In diesem tiefen Einblick untersuchen wir Softwarearchitekturmuster unter dem Gesichtspunkt der realen Leistung, Konsistenz und Systementwicklung. Von Monolithen bis hin zu Microservices — wir werden untersuchen, wie die richtigen strukturellen Entscheidungen modulares Wachstum ermöglichen, die langfristige Komplexität reduzieren und Ihre Anwendungen in einer unberechenbaren Welt zukunftssicher machen.
A QUICK SUMMARY – FOR THE BUSY ONES
TABLE OF CONTENTS
Systeme entwickeln sich natürlich, aber Es ist eine Herausforderung, alle zukünftigen Anwendungsfälle oder die Richtung einer Anwendung vorherzusagen. Beispielsweise kann ein Startup, das immer noch nach seiner Nutzerbasis sucht, ein Produkt verwenden, das mindestens rentabel ist, um die Markttauglichkeit zu testen.
Die anfänglichen Entwicklungsentscheidungen, einschließlich der Softwarearchitektur, reichen möglicherweise auf lange Sicht nicht aus.
Infolgedessen kombinieren viele moderne verteilte Systeme mehrere Architekturen und Entwurfsmuster. Um sich in dieser Komplexität zurechtzufinden, müssen Sie die verschiedenen Muster, ihre Unterschiede und ihre Überschneidungen verstehen.
In diesem Artikel skizziere ich die wichtigsten Muster und erkläre, wie Sie die Skalierbarkeit bei der Weiterentwicklung ihrer Produkte oder Dienstleistungen unterstützen können, indem Sie die richtigen Entscheidungen zur Softwarearchitektur treffen.
Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Softwarearchitekturmuster für Webanwendungen. Bevor Sie sich mit dem Thema befassen, möchte ich betonen, dass Sie sich nicht nur für ein Architekturmuster entscheiden — obwohl viele Online-Quellen das Thema klar formulieren. Eher — ein Leitprinzip.
Wenn sich Systeme weiterentwickeln, können sie zu einer Mischung aus ereignisgesteuerter Kommunikation, Punkt-zu-Punkt-Integrationen, Orchestrierung und Choreographie des Betriebs sowie Einzweck- oder wiederverwendbaren Diensten werden. Was wir oft wählen, ist das übergreifende Designprinzip, das wir als Standard beibehalten.
Dies bestimmt, was eine Ausnahme von der Regel darstellt, von der es oft einige gibt.
Selbst im einfachsten Fall, in dem ein einzelner Prozess Anfragen bearbeitet und mit einer Datenbank kommuniziert, gibt es immer noch eine Klasse von Problemen, die für verteilte Systeme charakteristisch sind, wie Parallelitätsprobleme, Latenz und das Potenzial von Netzwerkpartitionen, die alle sorgfältig geprüft und behandelt werden müssen.
Während wir die wichtigsten Muster besprechen, werden wir sie im Kontext der Client-Server-Architektur diskutieren.
Die monolithische Architektur ist eine traditionelle Softwarearchitektur, bei der alle Komponenten — Geschäftslogik, Datenbank, oft sogar UI — eng in eine einzige Bereitstellungseinheit integriert sind. Dieser Ansatz vereinfacht die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung, kann jedoch schwierig zu skalieren sein, wenn die Anwendung wächst. Denken Sie auch daran, dass selbst bei einem separat bereitgestellten UI-Client das Backend zwar monolithisch ist, wir aber immer noch von einem Monolith sprechen.
Jedes Update erfordert eine erneute Bereitstellung des gesamten Systems, was Wartung und Skalierung komplex macht. Monolithische Architekturen eignen sich zwar gut für kleine Anwendungen, bei großen Systemen haben sie jedoch oft Probleme mit Agilität und Leistung.
Unternehmen können mit einem monolithischen Design beginnen und später auf Microservices umsteigen, um eine bessere Modularität und Skalierbarkeit zu erreichen. Bei Projekten mit einfachen Anforderungen und/oder kontrolliertem oder anderweitig beschränktem Datenverkehr innerhalb der Systemkapazität können sich Monolithen jedoch immer noch als effizient erweisen.
