介绍一下软件开发中常见的几种的架构模式

介绍一下软件开发中常见的几种的架构模式

一、经典基础架构模式

1. 分层架构（Layered Architecture）

• 核心思想：将系统按「职责」拆分为垂直分层（如表现层、业务逻辑层、数据访问层），层与层之间单向依赖（上层调用下层，下层不依赖上层）。

• 举个例子：工厂生产线 ------ 原料（数据）从 "原料采购层"（数据访问层）进入，经 "加工层"（业务逻辑层）处理，最后从 "成品展示层"（表现层）输出，每一层只做自己的事。

• 典型分层：

  （以 Web 应用为例）：

  • 表现层（UI 层）：用户交互（如页面、接口）；
  • 业务逻辑层（Service 层）：核心业务规则（如订单计算、权限校验）；
  • 数据访问层（DAO 层）：操作数据库（如查询、新增数据）；
  • 数据库层：存储数据。

• 适用场景：绝大多数常规应用（如管理系统、小型网站），结构清晰、易于维护。

2. 微服务架构（Microservices Architecture）

• 核心思想：将复杂系统拆分为多个「独立部署、松耦合、专注单一功能」的小型服务（如订单服务、用户服务、支付服务），服务间通过 API 通信。
• 举个例子：大型医院 ------ 挂号、问诊、化验、缴费是独立 "服务部门"，各自独立运作，通过 "分诊台"（API 网关）协调，患者（用户）无需知道内部流程。
• 核心特点：服务独立部署（一个服务故障不影响整体）、技术栈灵活（不同服务可用药不同语言）、可按需扩容（热门服务单独加机器）。
• 适用场景：大型复杂应用（如电商平台、短视频 APP）、需要快速迭代、多团队协作的项目（BFF 常与微服务搭配使用）。

3. 单体架构（Monolithic Architecture）

• 核心思想：所有功能模块（如用户、订单、支付）打包在一个应用中，共享数据库，部署为一个整体。
• 举个例子：小餐馆 ------ 厨师、服务员、收银员是同一批人，所有流程在一个空间完成，无需复杂协调。
• 核心特点：开发简单（无需考虑服务间通信）、部署便捷（只部署一个应用）、初期成本低，但随着功能增加，应用会变得臃肿（"巨石应用"），迭代和维护困难。
• 适用场景：小型应用（如个人博客、内部工具）、创业初期（快速验证产品）、功能简单且变更少的项目。

二、针对性解决特定问题的架构模式

1. 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）

• 核心思想：系统由「事件」驱动（如 "订单创建""支付成功"），组件间不直接调用，而是通过发布 / 订阅（Pub/Sub）模式传递事件，实现解耦。
• 举个例子：快递物流 ------ 你（寄件人）将快递（事件）交给快递公司（事件总线），无需关心谁配送（订阅者），配送员（订阅者）收到快递后自动处理（如派送、签收），你只需要等待结果。
• 核心特点：松耦合（组件间无直接依赖）、异步处理（发布事件后无需等待响应）、可扩展性强（新增订阅者无需修改发布者）。
• 适用场景：需要解耦的复杂系统（如电商的 "下单 - 支付 - 发货 - 通知" 流程）、实时数据处理（如日志分析、监控告警）、事件触发多个后续操作的场景。

2. 领域驱动设计（DDD，Domain-Driven Design）

• 核心思想：以「业务领域」为核心（如 "电商领域" 的 "订单领域""商品领域"），将系统设计与业务逻辑深度绑定，通过 "领域模型"（如订单、商品、用户）抽象业务规则，实现业务与技术的统一。
• 举个例子：建筑设计 ------ 先根据用户需求（如 "家庭居住""办公"）确定建筑的核心功能（领域模型），再设计户型、结构（技术实现），而不是先考虑用什么材料（技术框架）。
• 核心特点：业务逻辑清晰（代码结构与业务流程一致）、可维护性强（需求变更时只需修改对应领域模型）、适合复杂业务场景。
• 适用场景：业务逻辑复杂的大型应用（如金融系统、供应链管理系统）、多团队协作且需要统一业务认知的项目（常与微服务结合，一个领域对应一个或多个微服务）。

3. API 网关架构（API Gateway）

• 核心思想：在前端与后端服务之间增加一个 "网关" 层，统一接收前端请求，负责路由转发、权限校验、限流熔断、日志监控等共性功能。
• 举个例子：小区门禁 ------ 所有访客（前端请求）必须经过门禁（API 网关），门禁验证身份（权限校验）、登记信息（日志监控）、指引路线（路由转发），小区内的住户（后端服务）无需单独处理这些共性问题。
• 核心功能：路由转发（将请求转发到对应服务）、权限控制（统一验证 token）、限流熔断（防止恶意请求压垮服务）、数据转换（如前后端数据格式适配）。
• 适用场景：微服务架构（前端需要调用多个服务时，网关统一入口）、多端应用（Web/APP/ 小程序共用一个网关）、需要统一管控接口的项目（BFF 常与 API 网关搭配，网关负责共性功能，BFF 负责前端定制化适配）。

