在本文中，我们将努力讨论什么是软件架构模式，重要的是，最常见的模式。
什么是软件架构？软件架构代表了软件系统的总体计划，概述了其主要结构、元素、连接以及指导其设计和开发的原则。该基础支持系统设计，简化利益相关者之间的沟通，帮助决策，并保证重要的质量特征，如可扩展性、可维护性和效率。
思考这个问题的最简单方法是想象你的软件是一个完成的乐高积木。积木可以有各种形状和颜色，但归根结底，它是你如何放置赋予建筑物形状的碎片;你如何放置博客是建筑物结构和最终稳定性不可或缺的一部分。
分层体系结构（N 层体系结构）是一种软件设计模式，它将应用程序组织成水平层或层。每一层都有特定的职责，并封装了一定级别的功能，促进了关注点的分离、模块化和可维护性。
系统中的层数可能因应用要求而异。分层架构中的常见层包括：
在分层体系结构中，每一层仅与其相邻层通信。这种结构可以更轻松地维护和扩展，因为一层的变化对另一层的影响最小。通过遵循分层模式，开发人员可以创建更易于理解、测试和演进的模块化和灵活的应用程序。
分层架构的优点：
关注点分离：通过将应用程序划分为不同的层，每个层处理功能的特定方面，该架构促进了模块化和关注点分离，使系统更易于理解和维护。可重用性：不同层中职责的明确分离有助于在各种应用程序部件或其他项目中重用组件和逻辑。可维护性：通过明确定义的结构和每一层的明确职责，开发人员可以轻松地维护、调试和扩展应用程序。可测试性：架构的模块化特性允许独立测试各个层，从而简化了测试。封装：每一层都封装其逻辑和复杂性，将实现细节隐藏在其他层中，并降低在进行更改时出现意外后果的风险。灵活性：将功能抽象为单独的层，可以更轻松地替换或修改组件，而不会影响整个系统。分层架构的缺点：
性能开销：由于复杂性增加和层间通信需求，额外的层可能会带来性能开销。复杂性增加：虽然分离关注点使系统更易于维护，但它也可能增加整体复杂性，尤其是在具有多个层的系统中。刚性：分层架构可能会对系统设计施加刚性约束，从而限制开发人员实现跨越多个层的某些功能或优化的能力。潜在的误用：如果层的设计和实现不正确，架构的维护可能会变得更具挑战性，或者开发人员可能会试图绕过层来实现所需的功能，从而破坏模式的好处。归根结底，分层架构的优缺点取决于具体的项目和实现。如果使用得当，分层架构可以为构建可扩展、可维护和灵活的软件系统奠定坚实的基础。
2 — 客户端-服务器模式客户端-服务器体系结构是一种模式，其中一个或多个客户端与集中式服务器交互，该服务器向多个客户端提供资源、服务和/或数据。
作为参考，客户端是指客户/用户可以浏览的前端技术（移动、桌面）。而服务器是指处理请求和与数据库通信之间的逻辑的技术。
在此模式中，客户端请求服务，服务器处理和传递请求。这种模式通过分离客户端和服务器之间的职责，为企业提供了高效的资源分配、可伸缩性和更轻松的维护。
您可能还认识到这种模式，因为大多数架构模式在其软件设计中都采用了这种模式或变体。
客户端-服务器架构的优点：
集中管理：服务器处理大多数数据管理任务，从而简化管理、监控和维护。可扩展性：添加新客户端或升级服务器资源可以适应使用量和需求的增长。提高安全性：将数据和服务集中在服务器上，可以采取更强大的安全措施和更易于访问的更新。资源共享：多个客户端可以从单个服务器访问共享资源，例如数据库或软件应用程序。效率：客户端和服务器之间的工作负载分配可以优化性能并减少网络拥塞。客户端-服务器架构的缺点：