Der auch als „Modulith“ bekannte modulare Monolith mit seinen in sich geschlossenen, unabhängigen Modulen befindet sich zwischen traditioneller monolithischer Architektur und Microservices. Es ist ideal, wenn ein monolithisches System die Leistung beeinträchtigt, die Wartbarkeit beeinträchtigt und Sie davon ausgehen, dass Microservices besser zu Ihrem Projekt passen könnten; Sie verfügen über klar abgegrenzte Funktionsbereiche, die sich besser für eine eigenständige Entwicklung eignen.
Die Entwicklung von Modulithen auf Anwendungsebene ist zwar komplexer als bei Standard-Monolithen, sie sind jedoch weniger betrieblich anspruchsvoll als Microservices. Ihr modularer Aufbau ermöglicht es ihnen, die Entwicklung und Wartung großer Anwendungen effizient zu unterstützen, sind aber offen für die Aufteilung von Diensten, sofern sie gut konzipiert und diszipliniert implementiert werden.
Ein modularer Monolith kann vollständig implementiert werden, als ob einzelne Module über ein Netzwerk integriert würden. Sie rufen sich gegenseitig nur über klar definierte API-Clients auf und integrieren Daten über asynchrones Messaging.
Dieser Ansatz macht die Umstellung auf echte netzwerkübergreifende Kommunikation mit verteilten Systemen und die Integration unabhängiger Module zu einer Frage der Wahl und der Änderung der Infrastruktur — nicht zu einer Neugestaltung des Systems.
Mit klar definierten Grenzen zwischen den Modulen und dennoch einer einzigen Codebasis, die als Einheit einfach bereitzustellen und zu testen ist, kann die Arbeit problemlos über einzelne Module hinweg parallelisiert werden und von der Wiederverwendung von Code für allgemeine Funktionen, Dienstprogramme und Moduleinstellungen profitieren.
Wir empfehlen diesen Ansatz bei Brainhub, da er eine kostengünstige Möglichkeit bietet, ein Projekt zu starten und gleichzeitig einen reibungslosen Übergang zu anderen Systementwurfsmustern zu ermöglichen.
Sie können mehr über die Vorteile von erfahren modulare Monolith-Architektur in unserem speziellen Beitrag.
Die Microservices-Architektur teilt Anwendungen in unabhängige Dienste auf, die über APIs über das Netzwerk kommunizieren, was Skalierbarkeit, Flexibilität und einfachere Wartung ermöglicht.
Teams können Services separat entwickeln und bereitstellen, was die Agilität verbessert. Es ist zwar robust und schnell zu entwickeln, erhöht jedoch die Komplexität und erfordert eine sehr strenge Überwachung und Beobachtbarkeit. Es wird von Netflix und Amazon verwendet und eignet sich am besten für Anwendungen mit hohem Traffic und hoher Verfügbarkeit, die umfangreich sind und eine dynamische Skalierung erfordern.
In gewisser Weise kann es als eine Wahl in der Arbeitsorganisation betrachtet werden. Es fördert technologische Unabhängigkeit und Teamautonomie. Es eignet sich für große Projekte, bei denen umfangreiche Änderungen erforderlich sind, die nur geringe Auswirkungen auf die tägliche Entwicklung haben.
Obwohl es viele Vorteile mit sich bringt, lohnt es sich immer, den Kommunikationsaufwand bei der Kommunikation, der Koordination der Einführung wichtiger Änderungen und die interdisziplinären Fähigkeiten zu berücksichtigen, die erforderlich sind, um eine so komplexe Systemkonfiguration zu implementieren und zu unterstützen, falls Produktionsprobleme auftreten.
Zwar kann oft über ihre spezifische Beziehung diskutiert werden, aber in abstrakter Hinsicht ist SOA der Vorgänger des Microservice-Ansatzes. In der Vergangenheit wurde dies mit der Orchestrierung durch ESB in Verbindung gebracht, obwohl dies in den angegebenen Prinzipien nicht vorgeschrieben ist.
