前言
随着数据中心技术和云计算的飞速发展，服务器硬件架构对于满足现代计算需求至关重要。不同的服务器设计各有优缺点，选择合适的架构对于优化性能、可靠性和成本至关重要。本文将探讨常见的服务器硬件架构，分析它们的优点和缺点，以帮助您做出明智的决策。
塔式服务器
塔式服务器是最常见的服务器类型之一，外形类似于普通台式机。它们具有紧凑的设计，通常用于小型办公室或初学者，以及需要空间有限的应用程序。优点：紧凑：塔式服务器易于放置在狭窄的空间内，非常适合小型部署。经济：与其他服务器类型相比，它们通常更便宜，这可能是预算有限的企业的一个优势。易于维护：由于其模块化设计，维护塔式服务器相对简单。缺点：扩展性有限：塔式服务器的扩展能力有限，因为它们通常有有限的插槽用于附加组件。处理能力有限：与其他服务器类型相比，它们通常具有较低的处理能力，因为它们的空间限制了可容纳的组件。散热问题：由于空间限制，塔式服务器可能会遇到散热问题，从而影响性能。
机架式服务器
机架式服务器专为安装在标准机架中而设计，用于机房或大型数据中心。它们具有模块化结构，可提供更高的可扩展性和更低的占用空间。优点：高密度：机架式服务器可以紧密包装，从而最大化数据中心的空间利用率。可扩展性：它们具有多个插槽，可用于扩展组件，例如处理器、内存和存储。可靠性：机架式服务器通常具有冗余组件，例如电源和风扇，以提高可靠性。缺点：成本较高：与塔式服务器相比，机架式服务器通常更昂贵，因为它们的复杂性和功能更强。复杂性：它们比塔式服务器更复杂，需要更熟练的 IT 人员来安装和维护。散热挑战：机架式服务器堆积在一起，可能导致散热问题，需要专门的冷却系统。
刀片服务器
刀片服务器是一种超紧凑的服务器类型，由安装在单个机箱中的多个服务器“刀片”组成。它们非常适合需要高密度和低功耗的应用程序。优点：高密度：刀片服务器是所有服务器类型中最密集的，可显着提高空间利用率。低功耗：刀片服务器通常比其他服务器类型功耗更低，从而降低运营成本。易于管理：通过集中式管理界面，管理多个刀片服务器更容易。缺点：成本高：刀片服务器和机箱非常昂贵，这可能是预算有限的企业的限制因素。可扩展性有限：刀片服务器通常具有固定的配置，可扩展性有限，因为刀片无法更换为不同配置。维护复杂：维修刀片服务器可能很复杂，因为需要从机箱中取出刀片。
超融合基础架构 (HCI)
超融合基础架构 (HCI) 是一种集成的服务器架构，将计算、存储和网络组件整合到单个设备中。它旨在简化部署和管理，同时提供更高的效率。优点：简化性：HCI 设备将所有组件整合到一个系统中，简化了部署和管理。可扩展性：HCI 设备可以根据需要轻松扩展，以适应不断增长的需求。高性能：通过整合组件，HCI 可以提供比传统服务器架构更高的性能。缺点：成本：HCI 设备的成本可能比传统服务器架构更高，对于预算有限的企业可能是一个挑战。供应商锁定：HCI 设备通常由单个供应商提供，这可能限制了扩展和
IMR, TBR, TBDR 还有GPU架构方面的一些理解
一：动机本文旨在记录个人对图形学领域中较少被关注的方面的一些理解与思考。
初衷并非追求广受欢迎或点赞，而是希望通过分享学习过程中的点滴，与他人交流并共同进步，每次都能有所收获。
图形学作为一门充满魅力的科学，让人着迷，不同阶段的学习关注点各有不同，本文虽无法直接帮助实现渲染效果，但对于理解硬件层面渲染遇到的问题有着一定的启示作用，适合对底层细节感兴趣的读者。
二：GPU在不同平台的异构性总结GPU内存布局如下图所示。
GPU具备多级缓存结构，从寄存器到系统内存，访问周期逐渐增加。
这种设计类似于固态硬盘与常规硬盘的区别，旨在兼顾性价比与性能。
GPU架构大致分为分离式与耦合式。
分离式架构下，CPU与GPU拥有独立的缓存与内存，通过PCI-E等总线通信，适用于非主机游戏场景，如PC与移动设备。
耦合式架构中，CPU与GPU共享内存与缓存，常见于游戏主机，如PS4。
在存储管理方面，分离式架构中的CPU和GPU拥有独立内存，共享虚拟地址空间，必要时进行内存拷贝；耦合式架构下，GPU没有独立内存，与GPU共享系统内存，由MMU进行管理。
三：X86和ARM架构除了GPU在不同平台的异构性，了解X86和ARM架构对于理解CPU与GPU的交互方式同样重要。
X86架构在PC端普遍应用，而ARM架构则主导移动设备。
X86架构下，CPU与内存、显卡通过总线连接，PC架构图示了这一连接方式。
ARM架构的实现则整合于SOC（系统级芯片）中，包含内部和外部总线。
不同总线协议在PC与移动设备中的应用也有所不同。
