(转)软件架构设计

【一】-软件架构设计过程

软件架构设计尚没有万灵的方法论支持，还是个非常新兴的行业，给出个人理解的行业软件架构设计过程，受个人水平有限，仅供参考：

1.业务分析：针对目标行业的业务战略、蓝图、业务功能及流程进行分析，提出其中部分功能可以使用信息化进行处理，通过分析可以得出信息化要解决的问题。

2.解决方案设计：根据业务战略，形成行业信息化解决方案。他是一个系统组，同时明确各系统间的支撑关系。

3.系统功能设计：明确信息化系统功能列表及功能层次（层次，例如经验决策层工，管理层功能，业务操作功能等），将功能散列在这些层次中，根据功能及应用特点形成一个或者多个子系统。可参考下图理解。

4.系统架构设计：针对某一系统明确系统IT支撑表达，层次化关系表达及功能、技术核心元素

5.技术体系设计：针对系统的接口、数据存储，技术路线、部署及实现抽象进行设计

总体过程如下图所示

【二】-系统总体架构设计

统总体架构非常重要，但在表达上都不尽相同，下面介绍几种常用的系统架构模式，供参考：

ASSF（access-service(biz)-standard-fundation)模式：访问-服务（业务功能）-标准-基础，对系统架构各个层次均有表达，但部署应用模式需要有单独说明，如下图方式组织系统总体架构：

Location模式：适合集团级应用，对于应用逻辑表达较为清晰，如下图所示：

3 management-level模式：表达从决策层-管理层-操作层各个层次使用的功能。对于系统功能表达较为清晰，对于与客户达成一致性理解有较好效果，如下图所示：

个人比较推荐ASSF模式做为主架构，同时制定Location模式与3management-level模式附加说明系统，从各个层次表达系统架构。

【三】-系统架构中的数据分布设计

在大型系统中，数据分布设计非常重要，整理数据分布设计的6中常见策略，仅供参考：

独立Schema:当一个大系统由相关的多个小系统组成，且不同小系统具有互不相同的数据库Schema定义。独立模式可管理性高，通信开销小。

集中：一个大系统必须支持来自不同地方的访问，或者该系统由多个不同的小系统组成，而数据进行集中化，统一格式存储。可管理性、数据一致性高。

　

分区：分为水平分析与垂直分区，当系统为“地域分布广泛的用户”提供“相同服务”时，常常使用水平分区策略。垂直分区为字段分隔，一般较少使用。采用分区方式，可伸缩性好。

复制：在整个分布式系统中，保存多个副本、并且以某种机制保持多个数据副本之间的数据一致性。复制方式可有效提升数据可靠性。

子集：“子集”是“复制”的特殊方式，就是某节点因功能或非功能考虑而保持全体数据的一个相对固定的子集。

　

重组：不同数据节点因要支持的功能不同，而以不同的schema保持数据---但本质上数据时同源的。重组以“重新组织”的格式进行传递和保持。

　

6中策略总结可以使用如下图表示：

　

在应用过程中，应当灵活使用各种策略，策略应用的一般化原则如下所示：

　

总结：在应用过程中，根据实际应用进行分析，选择合适的数据分布策略，也可以组合使用，合适的数据分布策略将使系统的稳定性及功能满足新大大提高，可以使用如下过程确定数据分布策略：

在表格中列出6种不同的数据分布策略，如下表所示：

名称	对吗	好吗	总分
独立	是/否	0~100分
...

根据系统应用特点，通过以上分析，去除不适用的策略，根据总分确定所采用的数据分布策略，在有些地方也可以使用组合策略。

【四】-系统架构中的数据集成设计

在系统架构设计中，经常面临多个业务系统数据集成共享的问题，以下主要分享数据集成设计的相关内容。

数据物理集中：将全部数据放在一起，由一个统一的数据库服务器管理，实现数据统一访问，访问效率高、适合大数据量查询的决策分析应用其缺点是实时性较差、风险大、时间长

逻辑集中：适用于业务系统分布在多个地方，由统一的整合平台实现各物理分布数据之间的数据共享，可实时访问分布在各处的数据，实施速度快，其缺点是受网络传输影响，不适合长事物。

例如在销售行业的客户信息集成，如果是逻辑集中，那就是客户数据依然存在于各个地方，但是可以通过统一的数据整合平台进行访问。如果是物理集中，则可以通过集中的数据库进行访问。

推荐结合逻辑集中与物理集中的优势，在实施初期采用逻辑集中，快速实现统一访问与数据共享，对访问量大、实时性要求不高的数据逐步实现物理集中，从而提高访问效率，类似于BI技术中的自顶向下与自底向上想结合的数据集成策略。

下面介绍数据集成设计的三种常用模式：

数据联邦模式(DataFederation)：将分布的数据逻辑集中，应用通过访问整合平台的虚拟数据库进行数据访问，数据在不同数据库实例中，此时，数据整合平台做为数据访问通道。

数据复制模式(Data Replication)：采用数据复制模式，通过数据一致性服务

实现多个数据源的数据一致性，各数据库均保留共享数据备份。

基于接口的数据集成模式(Interface Level)：系统间通过接口适配器方式共享数据，比较适合实时性较高且数据量较小应用。接口模式适合分区及独立模式的数据集成。

在实际应用中，可以根据特点，灵活选用相应的策略。

【五】-应用集成设计

系统架构设计中，多个系统经常需要进行应用交互，这时就需要进行应用集成设计，介绍几种常用的应用集成概念：

EAI：EAI(EnterpriseApplication Integration)，是企业应用集成EAI是将基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用集成的一种方法和技术。EAI通过建立底层结构，来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其他重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据的需要。有了EAI，企业就可以将企业核心应用和新的Internet解决方案结合在一起。

MOM：MOM指的是利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。MOM交互策略如下图所示：

SOA：面向服务的体系结构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的，它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样的系统中的服务可以一种统一和通用的方式进行交互。

常用的应用集成交互策略如下图所示：

在实际应用过程中，只有最适合的策略，没有最好的策略，需要综合考虑实施的复杂度，理论上来说，总线模式是比较优良的应用交互策略，可以实现完全的平台无关性与服务重用，但是相对来说改造及维护难度较大，无意中也增加了应用集成的复杂度。因此，在选择过程中需要谨慎评估集成规模及集成策略的适用性。如果企业中只有两个系统需要进行交互，采用硬编码的方式也有可能是非常适用的策略。

【六】-接口设计

接口设计是系统架构师的重要职责，首先明确几个概念

1.协作决定接口！

2.子系统或者实现决定接口是错误的！

给出接口设计的一般步骤如下：