在设计系统架构时，无状态（Stateless）和有状态（Stateful）各有优缺点，选择哪种架构主要取决于系统的需求、扩展性、可靠性以及运维成本。以下是设计时的主要考量点：
1. 无状态（Stateless）架构
无状态架构指的是服务器不存储客户端的状态信息，每次请求都包含所有必要的上下文信息，服务器可以独立处理每个请求。
适用场景
RESTful API：HTTP 本身是无状态的，REST 设计原则要求服务器不存储客户端会话。
高并发、高扩展性系统：无状态服务可以随时横向扩展（如 Kubernetes、负载均衡）。
无共享架构（Shared-Nothing）：适用于分布式系统和云计算，多个实例可独立工作。
优点
✅ 易于扩展：请求可以被任何服务器处理，支持负载均衡和弹性伸缩。
✅ 高可靠性：单点故障不会影响整个系统，实例崩溃不会影响其他请求。
✅ 简化部署和维护：无状态组件可随时替换、升级或重启。
缺点
❌ 每次请求都要传输完整数据，可能导致带宽消耗增加。
❌ 不适用于需要会话保持的场景，如用户身份验证、支付流程。
❌ 难以存储用户特定的状态信息，通常需要借助外部存储（如 Redis、数据库）来维护状态。
设计要点
采用 Token 认证（如 JWT），让客户端携带身份信息，而不是服务器存储会话。
使用 缓存（如 CDN、Redis）减少重复计算和数据库查询。
通过 幂等性 设计（如数据库版本号、去重机制）避免重复请求带来的问题。
2. 有状态（Stateful）架构
有状态架构指的是服务器会记录会话状态，不同请求可能依赖之前的交互信息。
适用场景
在线游戏：服务器需要维护玩家状态、房间信息、游戏进度。
即时通讯（IM）：用户的在线状态、消息未读数需要存储在服务器。
银行支付系统：交易流程需要状态跟踪，避免重复支付或丢失交易。
复杂业务逻辑：需要多步骤交互的系统，如购物车、订单流程。
优点
✅ 减少数据传输：状态信息存储在服务器端，不需要每次都携带完整数据。
✅ 适用于长连接和事务处理：适合 WebSocket、TCP 连接等场景。
✅ 更自然的用户体验：如会话保持、个性化推荐等。
缺点
❌ 扩展性差：需要保持状态的服务器不能随意扩展，可能会成为性能瓶颈。
❌ 有单点故障风险：如果存储状态的服务器宕机，可能导致数据丢失或会话丢失。
❌ 运维复杂度高：状态需要持久化（如数据库、Redis），或做分布式会话同步。
设计要点
状态持久化：通过数据库、Redis、Kafka 等存储状态信息，避免单点故障。
Session 复制与共享：使用 Sticky Session（会话粘滞） 或 Session 共享（如 Redis、Memcached）。
分布式架构：采用 CAP 理论 原则（如 Raft、Paxos），保证状态一致性。
状态拆分：将状态拆成 短暂状态（Transient） 和 持久状态（Persistent），减少服务器负担。
3. 选型建议
可扩展性 ✅ 易扩展，支持负载均衡 ❌ 扩展难，需要同步状态
可靠性 ✅ 无单点故障 ❌ 依赖存储，故障影响大
复杂性 ✅ 维护简单 ❌ 需要状态管理
性能 ❌ 可能增加请求开销 ✅ 适合长连接场景
适用场景 API、微服务、无状态应用 游戏、IM、事务型系统
4. 实践案例
电商网站
无状态：前端通过 JWT 认证，所有请求无状态，适用于 REST API。
有状态：购物车使用 Redis 记录用户状态，避免重复选择商品。
游戏服务器
无状态：匹配服务器可无状态，按需扩展。
有状态：战斗服务器需要保持战斗状态，玩家断线重连时恢复游戏进度。
支付系统
无状态：支付请求可以无状态处理，每次提交都独立。
有状态：支付过程中涉及事务状态，需要数据库或分布式存储来记录。
微服务架构 倾向于 无状态化，服务拆分后更易扩展。
有状态服务 倾向于使用 Redis、Kafka、分布式数据库 来降低状态存储风险。
Serverless（如 AWS Lambda）要求 完全无状态，需要外部数据库支持持久存储。
选择无状态还是有状态，取决于业务需求：
如果 需要高扩展性和可靠性，优先选择 无状态架构，并使用外部存储维护必要的状态信息。
如果 业务需要长连接或状态保持，可以采用 有状态架构，但需要引入分布式存储和状态同步机制。
最佳实践 是结合 无状态服务 + 外部状态存储（Redis、数据库），这样既能保持灵活性，又能支持状态管理。