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前言#xff1a;
一、建筑风格
1.1 什么是建筑风格
1.2 常见的建筑风格
1.3 如何区分不同的建筑风格
二、软件架构风格概述
2.1 什么是软件架构风格
2.2 如何区分不同的软件架构风格
2.3 软件架构风格的发展阶段
2.4 软件架构风格与软件架构的区别
2.5 常见的…目录
前言
一、建筑风格
1.1 什么是建筑风格
1.2 常见的建筑风格
1.3 如何区分不同的建筑风格
二、软件架构风格概述
2.1 什么是软件架构风格
2.2 如何区分不同的软件架构风格
2.3 软件架构风格的发展阶段
2.4 软件架构风格与软件架构的区别
2.5 常见的软件架构风格的种类
1.8 复杂软件系统可以组合多种架构风格
二、常见的软件架构风格详解
2.1 A-数据流风格适合数据面业务处理
1A-数据流风格 - 管道-过滤器架构Pipe-and-Filter Architecture
2A-数据流风格 - 批处理序列
3管道-过滤器架构与批处理序列区别
2.2 B-调用返回风格同步调用
1B-分层/层次架构Layered Architecture
2B-客户端-服务器CS架构Client-Server Architecture
3B-Web-服务器BS架构Client-Server Architecture
4B-MVC架构Model-View-Controller Architecture
5B-微服务架构Microservices Architecture
2.3 C-分发风格异步通信机制
1C-发布-订阅架构Publish-Subscribe Architecture
2C-事件驱动架构Event-Driven Architecture
2.4 D-虚拟机风格
1D-虚拟机风格-解释器
2D-虚拟机风格-基于规则业务逻辑算法与业务逻辑运行条件的分离
2.5 仓库风格软件架构中数据管理风格
1E-仓库风格-数据库系统
2E-仓库风格-超文本系统
3E-仓库风格-黑板系统 前言
风格是指在不同领域内人们在表达自己的过程中如艺术、音乐、文化、时尚、建筑、软件系统等所选择的、相对稳定的表达方式和特征的总和。在不同领域内都存在着多种不同的风格。
在艺术领域内也有许多不同的风格比如著名的印象派、抽象表现主义、中国画、波普艺术等等在音乐领域中也有传统的古典音乐和更现代的流行音乐等在时尚领域中也有各种不同的服装风格如商务、休闲、复古、前卫等在建筑领域中也有古典主义、哥特式、现代主义等不同的风格。
每种风格都有其独特的特征和表现方式能够引起人们的情感共鸣也同时反映了不同历史和文化背景下人们的审美价值观和审美追求。同时风格也是不断发展变化的新的表达方式和特征也在不断地涌现和定义。
软件架构风格是指解决某一类问题的软件设计的套路和风格。
确认软件架构风格是软件架构设计的第一步就像建房子之前首先确定建造升什么样风格的房子一样然后在看房子内部的构造和结构。做软件设计也是一样首先要确定软件架构的风格而软件架构的风格取决于软件要解决的业务系统的业务需求包括非功能性需求。 一、建筑风格
1.1 什么是建筑风格
建筑风格是指在建筑设计和建造过程中对建筑形式、结构、材料和装饰等方面的一种艺术风格或设计风格的选择和体现。它涵盖了建筑的外观特征、空间布局和建筑元素的组合方式等方面。
不同的建筑风格在不同的历史时期和地区出现并反映了当时社会、文化、经济和技术等方面的特征。每一种建筑风格都具有独特的外观和特点以及对建筑形式和建筑构造的特定要求。
建筑风格指建筑设计中在内容和外貌方面所反映的特征主要在于建筑的平面布局、形态构成、艺术处理和手法运用等方面所显示的独创和完美的意境。建筑风格因受时代的政治、社会、经济、建筑材料和建筑技术等的制约以及建筑设计思想、观点和艺术素养等的影响而有所不同。中国特有的建筑风格。 如外国建筑史中古希腊、古罗马有多立克、爱奥尼克和科林斯等代表性建筑柱式风格
中古时代有哥特建筑的建筑风格
文艺复兴后期有运用矫揉奇异手法的巴洛克和纤巧烦琐的洛可可等建筑风格。
我国古代宫殿建筑其平面严谨对称主次分明砖墙木梁架结构飞檐、斗栱、藻井和雕梁画栋等形成
1.2 常见的建筑风格
常见的建筑风格包括以下几种 古典主义风格古希腊罗马文化的影响下强调对称、规则和比例。典型的古典主义风格包括古典希腊柱式、罗马拱门和圆顶等特征。 哥特式风格哥特式建筑风格起源于中世纪的欧洲以其尖拱形和高耸的尖塔为特征。教堂和大教堂是哥特式建筑最典型的代表。 文艺复兴风格文艺复兴建筑风格起源于15世纪的意大利强调对古典艺术和建筑的研究与恢复。特点包括对称、圆顶和半圆形拱门等。 巴洛克风格巴洛克建筑风格在17世纪至18世纪的欧洲流行追求奢华、装饰和浮华。典型的巴洛克风格包括复杂的立面、曲线和扭曲的形状。 新古典主义风格新古典主义建筑风格是18世纪末至19世纪初受到古典主义风格启发的建筑风格它回归古代希腊罗马文化的典雅和平衡。 现代主义风格现代主义建筑风格追求简洁、功能性和实用性。它摒弃了传统的装饰和多余的装饰注重形式与功能的一致性。 后现代主义风格后现代主义建筑风格强调对传统建筑规范的挑战追求个性和创新。它通常表现为复杂的形状、丰富的装饰和多样化的细节。
这些仅仅是一小部分常见的建筑风格每一种风格都有自己独特的特点和表达方式能够通过建筑艺术来契合当时的时代背景和文化价值观。
1.3 如何区分不同的建筑风格
区分不同的建筑风格需要考虑以下几个方面 外观特征不同的建筑风格通常具有独特的外观特征。例如古典主义风格通常具有对称的立面和古典柱式哥特式风格以尖拱形窗户和尖顶为标志现代主义风格则追求简洁的线条和功能性。 建筑元素不同的建筑风格使用不同的建筑元素和装饰。例如古典主义建筑常常使用带有装饰的柱子、凯旋门等巴洛克风格强调曲线和扭曲的形状文艺复兴风格则使用圆顶、拱门等。 结构和布局不同的建筑风格也会在建筑的结构和布局上有所区别。例如哥特式教堂通常具有高耸的尖塔和复杂的拱顶结构现代主义建筑追求简洁的水平线条和开放的空间布局。 历史和文化背景建筑风格往往与特定的历史和文化背景相关。了解一个建筑风格的历史和文化背景可以帮助我们更好地理解它的特点和意义。