Serviceorientierte Architektur (SOA) strukturiert Software als wiederverwendbare, interoperable Dienste, die über Protokolle wie SOAP oder REST kommunizieren. Sie fördert Flexibilität und Systemintegration und konzentriert sich auf die Entwicklung von Funktionen, die von anderen Diensten wiederverwendet werden können. Dies kann jedoch zu Komplexität, Governance-Herausforderungen und einem Leistungsaufwand führen, insbesondere bei einem Enterprise Service Bus (ESB).
Ein Muster zur Implementierung eines zentralen Einstiegspunkts in das System-Backend, das die Zentralisierung von Caching-, Authentifizierungs- und Autorisierungsproblemen sowie die Bündelung von Anfragen erleichtert.
Es ist erwähnenswert, dass einige dieser Aufgaben auch durch einen Enterprise Service Bus erleichtert werden, aber hier liegt der Schwerpunkt auf der Bearbeitung eingehender externer Anfragen.
Obwohl die Zentralisierung dieser Infrastrukturprobleme an sich schon von Vorteil sein kann, kann ein API-Gateway auch dazu dienen, die Kopplung der Client-Anwendung mit dem Backend und seiner API zu lösen.
Wie bereits erwähnt, können Backend und Frontend eines Systems oft als Teil einer monolithischen Lösung betrachtet werden, auch wenn sie als separate Einheiten eingesetzt werden, da die Frontend-Anwendung oft eng an den Netzwerkstandort der Backend-Server sowie an deren spezifische API-Semantik gekoppelt sein kann; Routen, erwartete Datenform, Protokolle.
Ein API-Gateway kann dazu dienen, diese Kopplung zu beheben, um die Client-Anwendung vor Änderungen „unter der Haube“ zu schützen, indem es sich darum kümmert, die vom Backend zurückgegebenen Daten in der erwarteten Form (ein Backend für Frontend) zu bündeln und zusammenzustellen, während die API-Oberfläche des Backend-Service frei bleibt — auch drastisch —, ohne die externen Aufrufer direkt zu beeinflussen.
Das Microkernel-Software-Entwurfsmuster (Plugin-basiert) bietet ein Kernsystem mit grundlegenden Funktionen, während Plugins für mehr Flexibilität sorgen. Häufig in Betriebssystemen und IDEs.
Obwohl es sich um eine Nische im Bereich der Webanwendungen handelt, kann es sich als entscheidend erweisen, dass Lösungen auf Websites, die dem Kunden gehören, in privaten Clouds usw. bereitgestellt werden, wobei unterschiedliche Funktionsumfänge pro Kunde je nach Bedarf, Paketgröße oder Lizenzbasis gebündelt werden, sofern das Geschäftsmodell dies erfordert.
Kommunikation:
Broker Pattern, das häufig auf einen Enterprise Service Bus (ESB) erweitert wird, ist ein Middleware-basiertes Kommunikationsmuster, bei dem Komponenten über einen zentralen Broker kommunizieren, der Serviceanfragen und -antworten verarbeitet.
Dieses Muster entkoppelt Clients und Dienste und ermöglicht so dynamische Erkennung, Lastenausgleich und Skalierbarkeit. Der Broker verwaltet die Kommunikation, gewährleistet Flexibilität und Interoperabilität und ist daher für verteilte Systeme, Nachrichtenwarteschlangen und Unternehmensintegration geeignet.
Es führt jedoch zu einer einzigen Fehlerquelle und zu potenziellen Leistungsengpässen, wenn es nicht ordnungsgemäß verwaltet wird. Es sei darauf hingewiesen, dass viele ESB-Funktionen wie Anforderungsaggregation, Befehl- und Abfrageversand und andere Infrastrukturprobleme auch auf der Ebene der Anwendungsarchitektur oder des API-Gateways auftreten können.
Event-Driven Architecture (EDA) setzt zwar einen Nachrichtenbroker voraus, kann aber als ein umfassenderes Systementwurfsmuster verstanden werden, das die asynchrone Kommunikation über Nachrichten ermöglicht (seien es Tatsachenaussagen wie Ereignisse, Befehle oder andere), wodurch Skalierbarkeit, lose Kopplung und Reaktionsfähigkeit verbessert werden.
