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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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。
高负载,高扩展性 动态部署
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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