通过对建筑的外观特征、建筑元素、结构和布局、历史和文化背景等方面的观察和研究我们可以相对准确地区分不同的建筑风格。同时查阅相关的建筑书籍、参观建筑博物馆和历史建筑等也是了解建筑风格的有效途径。 二、软件架构风格概述
2.1 什么是软件架构风格 软件架构风格指的是针对软件的整体结构和设计方法所采用的一种通用风格或模式是进行软件开发的通用指导原则。它关注的是系统整体结构并定义了许多重要的设计决策如如何组织代码、如何将代码模块化、如何进行通信等以便有效地满足利益相关者的需求。
2.2 如何区分不同的软件架构风格
软件架构风格包含了以下几个方面的内容 组件和连接方式软件架构风格定义了组件的类型、功能和责任以及它们之间的连接方式。这些组件可以是模块、类、服务、库或其他相关的构件。架构风格决定了这些组件如何相互合作和交流以实现系统的功能和目标。 整体结构模式软件架构风格通常使用一系列的结构模式如分层、客户端-服务器、发布-订阅、管道-过滤器等来定义系统的整体结构。结构模式定义了组件之间的关系和通信方式以及数据流和控制流的组织方式。 非功能性需求软件架构风格还考虑了系统的非功能性需求如性能、可伸缩性、可靠性、安全性、可维护性等。不同的架构风格对非功能性需求有不同的关注和优化点。 设计原则和约束软件架构风格通常借用了一些设计原则和约束条件如单一职责原则、开闭原则、迪米特法则等来指导组件的设计和实现。这些原则和约束可以帮助确保系统具有良好的结构和可扩展性。 配置和部署软件架构风格还可能涉及到系统的部署和配置方面的决策。这包括决定部署的拓扑结构、物理硬件需求、软件环境需求等。架构风格可以影响系统的可部署性、可伸缩性和性能。
总之软件架构风格定义了系统的整体结构、组件和连接方式并考虑了非功能性需求、设计原则和部署方面的要求。选择适合的软件架构风格是构建可靠、灵活和可扩展系统的重要一步。
备注
软件架构部需要定义软件组件之间详细的接口定义 2.3 软件架构风格的发展阶段
架构风格的发展可以分为以下几个阶段 早期阶段在早期的计算机发展阶段软件架构的概念并没有明确的定义。开发人员主要关注于编写代码和解决特定的问题对于系统整体的结构和组织并没有深入的思考。 面向对象阶段随着面向对象编程的兴起软件架构开始引入组件化和模块化的概念。设计模式如MVC、单例模式、观察者模式等开始被广泛应用使得系统的结构更加清晰和灵活。 分布式阶段随着互联网的普及和分布式计算的兴起分布式架构风格开始受到关注。客户端-服务器架构、基于消息传递的架构如消息队列、微服务架构等成为主流。这些架构风格通过将系统拆分成独立的模块或服务并通过网络进行通信来实现各种功能。 服务导向阶段服务导向架构SOA提供了一种组织和集成系统的方法通过将系统划分为一系列自治服务来实现业务功能。SOA允许服务的独立开发、部署和升级提供了更好的可扩展性和松耦合性。 云计算和容器化阶段云计算和容器化技术的兴起推动了软件架构的演进。云架构、容器化部署和微服务架构的组合成为了现代云原生应用开发的关键。
在不同的阶段软件架构的关注点和技术工具有所变化。从最初的代码编写到面向对象设计再到分布式、服务导向和云计算阶段软件架构风格不断演进以适应不断变化的需求和技术环境。
2.4 软件架构风格与软件架构的区别
软件架构和软件架构风格之间存在一定的区别。
软件架构是指系统的整体结构、组件、连接方式以及它们之间的关系它定义了系统的概念结构和物理结构包括软件和硬件之间的交互。它从系统整体的角度出发考虑各种需求因素确定系统的整体框架并定义系统的各种组成部分的职责以实现系统的稳定性、可扩展性、可靠性、可维护性等。
而软件架构风格则是一种模板和约定它定义了一组常用的架构方案指导系统的设计和实现。它通常涉及到系统的模块化、组件化、连接方式、非功能需求等方面是对某些具体问题的解决方案的总结和经验可以被视为一种通用的解决方案。常见的软件架构风格有分层架构、客户端-服务器架构、微服务架构等。
因此软件架构是针对一个特定系统的设计它是对架构决策、组织结构和技术的细节的直接描述。而软件架构风格则是面向各种平台、场景和应用领域的通用解决方案它是一组通用的原则和设计模式可以作为指导系统架构设计的参考模型。
2.5 常见的软件架构风格的种类
常见的软件架构风格包括以下几种 A-数据流风格数据流风格是一种针对数据流和数据处理的软件架构风格。该风格的主要思想是将系统分解为一些小型的处理单元并将它们按照数据流的方向进行连接。 A-数据流风格 - 管道-过滤器架构Pipe-and-Filter Architecture将系统分为若干个过滤器每个过滤器都是一段独立的处理单元通过管道连接起来以实现数据流的处理和分离。 A-数据流风格 - 批处理序列数据流风格中的批处理序列是一种常见的数据流处理模式它以被划分为批次的数据流为基础对批次数据进行连续的处理。 B-调用返回风格同步调用调用返回风格Call-return style是一种常见的编程风格其中函数或方法的调用者在调用完函数后会等待函数执行完成并返回结果然后再继续执行下一条语句。 在调用返回风格中调用者通过调用函数的名称和参数将控制权转移给被调用的函数同时传递所需的参数。被调用的函数会执行特定的操作并将结果返回给调用者。 B-分层/层次架构Layered Architecture将系统分为若干个层每一层提供一组紧密相关的功能并且不同层之间的依赖关系只允许往下层进行以实现系统的松耦合和可维护性。 B-客户端-服务器CS架构Client-Server Architecture将系统分为客户端和服务器端两个部分客户端发起请求服务器端进行响应以实现系统的分布式和并发性。 B-Web-服务器BS架构Client-Server Architecture将系统分为IE客户端和服务器端两个部分Web客户端发起请求服务器端进行响应以实现系统的分布式和并发性。 B-MVC架构Model-View-Controller Architecture将系统分为模型Model、视图View和控制器Controller三个部分模型负责处理数据视图负责展示数据控制器负责协调模型和视图之间的交互以实现系统的灵活性和可扩展性。 