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接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（7）

所属章节：

第14章. 云原生架构设计理论与实践

          第2节 云原生架构内涵

14.2 云原生架构内涵

关于云原生的定义有众多版本，对于云原生架构的理解也不尽相同。本节将根据广泛的云原生技术、产品和上云实践，给出一般性的理解。

14.2.3 主要架构模式

云原生架构有非常多的架构模式，这里选取一些对应用收益更大的主要架构模式进行讨论。

1. 服务化架构模式

2. Mesh化架构模式

3. Serverless模式

Serverless将“部署”这个动作从运维中“收走”，使开发者不用关心应用运行地点、操作系统、网络配置、CPU性能等。从架构抽象上看，当业务流量到来/业务事件发生时，云会启动或调度一个已启动的业务进程进行处理，处理完成后，云会自动关闭/调度业务进程，等待下一次触发，也就是把应用的整个运行都委托给云。

Serveless并非适用任何类型的应用，因此架构决策者需要关心应用类型是否适合于Serverless运算。如果应用是有状态的，由于Serverless的调度不会帮助应用做状态同步，因此云在进行调度时可能导致上下文丢失；如果应用是长时间后台运行的密集型计算任务，会无法发挥Serverless的优势；如果应用涉及频繁的外部I/O（网络或者存储，以及服务间调用），会因为繁重的I/O负担、时延大而不合适。事件驱动架构图如图14-2所示：

Serverless非常适合于事件驱动的数据计算任务、计算时间短的请求/响应应用、没有复杂相互调用的长周期任务。

4. 存储计算分离模式

分布式环境中的CAP困难主要是针对有状态应用，因为无状态应用不存在C（一致性）这各维度，因此可以获得很好的A（可用性）和P（分区容错性），因而获得更好的弹性。在云环境中，推荐把各类暂态数据（如session）、结构化和非结构化持久数据都采用云服务来保存，从而实现存储计算分离。但仍然有一些状态如果保存到远端缓存，会造成交易性能的明显下降，比如交易会话数据太大、需要不断根据上下文重新获取等，这时可以考虑通过采用时间日志+快照（或检查点）的方式，实现重启后快速增量恢复服务，减少不可用对业务的影响时长。

5. 分布式事务模式

微服务模式提倡每个服务使用私有的数据源，而不是像单体这样共享数据源。但往往大颗粒度的业务需要访问多个微服务，必然带来分布式事务问题，否则数据就会出现不一致。架构师需要根据不同的场景，选择合适的分布式事务模式。

（1）传统采用XA模式，虽然具备很强的一致性，但是性能差。

（2）基于消息的最终一致性（BASE）通常有很高的性能，但是通用性有限。

（3）TCC模式完全由应用层来控制事务，事务隔离性可控，也可以做到比较高效；但是对业务的侵入性非常强，设计开发维护等成本很高。

（4）SAGA模式与TCC模式的优缺点类似，但没有try这个阶段，而是每个正向事务都对应一个补偿事务，也是开发维护成本高。

（5）开源项目SEATA的AT模式非常高性能且无代码开发工作量，且可以自动执行回滚操作，同时也存在一些使用场景限制。

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