四：IMR, TBR在探讨GPU架构设计时，IMR（Immediate Mode Rendering）和TBR（Tile-Based Rendering）的概念同样值得深入。
PC端GPU采用IMR架构，直接在显存与GPU中传输数据。
而移动端GPU则采用TBR架构，通过On-Chip Buffers对数据进行缓存，减少系统内存传输开销，实现更高效的渲染。
TBR架构通过将光栅化和像素处理分为Tile进行处理，显著降低了功耗。
然而，IMR架构由于直接对DRAM进行读写，速度最快，TBR则通过分批绘制与回拷，牺牲部分执行效率以降低带宽功耗。
五：TBDR作为对TBR架构的改进，TBDR（Tile-Based Deferred Rendering）在PowerVR GPU中出现。
TBDR在TBR的基础上引入了额外的阶段，HSR & Depth Test，以解决Overdraw问题。
HSR在像素级别实现深度测试，从而实现零Overdraw。
这一改进通过硬件支持，无需软件层面对物体进行排序，极大地优化了渲染性能，进一步展示了GPU架构设计在解决特定问题上的创新与优化。
Linux内核架构：CPU架构详细介绍（图例解析）
CPU架构详解：理解不同架构的特性与应用
CPU架构是处理器设计的基石，主要分为复杂指令集（CISC）和精简指令集（RISC）两大阵营。
X86架构，由Intel主导，广泛用于个人计算机和服务器，其中Intel 8000系列到Pentium 4系列展现了其发展历史。
尽管面临性能提升的瓶颈，Intel正转向EPIC架构以突破限制。
ARM架构以低功耗和嵌入式应用为主，如手机、智能家居和军用设备，ARM授权模式灵活，使其在全球市场占据主导。
MIPS和PowerPC是RISC的其他代表，分别由MIPS技术公司和IBM开发，适用于各类服务器和嵌入式系统。
PowerPC以其可扩展性和灵活性在高端服务器市场占据一席之地，而SPARC架构因其开放性和稳定性在航天等领域有广泛应用。
Alpha架构，尽管历史深远，但主要集中在DEC和Compaq的高端产品中。
在移动市场，ARM凭借其在功耗控制和生态优势，主导了手机和嵌入式芯片市场，而Intel在移动领域的尝试则面临挑战。
在市场竞争方面，X86的开放性和兼容性使其在PC和服务器市场独占鳌头，而Power和SPARC在价格和生态支持上略显劣势。
ARM的商业模式和功耗优化策略使其在移动端取得压倒性胜利。
Intel在移动市场曾错失良机，现在正努力通过新的产品线如Atom系列来适应变化和抢占新市场。
Serverless架构微服务架构分布式架构单体架构四种软件架构详解
如果一个软件开发人员，不了解软件架构的演进，会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。
这里我列举了目前主要的四种软件架构以及他们的优缺点，希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。
一、单体架构
单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。
这是一种典型的Java Spring mvc或者Python Django框架的应用。
其架构图如下所示：
单体架构
单体架构的应用比较容易部署、测试， 在项目的初期，单体应用可以很好地运行。
然而，随着需求的不断增加， 越来越多的人加入开发团队，代码库也在飞速地膨胀。
慢慢地，单体应用变得越来越臃肿，可维护性、灵活性逐渐降低，维护成本越来越高。
下面是单体架构应用的一些缺点：
复杂性高： 以一个百万行级别的单体应用为例，整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、 依赖关系不清晰、 代码质量参差不齐、 混乱地堆砌在一起。
可想而知整个项目非常复杂。
每次修改代码都心惊胆战， 甚至添加一个简单的功能， 或者修改一个Bug都会带来隐含的缺陷。
技术债务： 随着时间推移、需求变更和人员更迭，会逐渐形成应用程序的技术债务， 并且越积 越多。
“ 不坏不修”， 这在软件开发中非常常见， 在单体应用中这种思想更甚。
已使用的系统设计或代码难以被修改，因为应用程序中的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。
部署频率低： 随着代码的增多，构建和部署的时间也会增加。
而在单体应用中， 每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。
