对软件架构的一些思维脑图整理

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。

百科释义:架构 https://baike.baidu.com/item/%E6%9E%B6%E6%9E%84/13004195

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。

业务架构,功能架构,系统架构,技术架构,应用架构都是什么关系?

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。 业务架构、功能架构面向业务人员,业务用来告诉业务人员我们要做的系统或系统群为哪些业务提供了系统支撑,功能架构用于描述细分业务下提供了哪些功能,注意这里的功能和技术人员的功能的定义是有偏差的。 应用架构是介于技术和业务之间的一个管理层面的中间产物,简单点讲某个业务的功能可能分布在不同的应用中,某个应用可能由多个系统协作来完成。一般企业以应用为管理单元。 系统架构用于描述系统定位与集成关系,是用来圈定单个系统的功能范围的。关注系统架构的一般是科技条线的中层,通常会按照系统架构制定项目计划。 技术架构的边界比较模糊,对不同受众描述的详细程度不同,科技条线自上而下都是比较关注技术架构的,但是各层关注的点不同,高层可能关心的是对系统或系统群使用的技术选型,对整体的把握,要保证不会因为选型引起其他的风险,举个例子,如果在高性能存储方面选择redis的话,就要尽量保证网络的封闭性,避免公网访问;选择以cobol语言实现的各类产品时要考虑市场上开发人员数量少,承担更高的迭代成本等。

应用架构类型:单体式、分布式、SOA架构

应用架构

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。

单体式应用

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.

单体式应用采用分层架构,一般为表示层、业务层、数据访问层、DB层,表示层负责用户体验,业务层负责业务逻辑,数据访问层负责DB层的数据存取

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。

分布式架构

分布式应用架构中,相互独立,代码独立开发,独立部署,通过API接口互相通信。通讯协议一般使用HTTP,数据格式是JSON,应用集成方式比较简化。

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[现在也流程SAAS服务模式架构也称云架构]

SOA也是分布式应用架构一种,

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

缘起

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。

什么是架构?

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。

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:

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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)
  5. 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:

  1. 根据要解决的问题,对目标系统的边界进行界定。
  2. 并对目标系统按某个原则的进行切分。切分的原则,要便于不同的角色,对切分出来的部分,并行或串行开展工作,一般并行才能减少时间。
  3. 并对这些切分出来的部分,设立沟通机制。
  4. 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。

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
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

转载地址:https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/80505082

原文发布于微信公众号 - JAVA高级架构(gaojijiagou)

原文发表时间:2018-05-31

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