有没有想过要设计多大的企业规模系统?在主要的软件开发开始之前,我们必须选择一个合适的体系结构,它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此,在将它们应用到我们的设计之前,我们应该了解不同的体系结构。
什么是架构模式?
根据维基百科中的定义:
架构模式是一个通用的、可重用的解决方案,用于在给定上下文中的软件体系结构中经常出现的问题。架构模式与软件设计模式类似,但具有更广泛的范围。
在本文中,将简要地解释以下10种常见的体系架构模式,以及它们的用法、优缺点。
1.分层模式
2.客户端-服务器模式
3.主从设备模式
4.管道-过滤器模式
5.代理模式
6.点对点模式
7.事件总线模式
8.模型-视图-控制器模式
9.黑板模式
10.解释器模式
一. 分层模式
这种模式也称为多层体系架构模式。它可以用来构造可以分解为子任务组的程序,每个子任务都处于一个特定的抽象级别。每个层都为下一个提供更高层次服务。
一般信息系统中最常见的是如下所列的4层。
1.表示层(也称为UI层)
2.应用层(也称为服务层)
3.业务逻辑层(也称为领域层)
4.数据访问层(也称为持久化层)
使用场景:
1.一般的桌面应用程序
2.电子商务Web应用程序
二. 客户端-服务器模式
这种模式由两部分组成:一个服务器和多个客户端。服务器组件将为多个客户端组件提供服务。客户端从服务器请求服务,服务器为这些客户端提供相关服务。此外,服务器持续侦听客户机请求。
使用场景:电子邮件,文件共享和银行等在线应用程序
三. 主从设备模式
这种模式由两方组成;主设备和从设备。主设备组件在相同的从设备组件中分配工作,并计算最终结果,这些结果是由从设备返回的结果。
使用场景:
1.在数据库复制中,主数据库被认为是权威的来源,并且要与之同步
2.在计算机系统中与总线连接的外围设备(主和从驱动器)
四. 管道-过滤器模式
此模式可用于构造生成和处理数据流的系统。每个处理步骤都封装在一个过滤器组件内。要处理的数据是通过管道传递的。这些管道可以用于缓冲或用于同步。
使用场景:
1.编译器。连续的过滤器执行词法分析、解析、语义分析和代码生成
2.生物信息学的工作流
五. 代理模式
此模式用于构造具有解耦组件的分布式系统。这些组件可以通过远程服务调用彼此交互。代理组件负责组件之间的通信协调。
服务器将其功能(服务和特征)发布给代理。客户端从代理请求服务,然后代理将客户端重定向到其注册中心的适当服务。
使用场景:
消息代理软件,如Apache ActiveMQ,Apache Kafka,RabbitMQ和JBoss Messaging
六. 点对点模式
在这种模式中,单个组件被称为对等点。对等点可以作为客户端,从其他对等点请求服务,作为服务器,为其他对等点提供服务。对等点可以充当客户端或服务器或两者的角色,并且可以随时间动态地更改其角色。
使用场景:
1.像Gnutella和G2这样的文件共享网络
2.多媒体协议,如P2PTV和PDTP
3.像Spotify这样的专有多媒体应用程序
七. 事件总线模式
这种模式主要是处理事件,包括4个主要组件:事件源、事件监听器、通道和事件总线。消息源将消息发布到事件总线上的特定通道上。侦听器订阅特定的通道。侦听器会被通知消息,这些消息被发布到它们之前订阅的一个通道上。
使用场景:
1.安卓开发
2.通知服务
八. 模型-视图-控制器模式
这种模式,也称为MVC模式,把一个交互式应用程序划分为3个部分,
1.模型:包含核心功能和数据
2.视图:将信息显示给用户(可以定义多个视图)
3.控制器:处理用户输入的信息
这样做是为了将信息的内部表示与信息的呈现方式分离开来,并接受用户的请求。它分离了组件,并允许有效的代码重用。
使用场景:
1.在主要编程语言中互联网应用程序的体系架构
2.像Django和Rails这样的Web框架
九. 黑板模式
这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。黑板模式由3个主要组成部分组成。
1.黑板——包含来自解决方案空间的对象的结构化全局内存
2.知识源——专门的模块和它们自己的表示
3.控制组件——选择、配置和执行模块
所有的组件都可以访问黑板。组件可以生成添加到黑板上的新数据对象。组件在黑板上查找特定类型的数据,并通过与现有知识源的模式匹配来查找这些数据。
使用场景:
1.语音识别
2.车辆识别和跟踪
3.蛋白质结构识别
4.声纳信号的解释
十. 解释器模式
这个模式用于设计一个解释用专用语言编写的程序的组件。它主要指定如何评估程序的行数,即以特定的语言编写的句子或表达式。其基本思想是为每种语言的符号都有一个分类。
使用场景:
1.数据库查询语言,比如SQL
2.用于描述通信协议的语言
体系架构模式的比较
下面给出的表格总结了每种体系架构模式的优缺点。名称优点缺点分层模式一个较低的层可以被不同的层所使用。层使标准化更容易,因为我们可以清楚地定义级别。可以在层内进行更改,而不会影响其他层。不是普遍适用的。在某些情况下,某些层可能会被跳过。客户端-服务器模式很好地建立一组服务,用户可以请求他们的服务。请求通常在服务器上的单独线程中处理。由于不同的客户端具有不同的表示,进程间通信会导致额外开销。主从设备模式准确性——将服务的执行委托给不同的从设备,具有不同的实现。从设备是孤立的:没有共享的状态。主-从通信中的延迟可能是一个问题,例如在实时系统中。这种模式只能应用于可以分解的问题。管道-过滤器模式展示并发处理。当输入和输出由流组成时,过滤器在接收数据时开始计算。轻松添加过滤器,系统可以轻松扩展。过滤器可重复使用。 可以通过重新组合一组给定的过滤器来构建不同的管道。效率受到最慢的过滤过程的限制。从一个过滤器移动到另一个过滤器时的数据转换开销。代理模式允许动态更改、添加、删除和重新定位对象,这使开发人员的发布变得透明。要求对服务描述进行标准化。点对点模式支持分散式计算。对任何给定节点的故障处理具有强大的健壮性。在资源和计算能力方面具有很高的可扩展性。服务质量没有保证,因为节点是自愿合作的。安全是很难得到保证的。性能取决于节点的数量。事件总线模式新的发布者、订阅者和连接可以很容易地添加。对高度分布式的应用程序有效。可伸缩性可能是一个问题,因为所有消息都是通过同一事件总线进行的。模型-视图-控制器模式可以轻松地拥有同一个模型的多个视图,这些视图可以在运行时连接和断开。增加复杂性。可能导致许多不必要的用户操作更新。黑板模式很容易添加新的应用程序。扩展数据空间的结构很简单。修改数据空间的结构非常困难,因为所有应用程序都受到了影响。可能需要同步和访问控制。解释器模式高度动态的行为是可行的。对终端用户编程性提供好处。提高灵活性,因为替换一个解释程序很容易。由于解释语言通常比编译后的语言慢,因此性能可能是一个问题。
作者:Vijini Mallawaarachchi
斯里兰卡莫拉图瓦大学计算机科学专业。喜欢数据科学,生特信息学,音乐与天文学。
译者:小白
原文:https://towardsdatascience.com … e9013
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