Dies ist zwar keine strenge Anforderung, aber in den meisten Szenarien der Datenintegration und der dienstübergreifenden Kommunikation in der Microservices-Systemarchitektur häufig die Standardwahl, wobei synchrone Kommunikation in geringerem Maße genutzt wird.
Es bietet zwar viele Vorteile, erfordert aber eine hohe Beobachtbarkeit, um die Choreographie des Betriebs über mehrere Dienste hinweg zu debuggen, Kompromisse in Bezug auf Latenz und letztendliche Konsistenz, Nachrichtenübermittlungsmuster, zusätzliche Service-Level-Mechanismen wie Ausgangs- und Posteingang bei Service- oder Kommunikationsausfällen mit dem Broker zu verstehen und Überlegungen zum Eventdesign zu berücksichtigen, damit keine Datenschemadetails von Diensten im gesamten System durchsickern.
Der letzte Punkt kann jedoch oft weniger strikt durchgesetzt werden, wenn Datenänderungen durch direkte Datenbankerfassungen (Change Data Capture) implementiert werden. Dies ist ein Ansatz, der seine Vorteile hat; seien es die einfache Implementierung oder Probleme auf Anwendungsebene, die die Implementierung der Event-Produktion erschweren — wie die Notwendigkeit, eine Vielzahl von Codepfaden zu identifizieren und zu ändern, die für das Auslösen von Änderungsbenachrichtigungen in einer etablierten Codebasis verantwortlich sind.
Beim Aufbau eines neuen Projekts ist es verlockend, entweder zu viel für die zukünftige Skalierbarkeit zu optimieren oder es komplett zu ignorieren. Der beste Ansatz liegt irgendwo in der Mitte — er beginnt mit einem modularen Monolithen. Diese Struktur hält die Dinge zunächst relativ einfach und stellt gleichzeitig sicher, dass Teile des Systems später bei Bedarf in unabhängige Dienste aufgeteilt werden können.
Wenn Sie keine groß angelegte Markteinführung benötigen, konzentrieren Sie sich auf das, was jetzt tatsächlich benötigt wird, aber denken Sie an zukünftiges Wachstum. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Komponenten so zu strukturieren, als ob sie bereits verteilt wären, selbst wenn sie auf einem einzelnen Server ausgeführt werden. Dieser geringe Aufwand im Vorfeld erleichtert die spätere Skalierung erheblich, ohne dass die Komplexität zu früh unnötig erhöht wird.
Die Entscheidung, ob eine Optimierung frühzeitig oder verzögert werden soll, sollte eine Geschäftsentscheidung sein, nicht nur eine technische. Wenn es billig und einfach ist, Teile des Systems später neu zu schreiben, und was möglicherweise geändert werden muss, ist gut isoliert. Wenn jedoch eine mangelnde Planung zu kostspieligen und mühsamen Nacharbeiten führt, lohnt sich ein proaktiver Entwurf.
Am Ende des Tages ist Pragmatismus wichtiger als Perfektion — was zählt, ist der Aufbau eines Systems, das tatsächlich funktioniert und sich mit den Geschäftsanforderungen weiterentwickeln kann.
Die Neugestaltung eines Systems ist immer eine Herausforderung, insbesondere wenn es aktiv und stark beansprucht wird und sich Ausfallzeiten nicht leisten können. Anstatt überstürzt große Änderungen vorzunehmen, sollten Sie einen schrittweisen, strategischen Ansatz verfolgen, um zu vermeiden, dass Dinge kaputt gehen.
Identifizieren Sie zunächst, welche Teile des Systems geändert werden müssen und warum. Ist das Ziel eine bessere Leistung? Einfachere Wartung? Skalierbarkeit? Sobald das geklärt ist, suchen Sie nach Bereichen mit geringem Risiko, aber mit Auswirkungen, in denen Änderungen eingeführt werden können, ohne dass alles unterbrochen wird.
