架构设计的基本过程(架构模式,架构类型,部署形式)。

1、架构模式 架构模式,也叫架构风格,一个架构模式描述软件系统里的基本的结构组织或纲要。架构模式提供一些呈先定义好的子系统,指定它们的责任,并给出把它们组织在

1、架构模式

架构模式,也叫架构风格,一个架构模式描述软件系统里的基本的结构组织或纲要。架构模式提供一些呈先定义好的子系统,指定它们的责任,并给出把它们组织在一起的法则和指南。一个架构模式常常可以分解成很多个设计模式的联合使用。MVC模式就属于j架构模式。

2、架构类型

 

 

 

 

 

转:五种常见软件架构

一、分层架构

分层架构(layered architecture)是最常见的软件架构,也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构,那就用它。

这种架构将软件分成若干个水平层,每一层都有清晰的角色和分工,不需要知道其他层的细节。层与层之间通过接口通信。

虽然没有明确约定,软件一定要分成多少层,但是四层的结构最常见。

  • 表现层(presentation):用户界面,负责视觉和用户互动
  • 业务层(business):实现业务逻辑
  • 持久层(persistence):提供数据,SQL 语句就放在这一层
  • 数据库(database) :保存数据

有的软件在逻辑层和持久层之间,加了一个服务层(service),提供不同业务逻辑需要的一些通用接口。

用户的请求将依次通过这四层的处理,不能跳过其中任何一层。

优点

  • 结构简单,容易理解和开发
  • 不同技能的程序员可以分工,负责不同的层,天然适合大多数软件公司的组织架构
  • 每一层都可以独立测试,其他层的接口通过模拟解决

缺点

  • 一旦环境变化,需要代码调整或增加功能时,通常比较麻烦和费时
  • 部署比较麻烦,即使只修改一个小地方,往往需要整个软件重新部署,不容易做持续发布
  • 软件升级时,可能需要整个服务暂停
  • 扩展性差。用户请求大量增加时,必须依次扩展每一层,由于每一层内部是耦合的,扩展会很困难

二、事件驱动架构

事件(event)是状态发生变化时,软件发出的通知。

事件驱动架构(event-driven architecture)就是通过事件进行通信的软件架构。它分成四个部分。

  • 事件队列(event queue):接收事件的入口
  • 分发器(event mediator):将不同的事件分发到不同的业务逻辑单元
  • 事件通道(event channel):分发器与处理器之间的联系渠道
  • 事件处理器(event processor):实现业务逻辑,处理完成后会发出事件,触发下一步操作

对于简单的项目,事件队列、分发器和事件通道,可以合为一体,整个软件就分成事件代理和事件处理器两部分。

优点

  • 分布式的异步架构,事件处理器之间高度解耦,软件的扩展性好
  • 适用性广,各种类型的项目都可以用
  • 性能较好,因为事件的异步本质,软件不易产生堵塞
  • 事件处理器可以独立地加载和卸载,容易部署

缺点

  • 涉及异步编程(要考虑远程通信、失去响应等情况),开发相对复杂
  • 难以支持原子性操作,因为事件通过会涉及多个处理器,很难回滚
  • 分布式和异步特性导致这个架构较难测试

三、微核架构

微核架构(microkernel architecture)又称为"插件架构"(plug-in architecture),指的是软件的内核相对较小,主要功能和业务逻辑都通过插件实现。

内核(core)通常只包含系统运行的最小功能。插件则是互相独立的,插件之间的通信,应该减少到最低,避免出现互相依赖的问题。

优点

  • 良好的功能延伸性(extensibility),需要什么功能,开发一个插件即可
  • 功能之间是隔离的,插件可以独立的加载和卸载,使得它比较容易部署,
  • 可定制性高,适应不同的开发需要
  • 可以渐进式地开发,逐步增加功能

缺点

  • 扩展性(scalability)差,内核通常是一个独立单元,不容易做成分布式
  • 开发难度相对较高,因为涉及到插件与内核的通信,以及内部的插件登记机制

四、微服务架构

微服务架构(microservices architecture)是服务导向架构(service-oriented architecture,缩写 SOA)的升级。

每一个服务就是一个独立的部署单元(separately deployed unit)。这些单元都是分布式的,互相解耦,通过远程通信协议(比如REST、SOAP)联系。

微服务架构分成三种实现模式。

  • RESTful API 模式:服务通过 API 提供,云服务就属于这一类
  • RESTful 应用模式:服务通过传统的网络协议或者应用协议提供,背后通常是一个多功能的应用程序,常见于企业内部
  • 集中消息模式:采用消息代理(message broker),可以实现消息队列、负载均衡、统一日志和异常处理,缺点是会出现单点失败,消息代理可能要做成集群

优点

  • 扩展性好,各个服务之间低耦合
  • 容易部署,软件从单一可部署单元,被拆成了多个服务,每个服务都是可部署单元
  • 容易开发,每个组件都可以进行持续集成式的开发,可以做到实时部署,不间断地升级
  • 易于测试,可以单独测试每一个服务

缺点

  • 由于强调互相独立和低耦合,服务可能会拆分得很细。这导致系统依赖大量的微服务,变得很凌乱和笨重,性能也会不佳。
  • 一旦服务之间需要通信(即一个服务要用到另一个服务),整个架构就会变得复杂。典型的例子就是一些通用的 Utility 类,一种解决方案是把它们拷贝到每一个服务中去,用冗余换取架构的简单性。
  • 分布式的本质使得这种架构很难实现原子性操作,交易回滚会比较困难。

五、云架构

云结构(cloud architecture)主要解决扩展性和并发的问题,是最容易扩展的架构。

它的高扩展性,主要原因是没使用中央数据库,而是把数据都复制到内存中,变成可复制的内存数据单元。然后,业务处理能力封装成一个个处理单元(prcessing unit)。访问量增加,就新建处理单元;访问量减少,就关闭处理单元。由于没有中央数据库,所以扩展性的最大瓶颈消失了。由于每个处理单元的数据都在内存里,最好要进行数据持久化。

这个模式主要分成两部分:处理单元(processing unit)和虚拟中间件(virtualized middleware)。

  • 处理单元:实现业务逻辑
  • 虚拟中间件:负责通信、保持sessions、数据复制、分布式处理、处理单元的部署。

虚拟中间件又包含四个组件。

  • 消息中间件(Messaging Grid):管理用户请求和session,当一个请求进来以后,决定分配给哪一个处理单元。
  • 数据中间件(Data Grid):将数据复制到每一个处理单元,即数据同步。保证某个处理单元都得到同样的数据。
  • 处理中间件(Processing Grid):可选,如果一个请求涉及不同类型的处理单元,该中间件负责协调处理单元
  • 部署中间件(Deployment Manager):负责处理单元的启动和关闭,监控负载和响应时间,当负载增加,就新启动处理单元,负载减少,就关闭处理单元。

优点

  • 高负载,高扩展性
  • 动态部署

缺点

  • 实现复杂,成本较高
  • 主要适合网站类应用,不合适大量数据吞吐的大型数据库应用
  • 较难测试

 

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