38、云原生存储与应用客户端架构全解析

云原生存储与应用客户端架构全解析

云原生存储策略

在云环境中有效存储数据是构建高效、可靠且可扩展应用的关键。以下是一些核心的存储策略和相关技术。
- 数据存储方式选择 ：云应用或微服务应将数据存储在云数据库中，而非云基础设施的块存储或文件存储。云数据库能管理多线程并发、支持查询、更贴合应用存储数据的方式，便于应用访问。大多数云数据库是复制数据库，可在多个节点进程中运行，实现水平扩展，提高数据可用性和吞吐量。而传统单进程关系数据库即便在云环境中也依赖垂直扩展。
- 云数据库分类
- 配置数据库 ：用于实现云服务和容器编排。与多数最终一致性的复制数据库不同，它能保证可靠一致性，每次更新会同时应用到所有节点，确保服务副本配置一致。但为实现这一点，它对数据格式和存储量有限制，灵活性不如通用数据库。
- 应用数据库 ：是应用或微服务存储领域数据的通用数据库，具有高可用性、可存储大量数据并支持众多客户端。包括 SQL、多种 NoSQL 和 NewSQL 等类型。在云环境中，可用性和一致性存在权衡，配置数据库更注重一致性，而应用数据库更倾向于可用性，提供最终一致性，因此更适合云应用。

数据库类型	一致性	可用性	适用数据类型
配置数据库	可靠一致	相对较低	对配置一致性要求高的数据
应用数据库	最终一致	较高	各种领域数据

• 应用数据库类型
  • 关系数据库 ：适合存储结构良好、需动态查询的数据，具备 SQL 查询、ACID 事务和数据库视图等特性。但由于 ACID 事务的即时一致性，数据复制受限，故障时可用性降低。
  • 文档数据库 ：按应用方式存储数据，便于应用访问和数据库节点间复制，能有效分散客户端负载，但牺牲了一定的一致性。如 MongoDB 和 Apache CouchDB 等。
  • 键值数据库 ：像哈希映射一样工作，提供最简单的数据存储和检索方式，性能和扩展性佳，但数据只能通过键直接访问，部分可解析值以支持查询。
  • 图数据库 ：文档间高度互联，便于通过关系导航实体，适合建模网络关系，如城市地理、社交网络等。
  • 列数据库 ：作为数据仓库用于分析，优化了在线分析处理（OLAP），擅长查找特定值的行，适合存储无模式、宽列或稀疏数据，但查询可能较困难。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(应用数据库):::process --> B(关系数据库):::process
    A --> C(文档数据库):::process
    A --> D(键值数据库):::process
    A --> E(图数据库):::process
    A --> F(列数据库):::process

• 数据组织与访问
  • 数据模块划分 ：将数据划分为更小的独立数据模块，每个微服务管理自己的数据模块，存储在各自的数据库中。不同数据模块可根据数据特点选择不同类型的数据库，即多语言持久化。
  • 托管数据库 ：云平台提供数据库即服务（DBaaS），开发团队可使用服务实例创建和管理数据库，无需掌握复杂的数据库安装和管理技能。
  • 多用途数据解决方案 ：对于常用数据的数据库，并发读写可能导致性能瓶颈。命令查询职责分离（CQRS）可通过在多个数据库中复制数据，分别使用不同 API 进行读写操作，优化性能并确保数据同步。

云应用客户端设计

云应用需为不同设备的用户提供一致的功能体验，这对前端客户端设计提出了挑战。
- 多模态用户界面 ：不同用户希望通过不同设备访问应用，因此应用架构应支持多模态，开发者需利用多种技术构建前端，如传统 Web 应用、移动应用和单页应用（SPA）。
- 分离 UI 和域 ：为避免代码重复，开发者应将应用客户端设计为与代表业务领域资源的后端服务器（如领域微服务）交互。UI 代码和领域业务逻辑应明确分离，Ports and Adapters 架构（六边形架构）是实现这一原则的典型示例。
- Ports and Adapters（六边形）架构
- 架构原理 ：应用核心（领域模型代码）无需了解数据存储和管理的具体细节，不同 UI 类型与核心领域模型代码的交互方式应保持一致。接口（Ports）可有多个实现（Adapters），分别用于驱动应用的客户端和被应用驱动的服务。
- 实际应用 ：在多个设计模式中都有体现，如调度器模式、适配器微服务、聚合中的存储库以及事件驱动架构中的响应式组件等，都可看作 Ports and Adapters 架构的应用，有助于降低组件间的耦合度。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(应用核心):::process --> B(驱动端口):::process
    A --> C(被驱动端口):::process
    B --> D(用户界面适配器):::process
    C --> E(数据库适配器):::process
    C --> F(通知适配器):::process
    C --> G(事件适配器):::process

