四種軟體架構演進史，程式設計師會一種就很牛了！
如果一個軟體開發人員，不瞭解軟體架構的演進，會制約技術的選型和開發人員的生存、晉升空間。這裡我列舉了目前主要的四種軟體架構以及他們的優缺點，希望能夠幫助軟體開發人員拓展知識面。
一、單體架構
單體架構比較初級，典型的三級架構，前端(Web/手機端)+中間業務邏輯層+資料庫層。這是一種典型的Java Spring mvc或者Python Django框架的應用。其架構圖如下所示：
單體架構
單體架構的應用比較容易部署、測試， 在專案的初期，單體應用可以很好地執行。然而，隨著需求的不斷增加， 越來越多的人加入開發團隊，程式碼庫也在飛速地膨脹。慢慢地，單體應用變得越來越臃腫，可維護性、靈活性逐漸降低，維護成本越來越高。
下面是單體架構應用的一些缺點：
- 複雜性高：以一個百萬行級別的單體應用為例，整個專案包含的模組非常多、模組的邊界模糊、 依賴關係不清晰、 程式碼質量參差不齊、 混亂地堆砌在一起。可想而知整個專案非常複雜。每次修改程式碼都心驚膽戰， 甚至新增一個簡單的功能， 或者修改一個Bug都會帶來隱含的缺陷。
- 技術債務：隨著時間推移、需求變更和人員更迭，會逐漸形成應用程式的技術債務， 並且越積 越多。“ 不壞不修”， 這在軟體開發中非常常見， 在單體應用中這種思想更甚。已使用的系統設計或程式碼難以被修改，因為應用程式中的其他模組可能會以意料之外的方式使用它。
- 部署頻率低：隨著程式碼的增多，構建和部署的時間也會增加。而在單體應用中， 每次功能的變更或缺陷的修復都會導致需要重新部署整個應用。全量部署的方式耗時長、 影響範圍大、 風險高， 這使得單體應用專案上線部署的頻率較低。而部署頻率低又導致兩次釋出之間會有大量的功能變更和缺陷修復，出錯率比較高。
- 可靠性差：某個應用Bug，例如死迴圈、記憶體溢位等， 可能會導致整個應用的崩潰。
- 擴充套件能力受限：單體應用只能作為一個整體進行擴充套件，無法根據業務模組的需要進行伸縮。例如，應用中有的模組是計算密集型的，它需要強勁的CPU；有的模組則是IO密集型的，需要更大的記憶體。由於這些模組部署在一起，不得不在硬體的選擇上做出妥協。
- 阻礙技術創新：單體應用往往使用統一的技術平臺或方案解決所有的問題， 團隊中的每個成員 都必須使用相同的開發語言和框架，要想引入新框架或新技術平臺會非常困難。
二、分散式應用
- 大型網際網路架構演進過程
- 架構師應具備的分散式知識
- 主流分散式架構設計詳解
文末有架構圖集領取
中級架構，分散式應用，中間層分散式+資料庫分散式，是單體架構的併發擴充套件，將一個大的系統劃分為多個業務模組，業務模組分別部署在不同的伺服器上，各個業務模組之間通過介面進行資料互動。資料庫也大量採用分散式資料庫，如redis、ES、solor等。通過LVS/Nginx代理應用，將使用者請求均衡的負載到不同的伺服器上。其架構圖如下所示：
分散式架構
該架構相對於單體架構來說，這種架構提供了負載均衡的能力，大大提高了系統負載能力，解決了網站高併發的需求。另外還有以下特點：
- 降低了耦合度：把模組拆分,使用介面通訊,降低模組之間的耦合度。
- 責任清晰：把專案拆分成若干個子專案,不同的團隊負責不同的子專案。
- 擴充套件方便：增加功能時只需要再增加一個子專案,呼叫其他系統的介面就可以。
- 部署方便:可以靈活的進行分散式部署。
- 提高程式碼的複用性：比如service層,如果不採用分散式rest服務方式架構就會在手機wap商城,微信商城,pc,android，ios每個端都要寫一個service層邏輯,開發量大,難以維護一起升級,這時候就可以採用分散式rest服務方式,公用一個service層。
缺點 : 系統之間的互動要使用遠端通訊,介面開發增大工作量,但是利大於弊。
三、微服務架構
- 服務的前世今生
- 基於分散式思想下的RPC解決方案
- Dubbo應用及原始碼解讀
- SpringBoot
- SpringCloud應用及原始碼解讀
- Docker虛擬化技術
