服务器集群常见架构解析
在实际运维工作中，随着业务量的增长，单台服务器扛不住访问压力是常事。这时候就得上服务器集群，把活儿分摊出去。常见的架构方式有几种，每种都有自己的适用场景，选对了能省不少事儿。
主从架构（Master-Slave）
这种架构里有一台主服务器负责写操作，多台从服务器负责读操作。比如你做个电商网站，用户下单走主库，查订单走从库。这样读写分离，主库压力小了，响应也快。
但问题也有，主节点一旦挂了，整个系统可能就卡住了，除非配置自动切换机制。所以一般会搭配心跳检测和故障转移工具，比如Keepalived或者MHA。
对等架构（Peer-to-Peer）
所有节点地位平等，数据同步双向进行。像Redis Cluster、Cassandra这类系统用的就是这种模式。每个节点都能处理读写请求，某个节点出问题，其他节点还能继续顶上。
好处是高可用，扩展性也好。加机器就能提升容量。不过数据一致性要靠算法保证，比如Gossip协议传播状态，偶尔会有短暂不一致的情况。
负载均衡+应用集群
前端放一个负载均衡器，比如Nginx或LVS，后端接一堆应用服务器。用户请求进来，由负载均衡按策略分发到不同机器上处理。
这是最常见的Web架构之一。比如公司官网流量突然涨了，原来一台Tomcat撑不住，现在部署五台，前面加个Nginx做轮询，轻松应对。
upstream backend {
server 192.168.1.10:8080;
server 192.168.1.11:8080;
server 192.168.1.12:8080;
}
server {
location / {
proxy_pass http://backend;
}
}微服务架构下的集群
现在越来越多公司用微服务，每个服务独立部署、独立伸缩。比如订单服务、支付服务、库存服务各自组成集群，通过注册中心如Consul或Nacos发现彼此。
这种结构灵活，更新不影响全局。但也带来复杂性，链路追踪、服务熔断都得跟上。线上出问题时，排查难度比单体大不少。
数据库集群方案
MySQL常用的有MHA + VIP的主从切换方案，也有基于Galera的多主集群，像Percona XtraDB Cluster。MongoDB则是副本集加分片的方式横向扩展。
举个例子，某后台系统每天凌晨跑报表，数据库压力暴增。上了MongoDB分片集群后，把数据按用户ID拆开存，查询效率明显提升。
容器化集群（Kubernetes）
现在很多新项目直接跑在K8s上。Pod作为最小调度单位，Service对外暴露服务，Ingress统一入口。资源不够了？扩几个副本就行。
相比传统部署，自动化程度高，滚动发布、健康检查都内置好了。只是学习成本略高，YAML文件写多了容易眼花。
不同的业务阶段适合不同的架构。小项目没必要一上来就搞K8s，稳定可靠的主从+负载均衡往往更实在。等规模上去了，再逐步演进到更复杂的体系。