引言
刚加入一个在做DApp的小团队，在Web3的世界里，用户的耐心和信任比金子还贵。如果在一次火爆的Mint活动中，或者在交易的关键时刻，服务挂了，那损失的不仅是钱，更是社区的信心。
小公司里没有24/7轮班的SRE专家，也不可能自己去搭物理机房。所以我的信条很简单：把专业的事交给专业的人，我们专注于业务逻辑。而云厂商就是我们背后最专业的“基建狂魔”。
在本篇文章中，我会介绍如何用AWS上那些看似复杂的服务，像搭乐高一样，快速构建一个能承诺SLA达到“4个九”（99.99%可用性）的后端架构。
架构速览
在深入细节之前，先看下整体的流量走向：
用户 -> Vercel/Cloudflare (前端) -> AWS WAF (防火墙) -> Application Load Balancer (流量分发) -> ECS/EKS (核心服务) -> RDS/Redis (数据存储)
这个流程里的每一个环节，都是为了“高可用”这三个字服务的。没有一个环节是单打独头的，它们都有备份，都有plan B。
第一站：前端 - 全球加速，永不宕机
DApp前端部署在Vercel或Cloudflare Pages上。为什么？因为它们天生就是全球化的、高可用的。
- 全球CDN： 你的前端静态资源被缓存到全世界的边缘节点，用户无论在纽约还是东京，访问速度都飞快。
- 自带冗余： 你不需要关心服务器挂掉的问题，这些平台会帮你搞定。一台服务器挂了？流量会自动切到另一台。
- DDoS防护： Cloudflare是这方面的专家，能帮你挡掉大部分网络攻击。
最佳实践： 把前端和后端域名分开。前端交给Vercel/Cloudflare，后端API用独立的子域名，这样权责分明，也更安全。
第二站：后端 - 稳定的基石
后端是整个系统的心脏，这里是重头戏。
1. 流量入口：保安(WAF) + 交通警察(ALB)
- AWS WAF (Web Application Firewall): 这是你服务的第一道门卫。不要让恶意流量直接打到你的服务器上。WAF能帮你过滤掉常见的SQL注入、跨站脚本（XSS）等攻击。对于DApp来说，防机器人、防刷子尤其重要，WAF可以设置规则，限制来自单一IP的请求频率。简单配置一下，就能获得巨大的安全收益。
- Application Load Balancer (ALB): 这是保证高可用的核心组件。千万不要把你的服务直接暴露在公网上，也千万不要只起一个服务实例。ALB的作用就像一个极其聪明的交通警察：
- 流量分发： 它会把进来的请求，平均分配给你后端的多个服务实例（比如3个跑着你Go后端服务的ECS Task）。
- 健康检查： ALB会像心跳一样，不停地“ping”你的每一个服务实例，问一句“你还活着吗？”。如果某个实例没反应，ALB会立刻把它从服务列表中踢出去，不再给它发流量，保证用户请求不会打到僵死的服务上。
- 自动扩容的入口： 后面我们会讲到，ALB可以和自动扩容组（Auto Scaling Group）联动，流量大了就自动加机器。
2. 计算核心：ECS还是EKS？小团队的选择题
我们的Go服务、Temporal Worker都需要地方跑。AWS提供了两种主流的容器化方案：ECS和EKS。
- ECS (Elastic Container Service): AWS的“亲儿子”。如果你对Kubernetes（K8s）不熟悉，或者团队里没有专门的DevOps，强烈推荐从ECS + Fargate开始。它足够简单，你只需要定义你的容器（用什么镜像，需要多少CPU/内存），然后告诉ECS：“给我跑3个实例”，剩下的事情AWS全帮你搞定。你不用管理底层的EC2服务器，省心省力。
- EKS (Elastic Kubernetes Service): K8s的托管服务。功能强大，是行业标准，生态丰富。但它的学习曲线也更陡峭。如果你有K8s经验，或者预见到未来业务会变得极其复杂，需要精细化的服务治理，那可以选择EKS。
3. 数据存储：把专业的事交给专家
