软件架构介绍

软件架构介绍软件架构介绍

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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一、软件架构是个什么概念,架构的定义:

1.软件架构是一个系统的草图。
2.软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。
3.各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。
4.在实现阶段,这些抽象组件被细化为实际的组件,比如具体某个类或者对象。
5.在面向对象领域中,组件之间的连接通常用接口来实现。

二、架构师有细分,基本上可以分为三类:

  1. 系统架构师:服务器负载,可靠性,伸缩,扩展,数据库切分,缓存应用等
  2. 应用架构师:理解业务,梳理模型,设计模式,接口,数据交互等
  3. 业务架构师:也可以叫业务领域专家、行业专家、产品咨询师、资深顾问通常我们说的架构师是1和2的结合

三、常见软件架构分类:

1)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。
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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。
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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

2)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。
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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。
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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

3)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。
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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

4)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。
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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。

5)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。

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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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