一、分层架构
分层架构(layered architecture)是最常见的软件架构，也是事实上的标准架构。如果你不知道要用什么架构，那就用它。
这种架构将软件分成若干个水平层，每一层都有清晰的角色和分工，不需要知道其他层的细节。层与层之间通过接口通信。
虽然没有明确约定，软件一定要分成多少层，但是四层的结构最常见。
表现层(presentation)：用户界面，负责视觉和用户互动
业务层(business)：实现业务逻辑
持久层(persistence)：提供数据，SQL 语句就放在这一层
数据库(database) ：保存数据
有的软件在逻辑层和持久层之间，加了一个服务层(service)，提供不同业务逻辑需要的一些通用接口。
用户的请求将依次通过这四层的处理，不能跳过其中任何一层。
优点
结构简单，容易理解和开发
不同技能的程序员可以分工，负责不同的层，天然适合大多数软件公司的组织架构
每一层都可以独立测试，其他层的接口通过模拟解决
缺点
一旦环境变化，需要代码调整或增加功能时，通常比较麻烦和费时
部署比较麻烦，即使只修改一个小地方，往往需要整个软件重新部署，不容易做持续发布
软件升级时，可能需要整个服务暂停
扩展性差。用户请求大量增加时，必须依次扩展每一层，由于每一层内部是耦合的，扩展会很困难
二、事件驱动架构
事件(event)是状态发生变化时，软件发出的通知。
事件驱动架构(event-driven architecture)就是通过事件进行通信的软件架构。它分成四个部分。
事件队列(event queue)：接收事件的入口
分发器(event mediator)：将不同的事件分发到不同的业务逻辑单元
事件通道(event channel)：分发器与处理器之间的联系渠道
事件处理器(event processor)：实现业务逻辑，处理完成后会发出事件，触发下一步操作
对于简单的项目，事件队列、分发器和事件通道，可以合为一体，整个软件就分成事件代理和事件处理器两部分。
优点
分布式的异步架构，事件处理器之间高度解耦，软件的扩展性好
适用性广，各种类型的项目都可以用
性能较好，因为事件的异步本质，软件不易产生堵塞
事件处理器可以独立地加载和卸载，容易部署
缺点
涉及异步编程(要考虑远程通信、失去响应等情况)，开发相对复杂
难以支持原子性操作，因为事件通过会涉及多个处理器，很难回滚
分布式和异步特性导致这个架构较难测试
三、微核架构
微核架构(microkernel architecture)又称为"插件架构"(plug-in architecture)，指的是软件的内核相对较小，主要功能和业务逻辑都通过插件实现。
内核(core)通常只包含系统运行的最小功能。插件则是互相独立的，插件之间的通信，应该减少到最低，避免出现互相依赖的问题。
优点
良好的功能延伸性(extensibility)，需要什么功能，开发一个插件即可
功能之间是隔离的，插件可以独立的加载和卸载，使得它比较容易部署，
可定制性高，适应不同的开发需要
可以渐进式地开发，逐步增加功能
缺点
扩展性(scalability)差，内核通常是一个独立单元，不容易做成分布式
开发难度相对较高，因为涉及到插件与内核的通信，以及内部的插件登记机制
四、微服务架构
微服务架构(microservices architecture)是服务导向架构(service-oriented architecture，缩写 SOA)的升级。
每一个服务就是一个独立的部署单元(separately deployed unit)。这些单元都是分布式的，互相解耦，通过远程通信协议(比如REST、SOAP)联系。
微服务架构分成三种实现模式。
RESTful API 模式：服务通过 API 提供，云服务就属于这一类
RESTful 应用模式：服务通过传统的网络协议或者应用协议提供，背后通常是一个多功能的应用程序，常见于企业内部
集中消息模式：采用消息代理(message broker)，可以实现消息队列、负载均衡、统一日志和异常处理，缺点是会出现单点失败，消息代理可能要做成集群
优点
扩展性好，各个服务之间低耦合
容易部署，软件从单一可部署单元，被拆成了多个服务，每个服务都是可部署单元
容易开发，每个组件都可以进行持续集成式的开发，可以做到实时部署，不间断地升级
易于测试，可以单独测试每一个服务
缺点
由于强调互相独立和低耦合，服务可能会拆分得很细。这导致系统依赖大量的微服务，变得很凌乱和笨重，性能也会不佳。
一旦服务之间需要通信(即一个服务要用到另一个服务)，整个架构就会变得复杂。典型的例子就是一些通用的 Utility 类，一种解决方案是把它们拷贝到每一个服务中去，用冗余换取架构的简单性。
分布式的本质使得这种架构很难实现原子性操作，交易回滚会比较困难。
五、云架构
云结构(cloud architecture)主要解决扩展性和并发的问题，是最容易扩展的架构。
它的高扩展性，主要原因是没使用中央数据库，而是把数据都复制到内存中，变成可复制的内存数据单元。然后，业务处理能力封装成一个个处理单元(prcessing unit)。访问量增加，就新建处理单元;访问量减少，就关闭处理单元。由于没有中央数据库，所以扩展性的最大瓶颈消失了。由于每个处理单元的数据都在内存里，最好要进行数据持久化。
这个模式主要分成两部分：处理单元(processing unit)和虚拟中间件(virtualized middleware)。
处理单元：实现业务逻辑
虚拟中间件：负责通信、保持sessions、数据复制、分布式处理、处理单元的部署。
虚拟中间件又包含四个组件。
消息中间件(Messaging Grid)：管理用户请求和session，当一个请求进来以后，决定分配给哪一个处理单元。
数据中间件(Data Grid)：将数据复制到每一个处理单元，即数据同步。保证某个处理单元都得到同样的数据。
处理中间件(Processing Grid)：可选，如果一个请求涉及不同类型的处理单元，该中间件负责协调处理单元
部署中间件(Deployment Manager)：负责处理单元的启动和关闭，监控负载和响应时间，当负载增加，就新启动处理单元，负载减少，就关闭处理单元。
优点
高负载，高扩展性
动态部署
缺点
实现复杂，成本较高
主要适合网站类应用，不合适大量数据吞吐的大型数据库应用
较难测试
