软件架构(software architecture)就是软件的基本结构。
合适的架构是软件成功的最重要因素之一。大型软件公司通常有专门的架构师职位(architect),只有资深程序员(现在流行全栈工程师和Devops架构师)才可以担任。
架构可细分为业务架构、应用架构和技术架构。业务架构是战略,应用架构是战术,技术架构是装备。
首先讲的是“业务架构,功能架构,系统架构,技术架构,应用架构”里面是有重叠的,其中功能架构 可以是业务架构部分、也可以是应用架构部分,系统架构和技术架构是重叠的,可以把这两个名称叫一个名称就行。我的个人理解是:
业务(逻辑)架构:使用一套方法论对产品(项目)所涉及到的需求的业务进行业务边界划分,简单的讲就是根据一套逻辑思路进行业务的拆分,总体原则是对业务进行业务边界的划分,比如做一个企业订购服务网站,你需要把商品类目、商品、订单、订单服务、支付、退款很清晰的划分出来,而业务架构不需要考虑诸如我用什么技术开发、我的并发大怎么办、我选择什么样的硬件等等。
应用架构:应用是介于业务语言与技术语言之间,是对整个系统实现的总体上的架构,他需要指出系统的层次、系统开发的原则、系统各个层次的应用服务,例如,上述系统中可以分为、数据层(资源层)、数据服务层、中间构建服务层、业务逻辑层、表现层,并写明每个层次应用服务。
数据(持久化)架构:对存储数据(资源)的架构方法论,其架构原则同应用架构大同小异,即考虑到各个系统应用场景、不同时间段的应用场景对数据进行诸如数据异构、读写分离、数据库或NOSQL的策略、缓存的使用、分布式数据(数据库)策略等等。
技术架构:我的理解是对上述架构中提出的功能(或服务)进行技术方案的实现。包括软件系统实现、操作系统选择、运行时设计。技术架构设计面较广,专业性较强。
简单来说,这些架构面向的人群不同。
应用架构类型:单体式、分布式、SOA架构
分有两种方式,
一种是水平分,从功能类型划分,比如把系统分为web前端/中间服务/后台任务,这是面向业务深度的划分。
一种是垂直分,以业务类型划分,比如ERP系统可以划分为三个独立的应用,这是面向业务广度的划分
各个应用之间相互协作,主要体现在应用之间的相互通讯机制和数据格式,通讯机制可以同步、异步消息、共享访问等,数据格式是以文本、XML、JSON、二进制等。
系统只有一个应用、打包成一个应用;部署在一台机器;在一个DB里存储数据.
优点:开发、编译、调试一站式、一个应用程序包含所有功能点,容易测试和部署
缺点:系统逐渐庞大时,代码复杂度高,难以维护,应用扩展水平低,业务和模块职责区分不清晰。
优点: 应用内部高内聚,独立开发、测试和部署,应用之间松耦合,业务边界清晰,业务依赖明确,支持大项目并行开发。
缺点: API接口需求变化,应用就需要重新部署,通信可靠性和数据的封装性相对于进程内调用比较差。
SOA架构提供配套的服务治理,包括服务注册、服务路由、服务授权、服务降级、服务监控等等,
SOA架构既体现业务的分,又体现业务的合,更多地从业务整体上考虑系统拆分
优点:以服务层为主,聚焦核心业务,同时以提供整个系统共享,服务作为独立的应用,独立部署,接口清晰,很容易做自动化测试和部署,服务是无状态的,很容易做水平扩展;通过容器虚拟化技术,实现故障隔离和资源高效利用。
缺点:系统依赖复杂,给开发/测试/部署带来不便,分布式数据一致性和分布式事务支持困难,一般通过最终一致性简化解决
一直以来,在软件行业,对于什么是架构,都有很多的争论,每个人都有自己的理解。甚至于很多架构师一说架构,就开始谈论什么应用架构、硬件架构、数据架构等等。我曾经也到处寻找过架构的定义,请教过很多人,结果发现,没有大家都认可的定义。套用一句关于big data流行的笑话,放在架构上也适用:
Architecture is like teenage sex,everybody talks about it,nobody really knows what is it。
事实上,架构在软件发明时的N多年以前,就已经存在了,这个词最早是跟随着建筑出现的。所以,我觉得有必要从源头开始,把架构这个概念先讨论清楚,只有这样,软件行业架构的讨论才有意义。
架构的英文是Architecture,在Wikipedia上,架构是这样定义的:
Architecture (Latin architectura, from the Greek ἀρχιτέκτων arkhitekton"architect", from ἀρχι- "chief" and τέκτων "builder") is both the process and the product of planning, designing, and constructing buildings and other physical structures。
从这个定义上看,架构好像是一个过程,也不是很清晰。为了讲清楚这个问题,我们先来看看为什么会产生架构。
想象一下,在最早期,每个人都完全独立生活,衣、食、住、行等等全部都自己搞定,整个人类都是独立的个体,不相往来。为了解决人类的延续的问题,自然而然就有男女群居出现,这个时候就出现了分工了,男性和女性所做的事情就会有一定的分工,可是人每天生活的基本需求没有发生变化,还是衣食住行等生活必须品。
但是一旦多人分工配合作为生存的整体,力量就显得强大多了,所以也自然的形成了族群:有些人种田厉害,有些人制作工具厉害,有些地方适合产出粮食,有些地方适合产出棉花等,就自然形成了人的分群,地域的分群。当分工发生后,实际上每个人的生产力都得到了提高,因为做的都是每个人擅长的事情。
整个人群的生产力和抵抗环境的能力都得到了增强。为什么呢?因为每个人的能力和时间都是有限的,并且因为人的结构的限制,人同时只能专心做好一件事情,这样不得已就导致了分工的产生。既然分工发生了,原来由一个人干生存所必需的所有的事情,就变成了很多不同分工的角色合作完成这些事情,这些人必须要通过某些机制合在一起,让每个人完成生存所必需的事情,这实际上也导致了交易的发生(交易这部分就不在这里展开了,有机会再讨论)。