4. 服务网格（Service Mesh）

• 核心思想：将微服务间的「网络通信」（如服务发现、负载均衡、熔断降级、加密认证）从业务代码中剥离，交给专门的 "代理层"（Sidecar 代理）处理，业务代码只关注核心逻辑。
• 举个例子：城市交通系统 ------ 车辆（微服务）只需要专注于 "行驶"（业务逻辑），交通规则（服务发现）、红绿灯（熔断降级）、导航（负载均衡）由交通系统（Service Mesh）统一管控，无需司机（开发者）关心。
• 核心特点：解耦业务与通信逻辑、统一管控服务间交互、支持多语言（代理层与业务语言无关）。
• 适用场景：大型微服务集群（如数百个服务的系统）、多语言开发的微服务项目、需要精细化管控服务通信的场景（如金融级系统的安全认证、链路追踪）。

三、架构模式选择建议（快速匹配场景）

项目特点 / 需求	推荐架构模式
小型应用、快速验证、功能简单	单体架构
中大型应用、多团队协作、快速迭代	微服务架构（+ API 网关 + BFF）
业务逻辑复杂、需要统一业务认知	DDD（常与微服务结合）
组件间需要解耦、异步处理多	事件驱动架构
微服务集群庞大、多语言开发	服务网格
常规应用、结构清晰、易于维护	分层架构

四、常见的几种「组合式架构模式」

实际开发中只用一种架构模式的情况很少，绝大部分的情况下使用的组合式架构模式，核心围绕「微服务 / 单体」为基础，搭配「分层架构」「API 网关」「BFF」等补充。

1.「单体架构 + 分层架构」（中小团队首选）

核心组合:

以「单体应用」为载体（所有功能打包部署），内部按「分层架构」拆分:

（表现层→业务逻辑层→数据访问层→数据库层）。

例：一个内部管理系统（如员工考勤、客户管理），所有功能在一个应用中，前端调用后端统一接口，后端按分层处理请求:

（接口接收参数→业务层校验规则→数据层操作数据库）。

为什么常用？

• 开发门槛低：无需考虑服务间通信、分布式问题，新手易上手；
• 维护成本低：部署只需打包一个应用，排查问题无需跨服务追踪；
• 适配场景广：80% 的中小应用（如创业初期产品、内部工具、小型 SaaS）都能满足，迭代速度不逊于微服务（初期功能少，无需拆分）。

适用场景

• 团队规模小（5 人以内）、技术栈统一（如全栈用 Java/Node.js）；
• 功能相对固定（如线下门店管理系统）、用户量不大（日活 1 万以内）；
• 快速验证产品（创业项目初期，先跑通业务再优化架构）。

2.「微服务架构 + 分层架构 + API 网关 + BFF」（中大型项目标配）

核心组合:

• 基础：按业务域拆分「微服务」（如用户服务、订单服务、支付服务），每个微服务内部仍用「分层架构」（保证单个服务的清晰性）；
• 入口：用「API 网关」统一接收前端请求，处理权限校验、限流、路由转发（如把 "下单请求" 转发到订单服务）；
• 适配：用「BFF」为不同前端（Web/APP/ 小程序）定制接口（如 APP 端需要简化的订单数据，BFF 聚合订单 + 用户 + 物流服务数据后返回）。

为什么常用？

• 解决大型项目痛点：多团队协作（不同团队负责不同微服务）、按需扩容（热门服务单独加机器）、故障隔离（一个服务挂了不影响整体）；
• 兼容多端需求：BFF+API 网关完美适配 Web/APP/ 小程序，底层微服务无需改动；
• 云原生友好：微服务可部署在 K8s 上，配合容器化实现弹性伸缩，符合当前企业数字化转型趋势。

适用场景:

• 团队规模大（10 人以上，按业务域分工）；
• 用户量高（日活 10 万 +）、功能复杂（如电商平台、短视频 APP、金融系统）；
• 需要快速迭代（如互联网产品，每周更新版本）、多端同步开发。

落地实例:

某电商 APP 的架构：

• 微服务：商品服务（查商品信息）、订单服务（创建订单）、支付服务（处理付款）、库存服务（扣减库存）；
• API 网关：接收 APP 的所有请求，验证用户 token，将 "创建订单" 请求转发到订单服务；
• BFF（APP 专属）：聚合订单服务（订单号）+ 商品服务（商品名称 / 价格）+ 支付服务（支付状态）+ 物流服务（物流信息），返回给 APP 一个 "我的订单" 列表接口；
• 每个微服务内部：表现层（接口）→ 业务层（订单逻辑 / 支付校验）→ 数据层（操作数据库）。