B-微服务架构Microservices Architecture将系统分为若干个独立的小型服务每个微服务负责一部分功能以实现系统的可伸缩性和自治性。 C-发布-订阅架构Publish-Subscribe Architecture将系统分为发布者和订阅者两个部分发布者负责发布事件订阅者通过订阅事件获取信息以实现系统的事件驱动和解耦。 C-事件驱动架构Event-Driven Architecture将系统分为若干事件和事件处理程序通过事件的触发和处理来实现系统的响应、解耦和可扩展性。 D-虚拟机风格-解释器在虚拟机风格中解释器是一种将源代码逐条解释并执行的软件程序。它将高级语言或特定领域语言的代码逐条翻译成虚拟机能够执行的指令并逐步执行这些指令来实现代码的功能。解释器的工作方式是逐条读取源代码将每条代码转化为一系列虚拟机指令并按顺序执行这些指令。解释器会逐条解释指令中的操作根据需要读取和修改虚拟机的状态例如变量的值、函数的调用栈等并根据指令的规定执行相应的操作。这种逐条解释和执行的过程使得解释器的执行速度相对较慢但具有一定的灵活性和跨平台性。 D-虚拟机风格-基于规则基于规则的系统是一种在虚拟机风格中应用规则引擎的软件系统。这种系统使用规则引擎来推理、匹配和处理规则从而实现特定的功能和逻辑。 基于规则的系统的核心是规则引擎它负责解析、匹配和执行规则。 E-仓库风格-数据库系统仓库风格的数据库系统是一种将数据存储在中央仓库中的系统。这种系统结构常见于传统的数据仓库和商业智能系统用于集中存储和管理大量的结构化和非结构化数据并支持数据的分析和报告。 在仓库风格的数据库系统中数据仓库可以被看作是一个中央化的数据存储和管理机构用于集中存储来自多个源系统的数据并按照一致的数据模型进行组织和管理。数据可以从各种数据源例如生产系统、事务性数据库、外部数据源等中提取、清洗和转换然后装载到数据仓库中。 E-仓库风格-超文本系统仓库风格的超文本系统Warehouse-style Hypertext System是一种将超文本内容存储在多个服务器上并在需要时透明地将其组合到单个网页中的系统。 E-仓库风格-黑板系统仓库风格的黑板系统Warehouse-style Blackboard System是一种基于分布式计算的问题解决框架用于处理大规模、复杂和动态的问题。 黑板系统的核心思想是将问题分解成多个子问题并通过共享数据和知识来实现分布式的问题求解。
总之不同的软件架构风格有着不同的特点和优劣势并适用于不同的应用场景和业务需求。在实际开发中需要根据具体的需求来选择适合的架构风格。
1.8 复杂软件系统可以组合多种架构风格
复杂软件系统通常可以采用多种架构风格这种情况称为多种架构风格的混合或混合架构。使用多种架构风格的混合可以根据系统的不同需求和组件的特性来灵活选择和组合不同的架构风格。
以下是一些常见的情况其中复杂软件系统可以同时采用多种架构风格 模块化架构将系统划分为多个模块并对每个模块选择最适合的架构风格。例如可以将核心业务逻辑采用微服务架构而前端界面采用MVC架构。同时可以结合分层架构。 同步与异步架构在复杂系统中可以根据不同的组件之间的通信方式选择不同的架构风格。例如可以采用同步架构实现核心计算模块同时采用事件驱动架构实现消息处理模块。 客户端-服务器与点对点架构对于具有集中式和分布式特性的系统可以同时采用客户端-服务器架构和点对点架构。客户端-服务器架构适用于部分核心业务逻辑集中处理的场景而点对点架构适用于多个节点之间的直接通信场景。 分层架构与微服务架构对于大型系统可以选择采用分层架构来处理整体系统的结构和职责而在某些业务模块中采用微服务架构来实现更大的灵活性和独立性。
在实践中将不同架构风格混合使用可以具备更大的灵活性和适应性以满足复杂软件系统的各种需求。然而混合架构也会增加系统的复杂性和维护成本需要仔细的设计和管理确保不同的架构风格之间的交互和集成顺利进行。 二、常见的软件架构风格详解
2.1 A-数据流风格适合数据面业务处理
1A-数据流风格 - 管道-过滤器架构Pipe-and-Filter Architecture
数据流风格是一种基于数据流的软件架构风格它通过数据流以模块化和高内聚的方式组织系统并通过过滤器对数据进行处理。在数据流风格中模块被设计成过滤器从一个或多个输入数据流中读取数据并生成一个或多个输出数据流。
管道-过滤器架构Pipe and Filter Architecture是数据流风格的一种常见实现方式。该架构将过滤器组织成一个数据流管道从而实现数据流的连续处理。 在管道-过滤器架构中过滤器可以包括输入过滤器、处理过滤器和输出过滤器。
输入过滤器从系统外部数据源读取数据并将其转化成系统内部的数据格式。
处理过滤器执行各种数据操作和算法从输入流中读取数据并将处理后的数据传递到输出流中。
输出过滤器将处理后的数据输出到系统外部或传递给下一个过滤器进行处理。
管道-过滤器架构的优点包括 模块化和可重用过滤器在管道中具有相对独立的功能可以重用和扩展提高了系统的可维护性。 高内聚和低耦合过滤器仅关注单一任务并且只和相邻的过滤器连接使得系统具有高内聚和低耦合的性质。 灵活和可配置管道中的过滤器可以根据需要添加或删除可以配置成不同的管道组合以实现不同的数据流处理需求。 可并行和可分布式管道-过滤器架构的并行性和可分布性使得它可以适应大规模和高吞吐量的数据处理。
然而管道-过滤器架构也存在一些限制。例如管道中的数据流必须是有序的因为每个过滤器的输入都依赖于上一个过滤器的输出。此外管道中的过滤器也必须保证正确的处理数据避免数据丢失和不正确的计算。
管道-过滤器架构适用于数据流处理和处理流式数据。它广泛应用于数据仓库、实时数据处理、数据分析和机器学习等领域。
管道-过滤器架构是一种非常流行的系统架构设计模式被广泛应用于各种数据处理和解析场景。下面是一些管道-过滤器架构的应用案例
Unix系统
Unix系统是一个经典的管道-过滤器架构的应用案例它的命令行工具通过将一系列小型的命令为核心构建成强大的工具。通过将命令以管道的方式串行组合起来可以实现对文本、文件、进程和网络连接的高效处理和管理。
数据分析