全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高， 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。
而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复，出错率比较高。
可靠性差： 某个应用Bug，例如死循环、内存溢出等， 可能会导致整个应用的崩溃。
扩展能力受限： 单体应用只能作为一个整体进行扩展，无法根据业务模块的需要进行伸缩。
例如，应用中有的模块是计算密集型的，它需要强劲的CPU； 有的模块则是IO密集型的，需要更大的内存。
由于这些模块部署在一起，不得不在硬件的选择上做出妥协。
阻碍技术创新： 单体应用往往使用统一的技术平台或方案解决所有的问题， 团队中的每个成员 都必须使用相同的开发语言和框架，要想引入新框架或新技术平台会非常困难。
二、分布式应用
中级架构，分布式应用，中间层分布式+数据库分布式，是单体架构的并发扩展，将一个大的系统划分为多个业务模块，业务模块分别部署在不同的服务器上，各个业务模块之间通过接口进行数据交互。
数据库也大量采用分布式数据库，如redis、ES、solor等。
通过LVS/Nginx代理应用，将用户请求均衡的负载到不同的服务器上。
其架构图如下所示：
分布式架构
该架构相对于单体架构来说，这种架构提供了负载均衡的能力，大大提高了系统负载能力，解决了网站高并发的需求。另外还有以下特点：
降低了耦合度：把模块拆分,使用接口通信,降低模块之间的耦合度。
责任清晰：把项目拆分成若干个子项目,不同的团队负责不同的子项目。
扩展方便：增加功能时只需要再增加一个子项目,调用其他系统的接口就可以。
部署方便:可以灵活的进行分布式部署。
提高代码的复用性：比如service层,如果不采用分布式rest服务方式架构就会在手机wap商城,微信商城,pc,android，ios每个端都要写一个service层逻辑,开发量大,难以维护一起升级,这时候就可以采用分布式rest服务方式,公用一个service层。
缺点 : 系统之间的交互要使用远程通信,接口开发增大工作量,但是利大于弊。
三、微服务架构
微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用（微服务），微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。
当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。
其架构图如下所示：
微服务架构
易于开发和维护： 一个微服务只会关注一个特定的业务功能，所以它业务清晰、代码量较少。
开发和维护单个微服务相对简单。
而整个应用是由若干个微服务构建而成的，所以整个应用也会被维持在一个可控状态。
单个微服务启动较快： 单个微服务代码量较少， 所以启动会比较快。
局部修改容易部署： 单体应用只要有修改，就得重新部署整个应用，微服务解决了这样的问题。
一般来说，对某个微服务进行修改，只需要重新部署这个服务即可。
技术栈不受限：在微服务架构中，可以结合项目业务及团队的特点，合理地选择技术栈。
例如某些服务可使用关系型数据库MySQL；某些微服务有图形计算的需求，可以使用Neo4j；甚至可根据需要，部分微服务使用Java开发，部分微服务使用开发。
微服务虽然有很多吸引人的地方，但它并不是免费的午餐，使用它是有代价的。
使用微服务架构面临的挑战。
运维要求较高：更多的服务意味着更多的运维投入。
在单体架构中，只需要保证一个应用的正常运行。
而在微服务中，需要保证几十甚至几百个服务服务的正常运行与协作，这给运维带来了很大的挑战。
分布式固有的复杂性：使用微服务构建的是分布式系统。
对于一个分布式系统，系统容错、网络延迟、分布式事务等都会带来巨大的挑战。
接口调整成本高：微服务之间通过接口进行通信。
如果修改某一个微服务的API，可能所有使用了该接口的微服务都需要做调整。
重复劳动：很多服务可能都会使用到相同的功能，而这个功能并没有达到分解为一个微服务的程度，这个时候，可能各个服务都会开发这一功能，从而导致代码重复。
尽管可以使用共享库来解决这个问题（例如可以将这个功能封装成公共组件，需要该功能的微服务引用该组件），但共享库在多语言环境下就不一定行得通了。
四、Serverless架构
当我们还在容器的浪潮中前行时，已经有一些革命先驱悄然布局另外一个云计算战场：Serverless架构。
Serverless架构
2014年11月14日，亚马逊AWS发布了新产品Lambda。