文末領取清晰圖片
微服務架構，主要是中間層分解，將系統拆分成很多小應用（微服務），微服務可以部署在不同的伺服器上，也可以部署在相同的伺服器不同的容器上。當應用的故障不會影響到其他應用，單應用的負載也不會影響到其他應用，其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。其架構圖如下所示：
-
易於開發和維護：一個微服務只會關注一個特定的業務功能，所以它業務清晰、程式碼量較少。開發和維護單個微服務相對簡單。而整個應用是由若干個微服務構建而成的，所以整個應用也會被維持在一個可控狀態。
- 單個微服務啟動較快：單個微服務程式碼量較少， 所以啟動會比較快。
- 區域性修改容易部署：單體應用只要有修改，就得重新部署整個應用，微服務解決了這樣的問題。一般來說，對某個微服務進行修改，只需要重新部署這個服務即可。
- 技術棧不受限：在微服務架構中，可以結合專案業務及團隊的特點，合理地選擇技術棧。例如某些服務可使用關係型資料庫MySQL；某些微服務有圖形計算的需求，可以使用Neo4j；甚至可根據需要，部分微服務使用Java開發，部分微服務使用Node.js開發。
- 微服務雖然有很多吸引人的地方，但它並不是免費的午餐，使用它是有代價的。使用微服務架構面臨的挑戰。
- 運維要求較高：更多的服務意味著更多的運維投入。在單體架構中，只需要保證一個應用的正常執行。而在微服務中，需要保證幾十甚至幾百個服務服務的正常執行與協作，這給運維帶來了很大的挑戰。
- 分散式固有的複雜性：使用微服務構建的是分散式系統。對於一個分散式系統，系統容錯、網路延遲、分散式事務等都會帶來巨大的挑戰。
- 介面調整成本高：微服務之間通過介面進行通訊。如果修改某一個微服務的API，可能所有使用了該介面的微服務都需要做調整。
- 重複勞動：很多服務可能都會使用到相同的功能，而這個功能並沒有達到分解為一個微服務的程度，這個時候，可能各個服務都會開發這一功能，從而導致程式碼重複。儘管可以使用共享庫來解決這個問題（例如可以將這個功能封裝成公共元件，需要該功能的微服務引用該元件），但共享庫在多語言環境下就不一定行得通了。
四、Serverless架構
當我們還在容器的浪潮中前行時，已經有一些革命先驅悄然佈局另外一個雲端計算戰場：Serverless架構。
Serverless架構
2014年11月14日，亞馬遜AWS釋出了新產品Lambda。當時Lambda被描述為：一種計算服務，根據時間執行使用者的程式碼，無需關心底層的計算資源。從某種意義上來說，Lambda姍姍來遲，它像雲端計算的PaaS理念：客戶只管業務，無需擔心儲存和計算資源。
在此前不久，2014年10月22日，谷歌收購了實時後端資料庫創業公司Firebase。Firebase聲稱開發者只需引用一個API庫檔案就可以使用標準REST API的各種介面對資料進行讀寫操作，只需編寫HTML＋CSS＋JavaScrip前端程式碼，不需要伺服器端程式碼（如需整合，也極其簡單）。
相對於上兩者，Facebook 在2014年二月收購的 Parse，則側重於提供一個通用的後臺服務。這些服務被稱為Serverless或no sever。想到PaaS（平臺即服務）了是嗎？很像，使用者不需要關心基礎設施，只需要關心業務，這是遲到的PaaS，也是更實用的PaaS。這很有可能將會變革整個開發過程和傳統的應用生命週期，一旦開發者們習慣了這種全自動的雲上資源的建立和分配，或許就再也回不到那些需要微應用配置資源的時代裡去了。
對於Serverless架構，我沒有全部展示出來，那如果有感興趣瞭解的老友們呢...可以加入我私人群一起討論學習！
點選連結加入群聊【網際網路java高階架構536172545】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5S5wh8D
喜歡我的分散式、微服務系統圖的也能分享給大家哦~我對架構體系做了一系列的系統圖，很開心能分享給大家，可以啦！