通过合理的云原生存储策略和云应用客户端设计，能构建出高效、可靠且用户体验良好的云应用。在实际应用中，需根据具体需求选择合适的数据库类型和架构模式，以满足不同场景的要求。

云原生存储与应用客户端架构全解析

云原生存储的技术细节与操作实践

在云原生存储的实践中，除了了解各种数据库类型和架构模式，还需要掌握一些具体的技术细节和操作方法。
- 变更数据捕获（Change Data Capture） ：当无法使用通用解决方案时，可以使用变更数据捕获技术记录应用底层数据库的变更。许多现有的变更数据捕获工具，如 IBM Infosphere Change Data Capture 和 Oracle GoldenGate，以及开源平台 Debezium，都支持直接连接到 Kafka 事件主干。操作步骤如下：
1. 选择合适的变更数据捕获工具，根据应用的数据库类型和需求进行评估。
2. 配置工具连接到应用的底层数据库，确保能够捕获数据库的变更。
3. 设置工具与 Kafka 事件主干的连接，将捕获的变更数据发送到 Kafka。
- 事件溯源（Event Sourcing） ：通过引入事件溯源，可以无需为表示时间点的读取模型使用数据库。可以通过读取直接存储在事件主干或长期存档事件数据库中的事件序列来重新创建当前状态。操作步骤如下：
1. 确定事件的定义和格式，确保事件能够准确记录应用的状态变更。
2. 将事件存储在事件主干或存档数据库中，可选择合适的存储方式和数据库类型。
3. 在需要重新创建状态时，从存储中读取事件序列，并按照事件的顺序进行回放。

技术	优点	操作步骤
变更数据捕获	记录数据库变更，支持连接 Kafka	选择工具、配置连接数据库、设置连接 Kafka
事件溯源	无需读取模型数据库，可重新创建状态	定义事件、存储事件、读取并回放事件

云应用客户端的用户体验优化

为了确保云应用客户端能够为用户提供良好的体验，还需要关注一些用户体验优化的方面。
- 多设备适配 ：考虑到用户使用的设备多样性，应用需要在不同设备上都能提供最佳的用户体验。这包括界面布局的自适应、操作方式的优化等。操作步骤如下：
1. 进行设备调研，了解目标用户群体使用的主要设备类型和屏幕尺寸。
2. 设计响应式界面，确保界面在不同设备上都能正常显示和操作。
3. 针对不同设备类型进行测试和优化，解决可能出现的兼容性问题。
- 用户界面设计原则 ：遵循一些基本的用户界面设计原则，如简洁性、一致性、易用性等。操作步骤如下：
1. 简化界面元素，避免过多的复杂信息和操作。
2. 保持界面风格和操作方式的一致性，使用户能够快速熟悉和上手。
3. 进行用户测试，收集用户反馈，不断优化界面设计。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(云应用客户端):::process --> B(多设备适配):::process
    A --> C(用户界面设计原则):::process
    B --> D(设备调研):::process
    B --> E(响应式界面设计):::process
    B --> F(测试与优化):::process
    C --> G(简化界面元素):::process
    C --> H(保持一致性):::process
    C --> I(用户测试与优化):::process

总结与展望

云原生存储和云应用客户端设计是构建现代云应用的重要组成部分。通过合理选择云数据库、采用多模态用户界面和分离 UI 与域等架构模式，以及掌握变更数据捕获、事件溯源等技术细节和用户体验优化方法，可以构建出高效、可靠、易用的云应用。

在未来的发展中，随着云计算技术的不断进步和应用场景的不断拓展，云原生存储和应用客户端设计也将面临新的挑战和机遇。例如，对于大规模数据的存储和处理需求将不断增加，对数据库的性能和扩展性提出更高要求；用户对移动设备和物联网设备的使用将更加频繁，需要进一步优化应用在这些设备上的体验。因此，持续关注技术发展趋势，不断学习和实践新的技术和方法，将是保持竞争力的关键。

总之，云原生存储和云应用客户端设计是一个不断发展和完善的领域，需要我们不断探索和创新，以满足不断变化的业务需求和用户期望。