Tier和Layer

在实际开发工作中，我们经常听到“架构设计”和“架构师”这样的名词，它并不新鲜和神秘，但是却很少有人对“架构”有全面的了解和认识，更谈不上掌握了。事实上，也只有极少数人能成为或者被冠以“架构师”这样的title。为此，笔者总结了实践中对架构的一些理解，希望能够补充很多人对此认识上的不足，纠正一些误解。

架构的分类

对于“架构”来讲，理论上划分了5种架构视图，分别是：逻辑架构、开发架构、运行架构、物理架构、数据架构。根据名字，大家都可能大概能猜到其侧重点和含义。

这里先用通俗的文字简单介绍下，便于大家理解，大家可以不必纠结概念和这些理论。我们通常会重点关注“逻辑架构”和“物理架构”。

逻辑架构：逻辑架构关注的是功能，包含用户直接可见的功能，还有系统中隐含的功能。或者更加通俗来描述，逻辑架构更偏向我们日常所理解的“分层”，把一个项目分为“表示层、业务逻辑层、数据访问层”这样经典的“三层架构”。

开发架构：开发架构则更关注程序包，不仅仅是我们自己写的程序，还包括应用程序依赖的SDK、第三方类库、中间价等。尤其是像目前主流的Java、.NET等依靠虚拟机的语言和平台，以及主流的基于数据库的应用，都会比较关注。和逻辑架构有紧密的关联。

运行架构：顾名思义，更关注的是应用程序运行中可能出现的一些问题。例如并发带来的问题，比较常见的“线程同步”问题、死锁问题、对象创建和销毁（生命周期管理）问题等等。开发架构，更关注的是飞机起飞之前的一些准备工作，在静止状态下就能规划好做好的，而运行架构，更多考虑的是飞机起飞之后可能发生的一些问题。

物理架构：物理架构，更关注的系统、网络、服务器等基础设施。例如：如何通过服务器部署和配置网络环境，来实现应用程序的“可伸缩性、高可用性”。或者举一个实际的例子，如何通过设计基础设施的架构，来保障网站能支持同时10W人在线、7*24小时提供服务，当超过10W人或者低于10W人在线时，可以很方便的调整部署架构来支撑。

数据架构：数据架构，更关注的是数据持久化和存储层面的问题，也可能会包括数据的分布、复制、同步等问题。更贴切来讲，如何选择需要的关系型数据库、流行的NOSQL，如何保障数据存储层面的性能、高可用性、灾备等等。很多时候，和物理架构是有紧密联系的，但它更关注数据存储层面的，物理架构更关注整个基础设施部署层面。

上面讲了那么多，相信国内很少有公司是严格按照这五种视图去分工和设计的。其实在笔者眼中，架构大致分为两种：软件架构、系统架构。前三种视图，可以归纳为软件架构，而后两种架构，则归为系统架构。这也比较符合国内大部分中小型互联网公司的分工和布局。

根据应用特性的不同，关注侧重点可能不同。例如，某些门户类的互联网应用，读多写少而且业务相对比较简单，则更加关注“高性能、可伸缩性、可用性”等方面。对于更加复杂的应用，例如电商这类大规模交易型的应用，对每个层面和每个环节都会比较关注。对于业务型的系统，例如一些生产型企业使用的ERP，或者仅供企业内部使用的一些MIS、OA应用，通常更关注功能和复杂的业务和实现、扩展，而很少会对性能等方面又太多要求，这类应用则更关注纯软件架构层面。这里，不展开做具体讨论。

架构设计到底是什么

在长期的技术招聘面试中，我发现在很多人眼中，架构就是分层，架构设计就是“三层架构”（或者四层、五层...反正分层越多就说明项目越复杂而且架构就越牛），

或许是受到诸如PetShop之类的示例项目的影响，这里暂时不去追究原因了，先纠正很多人的一些误解吧。先说一下笔者的理解：

架构就、是实用而且优雅的设计，它不在于分多少层，或者应用了多少种设计模式/架构模式。它应该是以满足实现用户需求为前提，以开发人员普遍可接受为根本的，而且要符合系统特性和业务发展需要的，从软件设计的角度，能够达到层次和结构清晰、可维护、可重用、可扩展...就非常优秀了，无需刻意去纠结分了多少层，是否使用了什么模式等。以面向对象为例，基本目标是“高内聚、低耦合”，为此我们可能会遵循一些常见的设计原则（例如经典的SOLID设计原则）。最后纠正一点，通常我们所说的模式，其实又分为很多种，并不是仅仅指的是“设计模式”。它通常包括：企业架构模式、设计模式、SOA模式、企业集成模式等等。

强调一下，架构要讲求“实用”，而且开发人员普遍可接受，否则再“优雅”的设计，都会沦为高成本的“花架子”，生搬硬套只会让项目“流产”。

关于Tier和Layer

笔者曾多次在一些技术社区和论坛看到一些关于Tier和Layer的争论，众说纷纭。其实最容易被广泛认可和接受的理解就是：Tier通常指的是物理上的分层，由执行同样功能的一台（或者一组）服务器定义。而Layer通常指的是逻辑上的分层，对于代码的组织，例如：我们通常提到的“业务逻辑层，表现层，数据访问层”等等。

Tier指代码运行的位置，多个Layer可以运行在同一个Tier上的，不同的Layer也可以运行在不同的Tier上，当然，前提是应用程序本身支持这种架构。以J2EE和.NET平台为例，大多数时候，不同的Layer之间都是直接通过DLL或者JAR包引用来完成调用的（例如：业务逻辑层需要引用数据访问层），这样部署的时候，也只能将多个Layer同时部署在一台服务器上。相反，不同的Layer之间如果是通过RPC的方式来实现通信调用的，部署的时候，便可以将不同的Layer部署在不同的服务器上面，这也是很常见的解耦设计。

如下图所示：

逻辑分层和物理分层的好处

逻辑分层的好处：

代码组织更清晰

更易于维护

更好的代码重用性

更好的团队开发体验性

更高的代码清晰度

物理分层的好处：

性能

可伸缩性

容错性

安全性

架构师的分类

架构师往往是很多开发人员向往的职业，它并不神秘，也不是像很多人想象中的那样（画一下PPT或者UML草图，然后交给程序员们去实现，然后自己就自由了）。国内很多公司，是没有架构师这种岗位定义的，通常是由技术优秀和经验比较丰富的开发人员担任，身兼多职的情况也并不少见（很多人是身兼主管、系统分析师、项目经理、架构师、核心开发人员...）。值得纠正的就是，架构师和系统分析师不同，系统分析师更侧重在项目早期的需求分析。而架构师，一般贯穿整个软件开发周期，与项目经理也是相辅相成的。微软对于架构师，又分为：软件架构师、系统架构师、解决方案架构师、企业架构师等。而其它一些厂商，可能又会划分:技术架构师、业务架构师、网络架构师、安全架构师、SOA架构师......大家不必对这些概念太纠结。按照笔者的理解，国内大互联网公司里，架构师一般只会分2-3个方向：软件架构师和系统架构师（有些企业叫运维架构师），有些企业对于比较资深DBA而且懂整个系统架构的，还会分出所谓的“数据架构师”。至于具体Title，大可不必纠结，只需在知晓了大致发展定位，然后朝该方向努力即可。对于程序员而言，先写出高质量代码，在实战中逐步提升自己设计思维即可。