阿里程式設計師牛不牛我不知道，但是程式設計師一般情況下是學計算機大類專業，其中包括了很多專業，比如計算機科學與技術，自動化，電子資訊，網路工程等，但是也不完全都必須是科班出身，我有一個程式設計師同事是學畫畫出身的。

這個問題，其實也是很多人的疑問！

我想說：四種軟體架構演進史，程式設計師會一種就很牛了！

一、單體架構

單體架構比較初級，典型的三級架構，前端(Web/手機端)+中間業務邏輯層+資料庫層。這是一種典型的Java Spring mvc或者Python Django框架的應用。其架構圖如下所示：

單體架構

單體架構的應用比較容易部署、測試， 在專案的初期，單體應用可以很好地執行。然而，隨著需求的不斷增加， 越來越多的人加入開發團隊，程式碼庫也在飛速地膨脹。慢慢地，單體應用變得越來越臃腫，可維護性、靈活性逐漸降低，維護成本越來越高。

下面是單體架構應用的一些缺點：

複雜性高：以一個百萬行級別的單體應用為例，整個專案包含的模組非常多、模組的邊界模糊、 依賴關係不清晰、 程式碼質量參差不齊、 混亂地堆砌在一起。可想而知整個專案非常複雜。每次修改程式碼都心驚膽戰， 甚至新增一個簡單的功能， 或者修改一個Bug都會帶來隱含的缺陷。技術債務：隨著時間推移、需求變更和人員更迭，會逐漸形成應用程式的技術債務， 並且越積 越多。“ 不壞不修”， 這在軟體開發中非常常見， 在單體應用中這種思想更甚。已使用的系統設計或程式碼難以被修改，因為應用程式中的其他模組可能會以意料之外的方式使用它。部署頻率低：隨著程式碼的增多，構建和部署的時間也會增加。而在單體應用中， 每次功能的變更或缺陷的修復都會導致需要重新部署整個應用。全量部署的方式耗時長、 影響範圍大、 風險高， 這使得單體應用專案上線部署的頻率較低。而部署頻率低又導致兩次釋出之間會有大量的功能變更和缺陷修復，出錯率比較高。可靠性差：某個應用Bug，例如死迴圈、記憶體溢位等， 可能會導致整個應用的崩潰。擴充套件能力受限：單體應用只能作為一個整體進行擴充套件，無法根據業務模組的需要進行伸縮。例如，應用中有的模組是計算密集型的，它需要強勁的CPU；有的模組則是IO密集型的，需要更大的記憶體。由於這些模組部署在一起，不得不在硬體的選擇上做出妥協。阻礙技術創新：單體應用往往使用統一的技術平臺或方案解決所有的問題， 團隊中的每個成員 都必須使用相同的開發語言和框架，要想引入新框架或新技術平臺會非常困難。二、分散式應用大型網際網路架構演進過程架構師應具備的分散式知識主流分散式架構設計詳解

中級架構，分散式應用，中間層分散式+資料庫分散式，是單體架構的併發擴充套件，將一個大的系統劃分為多個業務模組，業務模組分別部署在不同的伺服器上，各個業務模組之間透過介面進行資料互動。資料庫也大量採用分散式資料庫，如redis、ES、solor等。透過LVS/Nginx代理應用，將使用者請求均衡的負載到不同的伺服器上。其架構圖如下所示：

分散式架構

該架構相對於單體架構來說，這種架構提供了負載均衡的能力，大大提高了系統負載能力，解決了網站高併發的需求。另外還有以下特點：

降低了耦合度：把模組拆分,使用介面通訊,降低模組之間的耦合度。責任清晰：把專案拆分成若干個子專案,不同的團隊負責不同的子專案。擴充套件方便：增加功能時只需要再增加一個子專案,呼叫其他系統的介面就可以。部署方便:可以靈活的進行分散式部署。提高程式碼的複用性：比如service層,如果不採用分散式rest服務方式架構就會在手機wap商城,微信商城,pc,android，ios每個端都要寫一個service層邏輯,開發量大,難以維護一起升級,這時候就可以採用分散式rest服務方式,公用一個service層。

