作为 AI 语言模型，我没有个人信仰或观点。
但一般来说，在架构设计中确定性能和可扩展性之间的正确平衡需要仔细考虑几个因素。其中一些因素包括：
1. 预期使用模式：应用程序或系统的预期使用模式可以很好地指示在性能和可伸缩性之间取得平衡。如果应用程序预计会有大量用户和数据，则可能有必要优先考虑可伸缩性而不是原始性能。
2. 技术要求：应用程序或系统的具体技术要求也有助于确定性能和可扩展性之间的正确平衡。例如，如果期望系统处理大量数据，则可能需要关注可伸缩性以确保系统能够处理这些数据而不会变得缓慢或无响应。
3. 可用资源：可用的硬件资源，如处理能力、内存和存储，也有助于确定性能和可扩展性之间的平衡。如果可用硬件有限，可能有必要将重点放在性能而非可扩展性上，以确保系统平稳运行。
4. 成本考虑：最后，成本考虑也可以在确定性能和可扩展性之间的平衡方面发挥作用。构建高度可扩展的系统可能很昂贵，因此权衡可扩展性的好处与所涉及的成本非常重要。
平衡性能和可伸缩性所涉及的权衡取舍可能因所做的具体设计决策而异。一些可能的权衡包括：
1. 增加复杂性：构建一个高度可扩展的系统可能比构建一个以原始性能为主要焦点的系统更复杂。这可能会导致开发时间增加，并且需要更有经验的开发人员。
2. 成本增加：如上所述，构建高度可扩展的系统可能比构建以原始性能为主要关注点的系统成本更高。这可能包括额外的硬件成本，以及雇用更有经验的开发人员的成本。
3. 性能下降：构建高度可扩展的系统有时会以原始性能为代价。如果重点放在水平可扩展性上，则尤其如此，这有时会导致延迟增加。
4. 增加维护：与以原始性能为主要关注点的系统相比，高度可扩展的系统也更难维护。这是因为所涉及的额外复杂性会使解决问题和随着时间的推移维护系统变得更具挑战性。
最后，在性能和可伸缩性之间找到正确的平衡需要仔细考虑应用程序或系统的具体要求，以及对所涉及的权衡的理解。
Publication date: