四种软件架构演进史，程序员会一种就很牛了！

如果一个软件开发人员，不了解软件架构的演进，会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。这里我列举了目前主要的四种软件架构以及他们的优缺点，希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。

一、单体架构

单体架构比较初级，典型的三级架构，前端(Web/手机端)+中间业务逻辑层+数据库层。这是一种典型的Java Spring mvc或者Python Django框架的应用。其架构图如下所示：

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单体架构

单体架构的应用比较容易部署、测试， 在项目的初期，单体应用可以很好地运行。然而，随着需求的不断增加， 越来越多的人加入开发团队，代码库也在飞速地膨胀。慢慢地，单体应用变得越来越臃肿，可维护性、灵活性逐渐降低，维护成本越来越高。

下面是单体架构应用的一些缺点：

• 复杂性高：以一个百万行级别的单体应用为例，整个项目包含的模块非常多、模块的边界模糊、 依赖关系不清晰、 代码质量参差不齐、 混乱地堆砌在一起。可想而知整个项目非常复杂。每次修改代码都心惊胆战， 甚至添加一个简单的功能， 或者修改一个Bug都会带来隐含的缺陷。
• 技术债务：随着时间推移、需求变更和人员更迭，会逐渐形成应用程序的技术债务， 并且越积 越多。“ 不坏不修”， 这在软件开发中非常常见， 在单体应用中这种思想更甚。已使用的系统设计或代码难以被修改，因为应用程序中的其他模块可能会以意料之外的方式使用它。

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• 部署频率低：随着代码的增多，构建和部署的时间也会增加。而在单体应用中， 每次功能的变更或缺陷的修复都会导致需要重新部署整个应用。全量部署的方式耗时长、 影响范围大、 风险高， 这使得单体应用项目上线部署的频率较低。而部署频率低又导致两次发布之间会有大量的功能变更和缺陷修复，出错率比较高。
• 可靠性差：某个应用Bug，例如死循环、内存溢出等， 可能会导致整个应用的崩溃。
• 扩展能力受限：单体应用只能作为一个整体进行扩展，无法根据业务模块的需要进行伸缩。例如，应用中有的模块是计算密集型的，它需要强劲的CPU；有的模块则是IO密集型的，需要更大的内存。由于这些模块部署在一起，不得不在硬件的选择上做出妥协。
• 阻碍技术创新：单体应用往往使用统一的技术平台或方案解决所有的问题， 团队中的每个成员 都必须使用相同的开发语言和框架，要想引入新框架或新技术平台会非常困难。

二、分布式应用

1. 大型互联网架构演进过程
2. 架构师应具备的分布式知识
3. 主流分布式架构设计详解

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中级架构，分布式应用，中间层分布式+数据库分布式，是单体架构的并发扩展，将一个大的系统划分为多个业务模块，业务模块分别部署在不同的服务器上，各个业务模块之间通过接口进行数据交互。数据库也大量采用分布式数据库，如redis、ES、solor等。通过LVS/Nginx代理应用，将用户请求均衡的负载到不同的服务器上。其架构图如下所示：

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分布式架构

该架构相对于单体架构来说，这种架构提供了负载均衡的能力，大大提高了系统负载能力，解决了网站高并发的需求。另外还有以下特点：

1. 降低了耦合度：把模块拆分,使用接口通信,降低模块之间的耦合度。
2. 责任清晰：把项目拆分成若干个子项目,不同的团队负责不同的子项目。
3. 扩展方便：增加功能时只需要再增加一个子项目,调用其他系统的接口就可以。
4. 部署方便:可以灵活的进行分布式部署。
5. 提高代码的复用性：比如service层,如果不采用分布式rest服务方式架构就会在手机wap商城,微信商城,pc,android，ios每个端都要写一个service层逻辑,开发量大,难以维护一起升级,这时候就可以采用分布式rest服务方式,公用一个service层。

缺点 : 系统之间的交互要使用远程通信,接口开发增大工作量,但是利大于弊。

三、微服务架构

1. 服务的前世今生
2. 基于分布式思想下的RPC解决方案
3. Dubbo应用及源码解读
4. SpringBoot
5. SpringCloud应用及源码解读
6. Docker虚拟化技术

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微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用（微服务），微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。其架构图如下所示：

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• 易于开发和维护：一个微服务只会关注一个特定的业务功能，所以它业务清晰、代码量较少。开发和维护单个微服务相对简单。而整个应用是由若干个微服务构建而成的，所以整个应用也会被维持在一个可控状态。

• 单个微服务启动较快：单个微服务代码量较少， 所以启动会比较快。

• 局部修改容易部署：单体应用只要有修改，就得重新部署整个应用，微服务解决了这样的问题。一般来说，对某个微服务进行修改，只需要重新部署这个服务即可。

• 技术栈不受限：在微服务架构中，可以结合项目业务及团队的特点，合理地选择技术栈。例如某些服务可使用关系型数据库MySQL；某些微服务有图形计算的需求，可以使用Neo4j；甚至可根据需要，部分微服务使用Java开发，部分微服务使用Node.js开发。

• 微服务虽然有很多吸引人的地方，但它并不是免费的午餐，使用它是有代价的。使用微服务架构面临的挑战。

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• 运维要求较高：更多的服务意味着更多的运维投入。在单体架构中，只需要保证一个应用的正常运行。而在微服务中，需要保证几十甚至几百个服务服务的正常运行与协作，这给运维带来了很大的挑战。
• 分布式固有的复杂性：使用微服务构建的是分布式系统。对于一个分布式系统，系统容错、网络延迟、分布式事务等都会带来巨大的挑战。
• 接口调整成本高：微服务之间通过接口进行通信。如果修改某一个微服务的API，可能所有使用了该接口的微服务都需要做调整。
• 重复劳动：很多服务可能都会使用到相同的功能，而这个功能并没有达到分解为一个微服务的程度，这个时候，可能各个服务都会开发这一功能，从而导致代码重复。尽管可以使用共享库来解决这个问题（例如可以将这个功能封装成公共组件，需要该功能的微服务引用该组件），但共享库在多语言环境下就不一定行得通了。

四、Serverless架构

当我们还在容器的浪潮中前行时，已经有一些革命先驱悄然布局另外一个云计算战场：Serverless架构。

Serverless架构

2014年11月14日，亚马逊AWS发布了新产品Lambda。当时Lambda被描述为：一种计算服务，根据时间运行用户的代码，无需关心底层的计算资源。从某种意义上来说，Lambda姗姗来迟，它像云计算的PaaS理念：客户只管业务，无需担心存储和计算资源。

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在此前不久，2014年10月22日，谷歌收购了实时后端数据库创业公司Firebase。Firebase声称开发者只需引用一个API库文件就可以使用标准REST API的各种接口对数据进行读写操作，只需编写HTML＋CSS＋JavaScrip前端代码，不需要服务器端代码（如需整合，也极其简单）。

相对于上两者，Facebook 在2014年二月收购的 Parse，则侧重于提供一个通用的后台服务。这些服务被称为Serverless或no sever。想到PaaS（平台即服务）了是吗？很像，用户不需要关心基础设施，只需要关心业务，这是迟到的PaaS，也是更实用的PaaS。这很有可能将会变革整个开发过程和传统的应用生命周期，一旦开发者们习惯了这种全自动的云上资源的创建和分配，或许就再也回不到那些需要微应用配置资源的时代里去了。

对于Serverless架构，我没有全部展示出来，那如果有感兴趣了解的老友们呢...可以加入我私人群一起讨论学习！

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喜欢我的分布式、微服务系统图的也能分享给大家哦~我对架构体系做了一系列的系统图，很开心能分享给大家，可以啦！

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