缺點 : 系統之間的互動要使用遠端通訊,介面開發增大工作量,但是利大於弊。

三、微服務架構服務的前世今生基於分散式思想下的RPC解決方案Dubbo應用及原始碼解讀SpringBootSpringCloud應用及原始碼解讀Docker虛擬化技術

微服務架構，主要是中間層分解，將系統拆分成很多小應用（微服務），微服務可以部署在不同的伺服器上，也可以部署在相同的伺服器不同的容器上。當應用的故障不會影響到其他應用，單應用的負載也不會影響到其他應用，其代表框架有Spring cloud、Dubbo等。其架構圖如下所示：

易於開發和維護：一個微服務只會關注一個特定的業務功能，所以它業務清晰、程式碼量較少。開發和維護單個微服務相對簡單。而整個應用是由若干個微服務構建而成的，所以整個應用也會被維持在一個可控狀態。單個微服務啟動較快：單個微服務程式碼量較少， 所以啟動會比較快。區域性修改容易部署：單體應用只要有修改，就得重新部署整個應用，微服務解決了這樣的問題。一般來說，對某個微服務進行修改，只需要重新部署這個服務即可。技術棧不受限：在微服務架構中，可以結合專案業務及團隊的特點，合理地選擇技術棧。例如某些服務可使用關係型資料庫MySQL；某些微服務有圖形計算的需求，可以使用Neo4j；甚至可根據需要，部分微服務使用Java開發，部分微服務使用Node.js開發。微服務雖然有很多吸引人的地方，但它並不是免費的午餐，使用它是有代價的。使用微服務架構面臨的挑戰。運維要求較高：更多的服務意味著更多的運維投入。在單體架構中，只需要保證一個應用的正常執行。而在微服務中，需要保證幾十甚至幾百個服務服務的正常執行與協作，這給運維帶來了很大的挑戰。分散式固有的複雜性：使用微服務構建的是分散式系統。對於一個分散式系統，系統容錯、網路延遲、分散式事務等都會帶來巨大的挑戰。介面調整成本高：微服務之間透過介面進行通訊。如果修改某一個微服務的API，可能所有使用了該介面的微服務都需要做調整。重複勞動：很多服務可能都會使用到相同的功能，而這個功能並沒有達到分解為一個微服務的程度，這個時候，可能各個服務都會開發這一功能，從而導致程式碼重複。儘管可以使用共享庫來解決這個問題（例如可以將這個功能封裝成公共元件，需要該功能的微服務引用該元件），但共享庫在多語言環境下就不一定行得通了。四、Serverless架構

當我們還在容器的浪潮中前行時，已經有一些革命先驅悄然佈局另外一個雲計算戰場：Serverless架構。

Serverless架構

2014年11月14日，亞馬遜AWS釋出了新產品Lambda。當時Lambda被描述為：一種計算服務，根據時間執行使用者的程式碼，無需關心底層的計算資源。從某種意義上來說，Lambda姍姍來遲，它像雲計算的PaaS理念：客戶只管業務，無需擔心儲存和計算資源。

在此前不久，2014年10月22日，谷歌收購了實時後端資料庫創業公司Firebase。Firebase聲稱開發者只需引用一個API庫檔案就可以使用標準REST API的各種介面對資料進行讀寫操作，只需編寫HTML＋CSS＋JavaScrip前端程式碼，不需要伺服器端程式碼（如需整合，也極其簡單）。

相對於上兩者，Facebook 在2014年二月收購的 Parse，則側重於提供一個通用的後臺服務。這些服務被稱為Serverless或no sever。想到PaaS（平臺即服務）了是嗎？很像，使用者不需要關心基礎設施，只需要關心業務，這是遲到的PaaS，也是更實用的PaaS。這很有可能將會變革整個開發過程和傳統的應用生命週期，一旦開發者們習慣了這種全自動的雲上資源的建立和分配，或許就再也回不到那些需要微應用配置資源的時代裡去了。

對於Serverless架構，沒有全部展示出來，那如果有感興趣瞭解的老友們呢...可以去我的主頁，私信我【架構】獲取，喜歡我的分散式、微服務系統圖的也能分享給大家~我對架構體系做了一系列的系統圖，很開心能分享給大家！

我的很多文章都有分享各種架構資料，相信對於已經工作和遇到技術瓶頸或者寫部落格碼友，在我的主頁一定都有你需要的內容。