Eine effektive Strategie ist das Strangler-Muster, bei dem alte Teile des Systems schrittweise durch neue ersetzt werden, während alles am Laufen bleibt. Anstatt alles auf einmal neu zu schreiben, sollten Sie neben dem bestehenden System neue Komponenten einführen und den Traffic langsam umleiten, sobald sie sich als stabil erweisen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Datenkonsistenz. Wenn mehrere Dienste auf gemeinsame Daten angewiesen sind, planen Sie, wie sie während und nach der Umstellung kommunizieren. Mithilfe von APIs, Datenbankreplikation oder ereignisgesteuertem Messaging können Inkonsistenzen vermieden werden. Vermeiden Sie es jedoch, sich zu stark auf das Datenschema eines alten Systems zu verlassen, damit Sie nicht in einem verteilten Monolithen gefangen sind.
Testen Sie Änderungen schließlich immer zuerst in einer kontrollierten Umgebung. Verwenden Sie Feature-Flags, Canary-Releases oder blaugrüne Bereitstellungen, um das Risiko zu minimieren. Eine Neugestaltung muss nicht störend sein — sie erfordert nur die richtige Strategie und Geduld.
Die Skalierung eines Systems bringt oft Herausforderungen bei der Datenkonsistenz mit sich, insbesondere wenn ein Monolithen in mehrere Bereitstellungseinheiten aufgeteilt wird. Ein klassisches Beispiel sind ein Inventarsystem und ein Produktkatalog. Wenn das Schreiben in eine Datenbank im Rahmen einer lokalen Transaktion innerhalb eines einzigen Prozesses abgewickelt wird, lässt sich die Konsistenz leicht aufrechterhalten. Wenn sie jedoch getrennt sind, kann es zu Rennbedingungen kommen. Benutzer legen möglicherweise einen Artikel in ihren Einkaufswagen, nur um später festzustellen, dass er tatsächlich nicht vorrätig ist.
Gleichzeitig tritt eine ähnliche Klasse von Problemen auf, wenn einfach ein Katalogelement in eine Benutzeroberfläche geladen wird, die bei Latenz aktualisiert wird. Sollten wir eine lange Transaktion eröffnen, auch wenn wir uns die Artikel nur ansehen?
Außerdem lohnt es sich, sich Folgendes zu fragen:
Letztlich bedeutet Skalierung, die richtigen Kompromisse zu wählen. Wenn strikte Konsistenz entscheidend ist, müssen Sie mit mehr Komplexität und Leistungsaufwand rechnen. Wenn jedoch geringfügige Inkonsistenzen akzeptabel sind, gibt es Möglichkeiten, das System zu vereinfachen und gleichzeitig eine hervorragende Benutzererfahrung zu bieten.
Die erörterten Optionen, wie z. B. asynchrones Messaging im Vergleich zur Anfrage-Antwort-Kommunikation, haben Auswirkungen, die über den Grad der Kopplung hinausgehen, den wir im System akzeptieren.
Abstrakte Modelle wie das CAP-Theorem oder seine Erweiterung PACELC ermöglichen allgemeine Überlegungen zu den Kompromissen und Balanceakten, die in einem verteilten System getroffen werden müssen.
Die Wahl ist jedoch nicht rein technischer Natur, da sie weitgehend davon abhängt, was wir von der Funktionalität erwarten.
Am Ende gibt es aufgrund der Natur der Technologie immer einige Kompromisse, selbst bis hin zur Signalübertragungsgeschwindigkeit.
Nehmen wir an, wir haben eine Funktion, die fast in Echtzeit Updates für Kunden erfordert, die stückweise, Artikel für Artikel gesendet werden.
Informationen werden über asynchrone Nachrichten in gleichbleibender Geschwindigkeit an die Kunden weitergeleitet, aber es kommt zu einem Anstieg, der dazu führt, dass wir die Grenze der Netzwerkbandbreite für diesen Infrastrukturteil erreichen, und wir erreichen eine Obergrenze.
Das verlangsamt, was gesendet wird. Unser Dienst, der diese Informationen generiert, funktioniert kontinuierlich und ohne Probleme, aber an anderer Stelle wurde ein Engpass erreicht.
