在建筑領域是這樣描述模式的：每一個模式描述了一個在我們周圍不斷重復發(fā)生的問題以及該問題的解決方案核心。我們可以一次又一次地使用這個方案而不必做重復的工作。模式的關鍵是可重復性，問題和場景的可重復性帶來解決方案的可重復性。
目前的網站架構有一些共同的模式（思路與解決方案），它們已經被大型網站一再驗證，所以可以指導我們的架構設計。
1 分層
在橫向維度上把系統(tǒng)劃分為 3 層，每一層負責相對單一的職責，通過上層對下層的依賴與調用來構成一個完整的系統(tǒng)。
| 分層 | 描述 |
|---|---|
| 應用層 | 負責具體業(yè)務與視圖展示。 |
| 服務層 | 為應用層提供服務支持。 |
| 數據層 | 提供數據訪問服務。 |
只要維持調用的接口不變，各層就可以根據具體問題，獨立演化發(fā)展。
在設計階段，必須合理的規(guī)劃各層之間的邊界和接口。在開發(fā)階段，必須嚴格遵循分層之間的約束，禁止跨層次調用（如應用層調服務層）以及逆向調用（如數據層調應用層）。
在實踐中，這些分層還可以進一步細分。比如應用層再分為視圖層與業(yè)務邏輯層；服務層分為數據接口層與邏輯處理層。
分層架構是邏輯上的劃分，所以可以部署在同一臺物理服務器上。但隨著業(yè)務的發(fā)展，必須會對這些層進行分離部署，即把這些層分別部署在不同的物理服務器上。
分層架構對于以后支持高并發(fā)并朝著分布式方向發(fā)展很重要，所以在早期，就應該采用分層架構哦O(∩_∩)O~
2 分割
分割指的是從縱向方面進行劃分。
把不同的業(yè)務服務包裝成高內聚低耦合的模塊單元，這樣不僅可以有助于開發(fā)和維護，也便于實現分布式部署。
3 分布式
分層與分割的目的之一是為了把這些模塊進行分布式部署，即把這些模塊部署在不同的服務器上，然后通過遠程調用協同工作。這就意味著有更多的服務器來提供同樣的服務，資源越多，那么支持的并發(fā)訪問量和數據量就越大，進而可以為更多的用戶服務。
但分布式也有一些缺點：
- 必須通過網絡調用服務，而這可能會對性能造成嚴重影響。
- 服務器越多，宕機的可能性就越大，造成可用性降低。
- 保持數據一致性很困難。
- 開發(fā)、管理與維護困難。
所以要根據實際情況量力而行哦O(∩_∩)O~
目前有這些分布式方案：
分布式應用與服務 - 可以改善性能和并發(fā)性、加快開發(fā)與發(fā)布速度、減少數據庫連接和不同的應用復用共同的服務。
分布式靜態(tài)資源 - 動靜分離，即把 js/css/圖片等靜態(tài)資源部署在獨立域名下，這不僅可以加快瀏覽器的并發(fā)加載速度，而且還可以讓負責用戶體驗的團隊獨立開發(fā)與維護這些靜態(tài)資源，實現分工合作。
分布式數據和存儲 - 大型網站需要處理以 P 為單位的海量數據，單臺計算機無法提供這么大的存儲空間，所以才要分布式存儲。像各種 NoSQL 產品幾乎都是分布式的。
分布式計算 - 處理在線業(yè)務之外，還有很大的一部分是用戶直觀感受不到的后臺業(yè)務，諸如構建搜索引擎索引、數據分析統(tǒng)計等。現在普遍使用 Hadoop 和 MapReduce 分布式計算框架進行這一類的批處理計算。它們的特點是移動計算，即把計算程序分發(fā)到數據所在的位置以加速計算工作。
4 集群
要對用戶訪問集中的模塊所部署的服務器建立集群，即多臺服務器部署相同應用，然后通過負載均衡設備共同對外提供服務。
這樣可以提供更好的并發(fā)能力，如果因為業(yè)務發(fā)展有了更多的并發(fā)用戶的時候，我們只要向集群中增加新機器即可。而且可以提高系統(tǒng)的可用性，所以在早期，也要至少部署兩臺服務器以構建一個集群，保證可用性。
5 緩存
緩存指的是把數據存放在距離計算最近的位置以加快處理速度，它是改善性能的第一手段。有這些緩存方法：
CDN - 內容分發(fā)網絡，用戶的請求會送達距離他最近的網絡服務商，這里緩存了網站的一些靜態(tài)資源，如果用戶的請求是這些資源，那么就可以很快地響應啦O(∩_∩)O~
