统的性能会下降：拆除更多的服务，多个功能之间要更依赖网络通信，网络通信的速度可能会比硬盘慢。
- 系统复杂程度更高，可用性收到影响：服务器更多了，出问题的概率更大了。
引入微服务的优势：
- 解决了人的管理问题。
- 使用微服务，可以更方便于功能的复用。
- 给不同的服务进行不同的部署。