在数据分析领域管道-过滤器架构可以用于对大量数据进行处理和过滤。例如将数据文件导入到Hadoop框架中应用一系列分布式计算和过滤器最终输出处理后的结果。
图像处理
在图像处理领域管道-过滤器架构可以用于设计复杂的图像处理流水线。这些流水线可以包括图像的载入、预处理、滤波、降噪、特征提取、分类和输出等步骤。每个步骤可以被实现为一个独立的过滤器多个过滤器可以被组合成一个流水线。
通信协议
在网络通信领域管道-过滤器架构可以应用于设计复杂的通信协议。这种设计利用了层次化的思想将不同层次的协议在一个通信过程中逐层处理每个层次通过一个过滤器来实现。
总的来说管道-过滤器架构具有可扩展性、可组合性和易于实现的优点可以应用于各种数据处理场景。在实现中需要避免过多的过滤器或数据流操作以避免性能的下降。 2A-数据流风格 - 批处理序列
在数据流风格中批处理序列是一种处理数据的模式其中数据被分组成批次并按顺序通过一系列的数据处理阶段进行处理。
批处理序列的特点是将数据分成连续的批次进行处理而不是一次处理单个数据项。每个批次中的数据被送入数据流中的处理器进行处理处理结果可以进一步传递给下一个处理器。这种方式使得批处理序列适用于大规模数据处理和离线数据处理任务。 在批处理序列中通常包含以下几个核心组件 输入批处理序列从一个或多个数据源读取输入数据。数据源可以是文件、数据库、消息队列等。输入数据被分成批次每个批次中有一定数量的数据项。 数据处理阶段数据处理阶段是批处理序列的核心它由一个或多个数据处理器组成。每个处理器负责对一个批次中的数据进行特定的处理操作如转换、过滤、统计等。处理器之间的数据流采用管道方式传递即每个处理器的输出作为下一个处理器的输入。 输出处理完成后的数据可以写入到文件、数据库或者传递给下游系统进行进一步处理。输出可以是整个批次的结果也可以是每个数据项的结果。 调度与控制批处理序列的执行通常需要有一个调度器或控制器来控制处理器的执行顺序和处理批次的分发。调度器可以基于时间、触发条件或某种策略来触发批处理任务的执行。
批处理序列适用于需求相对固定、不需要实时响应和高吞吐量的场景。它常用于离线数据处理、数据清洗和分析等任务如每日报表生成、日志分析等。常见的批处理框架和工具包括Apache Hadoop的MapReduce、Apache Spark的批处理模式等。
批处理序列是数据流风格的一种具体应用它将数据处理过程划分为多个离散的批次每个批次按照一定的顺序依次进行处理。以下是一些批处理序列的应用案例
批量数据处理
批处理序列广泛应用于批量数据处理场景例如大规模数据的清洗、转换、整合和分析等。通过将数据分割成多个批次可以对每个批次进行处理减少内存占用和提高处理效率。
ETL流程
在数据仓库和大数据处理中ETLExtract, Transform, Load流程常使用批处理序列进行数据的抽取、转换和加载。数据从源系统中抽取出来经过一系列的转换操作后再加载到目标系统中。
日志处理
批处理序列可以用于对大量日志进行处理和分析。通过按时间段划分为不同的批次可以对每个时间段内批量处理的日志进行聚合、过滤、统计和分析以提取出有用的信息。
批量作业处理
在系统管理和任务调度中批处理序列可以用于处理批量作业。例如对一组文件进行批量操作、定时执行批量任务或批量生成报告等。
批量交易处理
在金融和电子商务领域批处理序列可以应用于批量交易处理。例如每日对一批交易记录进行结算、清算、对账和报告生成等。
总的来说批处理序列是数据流风格的一种应用适用于需要按照一定顺序进行离散数据处理的场景。它可以提高处理效率降低内存使用并适应大规模数据处理的需求。 3管道-过滤器架构与批处理序列区别
管道-过滤器架构和批处理序列是两种不同的数据流风格和处理模式它们具有以下区别 数据处理粒度在管道-过滤器架构中数据是以流的形式在过滤器之间传递每个过滤器可以处理单个数据项或数据流的一部分。过滤器可以实时处理数据并将其传递给下一个过滤器。而在批处理序列中数据是以批次的形式进行处理一次处理一批数据。每个批次中的数据项可以被一系列的处理阶段处理然后将批次的结果传递给下一个阶段。 数据处理模式管道-过滤器架构适用于实时数据处理和流式数据处理其中数据是连续传递和处理的。每个过滤器负责对数据进行特定的操作并将其转发给下一个过滤器。而批处理序列适用于离线数据处理和批量数据处理其中数据被分成批次进行处理。每个批次的数据被按顺序通过一系列的处理阶段进行处理。 数据流的组合在管道-过滤器架构中可以通过组合不同的过滤器来创建复杂的数据处理流程。过滤器之间的连接可以是任意的可以根据需要动态地配置和调整数据流的组合。而在批处理序列中数据处理是以固定的顺序进行的每个阶段按顺序处理每个数据批次。 实时处理 vs 离线处理管道-过滤器架构更适合于实时或流式数据处理它的设计目标是处理连续的数据流。而批处理序列更适合于离线处理和大规模数据处理它以批次方式处理数据更适合于处理有限而稳定的数据量。
需要注意的是管道-过滤器架构和批处理序列并不是互斥的概念它们可以结合使用。在实际场景中可以将批处理序列作为管道-过滤器架构中的一个过滤器用于批量处理一部分数据然后将处理后的批次数据传递给下一个过滤器进行进一步处理。这种组合可以同时享受到批处理的高效性和管道-过滤器架构的灵活性。 2.2 B-调用返回风格同步调用
1B-分层/层次架构Layered Architecture
分层架构也称为层次架构是软件设计中常用的一种架构模式它将系统划分为多个层次每个层次有特定的责任和功能。每个层次都通过定义明确定义的接口与相邻的层次进行通信以实现系统的解耦和可扩展性。 以下是分层架构的概述和几个应用案例
概述 分离关注点分层架构的核心思想是将系统功能分解成多个层次每个层次专注于解决特定的关注点。这种分离使得不同层次的功能更加清晰、易于理解和维护。 松耦合结构每个层次在与相邻层次通信时只通过接口进行交互而不关心具体实现。这种松散的耦合关系使得系统更容易被修改、扩展和替换提高了系统的灵活性。 可维护性分层架构将系统按功能分解成多个层每个层次都有特定的责任和职责。这种明确的职责分工有助于理解和维护系统。
