Mule技术架构
一.需求
- 简化不同数据源之间的数据交互
- 简化不同应用之间的服务交互
- 可扩展、轻量级、可嵌入、可定制、简单易用
二.架构风格选择
Mule使用的是基于消息的架构风格(如上图所示)，消息具有程序语言无关系、组件无关性、数据格式灵活性、消息无状态等特征，基于消息的服务也同样具有无状态的特征，此外，消息风格有非常成熟的应用模式，能够满足当前遇到的大部分数据应用需求以及SOA的需要。因而能够很好的满足需求中的前2个和第三个的可扩展、可定制的需求。
- Application：可以是程序段、外部系统。
- Channel：连接任何2个应用点（计算点），通过消息进行沟通，可参考《EIP - Message Channel (60)》
- Message Receiver：用来从应用节点中读取、写入消息。
- Inbound Router：进入计算组件（component）之前的控制和处理，例如：过滤、聚合、排序等。
- Connector：在Channel上建立链路层，Message Receiver绑定在connector上监听数据、派发数据。
- Transformers：转换消息格式。
- Endpoint：把channel抽象为服务的一种配置组件，这些被配置的元素有connector, endpoint URI, transformers, filters and transactional。
- Outbound Router：消息从计算组件（component）流出后的控制和处理，例如：过滤、Pub/Sub、拆分、路由等。
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三. 技术框架和领域对象介绍
- The Model：提供框架的运行时环境，管理配置、组件实例，提供运行模式；用户甚至可以定制自己的运行模式（很强大）。Model模型包含如下内容 Descriptors、UMO components、 An endpoint resolver、A lifecycle-adapter factory、A component resolver、A pool factory、An exception strategy。
- Entry Point Resolver：与应用组件（POJO等）的交互。
- Lifecycle Adapter：将MULE实例的生命周期映射到应用组件，间接接管应用组件。
- Component Pool Factory：应用组件管理，提供pool能力。
- Transport Providers：使Mule组件发送和接收消息的部件。
- Connectors：对Connector的实现。
- Endpoints Address：资源标识的一种方法。例如，pop3://user:password@mail.mycompany.com ，file:///tmp/data/in，vm://MyUMO，axis:http://mycompany.com/mule/services/MyUMO等
- Endpoint Resolution：对附加在Endpoint的配置进行解析，例如，jms://topic:myTopic?durable=true。
- Message Receivers：消息接收者或监听者，不同类型的协议实现方式不同。例如TCP协议，只需要监听端口即可，File协议，需要定制一个线程去扫描文件系统，VM协议，可以不做任何事。
- Message Adapters：负责消息的转换。
- Transactions：提供事务支持。（没敢用，实际中，都是通过其它方式实现事务）
- Container Contexts：嵌入式的时候使用，能够把Mule容器和外部容器打通。与Spring整合的已经非常完美。
- UMO Components：mule的核心抽象之一，主要用来包装应用组件（POJO等）。
- Component Lifecycle：组件的生命周期。
- Events：Mule框架采用事件（SEDA,强烈推荐阅读Using SEDA to Ensure Service Availability ）架构来实现。
- Inbound Routers、Outbound Routers：对应于消息架构中的2个部件。
- Event Processing：Mule提供三种事件处理方式，（1）Asynchronously，（2）Synchronously ，（3）Request-Response相当于用异步实现的同步。 （具体使用模式，请参考原文）
- Interceptors：Mule框架提供拦截器模式，以方便用户扩展组件整体行为。
- Exception Management：提供异常管理的机制，默认的异常粗略很糟糕，最好自己定制。
- Agents：为运维人员提供的管理接口。
- Thread Pool：线程池管理，Mule的线程池和池策略需要仔细配置，否则很容易出现错误。Mule提供共用线程池和独立线程池模式，建议使用共用线程池模式。