3.「事件驱动架构」（微服务配套增强）

核心组合:

在「微服务架构」基础上，用「事件驱动」解决服务间异步通信问题（如 "支付成功" 后触发 "扣减库存""发送通知""生成物流单"）。例：用户支付成功后，支付服务发布 "支付成功" 事件，库存服务、通知服务、物流服务订阅该事件，自动执行对应操作，无需支付服务逐一调用。

为什么常用？

• 解耦微服务：服务间无需知道对方地址，减少依赖（如新增 "积分服务" 订阅 "支付成功" 事件，无需修改支付服务）；
• 支持异步场景：适合 "一个操作触发多个后续动作" 的场景（如电商下单后的一系列流程），提升系统吞吐量。

适用场景:

• 微服务间异步通信多（如订单→支付→库存→物流→通知）；
• 不需要实时响应（如发送短信通知、生成报表）；
• 高并发场景（如秒杀活动，避免同步调用导致的性能瓶颈）。

4.「DDD + 微服务」（复杂业务场景）

核心组合:

用「DDD（领域驱动设计）」指导「微服务拆分」，按业务领域（如 "订单领域""商品领域"）拆分微服务，每个领域内按 "领域模型" 设计代码（如订单领域的 "订单聚合根""支付实体"），内部仍用分层架构。

为什么常用（仅限复杂业务）？

• 解决 "业务逻辑混乱" 问题：如金融系统（信贷、风控）、供应链管理系统，业务规则复杂，DDD 能让代码结构与业务流程一致，便于维护；
• 统一团队认知：产品、开发、测试围绕 "领域模型" 沟通，减少理解偏差。

适用场景:

• 业务逻辑复杂（如银行核心系统、保险理赔系统）；
• 多团队协作（需要统一业务语言）；
• 长期维护的大型项目（如企业级 SaaS）。

5. 实际开发中的架构选择逻辑

1. 先判断「项目规模」：小型项目（单体 + 分层），中大型项目（微服务 + API 网关 + BFF + 分层）；
2. 再判断「业务复杂度」：业务简单（直接用基础组合），业务复杂（加 DDD），异步场景多（加事件驱动）；
3. 最后考虑「团队能力」：团队小、技术栈单一（选单体），团队大、有云原生经验（选微服务）。

五、总结

架构模式的核心是「解决特定场景的问题」：

• 初期用「单体架构」快速落地；
• 规模扩大后拆为「微服务架构」，搭配「API 网关」和「BFF」优化前后端交互；
• 业务复杂时用「DDD」梳理核心逻辑；
• 组件解耦、异步场景用「事件驱动架构」；
• 微服务集群庞大时用「服务网格」管控通信。

五、补充

1.补充介绍一下什么式BFF：

BFF（Backend For Frontend，前端专用后端） 是一种架构模式，核心是为特定前端应用（如 Web 端、移动端、小程序）定制专属的中间层服务，用于适配前端需求与后端底层服务（如微服务、数据库、第三方 API）。

核心定位与作用：

1. 需求适配：前端（如移动端和 Web 端）对数据格式、接口粒度、请求频率的需求可能不同，BFF 层可针对性处理（如数据聚合、格式转换、字段过滤），避免前端直接调用多个底层服务并做复杂处理。例：电商 APP 的 "商品详情页" 需整合商品信息、库存、评价、推荐等多个微服务数据，BFF 层可统一调用这些服务，聚合后返回给前端一个简洁的接口，减少前端请求次数。
2. 解耦与简化：隔离前端与底层服务的依赖，底层服务（如微服务拆分、接口变更）无需前端同步修改，只需调整 BFF 层适配；同时简化前端逻辑，让前端专注于 UI 渲染和交互。
3. 性能优化：可在 BFF 层实现数据缓存、请求合并、限流降级等功能，提升前端响应速度。例：缓存热门商品数据，避免频繁调用底层微服务；合并多个前端请求为一个后端调用，减少网络开销。

典型应用场景:

1. 多端适配：同一产品的 Web 端、iOS 端、Android 端需不同接口格式时，为每端配置专属 BFF。
2. 微服务架构：前端需调用多个微服务才能完成一个功能时，BFF 层作为 "聚合器" 简化调用。
3. 第三方 API 适配：第三方 API 返回格式不符合前端需求时，BFF 层进行转换和封装。
4. 前端快速迭代：前端需求频繁变更时，通过修改 BFF 层避免影响底层核心服务。

注意事项：

• 避免过度设计：简单应用（如单端 + 少量接口）无需引入 BFF，否则增加复杂度。
• 性能开销：BFF 层是额外中间层，需做好缓存、异步处理，避免成为性能瓶颈。
• 职责边界：BFF 层不负责核心业务逻辑（如数据校验、事务处理），仅聚焦 "前端适配"。