案例 MVC架构MVCModel-View-Controller是一种常见的分层架构被广泛应用于Web应用开发。模型Model层负责业务逻辑处理和数据存储视图View层负责用户界面展示控制器Controller层负责接收和处理用户的请求并将合适的数据传递给模型和视图。 OSI模型OSIOpen Systems Interconnection模型是计算机网络领域中的分层架构。它将网络通信划分为七个层次包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每个层次有独立的功能和责任并通过明确定义的接口调用进行通信。 三层架构三层架构是一种常用的分层架构模式在软件开发中被广泛采用。它将应用程序划分为表示层Presentation Layer、业务逻辑层Business Logic Layer和数据访问层Data Access Layer三个层次。表示层负责用户界面呈现业务逻辑层负责处理业务逻辑数据访问层负责与数据库交互。
总而言之分层架构通过将系统划分为多个独立的层次使得系统的功能和责任职责更加清晰明确。它提供了解耦、可扩展和易于理解的设计方式并被广泛应用于各种软件系统和领域。
2B-客户端-服务器CS架构Client-Server Architecture
客户端-服务器CS架构风格是一种分布式系统架构它将系统分为客户端和服务器两个部分客户端发送请求服务器提供服务并返回响应。
CS架构分离了数据和应用逻辑使得不同的客户端可以使用相同的逻辑和数据资源。 以下是CS架构的概述和几个应用案例
概述: 双向通信客户端-服务器架构使用客户端发送请求服务器提供服务的模式。客户端发送请求服务器返回响应使得双方能够实现双向通信。 系统分离CS架构将系统分成两个部分客户端和服务器分离了数据和应用逻辑/界面使得不同平台和设备均可使用相同的逻辑和数据资源。 代码复用CS架构可以实现代码的重用由于逻辑和数据存储与应用程序的界面分离不同的客户端可以使用相同的逻辑和数据资源。
应用案例 Web应用程序 Web应用程序通常采用CS架构。Web浏览器作为客户端发送请求到Web服务器服务器将响应返回给客户端以呈现页面 。 游戏 游戏通常采用CS架构。游戏客户端发送请求到游戏服务器服务器返回响应从而实现游戏状态的同步和信息的传递。 企业系统 企业管理系统通常采用CS架构。客户端作为用户使用界面向服务器请求数据和处理业务逻辑。服务器处理请求操作数据库并返回响应。 电子商务比如淘宝 电子商务通常采用CS架构。客户端向服务器发送请求来访问商品目录服务器将数据返回给客户端。客户端再向服务器发送请求来执行购买操作并向服务器传递付款等信息。
总之客户端-服务器CS架构使不同平台和设备均可以使用相同的逻辑和数据资源。CS架构广泛应用于各种应用场景包括Web应用程序、游戏、企业系统和电子商务等。
3B-Web-服务器BS架构Client-Server Architecture
Web服务器-浏览器BS架构风格是一种常见的Web应用程序架构它将Web应用程序分为两个部分客户端和服务器端。在BS架构中浏览器作为客户端用户通过浏览器向服务器发送请求服务器进行处理并返回响应界面展示也由浏览器负责。 以下是BS架构的概述和几个应用案例
概述 客户端-服务端模式BS架构采用客户端-服务端模式将 Web 应用程序分成了客户端和服务器端两个部分。浏览器作为客户端负责向服务器发送请求和呈现数据服务器进行处理并返回响应。 可跨平台性由于Web浏览器是跨平台的并且无需安装特定的应用程序因此任何平台上的浏览器都可以使用Web应用程序。 统一的数据访问接口在BS架构中数据访问接口独立于客户端的操作系统和浏览器统一数据访问接口有利于后端数据系统的维护和管理。
应用案例 电子商务电子商务是BS架构中的一个重要应用领域。用户可以通过浏览器访问电子商务网站使用网站提供的功能例如浏览商品、下订单、支付、评价等。 企业系统企业系统中的许多应用程序也采用了BS架构例如企业邮箱和人事管理系统等。用户可以通过浏览器访问公司的Web应用程序完成实现邮件查看、职位调整、工资管理等功能。 社交媒体社交媒体通常采用BS架构。用户可以通过浏览器访问社交媒体网站使用网站提供的功能例如浏览朋友圈、发布动态、私信聊天等。
总体来说Web服务器-浏览器BS架构风格是一种常见的Web应用程序架构它通过将Web应用程序分为客户端和服务端充分利用了Web浏览器的跨平台特性并提供了一种统一的数据访问接口适用于各种Web应用程序如电子商务、企业系统、社交媒体等。
4B-MVC架构Model-View-Controller Architecture
MVC架构Model-View-Controller是一种常见的分层架构模式被广泛应用于Web应用程序开发中。
该架构将应用程序划分为三个部分模型Model、视图View和控制器Controller。 以下是MVC架构的概述和几个应用案例
概述 分离关注点MVC架构将应用程序分成了三个独立的部分每个部分专注于解决特定的关注点。模型层负责业务逻辑和数据存储视图层负责用户界面展示控制器层负责协调和控制数据传输。 系统松耦合每个层次都具有独立的功能和职责通过定义明确的接口进行通信从而松耦合系统使得系统更容易被扩展、修改和维护。 明确职责MVC架构提供明确的职责分工有助于开发人员理解和管理整个应用程序。
应用案例 Web应用程序Web应用程序通常采用MVC架构。使用框架例如Spring MVC和Ruby on RailsMVC体系结构本质上是分层设计的模式并且是在服务器端实现的。服务器端的模型层负责处理数据库操作和业务逻辑客户端的视图层负责呈现内容控制器层负责接收请求并决定如何响应统筹调度和控制整个流程。 桌面应用程序桌面应用程序使用MVC架构可实现响应式和环节加载效果并允许将前端数据调整与后端数据管理分开进行。其中Java Swing框架支持MVC架构其中模型层承担数据管理和状态视图层负责呈现内容和处理用户界面控制器层负责处理用户操作并协调视图和模型层的行为。 移动应用程序移动应用程序可以使用MVC架构实现分层设计使内存使用率优化缩短响应时间。例如iOS应用程序使用MVC设计模式以优化数据管理和页面展示。
