从一个简单的博客系统说起
你有没有试过自己搭个博客，结果访问量一上来页面就卡得打不开？或者半夜服务器报警，登录一看数据库连接数爆了？这些问题背后，其实都是网络应用架构在起作用。光会写代码不够，还得懂怎么把组件合理组织起来。
单体架构的坑，我们都踩过
刚开始做项目，很多人习惯把所有功能塞进一个应用里——用户管理、文章发布、评论系统全在一个工程里。开发是快，但上线后问题一堆。比如你改了个小功能，得整个应用重启，用户正在发评论，直接给你报502错误。
我朋友小李去年做了一个校园二手平台，初期用单体架构跑得好好的。到了毕业季，几千人同时发帖，MySQL直接扛不住，CPU冲到98%，最后只能临时停服扩容，损失了一波活跃用户。
拆！服务化不是玄学
把大应用拆成小服务，是走出第一步的关键。比如把用户中心独立出来，专门处理注册、登录、权限；内容服务负责文章和评论；再加个网关统一转发请求。这样哪个模块出问题，不会拖垮整个系统。
拆分之后，服务之间靠API通信。RESTful是常见选择，简单明了：
GET /api/v1/posts?limit=10&offset=0
Host: content-service.example.com也可以用gRPC提升性能，尤其内部服务调用，序列化效率高，延迟低。
别让数据库成为瓶颈
服务拆了，数据库也得跟上。常见做法是每个服务有自己的数据库，避免跨服务事务。比如用户服务用MySQL存账号信息，内容服务用PostgreSQL管文章版本，彼此不共享表。
读多写少的场景，加上Redis做缓存。文章详情页这种高频访问的数据，先查缓存，没有再打到数据库，响应时间从几百毫秒降到几十毫秒。
GET cache:post:12345
SET cache:post:12345 "{\"title\":\"架构实战\",...}" EX 300流量来了怎么办？弹性是关键
双十一流量涨十倍，系统不能崩。Kubernetes这时候就派上用场了。把服务打包成容器镜像，部署到集群里，设置自动伸缩规则。CPU超过70%自动加实例，扛住突发流量。
配合Nginx或Envoy做负载均衡，请求均匀打到各个节点。哪怕某台机器宕机，其他实例照样服务，用户无感知。
监控和日志，别等出事才想起
线上系统必须看得见。用Prometheus抓取服务的QPS、延迟、错误率，Grafana画成仪表盘。哪个接口变慢了，一眼就能发现。
日志集中收集也很重要。ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）是经典组合。用户报错“发布失败”，你去Kibana搜一下对应trace_id，顺着调用链往下查，很快就能定位是鉴权服务超时还是数据库死锁。
动手试试：一个最小可用架构
想上手实践？可以从这个简化架构开始：
- 前端：Vue.js + Nginx静态托管
- API网关：Traefik 路由请求
- 用户服务：Spring Boot + MySQL
- 内容服务：Node.js + MongoDB
- 缓存层：Redis 集群
- 部署：Docker Compose 本地模拟
代码结构清晰，部署脚本化，改配置不用手动登陆服务器。这才是现代网络应用该有的样子。