许多现代应用都需要在企业级规模上进行构建，有时甚至需要在互联网规模上进行构建。这些应用都需要满足可扩展性、可用性、安全性、可靠性和弹性需求。
在本文中，我将谈论一些设计模式，这些模式可以帮助你轻松实现上述能力。我将讨论每个模式，他们如何在云原生环境中使用，以及何时使用和何时不使用。
有些模式也并不是什么新发明，但它们在当前互联网规模的云世界中非常有用。
以下是我将在本文中讨论的模式列表。
-
熔断器
-
命令和查询责任分离（CQRS）
-
事件溯源（Event Sourcing）
-
Sidecar
-
后端对前端
-
Strangler
下面进入正文。
熔断器
分布式系统在设计时应考虑到故障问题。目前微服务已经得到了广泛应用，这些服务大多依赖于其他远程服务。远程服务可能会因为网络、应用负载等各种原因而不能及时响应。在大多数情况下，通过重试应该可以解决这些问题。
但也有极端情况，比如服务降级或服务本身完全失效。在这种情况下，继续重试是没有意义的。因此熔断器模式就可以派上用场了。
上图展示了熔断器模式的实现，当服务1了解到在调用服务2时有连续的故障/超时时，服务1不再重试，而是跳过调用服务2，并立即返回响应。
有一些流行的开源库，比如 Netflix 的 Hystrix，可以用来非常容易地实现这种模式。
如果你使用的是 API 网关或像 Envoy 这样的 sidecar 代理，那么可以在代理级别本身实现。
注意：非常重要的一点是，当熔断器打开时，要有足够的日志记录和警报，以便跟踪这段时间内收到的请求，并让运维团队了解到这些信息。
你也可以在半开的情况下实现熔断器，以继续为能容忍服务降级的客户提供服务。
何时使用此模式
-
当一个服务依赖另一个远程服务，并且在某些情况下很可能失败时；
-
当一个服务有很强依赖性时（例如：主数据服务）。
何时不使用此模式
-
当你在处理本地依赖关系时，熔断器可能会产生开销。
命令和查询责任隔离(CQRS)
CQRS 对于现代使用数据存储的应用来说是一个非常有用的模式。它的原理是将数据存储中的读（查询）和写/更新（命令）操作分开。
假设你正在构建一个应用程序，需要将数据存储在 MySQL/PostgreSQL 数据库中。大家都知道，当向数据存储中写入数据时，一个操作需要经过几个步骤，比如验证、模型和持久化，因此典型的写/更新操作比简单的读操作需要更长的时间。
当使用单个数据存储同时执行读和写操作，并且访问量很大时，那么可能会开始遭遇性能问题。
在这种情况下，CQRS 模式可能很有用。CQRS 模式建议使用单独的数据存储来进行读和写操作。
注：现在大多数 PaaS 数据库都提供了创建数据存储的读复制（Google Cloud SQL、Azure SQL DB、Amazon RDS等）的能力，这有助于更容易实现CQRS。
如果你处理的是私有数据库，很多企业数据库也提供了这个功能。
注：如今有些人也喜欢为读复制使用速度快、性能好的 NoSQL 数据库，比如 MongoDB 和 Elasticsearch。
什么时候使用这种模式
当你正在考虑扩展一个期望有大量读和写的应用程序时。
-
当你想分别调整读和写操作的性能时
-
当你的读操作可以接受接近实时或最终一致性时
何时不使用此模式
-
当你正在构建一个常规的 CRUD 应用程序，并不是每次都有大量的读和写的时候
事件溯源（Event Sourcing）
事件溯源是一种有意思的设计模式，在这种模式下，域事件的序列被存储为日志，日志的聚合视图给出了应用程序的当前状态。
这种模式通常用于那些无法承受数据存储锁的系统，并且需要维护事件的审计和历史记录，例如，酒店/会议/座位预订等应用。
事件溯源
比如一个酒店客房预订系统，其中用户需要预订或取消预订。在这里，你需要将预订和取消预订存储为一系列事件。在每次预订之前，通过查看事件日志，聚合视图显示可用房间。
注：大多数云服务提供商都支持消息服务，如 Google Pub/Sub、Azure Service Bus、AWS SQS 等。这些服务与强大的一致数据存储相结合，可以用来实现这个模式。
何时使用此模式
-
常规的 CRUD 操作不能很好的满足需求时。
-
通常适用于座位预定系统，如公交车、火车、会议、电影院等，或由购物车操作、支付等事件组成的电商系统。
-
当需要强大的审计和事件回放来创建应用的当前和过去的状态时。
何时不使用此模式
-
常规的 CRUD 操作足以满足用户需求时。
（待续）
原文链接：
https://medium.com/better-programming/modern-day-architecture-design-patterns-for-software-professionals-9056ee1ed977
注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载
