highkay

一般性来讲最佳实践是先上单体，然后在某个也许永远不会到来的节点升级成微服务。
spring 有一个 modulith 项目解决单体模块化的问题，也就是为微服务铺路。
微服务崩一个需要良好的架构设计，不然就是全都崩，没区别的。
性能问题前面讲了很多了，如果抛开软件层面的水平差异，硬件部分只是 scale up 和 scale out 的区别，注意是区别，而非高低。
开发管理（比如代码分支管理，基础设施）问题取决于你们团队的成熟度（或者说平均开发水平），自动化，devops ，devex 这些都和架构无关。
所以最根本的不是微服务架构和单体架构，而是需要一个良好的架构设计。
成功的架构是从你们团队中生长出来的，而非 copy 出来的。
真理越辩越明。

我小孩现在幼儿园，也是考虑小学的问题。人在上海，第一选择是家附近的民办学校（算是比较好的），全市摇号的，有政府买的学位，所以其实价格还行；家附近的公办学校都不太好，所以其次选择父母家附近的公办对口学校（比上不足比下有余）。子女教育的话，我的观点就是不勉强，对家长和孩子都是如此，既不要搞得太紧张（最好的 5%），也不能完全放羊（东亚社会还是比较卷的）。好一点的学校整体的环境要好，接触的人变多了，其实孩子上学以后接触同龄人和老师的时间比父母更长了，生活的重心也在转变，做父母的也可以省点心了。

1. 需要分清楚学习为了兴趣，工作，还是填补空虚感。
2. 如果是为了工作，那么注重复利，谨慎选择和不断评估你的职业发展方向，根据职业发展方向来取舍你的 options 。
3. 绝大部分普通人的精力和智力是有限的，所以全都要的结果往往是全都得不到。

从你的需求看，你需要的不是这种面向微服务的注册和发现的解决方案，因为我推测你的业务架构非常简单，一个主控服务+N 个爬虫 worker ，可能还有一些数据处理的流水线之类的。

那么我推荐的是 https://docs.celeryq.dev/en/stable/ + https://github.com/mher/flower , 可以实现你的爬虫 worker 集群的管理，包含创建，监控和伸缩，还可以用 docker 部署（ k8s 集群可以参考 https://www.kubernetes.org.cn/doc-39 ），也挺简单的。

@lone6
1. 用 conda 创建一个新环境（这里主要看你的用户的系统，如果特别老的话，比如 win7 ，那么可能需要 py3.7.x ，不然的话就是用最新的就好了）
2. 只需要 pip install 最少的依赖+pyinstaller
3. 测试运行没问题的话再打包，应该就会比较小了

pyinstaller 的兼容性，尤其是 windows 的是目前所有方案中最好的。至于大的问题是因为你当前的 runtime 下面无关的依赖太多了，似乎也没有按照 requiements 裁剪的能力（我理解这里要考虑一些动态加载的能力，不能完全根据 import 来加载），所以我一般是用 conda 单独维护一个打包环境。

greenfield 规模比较小的时候还是很方便的，brownfield 的项目对人类也是挑战啊，灵活运用 cursorrules 还有 README 技巧可以缓解很多。

两大类，一类是可视化编排的 coze ，dify 的，一类是开发框架的，langchain ，langgraph ，autogen ，crew ，smolagents 等等，后者还分对话式和代码组装，抽象级别啥的，其实最近 anthopic 发的文章是建议用更轻而非更重的框架。