在每个人都必须自己完成所有生活必须品的生产的时候,是没有架构的(当然在个人来讲,同一时刻只能做有限的事情,在时间上还是可能会产生架构的)。一旦产生的分工,就把所有的事情,切分成由不同角色的人来完成,最后再通过交易,使得每个个体都拥有生活必须品,而不需要每个个体做所有的事情,只需要每个个体做好自己擅长的事情,并具备一定的交易能力即可。
这实际上就形成了社会的架构。那么怎么定义架构呢?以上面这个例子为例,把一个整体(完成人类生存的所有工作)切分成不同的部分(分工),由不同角色来完成这些分工,并通过建立不同部分相互沟通的机制,使得这些部分能够有机的结合为一个整体,并完成这个整体所需要的所有活动,这就是架构。由以上的例子,也可以归纳出架构产生的动力:
必须由人执行的工作(不需要人介入,就意味着不需要改造,也就不需要架构了)
每个人的能力有限(每个人都有自己的强项,个人的产出受限于最短板,并且由于人的结构限制,同时只能专注于做好一件事情,比如虽然有两只眼睛,但是只能同时专注于一件事物,有两只手,无法同时做不同的事情。ps. 虽然有少部分人可以左手画圆右手画框,但是不是普遍现象)
每个人的时间有限(为了减少时间的投入,必然会导致把工作分解出去,给擅长于这些工作的角色来完成,见2,从而缩短时间)
人对目标系统有更高的要求(如果满足于现状,也就不需要进行架构了)
目标系统的复杂性使得单个人完成这个系统,满足条件2,3(如果个人就可以完成系统的提高,也不需要别的人参与,也就不需要架构的涉及,只是工匠,并且一般这个工作对时间的要求也不迫切。当足够熟练之后,也会有一定的架构思考,但考虑更多的是如何提高质量,提高个人的时间效率)
有人可能会挑战说,如果一个人对目标系统进行分解,比如某人建一栋房子,自己采购材料,自己搭建,难道也不算架构嘛?如果对于时间不敏感的话,是会出现这个情况的,但是在这种情况下,并不必然导致架构的发生。如果有足够的自觉,以及足够的熟练的话,也会产生架构的思考,因为这样对于提高生产力是有帮助的,可以缩短建造的时间,并会提高房子的质量。事实上建筑的架构就是在长期进行这些活动后,积累下来的实践。
当这5个条件同时成立,一定会产生架构。从这个层面上来说,架构是人类发展过程中,由懵懵懂懂的,被动的去认识这个世界,变成主动的去认识,并以更高的效率去改造这个世界的方法。以下我们再拿建筑来举例加强一下理解。
最开始人类是住在山洞里,住在树上的,主要是为了躲避其他猛兽的攻击,以及减少自然环境的变化,对人类生存的挑战。为了完成这些目标,人类开始学会在平地上用树木和树叶来建立隔离空间的设施,这就是建筑的开始。但是完全隔离也有很多坏处,慢慢就产生了门窗等设施。
建筑的本质就是从自然环境中,划出一块独占的空间,但是仍然能够通过门窗等和自然环境保持沟通。这个时候架构就已经开始了。对地球上的空间进行切分,并通过门窗,地基等,保持和地球以及空间的有机的沟通。当人类开始学会用火之后,茅棚里面自然而然慢慢就会被切分为两部分,一部分用来烧饭,一部分用来生活。当人的排泄慢慢移入到室内后,洗手间也就慢慢的出现了。这就是建筑内部的空间切分。
这个时候人们对建筑的需求也就慢慢的越来越多,空间的切分也会变成很多种,组合的方式也会有很多种,比如每个人住的房子,群居所产生的宗教性质的房子,集体活动的房子等等。这个时候人们就开始有意识的去设计房子,架构师就慢慢的出现了。一切都是为了满足人的越来越高的需求,提升质量,减少时间,更有效率的切分空间,并且让空间之间更加有机的进行沟通。这就是建筑的架构以及建筑的架构的演变
总结一下,什么是架构,就是:
并对这些切分出来的部分,设立沟通机制。
根据3,使得这些部分之间能够进行有机的联系,合并组装成为一个整体,完成目标系统的所有工作。
同样这个思考可以展开到其他的行业,比如企业的架构,国家的架构,组织架构,音乐架构,色彩架构,软件架构等等。套用三国演义的一句话,合久必分,分久必合。架构实际上就是指人们根据自己对世界的认识,为解决某个问题,主动地、有目的地去识别问题,并进行分解、合并,解决这个问题的实践活动。架构的产出物,自然就是对问题的分析,以及解决问题的方案:包括拆分的原则以及理由,沟通合并的原则以及理由,以及拆分,拆分出来的各个部分和合并所对应的角色和所需要的核心能力等。
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
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
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
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。
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
一、分层架构
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。
二、事件驱动架构
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
三、微核架构
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。
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。
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
五、云架构
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。
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。
【案例参考】
1、分布式架构设计之电商平台https://blog.csdn.net/why_2012_gogo/article/details/52823761
2、架构的分类 - https://blog.csdn.net/xuwei198603/article/details/46454321