单点故障：如果服务器出现故障，所有连接的客户端将失去对资源和服务的访问权限。网络依赖性：客户端-服务器通信依赖于网络连接，如果管理不当，可能会导致延迟或瓶颈。服务器工作负载：服务器处理来自多个客户端的许多请求，这可能需要强大的硬件，如果管理不当，可能会导致性能下降。复杂性：实现、管理和维护客户端-服务器体系结构可能很复杂，需要专业技能。成本：根据系统的规模和需求，与客户端-服务器体系结构相关的硬件、软件和维护成本可能很高。3 — 微服务架构微服务架构是一种软件设计系统，它将应用程序（客户端和/或服务器）分解为称为微服务的小型、独立和模块化组件。每个微服务负责特定功能，运行其进程，并通过 API 请求与其他服务进行通信。
微服务架构有时与简化论背后的思想相结合，在简化论中，大型复杂思想可以分解为更小的部分。每个微服务的细分和通常的特定用途可实现灵活性、更快的响应时间和可扩展性。随着应用程序变得越来越复杂，使其更易于开发、维护和扩展。
微服务架构的优点：
可扩展性：微服务可以独立扩展，从而可以根据个人业务需求进行高效的资源分配。灵活性：可以使用不同的编程语言、框架和工具开发、测试和部署独立的微服务。容错：如果单个微服务发生故障，则不太可能中断整个系统，因为每个服务都与其他服务隔离。更易于维护：更小的代码库和明确的关注点分离简化了调试、更新和维护。更快的开发和部署：开发团队可以同时处理单个微服务，从而加快开发过程并允许持续集成和部署。微服务架构的缺点：
复杂性增加：微服务架构可能会变得复杂，需要管理、监控和维护许多服务。通信开销：服务间通信可能会引入延迟，因为微服务依赖于网络调用和 API 交互。数据一致性：由于体系结构的分布式特性，确保跨微服务的数据一致性可能具有挑战性。部署和管理：编排和管理许多微服务可能需要额外的工具和专业知识。安全性：微服务的分布式特性可能会增加攻击面，需要更多的努力来实施强大的安全措施。4 — 事件驱动架构（事件驱动设计和消息驱动设计）事件驱动架构使用事件作为组件之间通信的中心工具。这通常分为两种设计模式，即事件驱动设计和消息驱动设计。必须分别查看事件驱动设计和消息驱动设计。
让我们从事件驱动设计开始。在此模式中，组件可以对事件生成者操作的事件进行通信和响应。例如，客户已登录到其订单历史记录页面，并需要其先前订单的列表。此模式侦听事件，然后异步响应。
这种设计促进了松耦合、改进的可扩展性和灵活性，因为组件可以独立添加、删除或修改，而不会影响整个系统功能。
另一方面，消息驱动设计是一种设计模式，其中组件通过异步消息传递进行通信，通常通过消息队列或代理进行通信。在此模式中，事件生产者将包含数据或指令的消息发送到事件代理队列，而事件使用者则接收并处理从队列提供给它的消息。
例如，已注册我们网站的客户;我们不需要立即向他们发送欢迎电子邮件，因为是否需要几分钟并不重要，因此此请求将添加到事件代理队列中，并在将来的某个时间执行操作。
消息驱动架构允许组件独立运行，并在不影响整个系统的情况下进行添加、删除或更新，从而增强了系统的可扩展性、模块化和容错能力。
事件驱动架构的优点：
可扩展性：事件驱动型系统可以通过添加更多事件使用者或生产者来快速水平扩展，从而提高性能和负载处理能力。松耦合：事件驱动架构中的组件仅通过事件进行交互，从而减少了依赖性并促进了模块化和灵活性。异步处理：组件可以独立并发处理事件，提高系统响应能力和效率。实时响应：EDA支持实时事件处理和通知，适用于数据量大、状态变化快的系统。更轻松的集成：EDA 简化了与其他系统或应用程序的集成，因为组件可以侦听和响应来自不同来源的事件。事件驱动架构的缺点：
