表示:用户界面，用于视觉和用户交互。
业务层:完整的业务逻辑。
持久性:提供数据，SQL语句放在这一层。
数据库:保存数据。
一些软件在逻辑层和持久层之间增加了一个服务层，为不同的业务逻辑需求提供一些通用接口。

用户的恳求会依次经过这四层，任何一层都不能跳过。

优势

易于构建，易于理解和开发
不同技能的程序员可以分为不同的层次，这自然适合大多数软件公司的组织结构。
每一层都可以独立测试，其他层的接口都是模仿的。
缺点

一旦环境发生变化，对代码进行调整或添加功能，通常是耗时耗力的。
部署比较费力，即使只修改了一个小中心，也往往需要重新部署整个软件，不容易继续发布。
例如，当软件升级时，整个服务需要暂停。
扩展性差。当用户恳求少量添加时，需要依次展开每一层。因为每一层都是外耦合的，所以会很难扩展。
2)事件驱动架构
事件是当表单改变时软件被撤回的通知。

事件驱动架构是一种通过事件实现通信的软件架构。它分四部分支付红利。

事件队列:接受事物的入口。
事件仲裁者:把不同的东西分发给不同的业务逻辑单元。
事件通道:分配器和处置器之间的通信通道。
事件处理器:完成业务逻辑，处置完成后，收回该事项，触发下一步操作。
对于易项目，可以将交易队列、分配器、交易通道合二为一，整个软件分为分红代理和交易处理程序两部分。

优势

分布式异步架构，事务处理器之间高度解耦，软件可扩展性好。
适用性广，各种工程都可以。
功能好，因为事物的异步性，软件不容易梗塞。
事务处理程序可以独立地加载和卸载，从而易于部署。
缺点

说到异步编程(考虑远程通信、获得echo等。)，发展绝对复杂。
很难支持原子操作，回滚也很难，因为事情会触及多个处理器。
分布式和异步的特性使得这个架构很难测试。
3)微核结构
微内核架构(Microkernel architecture)又称“插件架构”，是指软件的内核绝对小，次要功能和业务逻辑由插件完成。

核心通常只包括系统操作的最小功能。插件之间是相互独立的，插件之间的通信应该保持在最低限度，这样可以防止出现相互依赖的问题。

优势

功能扩展性好，需要什么功能，开发个插件就行。
功能是隔离的，插件可以独立加载和卸载，更容易部署。
高度定制化，适应不同开发需求。
可以一步一步开发，逐步添加功能。
缺点

可扩展性差，内核通常是独立的单元，不容易做到分布式。
开发绝对困难，因为涉及到插件与内核的通信，以及外部插件注销机制。
4)微服务架构
微服务架构是面向服务架构(简称SOA)的推广。

每个军种都是独立部署的单位。这些单元是分布式的，彼此解耦，通过远程通信协议(比如REST和SOAP)连接。

 

微服务架构的红利以三种形式完成。

RESTful API形式:通过API提供服务，云服务属于这一类。
RESTful用法:通过传统的网络协议或者使用协议来提供服务，这通常是一个多功能的使用程序，在企业之外很少见。
集中式音频形式:音频代理可以完成音频排队、负载均衡、一致性日志记录和异常处理，但缺点是会出现单点故障。例如，音频代理应该是集群的。
优势

良好的可扩展性和服务间的低耦合性。
易于部署，软件从单个可部署单元被分成多个服务，每个服务是一个可部署单元。
易于开发，各组件可持续集成，可实时部署，不连续推进。
易于测试，可以独立测试每个服务。
缺点

例如，由于强调相互独立和低耦合，服务被细分。这就造成了系统对少量微服务的依赖，使得系统非常混乱和轻便，功能也会很差。
一旦服务之间的需求沟通(即一个服务需要另一个服务)，整个架构将变得复杂。典型的例子是一些常见的实用程序类。一种解决方案是将它们复制到每个服务中，并交换冗余以简化架构。
去中心化的本质使得这种架构很难完成原子操作，回滚销售会更加困难。
5)云架构
云架构主要处理可扩展性和并发性问题，是最容易扩展的架构。

其扩展性高的次要原因是不使用本地数据库，而是将所有数据复制到内存中，成为可复制的内存数据单元。然后，可以将业务处理封装到处理单元中。当访问次数增加时，将建立一个新的处理单元；当访问次数增加时，处理单元将被关闭。因为没有本地数据库，可扩展性的最大瓶颈消失了。因为每个处理单元的数据都在内存中，所以最好实现数据持久性。

这种形式分为两部分:处理单元和虚拟化中间件。

处置单元:完整的业务逻辑
虚拟的两个组件:通信、会话中的持久性、数据复制、分布式处理和处理单元的部署。

虚拟双头件包括四个组件。

消息传递网格:管理用户请求和会话，并决定在请求发出时分配哪个处理单元。
数据网格:将数据复制到各个处理单元，即数据同步。确保处理单元丢失异常数据。
处理网格:可选地，如果一个请求涉及不同类型的处理单元，这两个部分作为协调处理单元。
部署管理器:用于启动和关闭处理单元，监控负载和响应。当负载增加时，处理单元将再次启动，当负载增加时，处理单元将关闭。
优势

高负载、高可扩展性
静态部署
缺点

完成复杂，成本高。
二是适合网站，不适合数据吞吐量小的大型数据库。
难以测试

总结：

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