综上MVC架构提供了清晰的关注点使得每个层次都具有独立的功能和职责并通过定义明确的接口进行通信。MVC架构通常在Web程序开发、桌面应用程序和移动应用程序中得到广泛应用。 5B-微服务架构Microservices Architecture
微服务架构是一种分布式架构风格它将服务端的应用程序分解为一组小型、松耦合的服务每个服务负责单一业务功能。
以下是微服务架构的概述和几个应用案例
概述 单一责任原则微服务架构中的每个服务都应该专注于单一的业务功能这样可以保持每个服务的代码库和部署单元的复杂性相对较低。 分布式部署每个服务都可以独立开发、测试和部署可以使用不同的技术栈和数据库。这样可以加快开发速度和灵活性同时降低整个系统的风险。每个微服务可以有N多个实例每个实例可以独立部署处理客户端的请求。 松耦合和分散治理微服务架构中各个服务之间通过API进行通信使系统更加容易扩展和维护。同时各个服务可以独立进行持续交付和部署而不会影响整个系统。 应用案例 电子商务平台电子商务平台需要处理大量的交易和订单以及用户管理、库存管理等功能。将这些功能划分为不同的微服务可以提高系统的可伸缩性和可靠性同时使得团队能够并行开发和部署不同的服务。 社交媒体应用社交媒体应用需要处理用户注册、登录、社交关系、消息推送等功能。使用微服务架构可以将这些功能划分为不同的服务每个服务负责一个特定的功能从而实现高度可扩展和灵活的系统。 酒店预订平台酒店预订平台需要处理用户搜索、预订、支付、房态管理等功能。通过将这些功能划分为不同的服务每个服务可以独立进行开发和部署从而提高系统的可维护性和可靠性。
总而言之微服务架构通过将应用程序分解为一组小型、松耦合的服务实现了高度可伸缩性、可靠性和灵活性。它适用于各种应用领域如电子商务、社交媒体、酒店预订平台等可以提升开发效率并且降低系统风险。 2.3 C-分发风格异步通信机制
1C-发布-订阅架构Publish-Subscribe Architecture 发布-订阅架构Publish-Subscribe Architecture是一种消息传递模式它通过解耦发布者Publisher和订阅者Subscriber或者说解耦生产者与消费者来实现消息的传递和通信。以下是发布-订阅架构的概述和几个应用案例
概述 解耦消息发送者和接收者发布-订阅架构中发布者负责将消息发布到消息队列或主题中而订阅者则从消息队列或主题中订阅感兴趣的消息。发布者和订阅者之间的通信是异步的彼此之间相互解耦。 异步通信在发布-订阅架构中发布者和订阅者之间的通信是通过消息中间件实现的实现了异步的消息传递。这意味着发布者和订阅者无需直接知道彼此的存在从而提高了系统的可伸缩性和灵活性。发布者和订阅者只关心消息本身不关心消息的去处与来源 松耦合发布-订阅架构通过消息的中间媒介实现发布者和订阅者之间的解耦使系统更容易扩展和维护。新的发布者可以发布消息而新的订阅者可以订阅感兴趣的消息而不会影响已有的发布者和订阅者。
应用案例 实时数据处理在许多实时数据处理应用中发布-订阅架构可用于实现消息的发布和订阅。例如在电信领域可以使用发布-订阅架构来处理实时的网络事件、日志数据和性能指标。 消息队列系统发布-订阅架构广泛应用于消息队列系统其中发布者将消息发布到消息队列中而订阅者从队列中接收并处理这些消息。消息队列常用于解耦系统的各个组件实现异步通信和削峰填谷。 实时通信应用实时通信应用如聊天应用、协同工具等可以使用发布-订阅架构来实现消息的传递和通信。发布者将消息发布到特定的主题或频道中而订阅者则订阅感兴趣的主题或频道以接收相关的实时消息。
总结而言发布-订阅架构通过解耦发布者和订阅者实现了异步的消息传递和通信。它适用于各种应用场景如实时数据处理、消息队列系统和实时通信应用。通过使用发布-订阅架构可以实现系统的可伸缩性、灵活性和融合能力。
2C-事件驱动架构Event-Driven Architecture
事件驱动架构Event-Driven Architecture是一种基于事件和消息的分布式架构风格其核心思想是通过解耦应用程序的组件和服务来支持松散耦合和异步处理。 以下是事件驱动架构的概述和几个应用案例
概述 基于事件的通信事件驱动架构通过事件和消息进行通信和协作。当特定事件发生时应用程序将通过中间件将事件发送到一个或多个感兴趣的消费者。这样每个组件和服务可以专注于自己的任务且不会影响其他组件和服务的功能。 解耦架构事件驱动架构实现了组件和服务之间的松散耦合。事件源可以发布事件无论谁订阅和执行这些事件而不需要事先了解谁可能会参与或何时参与。此外事件驱动架构也可以简化应用程序的部署和维护因为它分解了应用程序的各个组件每个组件专注于处理自己的事件。 异步处理和大规模分布式事件驱动架构适用于异步处理和大规模分布式消息处理场景。架构通过异步和松散耦合的方式来实现弹性处理和高可扩展性。
应用案例 物联网设备控制物联网设备需要实时响应传感器的数据。事件驱动架构可用于监控设备的状态并触发适当的事件。基于这些事件可以实现设备的自动控制和故障诊断。 金融交易处理金融交易处理需要快速响应同时还需要筛选和处理来自多个交易源的数据。事件驱动架构可用于监控和处理每个交易提供实时交易预测和检测同时保持高性能。 零售业务零售业需要处理大量订购、发货和库存数据。事件驱动架构可用于处理每个订单、发货和退货同时加速数据的处理和响应。
总而言之事件驱动架构通过解耦应用程序的组件和服务来进行异步通信和协作从而提高了应用程序的弹性、可伸缩性和可靠性。它适用于各种应用场景如物联网设备控制、金融交易处理和零售业务。 2.4 D-虚拟机风格
虚拟机风格是一种常见的软件架构模式它模拟了一个完整的计算机系统将应用程序运行在虚拟的机器中。在虚拟机风格中每个虚拟机都具有自己的操作系统和硬件资源因此应用程序可以在独立、隔离的环境中运行。
1D-虚拟机风格-解释器
虚拟机风格中的解释器是一种将高级代码翻译成可执行机器码的程序或系统。在解释器的架构中高级代码的执行是通过解释器仅次于的逐行翻译实现的。解释器可以将高级代码转换成抽象指令集并交由虚拟机执行在不同硬件平台或操作系统之间实现代码可移植性。