复杂性：管理、监视和调试事件驱动的系统可能很复杂，因为事件流可能不像传统的请求-响应体系结构那样明确。事件排序：在分布式环境或高延迟系统中，确保正确的事件排序可能具有挑战性，可能会导致处理问题或不一致。数据一致性：确保组件之间的数据一致性可能需要实施其他策略，例如最终一致性或补偿事务。消息传递开销：事件驱动的系统可能会在消息处理、序列化和传输方面引入额外的开销。测试和验证：由于组件的异步和分布式特性，测试和验证事件驱动的架构可能更加复杂。5 — 模型-视图-控制器 （MVC）模型视图控制器模式将数据管理（模型）、用户界面（视图）和控制流（控制器）分开。这种关注点的分离通过允许独立开发和更新组件来促进模块化、可维护性和更简单的测试。
MVC架构的优点：
关注点分离：模型、视图和控制器的不同角色增强了模块化，使代码更易于理解、维护和扩展。可重用性：MVC 架构中的组件可以重用，从而缩短开发时间并提高一致性。更轻松的测试：将应用程序逻辑分离到不同的组件中，可以进行更直接的单元测试和调试。并行开发：不同的开发团队可以同时处理模型、视图和控制器组件，从而加快开发过程。灵活的 UI 更新：可以独立于模型和控制器对视图进行更改，从而在不影响底层应用程序逻辑的情况下简化 UI 更新。MVC架构的缺点：
复杂性：实现 MVC 体系结构可能会带来复杂性，特别是对于可能不需要添加结构的小型应用程序。学习曲线：不熟悉 MVC 的开发人员可能需要时间来了解体系结构及其组件。潜在的性能开销：MVC 中的其他抽象层有时会带来性能开销。数据流效率低下：在某些情况下，组件的严格分离可能会导致模型、视图和控制器之间的数据流或通信效率低下。框架依赖性：使用特定的 MVC 框架时，开发人员可能会依赖其设计选择，从而可能限制实现自定义解决方案的灵活性。6 — 面向服务的体系结构 （SOA）面向服务的体系结构将应用程序组织为使用标准协议进行通信的模块化、松散耦合服务的集合。每个服务都是独立的，执行特定的功能，并公开一个用于交互的接口。面向服务的架构允许在不影响整体设计的情况下独立开发、部署和更新服务，从而提高可重用性、灵活性和可维护性。
面向服务的架构 （SOA） 的优点：
可重用性：服务可以在多个应用程序之间重用，从而缩短开发时间并提高一致性。灵活性：SOA 允许在不影响整个系统的情况下独立开发和更新服务，从而能够更轻松地适应不断变化的业务需求。可维护性：SOA 的模块化特性简化了维护，因为服务可以单独修改或替换，而不会影响其他组件。可扩展性：服务可以独立扩展以适应不断变化的负载，从而增强系统的整体性能。互操作性：SOA 支持标准的通信协议和接口，支持使用不同技术或平台开发的服务的无缝集成。面向服务的架构（SOA）的缺点：
复杂性：实现和管理 SOA 可能很复杂，尤其是在处理许多服务及其交互时。性能开销：通过标准协议和消息格式在服务之间进行通信可能会带来性能开销和延迟。安全性：由于 SOA 的分布式特性，确保服务之间的安全通信可能具有挑战性，需要额外的措施，例如身份验证和加密。治理：对服务进行适当的管理和治理，包括版本控制、监控和策略实施，对于确保 SOA 系统正常运行至关重要，这可能需要专门的工具或专业知识。初始开发成本：建立健壮的 SOA 基础设施可能涉及更高的开发、规划和工具前期成本。然而，这些成本可以被 SOA 的长期好处所抵消，比如可重用性和更易于维护。7 — 存储库模式存储库模式在数据访问逻辑和底层应用程序的其余部分之间提供了一个抽象层。这充当域和数据映射层之间的桥梁。简言之，此模式通过提供处理数据存储、检索和查询的中央存储库，将数据存储和数据访问分开。