反向代理 - 是前端架構的一部分，它部署在前端，當用戶的請求到達網站時，會最先訪問反向代理服務器，這些也緩存了網站的一些靜態(tài)資源，所以也會很快響應用戶的啦O(∩_∩)O~
本地緩存 - 緩存著熱點數據，應用程序可以直接從本機內存中讀取數據。
分布式緩存 - 如果網站的數據量非常龐大，那么即使只是緩存一小部分，所需要的內存也不是單機能夠承受的。為了解決這一問題，我們可以建立分布式緩存集群，應用程序通過網絡來訪問緩存數據。
使用緩存的前提條件是：
- 數據訪問的熱點并不均衡，即某些數據會被頻繁地訪問到，這些數據必須放入內存。
- 數據在某一個時間段內是有效的。如果很快過期，然后緩存數據就會因為失效而出現臟讀問題。
6 異步
異步指的是把一個業(yè)務分為多個階段，每個階段通過共享數據進行協作工作。
單個服務器內可以通過多線程共享內存隊列的方式實現異步；而在分布式系統(tǒng)中，多個服務器集群是通過分布式消息隊列實現異步的。
異步架構就是典型的生產者/消費者模式。它們不直接調用，只是共享數據結構。
異步消息隊列有這些特性：
提高系統(tǒng)可用性 - 消費者服務器發(fā)送故障，數據會在消息隊列服務器存儲堆積，但生產者服務器可以繼續(xù)處理業(yè)務，系統(tǒng)整體表現為正常。待消費者服務器恢復后，就可以繼續(xù)處理消息處理隊列中的數據。
加快響應速度 - 生產者服務器處理完業(yè)務請求后，就把數據寫入消息隊列，無須等待消費者服務器響應即可返回。
消除并發(fā)訪問高峰 - 消息隊列服務器可以吸納高峰期突然增加的訪問請求數據，然后由消費者服務器依次處理，這樣不會對整個負載造成太大的壓力。
注意：異步方式會對用戶體驗和業(yè)務流程造成影響，所以需要得到產品設計方面的支持。
7 冗余
服務器隨時可能出現故障，特別是服務器的規(guī)模比較大時，某臺服務器出現宕機幾乎是必然事件。所以為了保證服務與數據，就必須有一定數量的服務器冗余運行，數據冗余備份，這樣當某臺服務器宕機時，可以把其上的服務與數據轉移到其他機器上。
即使是訪問與負載很小的服務，也必須至少部署兩臺服務器構造一個小的集群，這樣才能實現服務的高可用。數據庫除了冷備份（定期備份、存檔保存）外，還要對數據庫進行主從分離，做熱備份。
為了防范地震等不可抗力導致服務癱瘓的情況，一些大型網站會對整個數據中心進行備份，在全球范圍內部署災備數據中心。程序與數據會實時同步到多個災備數據中心。
8 自動化
目前的自動化主要集中在發(fā)布與運行維護上。
很多故障都出現在發(fā)布環(huán)節(jié)，所以實現發(fā)布自動化可以有效地減少故障。包括這些環(huán)節(jié)：
- 自動化代碼管理 - 開發(fā)者只要提交自己代碼，系統(tǒng)就會自動為其創(chuàng)建開發(fā)分支，自動進行代碼合并。
- 自動化測試 - 系統(tǒng)自動把代碼部署到測試環(huán)境，啟動自動化測試用例進行測試，向相關人員發(fā)送測試報告，向系統(tǒng)反饋測試結果。
- 自動化安全檢測 - 對代碼進行靜態(tài)安全掃描并部署到安全測試環(huán)境，進行安全攻擊測試，評估系統(tǒng)的安全性。
- 自動化部署 - 把代碼自動部署到線上生產環(huán)境。
- 自動化監(jiān)控 - 對服務器進行心跳檢測，監(jiān)控它的各項性能指標和應用程序的關鍵數據指標。如果發(fā)現異常，就進行報警。然后進行失效轉移，把失效的服務器從集群中隔離。故障消除后，在進行失效恢復。遇到訪問高峰，進行降級，即拒絕部分請求以及關閉一部分不重要的服務。必要時，還需要主動分配資源，把空閑的資源分配給重要的服務。
正確地使用模式，可以用更少的時間開發(fā)出更好的系統(tǒng)，而且也使設計者的水平達到一個更高的水平。但要注意：模式受到應用場景的限制，對系統(tǒng)的約束也很多，所以要具體問題具體分析。
只有對問題有著深刻理解的基礎上進行創(chuàng)新，才能有好的設計哦O(∩_∩)O~
