如果汉语背后没有文化，文化背后没有思想，思想背后没有精神，光TMD编造老娘和乔布斯没有说过的话，那中国永远不会是一个伟大的国家。——撒切尔夫人

刘一辰的软件工程随笔

什么是架构？

生活中总是看到充斥着各种架构词汇，如下图

又例如我现在所在的部门负责的技术架构

架构的本质是以拆分生命周期的方式来做增长

什么是生命周期

生命周期：事物的生老病死
人每一天的活动，眨一次眼、吃一口饭，都是一个生命周期，生命周期又包含生命周期，每个生命周期都有一个主体
以<用户购买>生命周期为例，可以拆分成

  1. <物品选购>（物品意向）
  2. <物品执行购买>（购买行为）

拆分出来的物品选购可以外包，例如导购、网上购物、智能推荐

为什么会产生架构

人最终都会消逝，而人总想活得更久、占有更多、享受更多，如何才能延长自己的生命？
同样的时间创造出更多的产出，相当于把自己的生命延长了。
于是有了所谓的时间管理，为了让每份时间更高效，又出现了精力管理
古代，一个人必须要先种田，完成粮食的产生，并消费粮食，结束粮食的生命周期才能完成能量的获取以维持生命，而粮食的生命周期外包出去后，人类的核心生命周期并没有受到影响，却大大的节省了时间，延长了自己的生命。正是因为有了分工，才形成了人类社会

什么是核心生命周期

核心生命周期：必须由自己完成的事
围绕核心生命周期切分，非核心的生命周期独产出来，并行地开展工作，设立沟通机制，使非核心围绕核心做出贡献
被切分的生命周期，如果连续的时间内持续执行，就不能切分出去，例如：比如孕妇十月怀胎，不能切分成十个人一个月完成
稻盛和夫就是一位牛逼的架构师，提出阿米巴经营

什么是业务

解决人类问题，支撑人类自身生命周期，使人类获得利益

什么是技术

通过人为创造条件，让指定的规律按照人类的意愿发生

软件的核心是什么

软件的核心：模拟人类的业务
软件最早更多的是应用在科学计算，对于大部分行业而言门槛比较高，建立在数学、物理、电子电路等学科
传统企业业务增长方式：增加人和空间，成本很高，而虚拟空间的增长成本远低于真实空间，拆分生命周期开始转到了虚拟空间。
以语言类似，很多人学习英语等语言，最终从事语言本身研究的人少之又少，软件主要还是服务于其他行业的，所以我们需要涉猎各行各业的知识，科学、教育、经济、历史、艺术、心理等等。
不变的规律：让非核心生命周期的处理更少地占用人类的时间，变相的延长人类生命

软件架构师的职责是什么

  1. 理解业务组织架构，对业务生命周期拆分
  2. 根据业务生命周期对软件开发生命周期进行拆分
  3. 结合两者匹配合适的组织架构

简单地说：架构师拆分生命周期，技术人员实现生命周期

技术、业务与架构的联系

  1. 业务是核心，技术是解决业务问题的工具，架构是让业务长大的方法
  2. 架构用技术来实现拆分，而技术需要架构来合理组织以提升效率
  3. 技术为解决业务问题而产生，没有了业务技术也没有存在的前提

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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