存储库封装了数据检索和存储，为执行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作提供了标准化的接口。此模式通过将数据访问与基础数据源分离并允许对数据管理进行集中控制，促进了关注点分离、可维护性和更易于测试。
存储库模式的优点：
关注点分离：存储库模式将数据访问逻辑与应用程序的其余部分分离，从而促进模块化和可维护性。抽象：通过为数据访问提供一致的接口，该模式支持在不影响应用程序逻辑的情况下轻松交换数据源或存储实现。集中式数据管理：存储库是数据访问的中心点，可简化数据管理并提高代码可读性。更轻松的测试：该模式允许创建模拟存储库或依赖注入，从而促进单元测试并提高可测试性。代码可重用性：存储库可以在多个应用程序或组件之间重用，从而减少冗余并促进数据访问的一致性。存储库模式的缺点：
实现存储库模式可能会增加应用程序的复杂性，特别是对于需要更直接的数据访问方法的小型项目。性能开销：模式引入的额外抽象层可能会导致性能开销，尤其是在未正确优化的情况下。学习曲线：不熟悉存储库模式的开发人员可能需要时间来理解其原理和实现。过度工程：将模式应用于简单项目或不需要的项目可能会导致不必要的开销和复杂性。通用接口：有时，具有通用接口的存储库可能无法满足特定的用例或要求，因此需要自定义或额外的抽象层。8 — CQRS（命令查询责任分离）CQRS（命令查询责任分离）架构是一种软件设计模式，它将读取和写入操作分离到定义的模型（组件）中，这些模型（组件）具有不同的接口，用于处理命令（写入操作）和查询（读取操作）。利用这种隔离，可以针对不同的操作类型进行更优化的处理、存储和扩展。因此，在复杂应用中提高整体性能、可维护性和灵活性。CQRS 通常与事件溯源和其他体系结构模式一起使用，以生成响应迅速且可缩放的系统。
CQRS的优点：
关注点分离：CQRS 强制执行读取和写入操作之间的明确分离，从而实现更简洁、更模块化的体系结构。这可以提高系统的可维护性。可扩展性：通过分离读取和写入操作，可以根据系统的特定性能要求独立扩展每个部分。这可以提高整体系统性能。灵活性：CQRS 允许开发人员针对特定用例优化读写模型。这可以带来更高效、更高性能的系统，并能够随着时间的推移独立发展每个模型。事件溯源兼容性：CQRS 适用于事件溯源，这是一种将系统状态存储为一系列事件的技术。这种组合可以提供丰富的审计跟踪，并使故障排除问题或重新创建过去的系统状态变得更加容易。增强的性能：通过分离读取和写入操作，您可以单独优化每个部分，从而为查询端和命令端带来潜在的性能改进。CQRS的缺点：
复杂性：将 CQRS 引入系统可能会增加其复杂性。需要管理单独的读取和写入模型以及任何同步机制，这可能会增加开发和维护开销。增加学习曲线：开发人员需要学习和理解 CQRS 模式和任何支持技术（如事件溯源），这可能会减慢新团队成员的开发和入职速度。数据一致性：CQRS 系统通常使用最终一致性，这意味着读取和写入模型可能并不总是完全同步。这可能会导致暂时的不一致，这可能不适合某些应用程序或业务需求。不适合所有应用程序：CQRS 在具有高度复杂性的系统中更有利，在这些系统中，读取和写入工作负载明显不同。对于更简单的应用程序或具有平衡读取和写入负载的应用程序，CQRS 可能无法提供足够的好处来证明其实现的合理性。过度设计的风险：到处应用 CQRS 的诱惑可能会导致不必要的复杂性和过度设计，即使该模式不适合特定问题域也是如此。在采用 CQRS 之前，必须仔细评估系统的要求并确保 CQRS 非常适合它。9 — 领域驱动设计 （DDD）领域驱动设计 （DDD） 是一种软件架构模式，它专注于通过优先考虑对问题领域（软件旨在解决的专业领域或业务领域）、其复杂性和业务需求的深刻理解来构建软件。简单地说，它专注于理解您试图解决的实际问题，并创建一个组织良好、易于维护和灵活的软件解决方案。
