系統架構設計的原則和模式

1 分層架構

分層架構是最常見的架構，也被稱為n層架構。多年以來，許多企業和公司都在他們的項目中使用這種架構，它已經幾乎成為事實標准，因此被大多數架構師、開發者和軟件設計者所熟知。

分層架構中的層次和組件是水平方向的分層，每層扮演應用程序中特定的角色。根據需求和軟件復雜度，我們可以設計N層，但大多數應用程序使用3-4層。有太多層的設計會很糟糕，將導致復雜度的上升，因為我們必須維護每一層。在傳統的分層架構中，分層包括 表現層、業務或者服務層，以及數據訪問層 。 表現層負責應用程序的用戶交互和用戶體驗（外觀和視覺）。通常我們會使用 數據傳輸對象（Data Transfer Object） 將數據帶到這一層，然后使用 視圖模型（View Model） 渲染到客戶端。業務層接收請求並執行業務規則。數據訪問層負責操作各種類型的數據庫，每個訪問數據庫的請求都要經過這一層。

分層無需知道其他層如何去做，比如業務層無需知道數據訪問層是如何查詢數據庫的，相反，業務層在調用數據層的特定方法時，只需關注需要部分數據還是全部數據。這就是我們所說的 關注點分離 。這是非常強大的功能，每層負責其所負的責任。

分層架構中的核心概念是管理依賴。如果我們使用依賴倒置原則和測試驅動開發(Test Driven Development)，我們的架構會有更好的健壯性。因為，我們要保證所有可能的用例都有測試用例。

我們需要這樣的冗余，即使業務層沒有處理業務規則，也要通過業務層來調用數據層，這叫 分層隔離 。對於某些功能，如果我們從表現層直接訪問數據層，那么數據層后續的任何變動都將影響到業務層和表現層。

 

分層架構中的一個重要的概念就是分層的開閉原則。如果某層是關閉的，那么每個請求都要經過着一層。相反，如果該層是開放的，那么請求可以繞過這一層，直接到下一層。

分層隔離有利於降低整個應用程序的復雜度。某些功能並不需要經過每一層，這時我們需要根據開閉原則來簡化實現。

分層架構是SOLID原則的通用架構，當我們不確定哪種架構更合適的時候，分層架構將是一個很好的起點。我們需要注意防止架構陷入 污水池反模式 。這種反模式描述了請求經過分層，但沒做任何事或者只處理了很少的事。如果我們的請求經過所有分層而沒有做任何事，這就是 污水池反模式 的征兆。如果20%的請求只是經過各層，而80%的請求實際做事，這還好，如果這個比率不是這樣的，那么我們已經患上 反模式綜合征 。

 

此外，分層架構可以演變為 巨石應用（Monolith） ，導致代碼庫難以維護。

分層架構分析：

• 敏捷性 ：總體敏捷性是指對不斷變化的環境作出反應的能力。由於其整體風格（Monolith）的性質，可能會變得難以應對通過所有層的變化，開發者需要注意依賴性和分層分離。

• 易於部署 ：大型應用程序的部署會是個麻煩。一個小要求，可能需要部署整個應用程序。如果能做好持續交付，可能會有所幫助。

• 可測試性 ：使用Mocking和Faking，每一層可以獨立測試，因此測試上很容易。

• 性能 ：雖然分層應用程序可能表現良好，但是因為請求需要經過多個分層，可能會存在性能問題。

• 可伸縮性 ：因為耦合太緊以及整體風格（Monolith）的天生特質，很難對分層應用程序進行伸縮。然而，如果分層能夠被構建為獨立的部署，還是可以具備伸縮能力的。但是，這樣做的代價可能很昂貴。

• 易於開發 ：這種模式特別易於開發。許多企業采用這種模式。大多數開發者也都知道、了解，並且可以輕松學習如何使用它。

2 事件驅動架構

事件驅動架構（Event Driven Architecture）是一種流行的 分布式異步架構 模式，用於創建 可伸縮的應用程序 。這種模式是自適應的，可用於小規模或者大規模的應用程序。事件驅動架構可以與 調停者拓撲（Mediator Topology） 或者 代理者拓撲（Broker Topology） 一起使用。理解拓撲的差異，為應用程序選擇正確的拓撲是必不可少的。

調停者拓撲

調停者拓撲需要編排多種事件。比如在交易系統中，每個請求流程必須經過特定的步驟，如驗證、訂單、配送，以及通知買家等。在這些步驟中，有些可以手動完成，有些可以並行完成。

通常，架構主要包含4種組件，事件隊列（Event Queue）、調停者（Mediator）、事件通道（Event Channel）和事件處理器（Event Processor）。客戶端創建事件，並將其發送到事件隊列，調停者接收事件並將其傳遞給事件通道。事件通道將事件傳遞給事件處理器，事件最終由事件處理器處理完成。

 

事件調停者不會處理也不知道任何業務邏輯，它只編排事件。事件調停者知道每種事件類型的必要步驟。業務邏輯或者處理發生在事件處理器中，事件通道、消息隊列或者消息主題用於傳遞事件給事件處理器。事件處理器是自包含和獨立的，解耦於架構。理想情況下，每種事件處理器應只負責處理一種事件類型。