当时Lambda被描述为：一种计算服务，根据时间运行用户的代码，无需关心底层的计算资源。
从某种意义上来说，Lambda姗姗来迟，它像云计算的PaaS理念：客户只管业务，无需担心存储和计算资源。
在此前不久，2014年10月22日，谷歌收购了实时后端数据库创业公司Firebase。
Firebase声称开发者只需引用一个API库文件就可以使用标准REST API的各种接口对数据进行读写操作，只需编写HTML＋CSS＋JavaScrip前端代码，不需要服务器端代码（如需整合，也极其简单）。
相对于上两者，Facebook 在2014年二月收购的 Parse，则侧重于提供一个通用的后台服务。
这些服务被称为Serverless或no sever。
想到PaaS（平台即服务）了是吗？很像，用户不需要关心基础设施，只需要关心业务，这是迟到的PaaS，也是更实用的PaaS。
这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期，一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配，或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。
Serverless架构能够让开发者在构建应用的过程中无需关注计算资源的获取和运维，由平台来按需分配计算资源并保证应用执行的SLA（服务等级协议），按照调用次数进行计费，有效的节省应用成本。
ServerLess的架构如上图所示。
其优点如下所示：
低运营成本：在业务突发性极高的场景下，系统为了应对业务高峰，必须构建能够应对峰值需求的系统，这个系统在大部分时间是空闲的，这就导致了严重的资源浪费和成本上升。
在微服务架构中，服务需要一直运行，实际上在高负载情况下每个服务都不止一个实例，这样才能完成高可用性；在Serverless架构下，服务将根据用户的调用次数进行计费，按照云计算pay-as-you-go原则，如果没有东西运行，你就不必付款，节省了使用成本。
同时，用户能够通过共享网络、硬盘、CPU等计算资源，在业务高峰期通过弹性扩容方式有效的应对业务峰值，在业务波谷期将资源分享给其他用户，有效的节约了成本。
简化设备运维：在原有的IT体系中，开发团队即需要维护应用程序，同时还要维护硬件基础设施；Serverless架构中，开发人员面对的将是第三方开发或自定义的API 和URL，底层硬件对于开发人员透明化了，技术团队无需再关注运维工作，能够更加专注于应用系统开发。
提升可维护性：Serverless架构中，应用程序将调用多种第三方功能服务，组成最终的应用逻辑。
目前，例如登陆鉴权服务，云数据库服务等第三方服务在安全性、可用性、性能方面都进行了大量优化，开发团队直接集成第三方的服务，能够有效的降低开发成本，同时使得应用的运维过程变得更加清晰，有效的提升了应用的可维护性。
更快的开发速度：这一点在现在互联网创业公司得到很好的体现，创业公司往往开始由于人员和资金等问题，不可能每个产品线都同时进行，这时候就可以考虑第三方的Baas平台，比如使用微信的用户认证、阿里云提供的RDS，极光的消息推送，第三方支付及地理位置等等，能够很快进行产品开发的速度，把工作重点放在业务实现上，把产品更快的推向市场。
但ServerLess架构也有其缺点：
厂商平台绑定：平台会提供Serverless架构给大玩家，比如AWS Lambda，运行它需要使用AWS指定的服务，比如API网关，DynamoDB，S3等等，一旦你在这些服务上开发一个复杂系统，你会粘牢AWS，以后只好任由他们涨价定价或者下架等操作，个性化需求很难满足，不能进行随意的迁移或者迁移的成本比较大，同时不可避免带来一些损失。
Baas行业内一个比较典型的事件，2016年1月19日Facebook关闭曾经花巨额资金收购的Parse，造成用户不得不迁移在这个平台中产生一年多的数据，无疑需要花费比较大的人力和时间成本。
成功案例比较少，没有行业标准：目前的情况也只适合简单的应用开发，缺乏大型成功案例的推动。
对于Serverless缺乏统一的认知以及相应的标准，无法适应所有的云平台。
目前微服务架构在四种架构中处于主流地位，很多应用第一、第二种架构的企业也开始慢慢转向微服务架构。
到目前为止微服务的技术相对于二三年前已经比较成熟，第四种架构将是未来发展的一种趋势。
如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的简书，后续我将教会大家利用spring cloud和docker轻松愉快的构建微服务。
