App 部署方式一直是技术领域的关键议题，传统部署模式面临诸多难题，新的部署模式虽有优势却也伴随着新挑战。究竟如何抉择？下面为你详细剖析。
传统部署困境
传统的 App 部署模式，需要大量服务器。一个典型 App 要满足数十个应用服务实例以及上百个数据库和缓存实例的需求，至少得数十台服务器。若想进一步提高服务器利用率，还得用不同规格服务器部署不同实例，或是进行混部，这无疑提升了管理复杂度，让服务部署、成本评估等工作变得困难。
实际中，不少企业为了一个业务的部署，采购了各式各样的服务器，不同规格服务器间的协调管理让人头疼，稍有不慎就可能出现资源浪费或不足的情况。
小实例大问题
为了便于管理，业务往往选能满足需求的最小实例，这就导致要大量不同规格服务器。应用服务因业务逻辑不同，所需 CPU 核心数和内存差异明显，比如 6 核 8GB、8 核 12GB 等，就算标准化后比例也复杂如 1:1.33 等。
这些不同规格服务器增加了管理难度，运维人员要时刻关注每台服务器的状态，资源分配和调度变得异常繁琐，一不小心就可能出错。
虚拟化之殇
以往常用虚拟化方案切分资源，但它有额外开销。Hypervisor、Guest OS 等都会消耗额外 CPU 和内存，在虚拟机中运行应用性能不如宿主机。
在某公司的项目中，使用虚拟化部署后，应用响应变慢，处理任务效率降低，严重影响了业务的正常开展，不得不寻找其他解决方案。
Kubernetes 混部优势
通过 Kubernetes 进行不同缓存、数据库、应用服务的搭配混部，能充分利用单台服务器的 CPU 和内存。搭配多种 CPU 核心数与内存比的服务器，可满足业务对计算资源和内存的不同需求。
国内某互联网大厂，采用 Kubernetes 混部后，服务器利用率大幅提高，节省了大量的硬件成本，让资源得到了更有效的利用。
新问题突显
新部署方式虽好，但也有新问题。随着单台服务器部署负载增加，不绑核只限定 CPU、内存使用量的方式使 CPU 调度开销增大；网络对 RPC、缓存的请求增多，网络请求开销也变大。
在一些高并发业务场景下，这种开销的增加影响明显，服务器性能下降，可能导致部分服务响应不及时，影响用户体验。
性能提升成果
在特殊规格服务器上，借助基于本地优先调用的负载均衡策略，单机可部署更多数量和类型的服务，部分核心接口平均耗时和 P99 时间比传统部署方式下降 10% 以上，低流量时段能降 30%。
如某电商平台在促销期间，采用新部署方式，重要页面加载速度明显加快，用户购物体验更好，也提升了转化率。
现在请大家思考一下，在你的实际工作中，若遇到 App 部署难题，会倾向于哪种解决方案？欢迎评论分享，并点赞支持。
