经常有朋友问我，为什么要做分层架构，什么时候架构要抽象一层，今天来聊一聊这个问题。
上图是一个典型的互联网分层架构：
- 客户端层：典型调用方是browser或者APP;
- 站点应用层：实现核心业务逻辑，从下游获取数据，对上游返回html或者json;
- 数据-缓存层：加速访问存储;
- 数据-数据库层：固化数据存储;
如果实施了服务化，这个分层架构图可能是这样：
中间多了一个服务层。
同一个层次的内部，例如端上的APP，以及web-server，也都有进行MVC分层：
- view层：展现;
- control层：逻辑;
- model层：数据;
可以看到，每个工程师骨子里，都潜移默化的实施着分层架构。
那么，互联网分层架构的本质究竟是什么呢?
如果我们仔细思考会发现，不管是跨进程的分层架构，还是进程内的MVC分层，都是一个“数据移动”，然后“被处理”和“被呈现”的过程，归根结底一句话：互联网分层架构，是一个数据移动，处理，呈现的过程，其中数据移动是整个过程的核心。
如上图所示，数据处理和呈现要CPU计算，CPU是固定不动的：
- db/service/web-server都部署在固定的集群上;
- 端上，不管是browser还是APP，也有固定的CPU处理;
数据是移动的：
- 跨进程移动：数据从数据库和缓存里，转移到service层，到web-server层，到client层;
- 同进程移动：数据从model层，转移到control层，转移到view层;
数据要移动，所以有两个东西很重要：
- 数据传输的格式;
- 数据在各层次的形态;
先看数据传输的格式，即协议很重要：
- service与db/cache之间，二进制协议/文本协议是数据传输的载体;
- web-server与service之间，RPC的二进制协议是数据传输的载体;
- client和web-server之间，http协议是数据传输的载体;
再看数据在各层次的形态，以用户数据为例：
- db层，数据是以“行”为单位存在的row(uid, name, age);
- cache层，数据是以kv的形式存在的kv(uid -> User);
- service层，会把row或者kv转化为对程序友好的User对象;
- web-server层，会把对程序友好的User对象转化为对http友好的json对象;
- client层：最终端上拿到的是json对象;
结论：互联网分层架构的本质，是数据的移动。
为什么要说这个，这将会引出“分层架构演进”的核心原则与方法：
- 让上游更高效的获取与处理数据，复用;
- 让下游能屏蔽数据的获取细节，封装;
有了上面的铺垫，水友经常问的这些问题：
- 是否需要引入DAO层，什么时机引入;
- 是否需要服务化，什么时机服务化;
- 是否需要抽取通用中台业务，什么时机抽取;
- 是否需要前后端分离，什么时机分离;
就非常好回答了，下期和大家深究。
画外音：网友们的这些提问，其实很难回答。在不了解业务发展阶段，业务规模，数据量并发量的情况下，妄下YES或NO的结论，本身就是不负责任的。
总结
- 互联网分层架构的本质，是数据的移动;
- 互联网分层架构中，数据的传输格式(协议)与数据在各层次的形态很重要;
- 互联网分层架构演进的核心原则与方法：封装与复用;