这是小团队最容易犯错的地方：为了省钱在EC2上自己装MySQL、PostgreSQL或者Redis。这是一个巨大的坑！
- RDS (Relational Database Service): 你的PGSQL和MySQL应该跑在RDS上。为什么？
- 一键开启Multi-AZ（多可用区）： 这是实现数据库99.99%可用的“银弹”。你勾选这个选项后，AWS会自动在另一个物理隔离的机房里，为你创建一个一模一样、实时同步的备用数据库。当主数据库因为硬件故障、机房断电等问题挂掉时，AWS会在几十秒内自动切换到备用数据库。你的服务可能只会感受到一个短暂的连接中断，然后就自动恢复了。这个过程是全自动的，不需要你半夜三点爬起来手动操作。
- 自动备份、快照、安全补丁： 这些烦人的运维工作，RDS全包了。
- ElastiCache for Redis: 同样，不要自己搭Redis集群。用ElastiCache，它帮你处理了主从复制、故障切换等所有复杂问题。
最佳实践： 永远优先选择托管服务（RDS, ElastiCache）。你付的钱，买来的是稳定性和宝贵的睡眠时间。
4. 异步任务：让Temporal稳固运行
Temporal是处理复杂工作流的神器，但它本身也需要稳定运行。我们的做法是：
- 将Temporal Server也容器化，像其他Go服务一样，部署在ECS或EKS上，同样运行多个实例，并挂在ALB后面。
- 为Temporal配置一个高可用的RDS (PostgreSQL)作为其持久化层。Temporal的可靠性，很大程度上依赖于其数据库的可靠性。
第三站：监控与告警 - 架构的眼睛和耳朵
没有监控的系统，就像在闭着眼睛开车。承诺SLA，就必须知道系统在发生什么。
- OpenTelemetry Collector: 这是一个“数据收集器”。你的Go应用、Temporal服务，都可以通过标准的OpenTelemetry SDK，把日志（Logs）、指标（Metrics）、链路（Traces）数据发射出来。Collector负责接收这些数据，然后统一发送到后端存储，比如CloudWatch。这样做的好处是标准化，以后你想换监控后端（比如换成DataDog），只需要改Collector的配置，业务代码一行都不用动。
- CloudWatch: AWS自带的监控“全家桶”。
- Logs: 所有服务的日志都应该集中输出到CloudWatch Logs。出问题了，不用一台台登录服务器去翻日志文件。
- Metrics: 监控一切！ALB的请求延迟、5xx错误率；ECS服务的CPU、内存使用率；RDS的数据库连接数、CPU使用率。
- Alarms (告警): 这是最重要的！当问题发生时，它必须第一时间通知你。设置一些关键告警：
- 如果ALB的5xx错误率在5分钟内高于1%，立即通过短信/Slack通知我。
- 如果RDS的CPU使用率连续10分钟超过80%，通知我。
- 如果ECS服务的平均CPU使用率超过70%，自动触发扩容，增加一个新的服务实例。
最佳实践： 告警的原则是“宁滥勿缺”，但要避免“狼来了”。把真正紧急的告警（服务不可用）设置为最高优先级，通过电话或短信通知。次要的（资源紧张）则发到Slack或邮件。
总结：小团队的生存法则
想用小团队的资源撑起99.99%的SLA，秘诀不是技术有多高深，而是思路要转变：
- 拥抱托管服务： RDS、ALB、ECS Fargate、EKS 是你最好的朋友。别在造轮子上浪费时间。
- 冗余是一切： 任何一个组件，都必须有备份。服务至少部署2个实例，数据库必须是Multi-AZ。杜绝任何单点故障。
- 自动化是关键： 依赖自动健康检查、自动故障切换、自动扩容。让机器帮你做重复且重要的工作。
- 监控先行： 在你写下第一行代码时，就该思考如何监控它。没有监控，一切高可用都是空谈。
作为创业团队，我们最宝贵的资源是时间和专注力。把基础设施的重担交给云厂商，让我们能更专注于打磨DApp的核心功能和用户体验，这才是小团队在激烈竞争中活下来并脱颖而出的王道。