CLOUD云枢高并发Web服务部署通常应优先选择计算型服务器（Compute-Optimized），而非存储型服务器（Storage-Optimized），原因如下：
✅ 核心瓶颈在CPU与内存，而非磁盘IO
高并发Web服务（如API网关、实时业务接口、动态网页服务）的典型瓶颈是：
- 高频请求解析（HTTP/HTTPS、TLS握手、路由匹配）
- 业务逻辑计算（鉴权、数据校验、规则引擎、序列化/反序列化）
- 并发连接管理（epoll/kqueue、协程/线程调度）
- 内存密集型操作（缓存处理、Session管理、对象构建）
这些都高度依赖CPU性能（单核/多核能力）、低延迟内存带宽和充足的RAM——这正是计算型实例（如阿里云c系列、AWS c7i/c6i、腾讯云SA2/S4、Azure Fsv2）的设计重点。
❌ 存储型服务器的局限性
存储型实例（如阿里云i系列、AWS i3/i4i、Azure Ls_v2）专为高吞吐/高IOPS的本地NVMe存储场景优化，特点包括：
- 大量本地SSD、高磁盘吞吐（GB/s级）、高随机IOPS（数十万+）
- 但CPU配比通常偏低（如1:2~1:4 vCPU:GiB RAM），内存带宽/延迟非最优
- 适合数据库（MySQL/PostgreSQL只读节点）、大数据分析（Spark shuffle）、分布式文件系统等IO密集型负载
⚠️ 若盲目选用存储型：
- CPU可能成为瓶颈，导致请求排队、延迟飙升（P99 latency恶化）
- 单机吞吐量受限，需更多机器横向扩展，反而增加运维复杂度与成本
📌 例外情况（何时考虑存储型？）
仅当你的Web服务深度耦合高IO行为且无法解耦时才需评估，例如：
- Web服务内嵌重度本地文件读写（如实时日志聚合+分析+响应生成，且无法用消息队列/对象存储替代）
- 自建静态资源服务（大量小文件、超高QPS），且CDN不可用或不适用（极少见）
→ 此时更优解通常是：将IO密集部分剥离（用OSS/S3 + CDN托管静态资源，用Redis/Memcached缓存热点数据，用RDS/PolarDB承载持久化），让Web层回归轻量计算角色。
✅ 最佳实践建议：
- 分层部署：Web层（计算型） + 缓存层（内存优化型，如Redis集群） + 数据库层（存储型或专用数据库实例）
- 水平扩展优先：用K8s/弹性伸缩组+负载均衡，按CPU/内存使用率自动扩缩容，比单机堆配置更高效可靠
- 性能压测验证：用wrk/JMeter模拟真实流量，监控
CPU sys%、load avg、latency P95/P99、GC pause等指标，而非仅看磁盘IO - 关注网络能力：高并发下网卡吞吐（如10G/25G）、连接跟踪表（conntrack）容量、TCP参数调优同样关键——计算型实例通常也具备更高网络规格
🔍 总结：
“高并发Web服务 = 高CPU/内存压力 + 中低磁盘IO” → 计算型是默认首选；存储型是特例，不是通解。架构设计的第一原则是职责分离，而非把所有功能塞进一台机器。
如需具体选型建议（如QPS 10k的Spring Boot服务推荐什么配置），欢迎提供技术栈和流量特征，我可以帮你细化方案。