通常，企業服務總線、隊列或者集線器可以用作事件調停者。正確選擇技術和實現能夠降低風險。

代理者拓撲

不像調停者拓撲， 代理者拓撲 不使用任何集中的編排，而是在事件處理器之間使用簡單的隊列或者集線器，事件處理器知道處理事件的下一個事件處理器。

 

因其分布式和異步的性質， 事件驅動架構 的實現相對復雜。我們需要面對很多問題，比如網絡分區、調停者失敗、重新連接邏輯等。由於這是一個分布式且異步的模式，如果你需要事務，那就麻煩了，你得需要一個 事務協調器 。 分布式系統 中的事務非常難以管理，很難找到標准的工作單位模式。

另一個充滿挑戰的概念是契約。架構師聲稱服務的契約應該預先定義，而應變是非常昂貴的。

事件驅動架構分析：

• 敏捷性 ：由於事件和事件處理器之間解耦，並且可獨立維護，因此這種模式的敏捷性很高。變化可以快速、輕松地完成，而不會影響整個系統。

• 易於部署 ：由於架構是解耦的，因此很容易部署。組件可以獨立部署，並且可以在調停者上注冊。部署在代理者拓撲上也相當簡單。

• 可測試性 ：雖然獨立測試組件很容易，但測試整個應用程序很有挑戰。因此端到端的測試是很難的。

• 性能 ：事件驅動架構性能非常好，因為它是異步的。此外，事件通道和事件處理器可以並行工作，因為它們是解耦的。

• 可伸縮性 ：事件驅動架構的伸縮性非常好，因為組件之間解耦，組件可以獨立擴展。

• 易於開發 ：這種架構的開發不是很容易。需要明確定義契約，錯誤處理和重試機制得處理得當。

3 微內核架構

微內核架構（Microkernel architecture）模式也被稱為 插件架構（plugin architecture） 模式。這是產品型應用程序的理想模式，由兩部分組成： 核心系統 和插件模塊 。核心系統通常包含最小的業務邏輯，並確保能夠加載、卸載和運行應用所需的插件。許多操作系統使用這種模式，因此得名微內核。

插件彼此獨立，因此解偶。核心系統持有注冊器，插件將自己注冊其上，因此核心系統知道哪里可以找到它們以及如何運行它們。

 

這種模式非常適合桌面應用程序，但是也可以在Web應用程序中使用。事實上，許多不同的架構模式可以作為整個系統的一個插件。對於產品型應用程序來說，如果我們想將新特性和功能及時加入系統，微內核架構是一種不錯的選擇。

微內核架構分析：

• 敏捷性 ：由於插件可以獨立開發並注冊到核心系統，微內核架構具有很高的敏捷性。

• 易於部署 ：依賴於核心系統的實現，能做到不需要重新啟動整個系統來完成部署。

• 可測試性 ：如果插件開發是獨立的，測試就可以獨立且隔離地進行。還可以Mock核心系統來測試插件。

• 性能 ：這取決於我們有多少插件在運行，但性能可以調優。

• 可伸縮性 ：如果整個系統被部署為單個單元，這個系統將難以擴展。

• 易於開發 ：這種架構不容易開發。實現核心系統和注冊會很困難，而且插件契約和數據交換模型增加了難度。

4 微服務架構

盡管微服務的概念還相當新，但它確實已經快速地吸引了大量的眼球，以替代整體應用和面向服務架構（SOA）。其中的一個核心概念是具備高可伸縮性、易於部署和交付的獨立部署單元（Separately Deployable Units）。最重要的概念是包含業務邏輯和處理流程的服務組件（Service Component）。拿捏粒度設計服務組件是必要而具有挑戰性的工作。服務組件是解耦的、分布式的、彼此獨立的，並且可以使用已知協議來訪問。

微服務的發展是因為整體應用和面向服務應用程序的缺陷。整體應用程序通常包含緊耦合的層，難以部署和交付。比如，如果應用程序總在每次應對變化時垮掉，這是一個因耦合而產生的大問題。微服務將應用程序分解為多個部署單元，因此很容易提升開發和部署能力，以及可測性。雖然面向服務架構非常強大，具有異構連接和松耦合的特性，但是性價比不高。它很復雜、昂貴，難於理解和實現，通常對於大多數應用程序來說矯枉過正。微服務簡化了這種復雜性。

 

跨服務組件的代碼冗余是完全正常的。開發微服務時，為了受益於獨立的部署單元，以及更加容易的部署，我們可以違反DRY原則。其中的挑戰來自服務組件之間的契約，以及服務組件的可用性。

微服務架構分析：

• 敏捷性 ：由於服務組件可以各自獨立開發，彼此沒有耦合，因此微服務架構具有很高的敏捷性。獨立部署單元能夠對變化作出迅速的反應。

• 易於部署 ：相比其他的架構模式，微服務的優勢是服務組件即是單獨部署單元。

• 可測試性 ：服務組件的測試可以獨自完成。微服務的可測試性很高。

• 性能 ：依賴於服務組件和這種特定模式的分布式性質。

• 可伸縮性 ：獨立部署單元天然具備很好的伸縮性。

• 易於開發 ：每個服務組件可以各自獨立實現。

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