在虚拟机风格中解释器广泛应用于解释性语言、脚本语言和中间语言的执行。解释器将高级代码逐行解析并转化为机器指令然后再在虚拟机中执行。解释器的优点是可以快速实现高级语言适用于不同硬件和操作系统之间代码的交互性和可移植性。其缺点是解释器执行速度相对较慢无法和编译型语言相媲美。 在现实中解释器应用广泛。以下是一些应用案例 Python解释器Python是一种高级解释型脚本语言其解释器可以将Python代码转成底层的中间语言字节码并在虚拟机中执行。 Java虚拟机Java虚拟机JVM是一种基于解释器和即时编译的虚拟机它将Java程序编译成字节码并在虚拟机中执行。 Ruby解释器Ruby是一种由Matz于1993年发明的解释型脚本语言其解释器可以将Ruby代码转换成底层的中间语言并在虚拟机中执行。 JavaScript解释器JavaScript是一种应用广泛的脚本语言其解释器通常嵌入到浏览器中或通过Node.js实现可将JavaScript代码实时转换成机器指令并在虚拟机中执行。 Lisp解释器Lisp是一种基于符号表达式的编程语言其解释器通常实现为直接执行Lisp表达式而不需要编译成机器指令。
总之解释器是虚拟机风格中不可或缺的一部分。通过将高级代码解析成中间语言可以实现代码的可移植性适用于不同的平台和操作系统。解释器广泛应用于脚本语言、解释型语言和中间语言的执行。 2D-虚拟机风格-基于规则业务逻辑算法与业务逻辑运行条件的分离
在虚拟机风格中基于规则的系统是一种基于规则和条件的系统它使用一系列规则和逻辑来推理和处理数据。这种系统通常包含一个规则引擎用于匹配规则和执行相应的动作。
基于规则的系统可以用于处理复杂的业务逻辑、决策支持和自动化任务。
基于规则的系统的工作原理如下 规则定义系统根据特定的业务需求和规则定义一组规则集合。规则通常由条件和动作组成。条件是对数据或环境状态的描述动作是在条件满足时执行的操作。 匹配与执行系统接收输入数据并通过规则引擎对输入数据进行匹配和评估。规则引擎将输入数据与规则的条件进行匹配找到满足条件的规则并执行相应的动作。 结果输出执行动作后系统可以生成相应的输出结果比如修改数据、生成报告或触发其他业务流程。
规则引擎是一种基于规则的系统用于匹配规则并执行相应的动作。在规则引擎中规则和动作是核心概念。
规则Rule是用于描述条件逻辑和行为的定义。每个规则都包含以下两个部分
条件Condition条件是规则的一部分用于描述要匹配的数据或环境状态。条件通常基于特定的数据和属性可以使用逻辑运算符、比较操作符和函数等来定义。
例如一个规则的条件可能是订单金额大于1000且客户等级为VIP。
动作Action动作是规则条件满足时要执行的操作。它可以是修改数据、发送通知、调用其他服务或触发其他业务流程等。
例如一个规则的动作可能是给客户发送优惠券或提醒订单风险等级。
规则引擎通过匹配输入数据与规则的条件来决定哪些规则被触发并执行对应的动作。它可以根据规则库中的规则进行推理和逻辑推断以确定要执行的规则和动作。
使用规则引擎的好处是可以将业务逻辑与代码分离使其更易于管理和修改。可以通过添加、删除或修改规则来调整应用程序的行为而无需修改源代码或重新部署应用程序。
总结而言在规则引擎中规则是用于描述条件逻辑的定义动作是规则条件满足时要执行的操作。规则引擎使用这些规则和动作来决定如何处理输入数据在实现业务逻辑的同时提供了灵活性和可维护性。
基于规则的系统在许多领域中有广泛的应用。以下是一些应用案例 业务规则管理系统BRMSBRMS用于管理和执行复杂的业务规则。它可以帮助组织捕获、管理和自动化复杂的业务逻辑例如保险公司的保单审核、银行系统的风险评估等。 决策支持系统DSSDSS使用基于规则的方法来帮助决策制定过程。它可以根据特定的规则和条件进行数据分析、评估和预测并提供相应的决策建议。 自动化任务处理基于规则的系统可以用于自动化任务处理例如流程管理、数据转换和异常处理。根据输入数据和特定规则系统可以自动执行相应的任务提高效率和准确性。 智能推荐系统基于规则的系统可以用于智能推荐系统根据用户的兴趣和行为模式匹配相应的推荐规则并向用户提供个性化的推荐。 Linux IPTableLinux IPTables 是一个基于 Linux 内核的防火墙系统。它使用网络地址转换NAT和数据包过滤等技术来进行数据包控制和管理。 IPTables 规则系统由以下两个主要部分组成
表和链Table and ChainIPTables 使用表和链来组织规则。表包含一系列链Chain每个链又由一系列规则Rule组成用于匹配传入或传出的数据包。
每个表包含预定义的一些链例如 INPUT、OUTPUT 和 FORWARD。这些链定义了处理具体网络流量的方式可以被配置或添加新的自定义链。每个链由一系列规则组成用于匹配和处理数据包。 规则Rule规则定义了对特定流量进行何种处理的规则。每个规则都包含以下几个主要部分 匹配条件规则的匹配条件用于匹配数据包。例如目标 IP 地址、源 IP 地址、端口等等。 动作规则的动作描述对匹配的数据包进行何种操作。例如接受、拒绝、修改等等。 排序规则的排序确定匹配时优先级的顺序。将按照明确顺序的规则应用于数据包。 状态规则的状态用于监控规则所应用的效果。 目标规则的目标用于指定要执行的自定义链。它允许管理员为规则建立复杂、层次结构的规则系统。 总体来说规则通过组成具体要作用的链来定义了数据包处理流程每一个规则根据匹配条件来决定如何处理数据包这样就实现了 IPTables 的网络数据控制功能。
IPTables 规则系统具有以下优点 灵活性IPTables 规则系统允许管理员针对特定的网络环境定制规则以满足特定的数据包处理需求。 安全性IPTables 可以防范网络中的各种攻击例如 DoS拒绝服务攻击和端口扫描等。 性能IPTables 可以快速处理大量的数据包而不会影响系统的性能。
综上所述IPTables 规则系统是 Linux 内核中一个非常重要的网络数据控制机制可以帮助管理员定制数据包的处理方法提供网络安全性和性能并防范各种网络攻击。
