软件设计与体系结构知识总结——第十章 Architectural Patterns and Tactics

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分类专栏：软件设计与体系结构文章标签：软件工程设计模式软件构建设计规范

于 2023-12-25 21:25:34 首次发布

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软件设计与体系结构专栏收录该内容

15 篇文章

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0.前言

1. Client/Server Pattern 例子：网易

2. Peer-to-Peer Pattern 例子：Skype

3. Service-Oriented Architecture Pattern

5. Map-Reduce Pattern

6. Relationship between Tactics and Patterns

7. Using Tactics Together

0.前言

本系列文章旨在软件设计与体系结构的知识点，资料来源四川大学授课内容，可用于期末复习，笔者理解尚浅，文中不正之处静待批正。加粗部分为重点。

1. Client/Server Pattern 例子：网易

客户/服务器模式属于组件和连接器模式

1)Context：大量分布式客户希望访问共享资源和服务，我们希望对其访问或服务质量进行控制

2)Problem：通过管理一系列共享资源和服务，我们如何能够：促进可修改性和重复使用；提高可扩展性和可用性

3)Solution：组件类型是客户机和服务器；客户机通过请求服务器的服务进行交互，服务器则提供一系列服务；客户机-服务器模式的主要连接器类型是由用于调用服务的请求/重放协议驱动的数据连接器

Element：Client；Server；Request/replay connector

Relation：attachment relation附加关系将客户与服务器联系起来

Constraints：客户端通过请求/重放连接器连接到服务器；服务器组件可以是其他服务器的客户端；特殊化可能会施加限制：特定端口的附件数量，服务器之间允许的关系；组件可以按层级排列

4)缺点：服务器可能是性能瓶颈；服务器可能是单点故障；关于在何处（客户端或服务器）设置功能的决定往往很复杂，而且在系统建立后要进行更改的成本很高

5)应用：在本地网络上运行的信息系统，客户机是图形用户界面启动的应用程序，服务器是数据库管理系统；基于网络的应用程序，客户机是网络浏览器，服务器在电子商务网站上运行

2. Peer-to-Peer Pattern 例子：Skype

点对点（P2P）模式属于组件和连接器模式。点对点模式通过合作的点对点（peers）实现计算，这些点对点（pees）通过网络相互请求服务和提供服务

1)Context：分布式计算实体，每个实体在启动交互时都被视为同等重要；每个实体都提供自己的资源，为分布式用户群提供服务

2)Problem：如何通过通用协议将一组平等的分布式计算实体相互连接起来，使它们能够以高可用性和可扩展性组织和共享服务？

3)Solution：在 P2P 模式中，各组件作为对等体直接交互；所有对等体都是平等的；没有一个对等体或一组对等体对系统的健康至关重要；每个对等体组件既是客户端也是服务器；每个对等体提供和消费类似的服务，并使用相同的协议

Element：peer，是在网络节点上运行的独立元件；特殊的对等元件可提供路由、索引和对等搜索功能

Relation：请求/重放连接器，用于连接对等网络、搜索其他对等网络和调用服务；将对等网络与其连接器关联起来的关系；运行时可能会更改附件Attachments

Constraints：任何给定对等体允许的附件数量；用于搜索对等体的跳数；哪些对等体知道哪些其他对等体

4)缺点：管理安全性、数据一致性、数据/服务可用性、备份和恢复都更为复杂；小型 P2P 系统可能无法始终如一地实现性能和可用性等质量目标

5)优点：可扩展性：Scalability；Availability；Performance

6)应用：分布式计算应用中经常使用 P2P 模式；文件共享：BitTorrent 和 eDonkey；即时通讯：Skype；桌面网格计算；路由；无线特设网络

3. Service-Oriented Architecture Pattern

面向服务架构（SOA）模式属于组件和连接器模式

1)Context：服务提供商提供许多服务，而消费者则使用这些服务。消费者需要能够理解和使用这些服务，而无需对其实施有任何详细了解。

2)Problem：如何支持运行在不同平台上、用不同实现语言编写、由不同组织提供、分布在互联网上的分布式组件的互操作性？

3)Solution：SOA 模式描述了一组提供和/或消费服务的分布式组件；服务在很大程度上是独立的：服务提供方和服务消费方通常独立部署

Element：Service providers；Service consumers；Enterprise service bus ( ESB )；Registry of services；Orchestration server；Connector（中介组件）

