CLOUD云枢直接给结论：不推荐。
即使服务器资源（CPU、内存、磁盘 I/O）再充足，将应用服务和数据库部署在同一台物理机或虚拟机上，在架构设计上依然属于“高风险”行为。这违背了高可用（High Availability）和故障隔离的基本设计原则。
以下从技术原理、运维风险和实际场景三个维度进行深度解析：
1. 核心风险：资源争抢与“邻居噪音”
虽然你提到“资源充足”，但在云计算和操作系统层面，“充足”是动态的，且存在严重的资源争抢（Resource Contention）问题。
- I/O 瓶颈最致命：数据库是典型的 I/O 密集型应用，对磁盘读写延迟极其敏感。应用服务通常是 CPU 或内存密集型。当两者同机时，如果应用出现突发流量导致 CPU 飙升或产生大量临时文件写入，会严重挤占数据库所需的磁盘 I/O 带宽和 CPU 时间片。
- 现象：数据库查询变慢，连接超时，甚至触发 OOM（内存不足）导致数据库进程被系统 Kill 掉。
- 内存竞争：现代数据库（如 MySQL, PostgreSQL, Redis）都需要预留大量 Buffer Pool 或 Cache 在内存中以提高性能。如果应用服务发生内存泄漏或未预期的内存增长，可能会抢占数据库所需的内存空间，导致数据库频繁 Swap 到磁盘，性能断崖式下跌。
- 重启风暴：如果应用服务因 Bug 需要重启，或者因为安全补丁需要操作系统重启，整个数据库也会随之中断。对于任何在线业务来说，这种非计划内的停机是不可接受的。
2. 架构缺陷：单点故障（SPOF）
将应用和数据库放在同一台机器上，意味着这台机器成为了单点故障源。
- 可用性极低：只要这一台机器宕机（硬件故障、网络中断、系统崩溃），你的整个业务就彻底瘫痪。
- 无法实现高可用架构：主流的高可用方案（如主从复制、集群、负载均衡）都依赖于节点间的独立性和网络通信。同机部署使得这些高级特性失去意义，因为你无法通过简单的增加实例来提升整体系统的鲁棒性。
3. 运维与安全困境
- 备份与恢复复杂：数据库备份通常需要占用大量的 I/O 和存储空间。如果与应用同机，备份过程可能影响线上业务的响应速度。更糟糕的是，如果磁盘损坏，应用数据和数据库数据同时丢失，恢复难度极大。
- 安全边界模糊：应用层往往面临来自外部的攻击（如 Web 漏洞、DDoS）。如果数据库端口也暴露在同一公网 IP 下，攻击者一旦突破应用防线，可直接接触数据库。最佳实践是将数据库部署在内网私有子网，仅允许应用服务器访问，形成纵深防御。
- 升级与维护困难：更新操作系统内核、调整 TCP 参数或安装安全补丁时，必须停止所有服务。对于分离部署的架构，你可以滚动更新应用服务器，而数据库保持在线；同机部署则必须全停。
4. 什么情况下可以“妥协”？
尽管强烈不推荐，但在以下极少数场景中，你可能会看到同机部署：
- 个人学习/测试环境：用于本地开发、Demo 演示，对稳定性无要求。
- 极小规模初创项目（MVP 阶段）：预算极度有限，用户量极少（日均 PV < 100），且团队人力不足，暂时牺牲可靠性以换取快速上线。但这只是权宜之计，一旦业务增长，必须立即拆分。
- 特殊嵌入式场景：某些边缘计算设备或 IoT 网关，资源受限且功能固定，但这类场景通常也不涉及传统意义上的“云服务器”。
5. 正确做法建议
在国内主流云平台（阿里云、腾讯云、华为云等）上，实现应用与数据库分离非常简单且成本可控：
- 使用云数据库 RDS：绝大多数云平台提供托管型数据库服务（RDS）。你只需支付数据库费用，无需关心底层硬件、备份、高可用搭建。这是最省心、最安全的方案。
- 内网通信：确保应用服务器和数据库服务器位于同一个 VPC（虚拟私有云）内，通过内网 IP 通信，避免公网暴露，降低延迟并提升安全性。
- 弹性伸缩：应用服务器可以使用 ECS/EC2 实例，并配置自动伸缩组（Auto Scaling），根据负载动态增减实例数量，而数据库保持稳定。
总结
资源充足 ≠ 架构合理。
在云计算时代，利用云厂商提供的原生服务（如 RDS、Redis 缓存集群）将应用与数据层解耦，是构建稳定、可扩展、易维护系统的基石。不要为了节省一台服务器的成本，而承担整个业务停摆的风险。
一句话建议：哪怕只有一台应用服务器，也请务必将其数据库迁移至独立的云数据库实例或另一台专用数据库中。