架构模式是软件架构中在给定环境下常遇到问题的通用的、可重用的解决方案。类似于软件设计模式但覆盖范围更广,致力于软件工程中不同问题,如计算机硬件性能限制、高可用性、业务风险极小化。一些架构模式在软件框架被实现。- 维基百科
说明
架构模式有很多种,本文只讨论工作中使用较多的几种:
- 分层架构
- Pipeline架构
- 事件驱动架构
分层架构
分层架构模式
分层架构模式工作中用的比较多,常见的有MVC等,通过分层将职责划分到某一层上,层次清晰,架构明了。
我们以MVC来举例说明:controller -> service -> dao
- @RestController
- @RequestMapping("/order")
- public class OrderController {
- @Autowired
- private OrderService orderService;
- /**
- * 新增订单
- * @param order
- * @return
- */
- @PostMapping("/add")
- public Response addOrder(Order order) {
- orderService.add(order);
- return Response.success();
- }
- }
- public interface OrderService {
- /**
- * 添加订单
- * @param order
- * @return
- */
- boolean add(Order order);
- }
- public interface OrderRepository {
- int save(Order order);
- }
按照依赖方向,上层依次依赖下层,每一层处理不同到逻辑。
之前到文章有讨论过通过依赖反转来改变依赖关系,从而更少到减少耦合。
Pipeline架构
Pipeline架构模式
Pipeline架构也称为管道或流水线架构,处理流程成线性,各个环节有相应到组件处理,从前到后顺序执行。
概念说明:
- source: 数据源,通常使用流数据为源,比如:KafkaSource;
- channel:信道或管道,用于处理或转换数据,比如:JsonChannel;
- Sink:数据落地,通常用于数据存储或转发,比如:DbSink, KafkaSink;
- Component: 组件,用于执行逻辑的最小单元,source,channel,sink都是一个Component;
- Pipeline: 管道或流水线,一个Pipeline由上面的组件组成,不同的业务可以组装成不同的Pipeline;
- 代码实现:数字数据源 -> 累加 -> 转成字符串 -> 落地
- /**
- * 组件
- */
- public interface Component<T> {
- /**
- * 组件名称
- * @return
- */
- String getName();
- /**
- * 获取下游组件
- * @return
- */
- Collection<Component> getDownStrems();
- /**
- * 组件执行
- */
- void execute(T o);
- }
- public abstract class AbstractComponent<T, R> implements Component<T>{
- @Override
- public void execute(T o) {
- // 当前组件执行
- R r = doExecute(o);
- System.out.println(getName() + " receive " + o + " return " + r);
- // 获取下游组件,并执行
- Collection<Component> downStreams = getDownStrems();
- if (!CollectionUtils.isEmpty(downStreams)) {
- downStreams.forEach(c -> c.execute(r));
- }
- }
- protected abstract R doExecute(T o);
- }
- /**
- * 数据来源
- */
- public abstract class Source<T, R> extends AbstractComponent<T, R>{
- }
- /**
- * 管道/信道
- * @param <T>
- */
- public abstract class Channel<T, R> extends AbstractComponent<T, R> {
- }
- /**
- * 数据落地
- * @param <T>
- */
- public abstract class Sink<T, R> extends AbstractComponent<T, R> {
- }
- public class IntegerSource extends Source<Integer, Integer>{
- @Override
- protected Integer doExecute(Integer o) {
- return o;
- }
- @Override
- public String getName() {
- return "Integer-Source";
- }
- @Override
- public Collection<Component> getDownStrems() {
- return Collections.singletonList(new IncrChannel());
- }
- }
- public class IncrChannel extends Channel<Integer, Integer> {
- @Override
- protected Integer doExecute(Integer o) {
- return o + 1;
- }
- @Override
- public String getName() {
- return "Incr-Channel";
- }
- @Override
- public Collection<Component> getDownStrems() {
- return Collections.singletonList(new StringChannel());
- }
- }
- public class StringChannel extends Channel<Integer, String> {
- @Override
- protected String doExecute(Integer o) {
- return "str" + o;
- }
- @Override
- public String getName() {
- return "String-Channel";
- }
- @Override
- public Collection<Component> getDownStrems() {
- return Collections.singletonList(new StringSink());
- }
- }
- public class StringSink extends Sink<String, Void>{
- @Override
- protected Void doExecute(String o) {
- return null;
- }
- @Override
- public String getName() {
- return "String-Sink";
- }
- @Override
- public Collection<Component> getDownStrems() {
- return null;
- }
- }
- /**
- * 流水线
- */
- public class Pipeline {
- /**
- * 数据源
- */
- private Source source;
- public Pipeline(Source source) {
- this.source = source;
- }
- /**
- * 启动
- */
- public void start() {
- source.execute(1);
- }
- }
测试:
- public class PipelineTest {
- @Test
- public void test() {
- Pipeline pipeline = new Pipeline(new IntegerSource());
- pipeline.start();
- }
- }
执行结果:
- Integer-Source receive 1 return 1
- Incr-Channel receive 1 return 2
- String-Channel receive 2 return str2
- String-Sink receive str2 return null
事件驱动架构
事件驱动模式
事件驱动是以某个具体事件为触发条件,从而贯穿这个处理流程。通常事件驱动属于发布订阅模式或观察者模式, 用于异步处理,解耦业务逻辑。具体实现有进程内的和分布式的方式,比如:EventBus, MQ等等。
代码举例:
- public class OrderEventListener implements Listener<OrderEvent> {
- @Override
- public void onEvent(OrderEvent event) {
- System.out.println("receive event: " + event);
- }
- }
- public class EventBus {
- private final static List<Listener> listeners = new ArrayList<>();
- /**
- * 注册监听器
- * @param listener
- */
- public static void registerListener(Listener listener) {
- listeners.add(listener);
- }
- /**
- * 发布事件
- * @param event
- */
- public void publishEvent(Event event) {
- // 收到并处理事件
- listeners.forEach(l -> {
- l.onEvent(event);
- });
- }
- }
测试:
- public class EventBusTest {
- @Test
- public void publish() {
- OrderEvent event = new OrderEvent("order_2", OrderState.PENDING_PAYMENT);
- EventBus.registerListener(new OrderEventListener());
- EventBus eventBus = new EventBus();
- eventBus.publishEvent(event);
- }
- }
Spring中也有事件发布和监听(深入浅出Spring/SpringBoot 事件监听机制):
- @Component
- public class OrderEventListener {
- @Async
- @EventListener(OrderEvent.class)
- public void onEvent(OrderEvent event) {
- System.out.println("receive event: " + event);
- }
- }
- public class EventTest {
- @Autowired
- private ApplicationContext context;
- @Test
- public void publishEvent() {
- OrderEvent event = new OrderEvent("order_1", OrderState.PENDING_PAYMENT);
- context.publishEvent(event);
- }
- }
总结
以上通过代码实例简单说明了工作中常用到的架构模式,但是模式不是固定的,工作中需结合实际情况按需使用即可。