DDD 深受开发者社区的喜爱和憎恨;与此列表中的其他列表不同，它非常具有分歧性，因为它将业务逻辑优先于功能、框架和方法论。我喜欢 DDD，因为我相信每个项目都应该从头开始发明;我们应该挑战我们对语言、框架、方法等的使用，并牢记核心业务目标。
DDD的优点：
改善沟通：DDD 通过建立一种共享的、无处不在的语言，促进了领域专家和开发人员之间更好的沟通和协作。这有助于减少误解，并确保软件准确反映域的需求。可维护性：DDD 促进将软件组织成称为 Bounded Contexts 的模块化组件，这些组件封装了特定的域功能。这种模块化有助于最大限度地减少系统不同部分之间的耦合，使其更易于维护和扩展。灵活性和适应性：通过关注领域的核心概念和设计与领域密切相关的软件，DDD 有助于创建灵活且适应性强的解决方案，这些解决方案可以随着业务需求的变化而发展。更好地与业务需求保持一致：DDD 强调理解问题域及其复杂性的重要性，从而使软件更好地与实际业务需求和流程保持一致。可扩展性：将软件组织到边界上下文中可以提高系统的可扩展性，因为不同的组件可以独立发展和扩展。DDD的缺点：
复杂性：DDD 的学习和实现可能很复杂，特别是对于不熟悉其原理、模式和实践的开发人员而言。耗时：DDD 需要投入大量的时间和精力，尤其是在对领域有深入理解和建立通用语言的初始阶段。这可能会减慢开发过程。不适合所有项目：DDD 对于具有丰富域逻辑的复杂、不断发展的系统最有效。DDD 可能无法为更直接的项目或域复杂性最小的项目提供足够的好处来证明其实现的合理性。过分强调建模：过多地强调建模有时会导致过度工程和不必要的复杂性。在领域建模和实施实际解决方案之间取得平衡至关重要。对领域专家的依赖：DDD 在很大程度上依赖于领域专家的投入和协作。如果领域专家不可用或不愿意协作，则 DDD 的有效性可能会大大降低。10 — 管道和过滤器模式管道和筛选器模式是一种设计模式，它通过管道中排列的一系列筛选器处理数据。每个筛选器执行特定任务，并将结果传递给管道中的下一个筛选器。该模式通常用于数据处理系统，可以提高复杂数据处理工作流的可伸缩性和可维护性。
管道和过滤器模式的优点：
模块化：该模式通过将数据处理逻辑分解为更小、更易于管理的筛选器来促进模块化。这使得开发和维护复杂的数据处理系统变得更加容易。可重用性：筛选器可以在不同的管道中重复使用，从而减少创建冗余处理逻辑的需要。可伸缩性：该模式本质上是可伸缩的，因为可以在管道中添加或删除筛选器。可测试性：每个过滤器都可以独立测试，从而更容易识别和修复错误。管道和过滤器模式的缺点：
开销：由于需要在筛选器之间传递数据，使用管道可能会带来一些开销。这可能会影响性能，主要是在管道较长或数据量较大的情况下。复杂性：模式的实现和调试可能很复杂，主要是当管道涉及许多具有复杂相互依赖关系的筛选器时。维护：如果管道变得太大或太复杂，或者必须经常添加或移除过滤器，维护可能会变得困难。数据丢失：如果管道中的某个筛选器无法正确处理错误，则存在数据丢失的风险。这可能会导致结果不完整或不正确。