Kann der Kunde 300 Millisekunden später darauf warten, dass Informationen eintreffen? Wie lang ist zu lang?
Vielleicht sollte der Client auf unerwartete Latenzen reagieren und den Dienst direkt nach dem neuesten Datenstand fragen. Hat der Dienst die Kapazität?
Vielleicht könnte der Dienst die aktuellsten Daten für die gleiche Dauer zwischenspeichern wie die akzeptierte Latenz im asynchronen Messaging-Szenario?
Bei vielen Dienstinstanzen würde dies einen verteilten Cache für jede Dienstinstanz erfordern, aus der Daten abgerufen werden können.
Aber dann haben wir eine subtile Komplikation zwischen der erwarteten Ankunftszeit, dem Intervall und der Häufigkeit, mit der wir den Service anfragen, und der Cache-Zeit mit Überschneidungen, über die wir möglicherweise schwieriger nachdenken können.
Was passiert, wenn die Datenbank, aus der die Daten vom Dienst abgerufen werden, ausfällt? Wenn die Daten über einen längeren Zeitraum veraltet sein könnten, könnte der Dienst dennoch über einen längeren Zeitraum mit Daten antworten, die in gewissem Sinne der Wahrheit entsprechen, da niemand diese Daten aufgrund eines Datenbankausfalls ändern kann und der Dienst verfügbar ist.
Und schließlich; wenn der Dienst die Last in einem solchen Szenario erfolgreich aufrechterhält und das Problem als Fallback behandelt, sollten wir dann vielleicht zu diesem Mechanismus als Standard wechseln? Was aber, wenn die direkt abgerufene Datengröße in Zukunft so groß wird, dass stückweise asynchrone Aktualisierungen wieder praktikabler werden?
Im großen Maßstab und im Extremfall muss immer eine Wahl getroffen werden, um der Realität der aktuellen Bedürfnisse gerecht zu werden, und es besteht immer die Möglichkeit einer Änderung. Deshalb sind Lösungsflexibilität und Weitblick von größter Bedeutung
Dies ist nur ein Szenario, aber ich glaube, es veranschaulicht perfekt, welche Überlegungen Sie durchführen müssen.
So könnte ein Gespräch mit einem CTO aussehen:
„Wir wollen etwas bauen.“
„Wie passt es in das System?“
„Es wird so und so funktionieren.“
„In Ordnung, lass uns etwas zusammenstellen.“
Aber es ist etwas anderes als zu sagen: „Dieses System muss damit umgehen irgendwas.“ Wenn ein neuer Kunde 100 Millionen statt 10.000 Datensätze mitbringt, ändert sich der Ansatz. Sofern es sich nicht wirklich um ein einmaliges Projekt handelt, könnte die Erhöhung der Skalierbarkeit die Komplexität wert sein.
Wenn schnelle Umschreibungen möglich sind, ist eine Optimierung nicht immer erforderlich. Dies ist jedoch eine Geschäftsentscheidung, bei der Risiko, Wahrscheinlichkeit und Auswirkung gegeneinander abgewogen werden. Auf der C-Ebene überwiegt es oft, dass alles funktioniert, besser als perfekter Code. Bei Bedarf kann es später neu geschrieben werden. Manchmal gewinnen Geschwindigkeit und Praktikabilität.
Beim Aufbau oder der Neugestaltung eines Systems geht es nicht nur darum, Code zu schreiben — es geht darum, strategische Entscheidungen zu treffen, die sich auf Skalierbarkeit, Leistung und langfristige Wartbarkeit auswirken. Ohne das richtige Fachwissen ist es leicht, Engpässe zu verursachen, das Design zu komplizieren oder Entscheidungen zu treffen, deren Behebung zu einem späteren Zeitpunkt kostspielig ist.
Ein erfahrener Partner verfügt über ein tiefes Verständnis von Architekturmustern, Kompromissen und realen Skalierungsherausforderungen. Sie können helfen:
Wenn Sie sicherstellen möchten, dass die Architektur Ihrer App Skalierbarkeit ermöglicht, wenden Sie sich an uns — wir besprechen gerne Ihre Projektziele.
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