ESB 是一个中介机构，可以在服务提供商和消费者之间路由和转换信息；ESB 可以将信息从一种协议或技术转换为另一种协议或技术

SOA 中使用的基本连接器Connector类型如下： SOAP 连接器，使用 SOAP 协议在网络服务之间进行同步通信；REST（表述状态传输）连接器，依赖于基本的请求/重放操作；异步消息传递连接器，使用消息传递系统

Relation：将不同类型的组件连接到相应的连接器上attachment relation

Constrain：服务消费者与服务提供者相连，但可以使用中介组件（如 ESB、注册表registry、协调服务器orchestration server等）

4)缺点：基于 SOA 的系统通常构建复杂；你无法控制独立服务的演进；与中间件相关的性能开销，服务可能成为性能瓶颈

5)优点：互操作性Interoperability：由于服务提供者和服务消费者可能在不同的平台上运行，因此 SOA 通常会集成各种系统

6)应用：IBM的WebSphere MQ(消息队列)；Microsoft的MSMQ；Apache的Active M；企业应用集成

发布-订阅模式属于组件和连接器模式；在 "发布-订阅"模式中，组件发布和订阅事件。当组件发布事件时，连接器基础设施会将事件发送给所有注册订阅者

Context：有许多独立的数据生产者和消费者必须进行互动；数据生产者和消费者的确切数量和性质不是预先确定或固定的，他们共享的数据也不是预先确定或固定的。
Problem：我们怎样才能创建一种集成机制，支持在生产者和消费者之间传输信息的能力，使他们不知道对方的身份，或可能不知道对方的存在？
Solution：在发布-订阅模式中，组件通过发布的消息或事件进行交互；组件可订阅一组事件
Element：C&C 组件至少有一个发布或订阅端口；发布-订阅连接器，将为希望发布和订阅事件的组件提供 "发布 "和 "监听 "功能
Relation：附件关系attachment relation将组件与发布-订阅连接器联系起来，规定哪些组件宣布事件，哪些组件注册接收事件
Constraints：所有组件都与事件分发器相连；发布端口具有 "发布 "角色，订阅端口具有 "监听 "角色；系统内可以存在许多发布-订阅连接器
不同形式的发布-订阅者模式：基于列表的发布-订阅是每一个发布者维护一个订阅列表的模式的实现；基于广泛的发布-订阅只是广播事件；基于内容的发布-订阅将事件归类为基于主题的事件
缺点：延迟增加；对信息传递时间的可扩展性和可预测性有负面影响；对信息顺序的控制较少；信息传递得不到保证
应用：图形用户界面 (GUI) 系统；基于 MVC 的应用程序；企业资源规划 (ERP) 系统，集成了许多部分；可扩展的编程环境；邮件列表

5. Map-Reduce Pattern

Map-reduce 模式属于分配模式，map-reduce 模式为分析大型分布式数据集提供了一个框架，该框架将在一组处理器上并行执行。

Context：企业迫切需要快速分析 PB 级的海量数据，如社交网站日志、搜索引擎的<源、目标>网络链接对；用于分析这些数据的程序应能高效运行，并能承受硬件故障的影响
Problem：map-reduce 模式要解决的问题是高效地对大型数据集进行分布式并行排序，并为程序员提供一种简单的方法来指定要进行的分析。
Solution：map-reduce 模式需要三个部分：在大规模并行计算环境中，专门的基础设施负责将软件分配给硬件节点；Map；Reduce
Element：map是一种功能，可在多个处理器上部署多个实例；reduce是一种功能，可部署为单个或多个实例；基础架构infrastructure是负责部署映射和还原实例的框架

Map功能的目的是对数据集进行筛选和排序；key 1：用于筛选数据；key 2：用于排序；为了提高性能，使用了多个地图实例，数据集被分成多个部分

Reduce 会进行一些程序员指定的分析，然后输出结果。输出集几乎总是比输入集小很多，因此被称为 "reduce"。

Relation：Deploy on是map或reduce的实例与安装该实例的处理器之间的关系；安装、监控和控制Instantiate, monitor, and control是指基础架构与映射和还原实例之间的关系
Constraint：要分析的数据必须以文件集的形式存在；map是无状态的，相互之间不通信；map实例和reduce实例之间的唯一通信是从map实例以 <键、值> 对的形式发出的数据
缺点：如果没有大型数据集，就没有理由使用 ma-reduce 的开销；如果无法将数据集划分为类似大小的子集，并行性的优势就会丧失；需要多次reduce的操作协调起来很复杂
应用：谷歌； Facebook；eBay；雅虎Yahoo