简单介绍一个场景：

场景设定：

你（用户）去一家「多业态连锁餐厅」吃饭 ------ 这家餐厅的后厨是「微服务架构」：

• 「菜品微服务」：负责提供菜品信息（名称、价格、食材），不管库存；
• 「库存微服务」：负责查询食材是否充足（比如 "今天的牛排剩 3 份"），不了解菜品详情；
• 「优惠微服务」：负责计算折扣（比如 "会员满减""新用户立减"），只认菜品 ID；
• 「支付微服务」：负责收钱、生成订单，需要整合菜品、价格、优惠后的数据。

而你（前端）的需求很简单：点一份 "黑椒牛排"，想一次性知道「这道菜多少钱、还有没有、能减多少、最终付多少」，然后直接付款。

没有 BFF 的情况：你得自己跑遍 "各个部门"

如果没有 BFF 这个 "专属服务员"，你得亲自对接所有 "微服务后厨"，流程是这样的：

1. 你先找「菜品微服务」："请问黑椒牛排的 ID 和价格是多少？" → 得到 "ID：101，价格：100 元"；
2. 你再找「库存微服务」："ID101 的牛排还有吗？" → 得到 "剩 2 份"；
3. 你再找「优惠微服务」："我是会员，ID101 的牛排能减多少？" → 得到 "立减 20 元"；
4. 你自己算最终价格：100-20=80 元；
5. 最后找「支付微服务」："我要付 80 元，订 ID101 的牛排" → 完成支付。

这就像前端直接调用多个微服务：需要发 4 次请求，自己处理数据聚合、计算，逻辑复杂还容易出错（比如算错优惠、漏查库存）。

有 BFF 的情况：你只对接 "专属服务员"

BFF 就像餐厅给你分配的「专属点餐服务员」，TA 知道你要什么，也知道各个 "后厨部门" 的职责，全程替你跑腿：

1. 你只对 BFF（专属服务员）说一句话："我要一份黑椒牛排，想知道价格、库存、优惠，然后付款"（前端只发 1 次请求给 BFF）；
2. BFF 转身对接各个 "微服务后厨"：
   • 问「菜品微服务」："黑椒牛排的 ID 和价格？" → 得到 "ID101，100 元"；
   • 问「库存微服务」："ID101 还有吗？" → 得到 "剩 2 份"；
   • 问「优惠微服务」："会员买 ID101 能减多少？" → 得到 "立减 20 元"；
3. BFF 自己做数据整合：计算最终价格（100-20=80 元），把 "菜品名称、价格、库存、优惠金额、最终支付价" 打包成一个简单的 "套餐信息"；
4. BFF 把整合后的信息告诉你："黑椒牛排 100 元，剩 2 份，会员立减 20 元，最终付 80 元"（BFF 返回 1 个聚合后的接口给前端）；
5. 你确认后，BFF 再帮你对接「支付微服务」完成付款（BFF 替前端处理后续依赖）。

对应技术场景的核心映射

餐厅场景	技术场景	核心作用
你（食客）	前端应用（Web/APP）	只需要简洁、聚合的结果
专属服务员（BFF）	BFF 层	适配前端需求，聚合后端服务
菜品 / 库存 / 优惠 / 支付后厨	底层微服务 / 第三方 API	只负责单一、专业的功能
你只说 1 句话，服务员跑腿	前端只发 1 次请求	减少前端请求次数和逻辑复杂度
服务员整合信息后告诉你	BFF 聚合数据后返回	前端无需处理复杂数据拼接

再延伸一下 "多端适配" 的作用（BFF 的另一个核心作用）

如果这家餐厅同时有「到店食客」（Web 端）、「外卖用户」（APP 端）、「团餐客户」（企业端）：

• 到店食客需要知道「桌号、菜品上桌时间」；
• 外卖用户需要知道「配送费、预计送达时间」；
• 团餐客户需要知道「批量折扣、开发票流程」。

这时可以给每类用户配一个「专属服务员（BFF）」：

• 到店 BFF：聚合 "菜品 + 库存 + 桌号 + 上菜时间"；
• 外卖 BFF：聚合 "菜品 + 库存 + 配送费 + 送达时间"；
• 团餐 BFF：聚合 "菜品 + 批量库存 + 团餐折扣 + 开票接口"。

底层的 "菜品、库存" 微服务不变，只需要通过不同的 BFF 适配不同前端的需求 ------ 这就是 BFF "为前端定制" 的核心价值。

BFF 本质就是「前端的专属跑腿 + 翻译 + 整合员」，让前端不用关心后端有多少个服务、数据格式有多复杂，只需要专注于 "展示给用户看" 和 "和用户交互"，后端也不用为了适配前端而改变自己的专业分工。