基于规则的系统具有灵活性和可维护性因为规则可以在不改变系统结构的情况下进行灵活地修改和扩展。它们广泛应用于领域例如金融、医疗、电子商务和物联网等。 2.5 仓库风格软件架构中数据管理风格 软件架构风格中的仓库风格Repository Pattern是一种用于管理数据的设计模式它将数据持久化和数据操作与业务逻辑进行分离。仓库风格的主要目标是提供一种统一的接口和抽象用于访问和操作底层数据存储。
仓库风格的核心思想是将数据存储的实现细节封装在仓库类中使得业务逻辑层不需要了解底层数据存储的具体操作和细节。仓库类充当了数据存储的中间层负责处理数据的持久化、检索、更新和删除等操作。通过仓库类业务逻辑层可以方便地与底层数据存储进行交互而无需关注具体实现。
仓库风格的主要优势包括 解耦仓库风格将业务逻辑和数据存储之间的依赖关系解耦使得它们可以独立进行修改和演化提高了代码的可维护性和可扩展性。 抽象化仓库类提供了一个统一的接口和抽象层使得业务逻辑层可以通过仓库接口来操作数据而无需了解具体的数据存储实现。 可测试性由于仓库类提供了一个抽象层业务逻辑的单元测试可以通过使用模拟或存根仓库来进行而不依赖于实际的数据存储。 可替换性仓库风格使得更换底层数据存储成为可能只需要修改具体仓库实现而不影响业务逻辑。
总结来说仓库风格是一种软件架构风格用于管理数据的访问和操作。它通过封装底层数据存储的实现细节提供了一个统一的接口和抽象层使得业务逻辑可以独立于具体的数据存储实现。仓库风格可以提高软件的可维护性、可测试性和可扩展性。
1E-仓库风格-数据库系统
软件架构风格中的仓库风格在数据库系统中主要指数据仓库的架构和组织方式。数据仓库是一种用于集成和管理企业数据的系统其目标是支持决策支持和业务分析。仓库风格在数据库系统中涉及到数据的存储、组织和查询方式。
数据仓库系统通常由三个主要组件组成数据源、ETLExtract, Transform, Load工具和数据仓库本身。数据源可以包括各种不同的数据源如事务型操作系统、Web应用程序、数据中心等。ETL工具用于从数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。数据仓库包括数据的存储、索引和查询等功能以支持业务决策和分析。
仓库风格的数据库系统通常采用关系型数据库系统来存储和管理数据。关系型数据库使用表和关联来组织数据可以通过SQLStructured Query Language进行查询。数据仓库中的数据通常按照主题进行组织以支持特定的业务分析和查询需求。例如可以使用星型或雪花型架构来组织维度和事实表以支持多维分析查询。
应用案例方面仓库风格的数据库系统广泛应用于企业决策支持和业务分析领域。例如一个电子商务企业可以使用数据仓库来分析销售数据、用户行为和市场趋势以做出更好的商业决策。另一个应用案例是供应链管理数据仓库可以集成来自不同供应链环节的数据以便进行供应链分析和优化。
总结来说仓库风格作为软件架构风格在数据库系统中应用广泛主要涉及到数据仓库的架构和组织方式。通过合理设计和使用数据仓库系统可以支持企业的决策支持和业务分析需求。
2E-仓库风格-超文本系统
仓库风格在超文本系统中是一种软件架构风格用于管理超文本文档的访问和操作。
超文本系统是一种基于超链接的信息系统通常用于创建和展示包含文本、图像、音频和视频等多媒体内容的文档。
在仓库风格中仓库类负责超文本文档的持久化、检索、更新和删除等操作。仓库类充当了超文本文档的中间层提供了一个统一的接口和抽象使得业务逻辑层可以方便地访问和操作超文本文档而不需要了解底层的数据存储和管理细节。
仓库风格的超文本系统中的应用案例包括 博客平台博客平台通常包含多篇文章和评论等超文本文档。使用仓库风格可以将博客文章和评论存储在仓库中并提供方法来添加、更新和删除这些文档以及根据不同的条件进行检索。仓库类可以封装底层数据库或文件系统等数据存储。 文档共享系统文档共享系统允许用户上传、下载和共享各种文档。采用仓库风格可以将文档数据存储在仓库中并提供方法来管理文档的访问权限、分类和版本控制等功能。仓库类可以处理用户对文档的操作请求并通过各种存储介质例如数据库、文件系统或云存储来实现数据的持久化。 用户界面导航当用户在网页上导航时超文本系统可以使用仓库风格来管理页面之间的链接关系。仓库类可以标识和管理各个页面的链接使得用户可以通过点击链接导航到其他页面。仓库类还可以处理链接的更新和维护以保证页面之间的正确连接。
总结来说仓库风格在超文本系统中用于管理超文本文档的访问和操作。它可以在博客平台、文档共享系统和用户界面导航等应用中实现数据的持久化、检索和更新。仓库类提供了一个统一的接口和抽象层使得业务逻辑层可以方便地访问和操作超文本文档同时解耦了业务逻辑与底层数据存储之间的依赖关系。
3E-仓库风格-黑板系统
在黑板系统中问题解决的过程被表示为一系列独立的组件称为专家这些专家在一个共享的工作区黑板上进行协作和通信。每个专家负责解决问题的一部分通过读取和修改黑板上的信息来共同推进问题的解决。 黑板系统中的核心组件包括 黑板一个共享的数据结构或工作区用于存储问题的状态和中间结果。黑板充当了所有专家之间的信息交换的中介。 专家问题解决过程中独立的组件每个专家负责处理特定的任务或问题领域。专家从黑板上读取信息进行一些计算和推理然后将结果写回黑板。 控制器黑板系统中的控制组件负责调度和协调各个专家的活动。控制器根据问题的状态和需求确定哪些专家可以执行以及何时启动和停止专家的活动。
黑板系统的应用案例包括 专家系统黑板系统在专家系统中被广泛应用。例如在医学诊断领域中不同的专家可以根据症状和病史在黑板上进行推理和决策以确定最可能的诊断结果。每个真实的专家用一个独立的功能组件进行抽象。 智能决策系统黑板系统可用于处理复杂的决策问题例如自动驾驶系统中的路径规划和决策。不同的专家可以根据当前环境和目标在黑板上共同推导出最优的决策方案。 数据挖掘和推荐系统黑板系统可以用于数据挖掘和推荐系统根据用户的行为和喜好不同的专家可以在黑板上协作根据历史数据和模型进行推荐。
总结来说黑板系统是一种用于解决复杂问题的软件架构通过专家之间的协作和通信利用共享的工作区黑板来推进问题的解决。黑板系统适用于专家系统、智能决策和数据挖掘等领域其中不同的专家通过读取和修改黑板上的信息来推理和决策。
