架构选择/区别

一、分层架构（Layered Architecture）

二、微服务架构（Microservices Architecture）

三、分布式架构（Distributed Architecture）

四、单体架构（Monolithic Architecture）

五、事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）

六、云原生架构（Cloud-Native Architecture）

七、边缘计算架构（Edge Computing Architecture）

八、单元化架构（Unitized Architecture）

九、分层 - 微服务混合架构

十、其他架构模式

如何选择合适的架构？

软件架构是指系统的基本结构，用于指导系统设计、开发和维护。不同的业务场景和技术需求催生出多种架构模式，以下是常见的架构类型及其特点、适用场景等介绍，供你参考：

一、分层架构（Layered Architecture）

定义：将系统垂直划分为多个逻辑层，每层完成特定功能并通过接口与其他层交互，层间遵循 “高内聚、低耦合” 原则。
常见分层：

表现层（UI Layer）：负责用户交互和界面展示（如 Web 前端、移动端）。
业务逻辑层（Business Logic Layer）：处理核心业务规则和流程（如订单处理、权限校验）。
数据访问层（Data Access Layer）：管理数据存储和读写（如数据库操作、API 调用）。
基础设施层（Infrastructure Layer）：提供底层支持（如日志、缓存、消息队列）。
优点：结构清晰、易于维护和扩展，适合复杂业务场景。
缺点：层间调用可能增加延迟，分层过细会导致系统臃肿。
适用场景：企业级应用（如 ERP、电商平台）、大型 Web 服务。

二、微服务架构（Microservices Architecture）

定义：将系统拆分为多个独立部署的小型服务，每个服务运行在自己的进程中，通过轻量级协议（如 HTTP/REST、gRPC）通信。
核心特点：

服务独立：每个服务可独立开发、测试、部署和扩展。
技术异构：不同服务可使用不同编程语言、框架和数据库。
去中心化：无集中式服务管理，通过注册中心（如 Eureka、Consul）实现服务发现。
优点：灵活性高、容错性强、便于快速迭代，适合互联网场景。
缺点：运维复杂度高（需管理多个服务）、分布式事务处理困难。
适用场景：大型互联网应用（如电商、社交平台）、需要快速迭代的业务。

三、分布式架构（Distributed Architecture）

定义：将系统功能分散到多个节点（服务器 / 进程）上，通过网络协同完成任务，节点间通过消息传递或远程调用通信。
关键组件：

负载均衡：分配请求到不同节点（如 Nginx、LVS）。
分布式存储：数据分散存储（如 Hadoop HDFS、Redis Cluster）。
分布式事务：通过事务协调器（如 Seata）保证跨节点数据一致性。
优点：可扩展性强、容错性高、支持高并发。
缺点：设计复杂（需处理网络延迟、数据一致性）、调试难度大。
适用场景：高并发、大数据量场景（如金融交易、实时数据处理）。

四、单体架构（Monolithic Architecture）

定义：将整个系统打包为一个独立单元（如单个 WAR/JAR 包），所有功能模块耦合在一个进程中运行。
优点：开发简单（无需处理分布式问题）、部署方便（单一文件）、测试容易。
缺点：扩展性差（修改一个模块可能影响整体）、技术栈锁定、维护成本高。
适用场景：小型应用、快速验证 MVP（最小可行产品）。

五、事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）

定义：通过事件传递信息，组件间不直接调用，而是监听和响应事件。核心组件包括事件生产者、事件队列（如 Kafka、RabbitMQ）和事件消费者。
模式：

发布 - 订阅（Publish-Subscribe）：生产者发布事件，多个消费者订阅并处理。
事件溯源（Event Sourcing）：通过记录所有事件来跟踪系统状态变化。
优点：松耦合、异步处理提升性能、适合实时数据处理。
缺点：事件顺序和一致性难以保证，调试依赖日志追踪。
适用场景：实时数据处理（如日志分析）、异步任务（如订单通知）、微服务间通信。

六、云原生架构（Cloud-Native Architecture）

定义：基于云计算特性设计的架构，充分利用云平台的弹性、分布式和动态管理能力。
核心技术：

容器化：通过 Docker 封装应用，实现环境一致性。
容器编排：使用 Kubernetes 管理容器集群，实现自动部署、扩缩容。
服务网格（Service Mesh）：如 Istio，管理微服务间的通信和流量控制。
声明式 API：通过配置文件定义系统状态（如 Kubernetes YAML）。
优点：弹性扩展、高可用性、资源利用率高、支持持续部署。
缺点：技术栈复杂，需学习容器、编排等工具。
适用场景：云平台上的大规模应用（如公有云、混合云场景）。

七、边缘计算架构（Edge Computing Architecture）

定义：将计算和存储能力下沉到网络边缘（如终端设备、边缘服务器），减少对云端的依赖，降低延迟。
核心组件：

边缘节点：靠近数据源的计算节点（如智能网关、IoT 设备）。
云端：负责全局管理、大数据分析和长期存储。
端设备：产生数据的终端（如传感器、摄像头）。
优点：低延迟、减少带宽消耗、支持离线运行。
缺点：边缘节点资源有限，需平衡云端和边缘的任务分配。
适用场景：物联网（IoT）、实时监控（如工业自动化）、自动驾驶。

八、单元化架构（Unitized Architecture）

定义：将系统按逻辑或物理单元（如地域、用户分组）划分，每个单元是一个自包含的 “迷你系统”，可独立运行和扩展。

核心设计：

数据隔离：每个单元的数据独立存储，避免跨单元访问。
流量路由：用户请求固定路由到所属单元（如按用户 ID 哈希）。
单元自治：单元内包含完整的业务链（前端、后端、数据库）。
优点：水平扩展能力强、故障隔离性好（单个单元故障不影响全局）。
缺点：设计复杂（需解决跨单元数据同步）、资源利用率可能降低。
适用场景：高并发、多地域部署的应用（如大型电商、社交平台）。